概览
在本期《张小珺Jùn｜商业访谈录》第127集，主题聚焦AI大模型的年度回顾与未来展望。张小珺邀请AI领域知名学者广密，共同探讨2024年AI技术的突破、行业利益格局的巨大变动，以及“第三个范式”——Online Learning（在线学习）对商业与技术生态的深刻影响。对话视野宏阔，涵盖了从AI模型核心原理、人才与产业变化，到两大阵营崛起和未来“AI War”（AI战争）的预测，是一场立体而深入的行业年度大讨论。
重要讨论点与见解
1. 2024年大模型技术回顾与突破 （02:34-16:20）
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多模态与长上下文能力
- 两位提到2024年巨头们纷纷发布多模态、多领域大模型，将AI推向更“通用智能”的边界。
- 广密（05:20）：“今年我们真正看到AI能够整合文本、音频、视觉信息，并且一次性处理更长的上下文，模型推理能力明显增强。”
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国产大模型的进步
- 国产AI发展迅速，性能和应用场景持续逼近国际一线。
- 特别讨论了中文场景下的原生创新，以及数据和工程壁垒的加固。
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涌现与算力商业模式
- 张小珺提到：“2024年‘涌现’（emergence）成了热词，产业界和学术界都很期待下一个临界点。”（14:43）
2. AI产业的“两大利益联盟”格局 （16:21-38:56）
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AI芯片/云服务联盟VS应用平台联盟
- 广密认为，当前产业主要被算力供应方（以芯片、云、基础设施为代表）和应用层平台（行业垂直解决方案、AI SaaS等）两大联盟主导。
- 广密（21:12）：“从NVIDIA到国内的数字基建厂商，和AI终端应用企业，是两大阵营。未来几年他们将反复博弈。”
- 张小珺补充：“技术瓶颈决定了上游算力的定价权，但C端和B端客户的场景也在逐步反制。”（27:46）
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AI生态演化和并购潮
- 讨论了2024年以来大模型公司之间的收购、合作、合并加速的现象。
- 广密提到：“今年有太多toB AI公司的整合案，‘生态护城河’已经进入组团作战阶段。”（34:08）
3. “AI War”：行业未来与人才流动 （38:57-52:48）
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全球范围的AI人才迁移
- 广密分析了人才争夺、薪酬激增和中美AI人才大战的实况。
- 广密（41:55）：“中国AI博士今年的签约薪资已经和硅谷持平，顶尖人才正在双向流动。”
- 张小珺补充国外AI科研生态与中国本土企业家精神的对撞，为未来“AI War”埋下伏笔。
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AI War的诱因与可能演变
- 两位大胆预测未来AI格局中的冲突与合作，不仅是巨头之争，更包括全球治理与产业安全议题。
4. 第三个范式：Online Learning的兴起与挑战（52:49-66:40）
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第三个范式的提出与核心价值
- 广密详细阐释了Online Learning（在线学习）对AI模型提升效率、适应性的重要性，“相比批量训练，在线学习能让模型实时更新，适应业务波动。”（56:30）
- 张小珺评论：“范式的迭代就是撬动新商业结构的支点。”（59:12）
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与前代范式（神经网络、Transformer）的对比
- 广密点出与“深度学习”和“规模化Transformer”两次范式革命的异同，强调在线学习对数据闭环和快速反馈的依赖。
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技术落地的行业挑战
- 探讨在线学习在金融、安防、自动驾驶等重点行业的应用空间与现实难题。
精彩语录精选
- 广密： “今年中国和全球的AI生态，都进入了‘拼内功’和‘拼工程’的新阶段。”（09:58）
- 张小珺： “AI的帽子变高了，但也更沉重了。”（13:35）
- 广密： “AI War不仅是大厂之间的对抗，更是背后平台、供应链、国家政策的大棋局。”（44:41）
关键时刻与结构梳理
| 时间段 | 核心内容 | | :----------- | :---------------------------------------------------------- | | 02:34-16:20 | 2024大模型进展：多模态、长上下文、国产创新 | | 16:21-38:56 | AI产业“两大利益联盟”、生态演化与并购潮 | | 38:57-52:48 | “AI War”预测、全球人才流动 | | 52:49-66:40 | “第三个范式”Online Learning的价值、落地与挑战 | | 66:41-END | 主持人与嘉宾期待2025、对AI产业的展望（略） |
总结
本集通过广密的专业视角解读AI科技浪潮，并结合张小珺锐利而细腻的行业洞察，为听众梳理了2024年AI大模型产业链的变化、权力迁移及前瞻趋势。无论你是AI从业者，还是关注中国科技商业变局的观察者，这期对谈都不可错过。