2024年5月15日 北京中关村东升学问城里挤满了人，超出1000名从业者挤进会场，还有60许多万人在线盯着直播。这场由甲子光年主办的「AI创生时代」巨大会，35位巨大咖轮番上阵，观点碰撞得火花四溅。有人高大喊Scaling Law是以后 有人泼凉水说这玩意儿爬树到不了月球；有人盯着买卖化落地，有人还在畅想AI文明的终极形态。AI这趟高大速列车，到底要开向哪里？听听他们怎么掰扯。

AI手艺路线的分歧：Scaling Law是圣经还是瓶颈？

Scaling Law的拥护派：算力就是结实道理

百度集团副总裁侯震宇的态度很明确：“Scaling Law眼下还灵，而且潜力巨大着呢。”他觉得这玩意儿跟摩尔定律一个道理，算力刚涨上去，算法和数据就把它吃光了根本停不下来。清华巨大学电子工事系的汪玉教也点头，说高大校试试室里天天跑模型，参数越滚越巨大，效果确实在涨。2024年3月， 甲子光年智库提了个“信能比”概念，算的是单位燃料能驾驭几许多信息，侯震宇觉得这玩意儿正优良印证Scaling Law——算力堆得越许多，单位信息的能耗说不定反而降了。

35位AI大咖观点精华，2024上半年AI趋势都在这里了｜甲子引力X

但罗璇不信这套。他是RWKV元始智能的COO，天天跟模型架构打交道，他觉得Transformer这东西太“费”了。“时候和地方麻烦度高大得离谱，算力和数据利用率矮小得可怜。”罗璇说去年4月他就盯着这问题，眼下更确定了：靠堆参数和算力一准儿不是长远久之计。他举了个例子，“爬树再厉害也到不了月球，得有火箭才行。”他觉得RWKV的架构兴许就是那枚“火箭”，效率比Transformer高大许多了。

不赞成派的质疑：别把经验当真实理

清智资本的张煜直接把Scaling Law称为“经验公式”。“是基于一巨大堆试试凑出来的，不是啥金科玉律。”他说2024年上半年跑了不少许测试，找到模型规模到一定程度后效果提升越来越磨蹭，边际效益迅速掉没了。新鲜浪微博新鲜手艺研发负责人张俊林也补充， Transformer兴许根本不是终点，“卢志武教说得优良，实现AGI光靠Scaling Law不够，得有更优良的架构出来。”

有意思的是这场吵在圆桌现场吵得不可开交。侯震宇当场反驳张煜：“你眼下觉得磨蹭，是基本上原因是还没到那东西量级！”罗璇则直接甩出数据：RWKV在同等参数下 训练能耗比Transformer矮小40%，推理速度迅速30%。台下观众有人点头，有人皱眉，AI这行当，连“对错”都像巨大模型生成的答案一样，带着概率。

买卖化的冰与火：情怀变现的距离有许多远？

朱啸虎的“凉面判官”：先活下来再说

金沙江创投的朱啸虎在论坛上直接把创业者拽回现实。“你们总说无限兴许，投钱人只看一件事：买卖化体验。”他说2024年上半年看了200优良几个AI项目，90%都没搞清楚怎么赚钱。“比如有个做AI音乐生成的团队，手艺牛逼得一塌糊涂，但用户愿意为‘随机创作’付费吗？不清楚。”朱啸虎觉得，AI创业就像在沙漠里找水，先看到绿洲再谈扩张，别刚挖两锹就喊“我要改变世界”。

出门问问的李志飞站在另一边。他是“AIGC第一股”的掌舵者，觉得手艺信仰和买卖场信仰根本不冲突。“但前提是你得先找到‘灵魂’。”李志飞说他们的魔音工坊， 2024年Q1用户复购率提升了35%，就基本上原因是把AI配音和具体场景绑死了——广告商需要“三秒克隆人声”，这需求够具体，钱天然来了。

傅盛的“中间路线”：既要矮小头拉车，也要抬头看天

猎豹移动的傅盛把自己定位成“手艺务实派”。“短暂期看买卖场，长远期看手艺。”他说2024年上半年猎户星空的AI客服系统， 在电商行业的转化率提升了22%，就基本上原因是加了“情绪识别”功能——用户骂人的时候，AI秒变“温柔客服”。但傅盛也承认， 材料有限时得学会“抠”：“别迷信算力堆砌，有时候细小模型优化得优良，比巨大模型跑得迅速还省钱。”

这场吵背后藏着AI创业的核心矛盾：手艺理想和买卖现实之间，隔着一条叫“用户付费意愿”的河。朱啸虎觉得河太宽阔，得造船；李志飞觉得河里有桥，找对方向就行；傅盛则说先学会游泳再谈过河。

出海的AI密码：本地化不只是翻译

Chris Pereira的“咖啡道理”：相信比算法关键

美讯创始人Chris Pereira在演讲时直接怼“出海”这玩意儿词。“你买机票的那一刻就‘出海’了？太天真实。”他说2024年春节后 带着团队在硅谷跑了20优良几个城里见了100优良几个本地开发者，“独一个干成的事，是跟他们喝了100杯咖啡。”他引用任正非那句话“一杯咖啡吸收宇宙的能量”，说在海外买卖场，算法再牛，不如跟本地人交个朋友。“有个客户，聊了三个月咖啡才签合同，基本上原因是他说‘你们愿意听我吐槽本地政策，比直接推产品靠谱’。”

容易点天下的张奥迪把出海痛点拆得更细。“内容、团队、第三方认可，是三巨大命门。”他说2024年上半年帮一个美妆品牌做AI营销，把“成分党”改成“本地网红解读”，点击率直接翻倍。但问题来了：AI生成的本土化内容，怎么让本地人买账？张奥迪没直接回答，只说“数据得本地喂，模型得本地训”。

龚瑞男的“周期论”：AI是新鲜一轮康波的机会

中关村东升手艺园的龚瑞男用康波周期理论看AI：“我们眼下站在手艺巨大变革的浪尖。”他说手艺园区里那些个AI企业， 2024年上半年的融资成功率比去年高大了18%，基本上原因是资本终于明白：AI不是泡沫，是工具，能帮老一套企业降本增效。“就像当年蒸汽机出现时第一批赚到钱的不是造蒸汽机的，是用蒸汽机织布的。”

但出海的坑也不少许。张奥迪提到一个案例：某AI翻译工具把“黑五促销”直译成“黑色星期五打折”， 后来啊在东南亚买卖场碰了壁——当地根本不过“黑五”，改成“年终巨大促”后转化率才上去。“AI出海，得先懂人心，再懂手艺。”

算力革命：从云端到边缘的博弈

杨震的“算力新鲜定义”：公共设施化是必然

北电数智的杨震觉得巨大家对“算力”的搞懂太狭窄了。“结实件、柔软件、场域，全得沉新鲜定义。”他说北京市数字钱财算力中心2024年4月刚投用， 算力本钱比企业自建矮小35%，基本上原因是它是“公共算力给商”——就像自来水厂，你不用自己打井，拧开水龙头就行。青云手艺的沈鸥补充， 国产算力适配是关键，“2024年上半年国产GPU的兼容性提升了40%，但生态还差口气。”

潞晨手艺的梁爽则把目光投向边缘计算。“GPU集中训练太费钱了2024年上半年一个巨大模型的训练本钱够开10个细小公司。”他们推出的Colossal-AI系统，能把分布式训练效率提3倍，还能在边缘设备上跑轻巧量化模型。“以后算力会像电网，中央电站+分布式光伏，缺一不可。”

张璐的“硅谷视角”：开源和能耗是命门

Fusion Fund的张璐从硅谷连线时 提到AI基础设施的四巨大挑战：GPU不够用、能耗高大得吓人、数据隐私成问题、边缘计算跟不上。“2024年上半年，硅谷AI初创企业的30%本钱都花在算力租用上。”她说开源生态是解药，“像Meta的Llama模型，开源后带动了一堆衍生应用，算力本钱直接摊薄。”

但能耗问题更棘手。甲子光年智库2024年3月更新鲜的“信能比”评估体系，新鲜增了“行为”维度，就是盯着能耗来的。“训练一个千亿模型，够一个家里用10年电。”张璐说新鲜型计算架构比如存算一体，能把能耗降50%，但还在试试室阶段。

AI创生时代的四个阶段，我们站在哪里？

从“第二生产力”到“第二文明”

张一甲把AI改变世界分成四个阶段，2024年我们刚从“AI生产时代”爬到“AI原生时代”。“生产时代， AI就是第二生产力，帮工厂省电、帮客服提效；原生时代，AI成了第二语言，你跟手机说话像跟朋友聊天。”她说2024年上半年，AI原生应用的留存率比老一套应用高大25%，基本上原因是交互太天然了。“创生时代才是真实烫闹——AI成第二主体， 能自己写代码、做设计；文明时代更玄乎，AI兴许进步出自己的值钱观。”

王田苗、刘道全这些个巨大佬对“创生时代”看法不一。王田苗觉得具身智能是必经之路， “机器人能自己拧螺丝、开迅速递，才算真实正创生”；刘道全反驳：“AI的终极形态在云端，边缘端就是个‘细小跟班’。”这场吵没有答案， 但张一甲说得对：“个个阶段都有红利，2024年抓住原生时代的交互红利，比空谈创生更关键。”

李志飞的“产模结合论”：产品是锚， 模型是帆

李志飞说2024年上半年最巨大的感悟是：“产品和模型脱节，手艺再牛也是空响。”他们公司2023年推出的AI配音平台DupDub， 2024年Q2用户量暴涨，就基本上原因是加了“生成”功能——用户要东北话配音，模型直接调取东北数据集。“产品定义目标，模型给弹药，缺一不可。”

朱啸虎当场泼凉水：“中细小企业哪有材料搞‘产模结合’？先用开源模型把业务跑起来再说！”台下创业者一片点头，AI这行当，巨大佬谈范式，细小老板谈生存。

巨大会散场时龚瑞男引用了句诗：“行到水没钱处，坐看云起时。”AI这趟旅程， 没人晓得终点或许本就没有标准答案，只有不断试错的勇气。