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阿里CEO吴泳铭：AI最大的想象力是改变物理世界封面天天见

从“手机屏幕”到“物理世界”：生成式AI如何重塑未来？

“AI最大的想象力，绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级app，而是接管数字世界，改变物理世界。”

阿里巴巴集团CEO吴泳铭在2024云栖大会上的这番话，犹如一石激起千层浪，将生成式AI的未来图景展现在我们面前。

的确，过去一年多来，生成式AI的迅猛发展令世人惊叹。从ChatGPT的横空出世，到Midjourney、Stable Diffusion等AI绘画工具的火爆，生成式AI以前所未有的速度渗透进我们的生活，改变着我们创作、工作和娱乐的方式。

这一切仅仅是开始。正如吴泳铭所言，生成式AI的终极目标并非局限于手机屏幕，它的真正潜力在于重塑物理世界，为人类社会带来颠覆性的变革。

一、超越“超级App”：生成式AI如何重构物理世界？

过去三十年，互联网浪潮将人与信息、服务和工厂连接起来，创造了前所未有的价值。而如今，生成式AI正以更加深远的方式重塑着这个世界：

1. 自动驾驶：从规则驱动到数据驱动

自动驾驶一直是科技领域的热门话题，但传统的基于规则的算法难以应对复杂的现实路况。而生成式AI的出现，为自动驾驶带来了新的曙光。

以特斯拉为例，其最新研发的自动驾驶系统FSD Beta，正是基于海量驾驶数据的深度学习模型。通过学习人类驾驶员的行为模式，FSD Beta能够在各种复杂路况下做出更精准、安全的驾驶决策。

2. 机器人产业：从自动化到智能化

传统机器人大多只能执行预先编程的简单任务，缺乏灵活性和适应性。而生成式AI赋予了机器人“思考”的能力，使其能够像人类一样学习、推理和解决问题。

例如，波士顿动力公司研发的Atlas机器人，能够在复杂地形行走、跳跃甚至做体操动作，其背后正是深度学习算法的支持。随着生成式AI技术的不断进步，我们将看到更多智能机器人出现在工厂、医院、家庭等各个场景，为人类提供更加高效、便捷的服务。

3. 制造业：从大规模生产到个性化定制

传统的制造业以大规模生产为主，难以满足消费者日益增长的个性化需求。而生成式AI的出现，为制造业带来了新的变革方向。

例如，在服装行业，一些企业开始利用AI设计系统，根据用户的体型、喜好等个性化需求，快速生成服装设计方案，并通过3D打印等技术实现个性化定制生产。

二、从“感知”到“思考”：生成式AI如何提升生产力？

吴泳铭认为，“AI产生的价值，将是移动互联网连接价值的十倍，几十倍。”

这并非空穴来风，生成式AI正在从根本上改变生产力的构成要素：

1. 从“模拟”到“创造”：

过去的人工智能技术，更多是模拟人类的感知能力，例如语音识别、图像识别等。而生成式AI则能够进行“思考”和“创造”，例如生成文本、图像、代码等。

2. 从“人工”到“自动化”：

生成式AI能够将许多原本需要人工完成的任务自动化，例如文案创作、代码编写、设计等，从而极大地提高生产效率。

3. 从“低效”到“高效”：

生成式AI能够帮助人类更高效地获取信息、处理信息和做出决策，例如通过AI助手快速检索资料、分析数据、生成报告等。

三、GPU崛起：算力之争成为AI发展新战场

生成式AI的训练和运行需要强大的算力支持，这也引发了新一轮的算力之争。

吴泳铭指出，“AI时代将是‘GPU AI算力为主，CPU算力为辅’的计算模式。”

GPU (图形处理器) 在并行计算方面具有天然优势，更适合处理AI模型训练和推理所需的庞大数据量。

近年来，随着AI技术的快速发展，全球对GPU算力的需求呈爆炸式增长。英伟达、AMD等芯片巨头纷纷加大GPU研发投入，推出性能更加强大的AI芯片，以争夺AI时代的制高点。

四、机遇与挑战：生成式AI的未来展望

生成式AI的未来充满无限可能，但也面临着诸多挑战：

1. 数据安全与隐私保护：

生成式AI的训练需要海量数据，如何确保数据安全和用户隐私，是一个亟待解决的问题。

2. 算法偏见与伦理风险：

AI模型的训练数据可能存在偏见，导致AI算法产生歧视性结果，如何避免算法偏见，确保AI伦理安全，是一个重要课题。

3. 人才缺口与技术壁垒：

生成式AI的研发需要大量高素质人才，而目前全球AI人才缺口巨大，如何培养更多AI人才，突破技术壁垒，是推动AI发展的关键。

五、拥抱迎接AI新时代

生成式AI的浪潮已经到来，它将深刻地改变我们的生活、工作和思维方式。面对这场技术革命，我们既要看到机遇，也要正视挑战。

正如吴泳铭所说，“世界拥有最统一的语言‘Token’，任何文字、图片、代码、图像、声音、千百年思考都可以是Token。”

在这个万物互联的智能时代，让我们拥抱变化，积极探索生成式AI的无限可能，共同创造更加美好的未来！

关键词：

生成式AI，人工智能，物理世界，自动驾驶，机器人，制造业，GPU，算力，数据安全，算法偏见，伦理风险，人才缺口，技术壁垒

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