【产业洞察第27期】MIT发布最全AI风险数据库

本期看点

8月15日，中国信通院《中国企业级SaaS产业发展研究报告（2024年）》发布。该报告指出，我国企业级SaaS产业市场规模不断增加，细分赛道龙头显现；另外，AI赋能加之海外市场探索，企业级SaaS产业发展迎来了新机遇。

8月20日，美国能源信息署公布报告指出，为满足数据中心和人工智能发展需求，美国供电公司发电能力增幅创下自2003年以来同期新高。另外因为弗吉尼亚州聚集了大量数据中心，2019年至今其用水量增加了近三分之二。

8月21日，微软发布了Phi-3.5系列AI模型，共包括Phi-3.5-MoE、Phi-3.5-vision和Phi-3.5-mini三款。其中最值得关注的是推出了该系列首个混合专家模型版本Phi-3.5-MoE。

8月29日，美国加州立法机构通过了具有争议的《加州人工智能透明度法案》。该法案要求人工智能公司公开其训练模型的关键信息，但业界担心，过于严格的透明度要求可能会对企业的商业机密和技术创新产生不利影响。

8月29日，全国北斗高精度导航定位服务平台开通试运行。该平台服务内容主要是观测数据、坐标成果、增强定位服务等。服务方式有线上、线下两种。

8月19日，据SpaceNews报道，德国立方体卫星Qube即将通过光链路进行量子密钥生成和分发的测试。目前为止，地球轨道上还没有小型卫星能够实现全球量子密钥分发。

8月21日，麻省理工学院发布了一个号称迄今为止最全面的AI风险动态数据库，涵盖了43大AI风险类别共计777种AI风险。该数据库为业界统一定义、审计和管理人工智能风险奠定了基础。标志着AI治理的新篇章已经开启。

云计算及算力

中国信通院：海外市场成为SaaS产业发展新蓝海

报告指出，我国企业级SaaS产业市场规模不断增加，细分赛道龙头显现。据中国信通院统计，2023年我国SaaS市场规模达581亿元，增速约为23.1%。虽然增速有所下降，但整体规模仍呈现稳步增长。随着行业加速出清，中国SaaS的每个细分赛道头部效应显现，ERP、CRM、办公、人力资源、零售等赛道行业格局逐步稳定，演化为1至2家头部厂商占据绝大多数市场份额的局面。另外，AI赋能加之海外市场探索，企业级SaaS产业发展迎来新机遇。伴随AIGC带来的“内容生产力”大爆发，SaaS产业也迎来前所未有的发展机遇，AI大模型正在将所有SaaS重写一遍，未来在AI技术的持续发展下，SaaS产业将迎来新一轮的革新。同时，随着国内竞争日益激烈，海外市场成为SaaS发展新蓝海，SaaS企业出海与SaaS服务出海两种模式并存，为国内SaaS服务商提供了新的机遇。

天翼智库： 我国SaaS产业经过二十多年的发展，目前正处于成长和变革的关键阶段，产学研用各方正积极探索新的模式、业态和动能，致力于将SaaS与人工智能、大数据、物联网等交叉领域技术相融合，推动行业企业从“资源上云”向“深度用云”转型，促进产业的新一轮增长。随着全球数字化转型加速，伴随AIGC带来的“内容生产力”大爆发，海外市场对SaaS的需求不断增长，为SaaS运营商带来市场拓展、产品/服务创新等新机遇。据公开数据统计，我国SaaS市场规模将在2024年达到880亿，面对国内市场的激烈竞争和风险规避的需求，SaaS企业纷纷将目光投向海外。我国SaaS企业出海具有多方面的优势，如业务模式成熟、成本性价比高、技术优势等。但企业在出海过程中仍需要深入研究市场、产品和商业模式，并关注本地化服务、合作伙伴选择、品牌建设、风险管理等关键因素。

美国：数据中心因AI导致能耗过度

8月20日，美国能源信息署（EIA）公布了最新报告称，美国供电公司和发电厂2024年上半年（1-6月）新增公用事业级发电能力20.2吉瓦（GW），增幅创下自2003年以来同期新高。用电方面，彭博社报道指出美国供电公司为了满足数据中心和人工智能发展需求，不断提高其发电能力。报道指出继今年上半年的新增发电量比2023年同期高出21%，预计到今年年底将增加一倍多，达到42.6吉瓦。EIA预估在今年剩余时间里，太阳能发电占据年度新增装机规划中的核心地位，将占计划发电量的近60%。据该机构称，新项目将让今年的太阳能发电量达到37吉瓦，创下新的纪录。用水方面，英国《金融时报》报道，世界上最大的数据中心集中地美国弗吉尼亚州在2019年至2023年期间，用水量增加了近三分之二，从11.3亿加仑增至18.5亿加仑。据估算，2023年美国数据中心的耗水量超过750亿加仑，大约相当于英国首都伦敦四个月的耗水量。

天翼智库： 电力正在成为AI/算力产业发展的重要支撑因素之一。根据美国EIA《2024年电力中期报告更新》，随着数据中心和人工智能等技术的发展，全球电力需求持续增长，预计2024年全球电力消费将增长4%，达到2007年以来最高增长率。其中，中国的电力需求将在2024年增长6.5%，美国、欧洲的将分别增长3%、1.7%。随着模型参数快速增长，万卡及十万卡集群建设提速，超万卡GPU集群用电面临挑战。集群用电具有单地点、大功率特点，选址受区域性能耗指标、电网架构、双碳政策限制，同时集群用电具有大规模波动特性，对电网稳定运行造成挑战。算力与电力协同发展成为大势所趋，迫切需要算力和电力产业通过政策机制、技术架构等创新，形成更大范围、更深程度的协同，如算电布局协同，解决电力资源与算力用能的空间供需不平衡；算电调度协同，解决新能源发电与算力用能的稳定性不匹配等。

人工智能

微软：发布Phi-3.5系列AI模型

8月22日，微软公司发布了Phi-3.5系列AI模型，包括Phi-3.5-mini、Phi-3.5-MoE和Phi-3.5-vision三种型号，这些模型在性能上展现出了显著的优势。Phi-3.5-mini作为一个轻量级模型，尽管只有38亿参数，却在多语言任务和长上下文处理上展现了强大的性能，甚至在某些基准测试中超越了更大的模型。Phi-3.5-MoE作为混合专家模型，利用其16个专家系统，以6.6亿激活参数在多语言和复杂推理任务中表现出色。Phi-3.5-vision则专注于多帧图像理解和视觉任务，提供了先进的多模态能力。

天翼智库： 微软公司发布Phi-3.5系列AI模型，具有以下三方面的特点。一是，持续强化多语言和多模态处理能力。微软并未因与Open AI的成功合作而放弃对人工智能模型的研发工作，其最新推出的三个Phi-3.5系列模型在多语言和多模态任务中展现出卓越性能，在第三方基准测试中，甚至（在某些场景下）击败了包括Google的Gemini 1.5 Flash、Meta的Llama 3.1、OpenAI的GPT-4o在内的多种产品。二是，推动轻量化和高性能模型的研发。微软Phi-3.5系列模型的突出特点之一是对效率的追求，在资源受限的环境下依然展现出良好性能，使其适合被部署在资源相对有限的应用场景当中。三是，积极参与开源社区。微软已经根据开源MIT许可证对外发布三款Phi-3.5模型，开发人员可以通过Hugging Face平台访问这些模型，将其下载、修改并集成到自己的项目当中，且不受商业使用的限制。微软通过鼓励此种开源合作，显著扩大了自身AI产品的应用范围。

美国加州通过有争议的人工智能训练数据透明度法案

数字平台

全国北斗高精度导航定位服务平台开通

8月29日，按全国卫星导航定位基准站建设和服务“一张网”要求，整合自然资源系统卫星导航定位基准站资源的全国北斗高精度导航定位服务平台已经开通试运行。据介绍，已经开通试运行的全国北斗高精度导航定位服务平台，服务内容主要是观测数据、坐标成果、增强定位服务以及各类产品。服务方式主要是线上、线下两种。其中，线上服务主要提供实时观测数据、增强定位服务、实时产品服务；线下服务主要提供坐标成果、事后观测数据文件、事后产品服务等。

天翼智库： 全国北斗高精度导航定位服务平台的成功运行标志着全国卫星基准站资源实现统一管理、一站式服务。除基础的定位服务外，该平台还将为智慧交通、无人驾驶、精准农业等数字经济领域提供赋能。平台开通后，散落在全国各地的卫星导航定位基准站将由平台进行统一调度。中国电信应积极关注国家对北斗基准站网的统筹管理政策动态，做好平台能力对接测试准备，积极与平台开展行业应用落地合作，利用大模型等数字技术实现平台高质量数据分析，助力高精度位置产品服务快速完善。

量子

德国量子卫星Qube成功发射并将测试量子密钥分发技术

8月16日，德国立方体卫星“Qube”成功发射并进入预定轨道，标志着量子密钥分发（QKD）技术在小卫星领域的新突破。目前，卫星已完成发射和早期操作阶段（LEOP），预计将未来三个月内实现与地面站的量子密钥分发测试。德国已开始规划后续任务，包括2025年发射的“Qube-2”卫星，以及CubEnik项目的可行性研究，后者将采用双星系统实现多目标量子通信。

天翼智库： 长距离量子通信需要发展量子中继器和卫星网络，卫星传输是目前量子通信的主要发展技术。各国均积极构建由量子通信卫星组成的天地一体的量子网络，建立网络安全和通信方面的自主权。我国在此领域已取得显著成果，2016年全球首颗量子科学实验卫星“墨子号”成功发射，并在2021年通过与京沪量子通信干线的协同工作建成了世界上首个星地一体的量子通信网络。然而面对国际上的快速发展，我国仍需持续加大技术、资源投入，对运营商而言，应积极参与量子卫星网络建设、推动卫星平台技术创新，帮助我国提升在量子通信领域的竞争力。

安全

MIT发布最全AI风险数据库

8月21日消息，麻省理工学院（MIT）研究人员近日发布了一个号称迄今为止最全面的AI风险动态数据库，涵盖了43大AI风险类别共计777种AI风险。这是业界首次尝试全面整理、分析和提取人工智能风险，并整合成一个公开可访问、全面、可扩展的分类风险数据库。