应用在落地，未来对AI的关注点应转向推理端
未来我们认为对算力和应用关注的分化的趋势会越加的明显，从算力能力推动推理落地，变成推理推着上游算力迭代。人们对算力的预期也是期望观测到更多应用落地，以及杀手级应用的出现，因此我们认为未来关注重点应转向，应优先关注推理应用落地进度。
我们认为，真正通向AGI的路上将遭遇多次质疑，是否需要全新的训练方法会成为核心分歧。随着推理的scaling law加大飞轮效应，AI推理侧应用成熟度爆发式增长。目前，AI 编程领域 Code Copilots采用率高达 51%，很多程序员从原先认为AI编程不可实现，转向认为它真的成为了很好的辅助助手。除了一般的编码助手，企业还在购买针对特定任务的 Copilot，比如 Harness 这种AI DevOps Engineer 和 QA Assistant，用于管道生成和测试自动化，以及 All Hands等能够执行更多端到端软件开发的 AI 代理。
Transform缺陷逐渐显现，AI大模型需探讨更多可商业化落地的技术路线
模型构建需要高度的技术能力，只有少数公司掌握核心技术。未来市场将受到增长压力和投资回报率的影响，目前以亏损或免费提供昂贵技术的做法是不可持续的。AGI 并非一个非黑即白的概念，而是一个持续发展的过程，我们已经在构建通用智能机器的道路上取得了很大进展。人类将利用人工智能技术创造富足，而不是依赖于一个“上帝”般的超级智能来实现。未来多智能体将合并构成终极智能体。
推理能力的出现将带来新的商业模式
我们认为，未来更符合AI时代需求的软件将是模式创新的应用。就像互联网的出现，带来了手游、团购的完全创新模式的应用，AI时代真正符合需求的软件也将重新建立商业模式。
人们将自发的有更多信心与热情投入在AI推理侧应用。近期，《Attention is all you need》的联合作者Aidan Gomez提到，这种从CAPEX模式到消费模式的转变将吸引更多客户投资于解决问题，而无需承担高昂的训练成本和时间成本。
下阶段可聚焦于传统行业AI+的产品。我们认为，未来长期最受益的方向是最后真正因AI做到生产力提升的产品，例如劳动密集型行业中的软件服务、商业服务等，AI自动化将大幅提升其销售转化率和生产效率。
风险提示
算力场景落地不及预期，政策变动，产品研发不及预期等。
文章来源
本文摘自：2024年11月29日发布的《算力应用分化，推理能力带来新的商业模式——算力产业研究系列（五）》
李嘉琪，资格证书编号：S0880524040001
王 浩，资格证书编号：S0880513090004
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