中國互聯網30年：站在與人工智能大模型交匯的十字路口｜甲子光年
沒有互聯網，就沒有今天的人工智能。
作者｜栗子
你知道中國首次連接互聯網是在什麼地方嗎？
北京市中關村南四街4號的中科院計算機網絡信息中心2號樓前的紀念牌，記錄着中國互聯網“夢開始的地方”。
中國互聯網30年時光長廊：中國互聯網誕生地，圖片來源：「甲子光年」拍攝
1994年4月20日，由中國科學院主持，聯合北京大學、清華大學共同實施的世界銀行貸款項目“中關村地區教育與科研示範網絡（NCFC）”通過美國Sprint公司連入Internet的64K國際專線開通，標誌着中國首次實現了與互聯網的全功能連接。這一天也成爲了中國互聯網的誕生日。
30年前，網絡生存似乎還難以想象。
1999年9月，一場名爲“72小時網絡生存測試”在北上廣三地同時舉行。12名參賽者被分別安排12個酒店房間內，房間內只有一個可撥號上網的Windows 95臺式電腦，一卷衛生紙和一張光板牀，參賽者需要依靠主辦方提供的1500元現金和1500元電子貨幣在房間內生存72小時。最後，有一名毫無網絡經驗的參賽者因買不到食物和水不得不遺憾退賽。
在退賽時，這名參賽者曾發出這樣的感慨：“我不知道中國未來是否還能接受我這樣零網絡經驗的人？”
而30年後的今天，互聯網早已滲透進每個人工作生活的方方面面。外賣、打車、購物、遊戲……幾乎所有事情都與網絡有關。對於今天的人們來說，也許“無網絡生存”纔是挑戰。
與互聯網類似，今天人們正在離不開的，還有人工智能。
近年來，隨着人工智能取得突破性的進展，人工智能正在從原始創新爲特徵的研發帶動階段，進入應用創新爲特徵的賦能實體經濟階段。
在中國實現全功能接入國際互聯網30週年之際，由中國互聯網協會主辦的2024中國互聯網大會在北京召開。360創始人周鴻禕，獵豹移動董事長兼首席執行官、獵戶星空董事長傅盛，崑崙萬維科技股份有限公司董事長兼CEO方漢等“站在互聯網與人工智能十字路口”的創業者悉數到場，回顧了互聯網的過去，並展望了人工智能的未來。
30年，中國的互聯網和人工智能大模型，第一次走到了交匯的十字路口。
1.互聯網與人工智能的相交
中國互聯網30年時光長廊，圖片來源：「甲子光年」拍攝
從1994年首次接入互聯網之後，中國的互聯網產業就按下了加速鍵。
1997~2000年，丁磊的本站、張朝陽的搜狐、馬化騰的騰訊、馬雲的阿里巴巴、李彥宏的百度先後成立。它們不僅是當時中國互聯網的門面，更在接下來的20多年裡，成長爲如今各自領域的巨頭企業，成了人們工作生活離不開的基礎設施。
中國互聯網30年時光長廊：互聯網創業黃金年，圖片來源：「甲子光年」拍攝
2010年1月，中國第一家團購網站滿座網上線，當年底，中國團購網站數量就超過千家，被媒體譽爲“千團大戰”。而團購網站的興起，也爲後續O2O的流行拉開了大幕。今天我們早已習慣的“線上下單，線下消費”，就是來源於當年的團購時代。
中國互聯網30年時光長廊：千團大戰，圖片來源：「甲子光年」拍攝
2011~2016年，隨着3G、4G通訊技術的不斷髮展，移動互聯網開始快速普及。今天的國民應用“微信”，正誕生於那個年代。
與此同時，影響今天我們生活的還有互聯網第三方支付。2011年5月18日，中國人民銀行下發首批27張第三方支付牌照，自此，人們在網上支付不必再依賴於複雜的網銀系統，打車、外賣、娛樂等等平臺經濟產品才得以而生。
但從2017年開始，互聯網的發展似乎進入了瓶頸期。很多我們非常熟悉的網紅App，其中一部分都永遠停留在了那個時代。大家不再熱衷於關注App Store的應用排行榜，紅極一時的“豌豆莢”也被2億美元“賤賣”。人們的目光開始從互聯網應用轉向區塊鏈、元宇宙、Web3……
不過，科技浪潮永遠不缺乏新的技術，新的變革。同樣是在當時，人工智能開始像聚光燈一樣照耀在舞臺中央。
2016年3月，圍棋人工智能程序AlphaGo與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰，以4比1的總比分獲勝；
2017年初，該程序在中國棋類網站上以“大師”（Master）爲註冊賬號與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連續60局無一敗績；
2017年5月，在中國烏鎮圍棋峰會上，它與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰，以3比0的總比分獲勝。
當時，圍棋被譽爲是“計算量最大的棋類競賽”，而AlphaGo在圍棋上展現出的驚人能力，讓普通人第一次見識到人工智能的強大，也讓很多人第一次聽到“神經網絡”“深度學習”等人工智能的專有名詞。
而近兩年，人工智能技術再次被幾乎全世界所有人熟知。尤其是2022年底OpenAI發佈ChatGPT之後，人們被人工智能大模型的能力所震撼。很多人開始認真討論“通用人工智能何時到來”“人工智能是核彈級技術”“是否應該把技術關在籠子裡”。
百川智能創始人王小川曾經甚至直言“這就是通用人工智能”。
無論現在的AI大模型是否是通用人工智能，一個共識已然被企業接納與認可：今天互聯網的所有業態都有可能在大模型能力的加持下重做一次。
經歷了30年的發展，中國的互聯網和人工智能技術，第一次走到了交匯的十字路口。
2.沒有互聯網，就沒有今天的人工智能
人工智能技術的發展起源可以追溯到20世紀中葉，其歷史演進經歷了多個重要階段。
1956年被稱爲人工智能元年。在當年的達特茅斯會議上，“人工智能”這一概念被首次提出，開啓了人類探索人工智能的大門。
在起步發展期，人工智能取得了一系列令人矚目的成果，例如機器定理證明和跳棋程序，這些成果掀起了人工智能發展的第一個高潮。
然而，隨着時間推移，人工智能的發展並非一帆風順。20世紀60年代至70年代初，由於一些不切實際的研發目標未能實現，人工智能進入了反思發展期，遭遇了發展的低谷 。
20世紀70年代初至80年代中，專家系統的出現推動了人工智能從理論研究走向實際應用，實現了人工智能的重大突破，這一時期被稱爲應用發展期。但隨後，由於專家系統存在的一系列問題，如應用領域狹窄和知識獲取困難，人工智能又進入了低迷發展期。
進入20世紀90年代中至2010年，互聯網技術的發展加速了人工智能的創新研究，促使其進一步走向實用化，這一時期被稱爲穩步發展期。1997年，IBM的深藍超級計算機戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，成爲這一時期的標誌性事件。
2011年至今，隨着大數據、雲計算、互聯網和物聯網等信息技術的發展，人工智能迎來了蓬勃發展期。深度神經網絡等技術推動了圖像分類、語音識別、知識問答等領域的技術突破，人工智能技術實現了從“不能用、不好用”到“可以用”的跨越，迎來了爆發式增長的新高潮。
乍看上去，互聯網與人工智能是兩種不同的技術，但二者卻有着明顯的先後順序。事實上，人工智能技術的發展，是建立在互聯網技術逐步成熟的基礎之上，而並非憑空而生。
互聯網作爲基礎設施，爲人工智能提供了三方面基礎：用戶、數據、算法與算力。
首先，互聯網服務了全球數十億網民。截止2023年12月，我國網民規模達10.92億人，較2022年12月新增網民2480萬人，互聯網普及率達77.5%，其中手機網民佔比高達99.9%。
其次，這些網民在網絡上的行爲，又爲人工智能在模型訓練中提供了海量數據。例如，抖音、快手等短視頻應用的出現，讓網絡視頻用戶規模呈現爆發式增長。截至2023年年底，我國網絡視頻用戶規模爲10.67億人，較2007年的網絡影視用戶規模擴大了5倍多。這些用戶促進了平臺內容的產出，而這些內容又給模型訓練提供了數據。
最後，互聯網技術的持續迭代，爲人工智能提供了大數據、雲計算、推薦算法等一系列軟硬件基礎設施。例如我們非常熟悉的今日頭條，就是依靠推薦算法在App中實現千人千面。“你關心的，纔是頭條”這句話，當年也一度是今日頭條的開屏slogen。
用戶、數據、算法與算力，構成了今天人工智能得以爆發的底層支撐。
在360創始人周鴻禕看來，中國互聯網發展30年，並不只是爲今天的我們貢獻了用戶、數據、算法與算力。它還帶給了我們很多前所未有的商業創新和技術創新，例如社交網絡、搜索、電商、O2O服務等，讓我們每個人的生活都更加高效便利。
更爲重要的是，互聯網給中國帶來了一種更積極、更熱血澎湃的創業創新狀態。正如電影《中國合夥人》的原型，俞敏洪、徐小平、王強創辦新東方一樣。互聯網讓很多普通的草根民衆、個人站長、代碼工程師等，都有機會藉助技術之風快速崛起。
在那個“大衆創業、萬衆創新”的時代，北京中關村創業大街的3W咖啡，每天都坐滿了懷揣夢想的年輕人。儘管過程中有人成功有人失敗，但那都是一個波瀾壯闊的精彩歷程。
而今天的人工智能大模型，彷彿就像互聯網在國內發展的昨日重現。今天已經出現了非常多人工智能技術改變人們生活的案例，AIGC創作、自動駕駛、AI搜索等等。
這就好像10年前互聯網時代的創業熱潮非常讓人激動人心，期待每天都有新應用，每天都有新知識。
“我認爲今天人工智能所有創業者，都應該繼承互聯網30年留下來的創業精神，這纔是互聯網真正留給人工智能最有價值的東西。”周鴻禕在2024中國互聯網大會上說。
3.人工智能的未來究竟是什麼？
60多年來，人工智能經歷了數輪起落，均興起於技術突破、衰於脫實向虛。人工智能的前路究竟如何發展，從業者們還需要解答好幾個必須面對的問題。
第一個問題，Scaling Law到底是否是通往AGI的最優路徑？
「甲子光年」在中國互聯網大會上注意到，在這個問題上，北京大學國際數學研究中心博雅特聘教授、國際機器學習研究中心副主任董彬的觀點是，自己並不看好Scaling Law，並且認爲Scaling Law可能在一兩年內就會達到極限。
但同時他認爲在Scaling Law真的失效之前，還是應該探索一下它的極限到底在哪裡。
但需要注意的是，事實上Scaling Law是有很多前提的。
崑崙萬維科技股份有限公司董事長兼CEO方漢給出了關於Scaling Law非常具體的觀點。
在方漢看來，Scaling Law在不同領域的放緩速度是不一樣的。例如人類文本領域的數據量大約是1億億Token的量級，圖片則是萬億Token量級，再往下計算，全球歷史上只有4000萬首歌，而3D模型的數量則更少，只有1200萬個3D模型。
隨着數據量和數據規模的縮小，Scaling Law放緩的速度也在加快，也就能夠越快速取得SOTA（在該項研究任務中，目前最好的模型的結果/性能/表現）。
換句話說，目前Scaling Law僅在文本領域依然是生效的，但在所有其他領域都已經放緩了。
與此同時董彬也補充表示：“Scaling Law有很多前提，比如現在我們是在Transformer架構下探索Scaling Law，但Transformer大概率不是大模型的最優解。那麼如果我們更換架構，又要重新去探索Scaling Law。並且數據質量對Scaling Law的結果也有非常大的影響。在高質量數據集訓練的情況下，我們能夠觀測到非常不一樣的Scaling Law。”
獵豹移動董事長兼首席執行官、獵戶星空董事長傅盛從另外一個角度給出了自己對Scaling Law的看法，那就是多元化。
在傅盛看來，所有的地方都可以找出差異化的機會，並且Scaling Law是一件非常消耗算力和成本的事情，我們不需要很多家企業都去探索Scaling Law。
“創業創新的底層邏輯就是需要尋找差異化。只有獨特纔有價值。很多創業者一上來就說自己要做萬億級市場。但真的有幾家公司能做到千億甚至百億市值呢？哪怕10億就是很不錯的公司了。”
傅盛認爲，人工智能創業，一定不要去卷Scaling Law、卷性能，而是要結合應用尋找人工智能落地的機會。
第二個問題，具身智能是否是人工智能的未來？
今天業內的一個很普遍的觀點是，人工智能的未來趨勢一定是具身智能。一個非常強有力的佐證是，今天人工智能底層的芯片巨頭英偉達，在GTC2024大會上發佈了人形機器人通用基礎模型Project GR00T和新型計算機Jetson Thor。
具身智能是一種先進的機器智能形式，它不僅具備自主決策和行動能力，還能像人類一樣感知和理解環境。儘管具身智能的物理形態並不一定是人形機器人，但今天很多具身智能企業都在探索人形機器人，包括英偉達。
在剛剛結束的2024世界人工智能大會展區，人形機器人先鋒陣列的“十八金剛”也吸引了不少人圍觀。
世界人工智能大會展區，圖片來源：「甲子光年」拍攝
但是關於人形機器人，傅盛是旗幟鮮明的持反對意見。
傅盛的觀點是，今天人們對人形機器人的探索思路是非常值得商榷的。因爲從歷史維度講，世界上從未有過任何一次創新，是直接做出來一個全能型的產品向全世界推廣，而是從小處出發，逐步迭代試錯。
“但你看今天的人形機器人，都是一上來就要造一個能走能跳，還能翻跟頭的機器人，期待着這樣一個機器人出來，把全世界的問題都解決掉。這個思路本身就是錯的。它一定是從輪式開始，一點點迭代。而且它也不需要一定是人形的機器人。人形機器人本質上是人類的自我崇拜。”
當然，人工智能的未來發展也並非完全只有具身智能這一條路。
達武創投創服項目負責人王楠認爲，站在經濟視角，就會發現人工智能有機會在三層經濟中實現爆發——地面經濟、低空經濟以及未來的太空經濟。
地面經濟是人們目前正在經歷的。如今，人工智能開始越來越多的賦能車企與自動駕駛公司研發自動駕駛技術，像百度蘿蔔快跑、滴滴自動駕駛等自動駕駛產品也已經在國內部分道路進行運營。
而未來的低空經濟與太空經濟，也必然會在人工智能大模型的能力支持下產生更多的機會。
另外，方漢在大會現場，從市場角度補充表達了兩個機會——“下沉”與“出海”。
從互聯網與人工智能發展歷程的視角看，今天中國的人工智能產業，與1995年中國互聯網產業非常相似。當時也只有北京和上海能夠接入互聯網，就像今天的人工智能一樣。所以下沉市場對很多人工智能企業來說都是擺在眼前的巨大機會。
而出海也是很多國內企業值得佈局的市場。儘管海外有OpenAI、Anthropic、DeepMind等一衆頂級廠商，但人工智能能夠實現的文化平權和語言平權，是中國企業和工程師們的很大發展機會。在競爭當中只要找準自己的定位與差異化，就有機會搏出一席之地。
隨着人工智能技術的不斷演進，人們站在了一個新的起點。互聯網與人工智能的交匯，不僅僅是技術的融合，更是思想與創新的碰撞。正如周鴻禕所言，互聯網留給人工智能的，是一份創業精神的傳承，是對未來無限可能的探索與追求。
（封面圖來源：「甲子光年」使用AI工具生成）