“這是一個最壞的時代，壞的是疫情之后被打擊的信心。這是一個最好的時代，因為我們現(xiàn)在處在一個衰退周期的底部和弱復(fù)蘇的前期。已經(jīng)很差了還會更差嗎？我覺得不會。”中和投資總裁顧翀在融中2023（第九屆）中國產(chǎn)業(yè)投資峰會論壇上表示。

“現(xiàn)在大家對大環(huán)境的信心比較低落，但是實際情況并沒有那么差。所以向未來看，總是會有雨過天晴的那一天?！备呓葙Y本合伙人孫玉如是說。

無論是經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)形態(tài)重塑，還是突破資源要素約束、推動綠色低碳發(fā)展，信息技術(shù)應(yīng)用的創(chuàng)新發(fā)展都是決勝未來的破局大招。在構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟新生態(tài)的進程中，2025年我國信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望突破2萬億。面對廣闊市場，如何進行布局，又該如何去共建信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的新生態(tài)？

2023年7月21日，由融中傳媒、融中母基金研究院主辦，融中財經(jīng)、融中咨詢協(xié)辦的“融中2023（第九屆）中國產(chǎn)業(yè)投資峰會”盛大舉行。在以“軟硬一體化，共建信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)新生態(tài)”為題的新一代信息技術(shù)專場，中和投資總裁顧翀、創(chuàng)新工場執(zhí)行董事兼前沿科技基金總經(jīng)理任博冰、高捷資本合伙人孫玉、富坤創(chuàng)投管理合伙人田野、禮瀚資本合伙人許照云等嘉賓展開熱烈討論，達泰資本創(chuàng)始管理合伙人李泉生做論壇主持。

大咖語錄搶先看：

• 達泰資本創(chuàng)始管理合伙人李泉生：

• 發(fā)力大模型，講求“投入”和“生態(tài)”。一方面，算力層面、模型層面都需要巨大投入，另一方面，要為自己的產(chǎn)品構(gòu)建良好的落地生態(tài)。要軟硬都強，筑牢算力底座。

• 中和投資總裁顧翀：

• 數(shù)據(jù)、算力和算法是AI的基礎(chǔ)，隨著智能化社會的到來，各行各業(yè)對人工智能的需求與日俱增。但不管下層的應(yīng)用端如何變化，上層對算力提升和數(shù)據(jù)存儲/傳輸?shù)男枨蠖紩絹碓礁撸@對相關(guān)領(lǐng)域的硬件、設(shè)備和原材料行業(yè)會有極大的帶動。

• 創(chuàng)新工場執(zhí)行董事兼前沿科技基金總經(jīng)理任博冰：

• AI 2.0改變了技術(shù)范式，重塑了產(chǎn)業(yè)格局。to B層面，企業(yè)如不跟上，勢必會落后，因此市場機會巨大。to C層面，未來2-3年也許會有Killer APP面世，催生出下一個微信、美團。建議面對時代大機遇，要敞開想象，抱有希望，主動迎接它。

• 高捷資本合伙人孫玉：

• 如今基礎(chǔ)大模型領(lǐng)域群雄并起，未來的基礎(chǔ)大模型有望成為“新基建”。但大模型在細分領(lǐng)域還有不足，對于了解應(yīng)用行業(yè)的大模型中間層企業(yè)需要發(fā)揮行業(yè)knowhow，先把標(biāo)桿項目做出來，再打深打透。用戶的痛點，既是創(chuàng)業(yè)者的機遇，也是投資者的機遇。

• 富坤創(chuàng)投管理合伙人田野：

• 新一代信息技術(shù)是基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，在我們國家發(fā)展中又是具有先導(dǎo)性的戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)。AI 大模型等新技術(shù)興起后，我們不僅要關(guān)注底層技術(shù)提升，更要關(guān)注新技術(shù)在實際應(yīng)用的深度和寬度。同時要關(guān)注數(shù)據(jù)要素，包括數(shù)據(jù)的存儲、傳輸和安全性。

• 禮瀚資本合伙人許照云：

• 大模型引發(fā)熱潮，也為面向垂直行業(yè)應(yīng)用的小模型帶來發(fā)展新機遇。小模型不止可與大模型共存，還兼顧技術(shù)交融點，并在實時性、安全性、成本方面具備優(yōu)勢，勢必引發(fā)產(chǎn)業(yè)新熱點。

• 以下為“融中2023（第九屆）中國產(chǎn)業(yè)投資峰會”上，“軟硬一體化，共建信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)新生態(tài)”專題論壇環(huán)節(jié)中的精彩對話實錄，由融資中國整理。

01

ChatGPT引發(fā)大模型熱潮

會帶來怎樣的軟件和硬件投資機會？

許照云：大模型帶來機會的情況下，小模型是否有機會。我認為小模型和大模型是能夠并存的，舉例就像高速公路與國道一樣，都有自己的存在空間。另如高鐵、輕軌、城軌，既能并存，同時又有交融點。現(xiàn)在大模型資源各方面基本上都傾斜于頭部幾個企業(yè)了，換個角度看，小模型反而是大家都在同一個起跑線上，有一個新的機會。這個時候切入反而是一種可能跳出來的機會。從實時性跟安全性來講，小模型也有很多優(yōu)勝的地方。

另外，小模型可以更好的賦能中小企業(yè)，比如垂直行業(yè)像電商一類，但用大模型的時候各方面的成本較高，降本增效方面不如小模型。所以如果說有做小模型的這類企業(yè)，或者出來創(chuàng)業(yè)的，我是鼓勵并會重點關(guān)注的。

田野：在不同發(fā)展時期，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)新概念的提出，對于我們機構(gòu)來講，都是對行業(yè)進步認知的機會。新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，其實是個基礎(chǔ)性的產(chǎn)業(yè)，但是目前在整個國家產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，它又具有一定的先導(dǎo)性，所以也具有戰(zhàn)略新興的時代意義，這也是目前時代賦予它的非常重要的角色。我們回溯一下這十多年來信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中提出的新概念，從2013、2014年提出大數(shù)據(jù)的概念，解決數(shù)據(jù)孤島、在實際工業(yè)生產(chǎn)型企業(yè)中提高生產(chǎn)效率，之后出現(xiàn)AR/VR的概念，再往后出現(xiàn)包括區(qū)塊鏈、量子通訊、元宇宙等，最新又提出了ChatGPT、AI大模型，其實整個十多年信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，不同的時期都提出過不同的概念，而每個概念提出的背后，其實更值得關(guān)注的是底層技術(shù)提升，以及在實際應(yīng)用中的深度和寬度。當(dāng)然現(xiàn)在我們也看到了新技術(shù)在一些行業(yè)中的應(yīng)用，比如金融、醫(yī)療等等。最近，Meta也已經(jīng)公布將Llama開源并免費商業(yè)應(yīng)用。整個技術(shù)的發(fā)展我們是看到了比較好的現(xiàn)象，技術(shù)底層也有了進一步提升，在實際應(yīng)用中，我們重點關(guān)注數(shù)據(jù)要素。這里面涉及到數(shù)據(jù)的存儲、傳輸及數(shù)據(jù)的安全性。對于我們來講，數(shù)據(jù)安全性的關(guān)注度從來沒有改變。

信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)在國家發(fā)展產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中比重很高，我們走訪過很多政府職能部門，在很多城市的產(chǎn)業(yè)機構(gòu)中，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)在城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占比還是比較高的，尤其是集成電路、5G通信產(chǎn)業(yè)等等。我們目前比較關(guān)注的是產(chǎn)業(yè)鏈中的某些核心點，比如光電模塊，高端的電子元器件、上游核心新材料等等。整個十多年信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，我們的核心關(guān)注點沒有變，都在看新一代信息技術(shù)的真正應(yīng)用，究竟是不是具有應(yīng)用場景的適用性。其實跟有些企業(yè)聊的時候，他們對新興技術(shù)概念的提出，尤其是技術(shù)應(yīng)用與自身產(chǎn)業(yè)結(jié)合上是非常焦慮的，并不清楚新技術(shù)是不是適合自己當(dāng)下的產(chǎn)業(yè)。我們在整個梳理完之后，覺得有的企業(yè)確實能夠依靠信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，帶來各種各樣的技術(shù)升級、產(chǎn)業(yè)效率提升，但也有些企業(yè)確實不適合，新技術(shù)的應(yīng)用反而會造成它自己很大效率的損失。當(dāng)然我們更多的期許是希望在未來整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，信息技術(shù)能夠為更多方向上的企業(yè)提高生產(chǎn)經(jīng)營效率，真正得以實際應(yīng)用。從我們投資的角度來看，更多的是希望能夠有實際應(yīng)用的一些場景，讓新的技術(shù)得到更廣泛的應(yīng)用。

孫玉：高捷從成立之初就專注于投早投小。早期項目在投資一開始就要問企業(yè)創(chuàng)始人，也問投資人自己：創(chuàng)業(yè)是想要解決什么問題，這個問題是否重要，這個團隊是否有能力去解決這個問題。從這個角度，AIGC大模型和其它一些更早的偏概念性技術(shù)不同的是，它確實具備了解決問題，提高生產(chǎn)力的能力。比如說我們現(xiàn)在就用ChatGPT對于不熟悉領(lǐng)域去做初步的信息導(dǎo)入和學(xué)習(xí)。

所以我們認為大模型至少是有這樣的一個生產(chǎn)力提升的作用。但是整個基礎(chǔ)的大模型領(lǐng)域是一個群雄并起的狀態(tài)，國內(nèi)眾多的企業(yè)也在做大模型開發(fā)工作。在人才、時間、金錢的作用下，我們覺得未來基礎(chǔ)的大模型會是一個類似于“新基建”的行業(yè)形態(tài)。

就目前來看，大模型在細分領(lǐng)域還不太好用。比如基于訓(xùn)練過程和數(shù)據(jù)源有撒謊的問題。另外比如在一些細分領(lǐng)域，需要重新在對話中引導(dǎo)重建行業(yè)邏輯。在這樣的過程中，基于行業(yè)應(yīng)用大模型中間層的企業(yè)就會發(fā)揮出它的價值和生產(chǎn)力提升作用，這也是我們高捷現(xiàn)在關(guān)注的領(lǐng)域。這需要這些創(chuàng)業(yè)企業(yè)，其創(chuàng)始人或者至少聯(lián)合創(chuàng)始人有行業(yè)的knowhow，有行業(yè)初始客戶的導(dǎo)入能力等等。在一個領(lǐng)域先把標(biāo)桿項目做出來，然后打深打透。

硬件方面，大模型基于它行業(yè)數(shù)據(jù)的需求，需要有數(shù)據(jù)來源，包括傳感器、有邊緣算力比較便宜的感算一體芯片等，都會在未來有比較大的市場爆發(fā)潛力?，F(xiàn)在就是看誰的產(chǎn)品真正能做出來，并且真正好用。再進一步的，這些大模型逐漸進入2C端應(yīng)用之后，提升了和人的交互能力，那么在消費端，是否會有一些新的產(chǎn)品形態(tài)出現(xiàn)，這也是高捷持續(xù)關(guān)注的。

任博冰：以大模型為代表的AI 2.0賽道已經(jīng)集聚了人才、資金等各領(lǐng)域的頂尖資源。另外， ChatGPT只是一個大模型的爆款應(yīng)用，我們把大模型生態(tài)分為基礎(chǔ)模型層、中間層（工具層）、應(yīng)用層三大層級，其中，基礎(chǔ)模型層能容納下初創(chuàng)企業(yè)、巨頭在里面賽馬，但勝出者會是里面的屈指可數(shù)的幾個頭部玩家；中間層、應(yīng)用層的創(chuàng)業(yè)、投資機會相對更多一些。創(chuàng)新工場關(guān)注AI 2.0領(lǐng)域非常早，2020年的時候內(nèi)部就非常激烈的討論。2021年的時候就開始投大模型、生成式AI、3D等應(yīng)用公司，陸續(xù)布局了瀾舟科技、潞晨科技等十幾家AI 2.0公司。2023年3月份孵化了大模型公司零一萬物，目標(biāo)是多模態(tài)和AIGC的未來。

創(chuàng)新工場認為，AI 2.0領(lǐng)域賽道寬且長，市場規(guī)模將會是Windows、安卓時代的十倍。

從軟件層面看里面至少會有三種機會：第一，之前沒有AI的領(lǐng)域，可能會被2.0覆蓋，交易平臺這樣的方向已經(jīng)看到有這樣的機會。第二，是AI 1.0會被2.0蠶食掉，確實有不少的機會，也做了一些布局。第三，是AI 2.0自己原生的機會，這里面是覺得最大的，就是包括toB和toC，整體面臨的狀況，當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)時代剛開始，最早適應(yīng)過程是很年輕的，我自己其實就是互聯(lián)網(wǎng)時代剛開始的使用者，未來2.0時代會帶來新的應(yīng)用，這里面其實會看到生態(tài)會非常豐富，包括未來的社交形態(tài)，toB里面所有的工作辦公軟件，辦公形式，整體組織架構(gòu)，產(chǎn)業(yè)之間的互相連接，都有這樣的機會。

從硬件層面看，雖然交互層面還沒有看到新的爆款硬件，但是基于之前的手機和互聯(lián)網(wǎng)硬件發(fā)展維度看，整體AI包括算力以及在端上面的一些應(yīng)用，會驅(qū)動硬件進行迭代更新。

顧翀：人工智能分基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層?；A(chǔ)層包括數(shù)據(jù)、算法、算力。應(yīng)用層未來在整個行業(yè)里面，應(yīng)該是市場占比空間最大的，未來成長性也好，包括整個從金額來講，市場空間是最大的，但競爭也是最激烈的。應(yīng)用層的市場門檻比較高，但技術(shù)門檻相對基礎(chǔ)層和技術(shù)層較低。如果說從市場規(guī)模來講，中和投資會更關(guān)注金字塔頂部、更上游的、就是更偏基礎(chǔ)、偏技術(shù)，尤其是一些硬件的應(yīng)用，因為它本身相對周期性更弱一點。不管終端的應(yīng)用，或者說消費電子等等這些領(lǐng)域汽車，它如何變化，上一層的原材料、傳輸技術(shù)、底層硬件算力提升是不變的，不論前幾年的元宇宙概念，還是AIGC帶來未來人工智能社會，最底層支撐它的東西，一直是基礎(chǔ)，這是不變的。

所以中和投資對數(shù)據(jù)傳輸、算力提升這兩個領(lǐng)域非?？粗?。數(shù)據(jù)傳輸這個領(lǐng)域，大家應(yīng)該知道，算力尤其是CPU，GPU計算能力，過去20年算力提升了將近9萬倍，但是整個數(shù)據(jù)的傳輸?shù)乃俾势鋵嵵惶岣吡硕?，是提升得很慢的，包括現(xiàn)在說的東數(shù)西算，數(shù)據(jù)傳過去一次，計算完傳回來一次，需要大量數(shù)據(jù)傳輸。中國現(xiàn)在光纜的生產(chǎn)能力是全球第一，光纜不是我們的弱項，但是中間的通信芯片，閘口是現(xiàn)在的弱項。這點是我們看到的，非常稀缺而且未來一定要突破并且大規(guī)模應(yīng)用的一點。

另外，是大模型的構(gòu)建。大模型現(xiàn)在我看到數(shù)據(jù)公布出來參數(shù)十億以上的有79個，最高的已經(jīng)有百萬億級別，這種大模型底層是需要大量的GPU，CPU，大量的算力和存儲設(shè)備支撐的。包括以美團、云之聲等等為代表的廠商，其實都在大規(guī)模的向美國采購計算芯片，都是幾十萬顆上百萬顆采購。底層帶來的不管是我們自己芯片的提升，還是國產(chǎn)替代，它的市場空間非常大。所以中和投資對于底層的硬件非?？春靡渤掷m(xù)在關(guān)注，一直在選擇其中一些優(yōu)質(zhì)項目去投。

李泉生：兩個層面，第一，解決算力問題。去年9月初在上海國際人工智能大會上成立了由燧原科技牽頭10家研發(fā)CPU、GPU、DPU、VPU等企業(yè)組成的XPU聯(lián)盟，都是獨角獸或準獨角獸，達泰投了其中的5家。第二，模型層面。疫情之前我們投了一個項目叫瑞萊智慧，開發(fā)第三代人工智能技術(shù)，可解釋的人工智能和算法。這個公司是清華大學(xué)AI研究院首個產(chǎn)業(yè)化項目，也是世界人工智能領(lǐng)域領(lǐng)軍者之一的張鈸教授和他的團隊創(chuàng)辦的，他提出了很多理論上的創(chuàng)新。

大模型是需要比較大的投入，一個從底座算力層面，第二個從模型層面也非常大的投入。所以大家可以看到這樣一個趨勢，大模型本身的算力問題還得投入，國內(nèi)某互聯(lián)網(wǎng)巨頭今年已經(jīng)有這樣的計劃，先用一萬片來訓(xùn)練，明年再下一代可能就是要八萬片以上，可以看到對硬件巨大需求。

02

AI、半導(dǎo)體全鏈條自主可控的趨勢預(yù)判

顧翀：我覺得國際化的競爭是好事情，不管別人對我們好還是有限制，成長永遠都是在痛苦當(dāng)中的量變到質(zhì)變，像人的成長也一樣，就是要在經(jīng)歷一些問題之后，才能痛定思痛，才能有質(zhì)的變化。我覺得對于這一點來講也是一樣，其實不管對我們怎么限制，精準打擊也好還是斷供也罷，最終都會轉(zhuǎn)化成整個行業(yè)痛定思痛后一個質(zhì)的變化。現(xiàn)在已經(jīng)有很多的企業(yè)在一些領(lǐng)域里面，不管是更低納米還是更高的品質(zhì)也好，還是在某些細分領(lǐng)域的突破也好，已經(jīng)形成了趨勢，包括有些企業(yè)已經(jīng)在某些方面，已經(jīng)成為國際領(lǐng)先的巨頭。我覺得這個里面是有一些很好的基礎(chǔ)的。

第一， 中國在整個半導(dǎo)體領(lǐng)域里面，或者在很多領(lǐng)域里面是全球最大的應(yīng)用市場，我們有非常大的應(yīng)用端的需求。應(yīng)用端的需求就有大量的購買資本，大量的人，大量的信息、數(shù)據(jù)，會為行業(yè)成長提供非常多的試煉和基礎(chǔ)支撐。這是任何一個市場都不具備的。會極大的加速整個行業(yè)的進化。

第二， 我覺得整個中國處在跟隨趕超的路上，我們有大量的人才和技術(shù)，其實是從海外過來，然后自己做自主化，自主創(chuàng)新，自主去突破，甚至到現(xiàn)在自主可控。在這個過程當(dāng)中，我覺得我們付出了非常多時間和精力。中國人的努力程度是全世界公認的。

第三， 整個產(chǎn)業(yè)鏈條非常齊全。幾乎在任何一個國家找不到這樣的一個產(chǎn)業(yè)鏈條，幾乎在每一個細分領(lǐng)域里面，都可以做到完善的上下游搭配。五年前、八年前在做半導(dǎo)體領(lǐng)域某一個環(huán)節(jié)的時候，可能找不到供貨商，但是在如今中國，基本大部分，雖然可能在良率，持久性，安全性等等不一定能達到歐洲，美國的那種水平，但是大概的可替代是可以實現(xiàn)的。比如在整個東亞地區(qū)可以找到一些可替代的供應(yīng)商，以及資本的投入。這幾年，對于自主可控，已經(jīng)從政府引導(dǎo)到行業(yè)自主，變?yōu)檎麄€產(chǎn)業(yè)不斷自力更生的狀態(tài)。讓自主可控更傾向于市場化，不斷向前的良性循環(huán)。

在我看來，以AI，包括整個自主可控全鏈條，已經(jīng)出現(xiàn)了一個從引導(dǎo)到自發(fā)向上的良性過程。我非?？春眠@個行業(yè)的投資，不管是硬件也好還是軟件也好，其實我們中和投資都有布局，包括現(xiàn)在整個政務(wù)端最大的云計算、云平臺，其實都有參與。

孫玉：信創(chuàng)概念2016年提出來，2023年投資機會在哪里？低垂的果子都被摘得差不多了。接下來，無論新創(chuàng)業(yè)者還是投資人，需要面對一是還沒有攻克的從0到1難的問題。二是現(xiàn)在能用的產(chǎn)品要怎么變得好用的問題。

未來幾年，全自主可控的產(chǎn)品出來后，消費者可能會覺得不太好用。因為也許剛剛解決了能用的問題，但是還沒有解決怎樣好用的問題。但是這些消費者的痛點，既是對創(chuàng)業(yè)者的要求，也是創(chuàng)業(yè)企業(yè)和投資者的機遇所在。

在這個過程中，有什么具體的投資機會呢？比如新設(shè)備、新材料的國產(chǎn)替代，以及滿足國外產(chǎn)品需求等等。以IGBT為例，需求非常旺盛，但是海外設(shè)備企業(yè)交期基本上是18-24個月，還要優(yōu)先去保障國外企業(yè)供應(yīng)。這種情況就給了國內(nèi)設(shè)備企業(yè)從0到1發(fā)展新客戶的機會。另外，可否用創(chuàng)新性封裝技術(shù)，或者新材料、新方法，來彌補成熟制程和先進制程的差距，給客戶提供更好的解決方案。這些是我們看到，并且市場正蓬勃發(fā)展的一些信創(chuàng)領(lǐng)域的投資機會。相信未來兩三年，會有更多的中國企業(yè)解決從0到1，解決從能用到可用的問題，為消費者提供更好的產(chǎn)品。

李泉生：其實機會還是很大。信創(chuàng)領(lǐng)域未來肯定十年二十年，甚至更長時間的機會。非常希望各地方政府可以擺脫傳統(tǒng)方式招商為主的慣性思維，能夠有一些創(chuàng)新和改善，可以多跟我們交流，共同建生態(tài)，要有耐心，要多培育。所以希望能夠回到自主可控，國產(chǎn)國造，特別是有條件的地方，珠三角、長三角、環(huán)渤海區(qū)域都應(yīng)該這樣做，這是我的建言。

03

如何利用AI

幫企業(yè)將toB、toC應(yīng)用場景做好

任博冰：這個話題其實比較大，而且現(xiàn)在時間比較早，其實整體AI領(lǐng)域還是一個非常早期的過程，包括開源模型的出現(xiàn)。不過，的確在思維范式上帶來了巨大改變。未來幾年，大家會有很多的共識，AI帶來的整體發(fā)展速度，讓全球發(fā)展的時間被壓縮，如果不去跟上加速度的話，是會逐漸落后的過程。toC的產(chǎn)品怎么去設(shè)計，怎么去定義，是不是兩到三年有爆品上市，進而誕生下一個微信、美團，我覺得是非常有可能的。近幾年也對企業(yè)造成了更大的挑戰(zhàn)，甚至對創(chuàng)業(yè)者。大家紛紛嘗試toB領(lǐng)域，如2022年投了很多AI＋生物醫(yī)藥公司，其實是用大模型工具做蛋白類，今年基本上把模型參數(shù)往上提升1-2個數(shù)量級，發(fā)現(xiàn)有了更好效果，能夠快速進入，把之前研發(fā)的過程快速提升。而其它領(lǐng)域也在快速跟進。

另外，AI領(lǐng)域帶來了巨大生產(chǎn)力的提升，特別對個人。對于企業(yè)，未來企業(yè)生態(tài)可以用更少的人創(chuàng)造新的品類做更多業(yè)務(wù)。這里80%的需求可能是共性的，只有20%的需求需要一些巨大的軟件去提供。比如ERP類軟件，大部分其它的功能基本上可以被通用或者相對垂直提供。同時未來可能小企業(yè)會比較有利潤，愿意去付費的一個過程。這里面小企業(yè)代表了一些個人。所以toB是有巨大的機會，而且可能帶來的思路是不太一樣的。

同時這里面還有一些全球化的機會，過去中國的軟件，很少有走出去的，走出去少數(shù)幾個是toC的，toB能不能走出去？對于大模型來說這個不是問題，無論是跨語言還是交互界面，對這個事情本身全球快速統(tǒng)一的認知。中國會不會有些軟件企業(yè)走出去，就像前幾年美國、德國的這些軟件企業(yè)快速滲透到中國來，以及硬件，如機器人、消費終端能不能走出去，這里也有toB、toC公司的機會。

田野：對我們來講更加關(guān)注AI在實際場景中的應(yīng)用。目前一些實際應(yīng)用，需要很多人來配合，效率低且成本高。那么AI能否幫助我們完全解決實際中遇到的問題呢？其實我們也在思考。它的可實踐性是具有很多前提條件的，并不是通過這種技術(shù)手段實現(xiàn)之后，就可以直接在應(yīng)用中產(chǎn)生實際效果。所以對于不同場景、不同行業(yè)，一定要搞清楚是不是現(xiàn)在具備應(yīng)用的前提。而未來AI能夠在很多的行業(yè)中發(fā)揮價值，能夠為產(chǎn)業(yè)帶來更高的發(fā)展，是毋庸置疑的。只是說在目前的情況下一定要有充分的認知，在行業(yè)應(yīng)用上是不是具備適用性。

許照云：我更關(guān)注應(yīng)用安全性層面，因為涉及很多醫(yī)療、個人數(shù)據(jù)，不希望用公有云方式做存儲。另外像中小微企業(yè)，他們的優(yōu)勢技術(shù)，一旦公開了，基本就沒機會了。所以如前所提，大小模型的兼容并存，是有其獨特空間的。

顧翀：現(xiàn)在一些企業(yè)主面對AI既興奮又焦慮，興奮點是效率提升，焦慮點則是他不會用，不知道如何養(yǎng)成自己的AI?，F(xiàn)在的年輕人，如果不懂AI，不學(xué)習(xí)AI，使用AI，可能會跟不上未來的時代。當(dāng)一個大時代來臨的時候，早期可能會關(guān)注一些上層的投資，但是等它慢慢發(fā)展起來的時候，有一些應(yīng)用端的細分投資，未來成長空間也會非常不錯，包括流水上會非常好。

李泉生：補充幾句。怎么看軟件硬件在產(chǎn)業(yè)中的位置。舉個例子，在被投的一家AI大芯片設(shè)計公司里，三分之二是軟件工程師，只有三分之一是硬件工程師，這就很說明問題。現(xiàn)在新一代信息技術(shù)里最典型的是學(xué)科技術(shù)交叉，以及生態(tài)構(gòu)建。所以做AI架構(gòu)的最大挑戰(zhàn)，是需要自己做軟件生態(tài)，要軟硬都強。而做產(chǎn)品的，不止要將硬件做好，還要將落地生態(tài)做好。做好算力底座以后，在應(yīng)用層面的想象空間才會比較大。