2023年毫無疑問是AI變革加速的關鍵一年。微軟系列產品與服務融入GPT-4等模型帶來廣泛關注：包括Azure OpenAI企業級服務，面向Microsoft 365、Dynamics 365、Power Platform等產品服務的一系列Copilot，以及Windows系統全面接入AI助手等等，不斷開創著人機交互的新形態，也助力全球開發者把握新一輪技術變革帶來的創新機遇。

面對全新的AI疆界，促使創業者與開發者思考：哪些行業會迎來革新？創新企業又該如何積極構建自己的新一代應用？

近期，高榕資本榕匯聯合微軟大中華區戰略孵化器（CSI），與創業者一同探討人工智能如何革新垂直領域應用場景。

Azure OpenAI國際版企業級服務助力開發者構建新一代應用

“我們相信，Azure OpenAI、大語言模型（LLM）和生成式AI，帶來的影響將非常深遠。”微軟大中華區Azure事業部大數據與人工智能產品總監李冕率先分享了對于大語言模型的理解。

他指出，OpenAI已打造強大的自然語言內容生成基礎模型，包括大家已經熟知的自然語言模型GPT-3/4、自然語言生成圖像模型DALL-E、自然語言生成代碼模型Codex等。最新的GPT-4，支持更復雜和抽象的自然語言任務，還具有更好的操控性。大語言模型的神奇之處在于使用了Transformer架構，基于大型數據語料庫進行訓練，更多使用上下文，“不斷地預測下一個單詞，逐漸生成長文本”；可以通過Prompt（提示）方式進行小樣本學習，而不需要重新訓練模型。

結合微軟一系列新產品，李冕指出，“我們相信：在人工智能的黃金時代，每一個應用都將會重寫，刷新成由AI驅動的智能應用。”例如Microsoft 365 Copilot被認為帶來了“生產力工具革命”，讓Office全家桶能力全面躍升；Dynamics 365 Copilot是在CRM和ERP領域的AI Copilot，提供AI驅動的對話智能、實時輔導、關系洞察，幫助銷售人員高效完成工作；近期推出的數據分析平臺Microsoft Fabric，作為一款“AI時代的數據分析平臺”，更讓傳統意義上To B產品的“交互界面完全發生變化”。

李冕強調，面對人工智能的加速發展，微軟始終堅守“負責任的人工智能”原則，包括隱私&保障、包容、負責任、透明、公平、可靠&安全六大維度。在數據方面，微軟也承諾合作方與客戶“任何用于客戶自己的數據都不會用來訓練基礎模型”，“數據由業內高標準的企業級安全合規管控體系嚴密保護”。“可以說，數據安全是微軟的生命線。”

談及Azure OpenAI服務，李冕指出，Azure AI基礎架構為OpenAI提供獨家云服務的支持；而Azure OpenAI服務，致力提供超大規模預訓練后的AI基礎模型，為企業提供可定制、可優化、可集成的Azure OpenAI企業級云服務。Azure OpenAI企業級服務將ChatGPT、GPT-4等先進大模型與Azure安全可靠的企業級服務整合了在一起，“高安全、高可用、高集成”。

李冕在分享中也為希望落地Azure OpenAI的企業提供建議——從組織內部開始變革，可以嘗試三步走策略：第一階段是了解、學習、PoC，包括召開Azure OpenAI落地Workshop、確定內部落地場景、Azure數據及架構部署、快速原型PoC；第二階段可以嘗試從簡單場景入手，快速上線，例如外部客服、售后、銷售內容集成及自動化；第三階段真正邁向創新，通過Azure OpenAI打造新一代AI構建的產品和解決方案。

技術孵化、業務加持、市場高亮

CSI助力創業公司

微軟大中華區戰略孵化器總經理張思元介紹了微軟大中華區戰略孵化器（CSI），作為微軟中國助力創業者、創業企業構建創新、輻射全球、可持續業務的創新項目，如何通過長期的投入（invest）和孵化（incubate），助力持續的創新（innovation）。

CSI重點面向AIGC、元宇宙/游戲、企業服務、Web3、汽車、醫療等六大領域的創業企業，“我們期待為創業公司提供全生命周期的支持：從0到1階段，希望提供技術支持、一同共創產品；從1到N，期待微軟全球化的市場與渠道生態支持創業企業；從N到N^N，則致力一同構建多元化的生態系統。”

具體來說，在技術孵化層面，CSI將為創業企業對接微軟Azure云服務、Azure OpenAI、Dynamics 365等技術與產品平臺；也聯動投資合作伙伴、全球生態合作伙伴、微軟全球研發資源，以及HoloLens等產品，為創業者提供業務加持；最后，微軟全球大會、行業市場活動等市場高亮機會也為創業企業開放。

這一次的AGI大模型技術，是猶如“第四次工業革命”和“互聯網的誕生”級別的顛覆性機會。大模型本身，算力，以及垂類的閉環數據及應用，三位一體形成飛輪效應推動AGI行業的整體飛升。人類和機器的交互方式將會通過類Copilots + Plugins的模式完全被重構：以聊天機器人為界面，圖像、音樂、文本、視頻等多模態發展，連同開放插件、滋生新形態App的改造，一定會誕生巨頭型企業。微軟以及微軟戰略孵化器也將在各個行業上持續投入，孵化創新。

開源正不斷壯大、拓寬AI能力邊界

高榕資本參謀部負責人陳柒霖在活動上分享了生成式AI領域海外投融資最新趨勢，值得創業者關注的To B/To C產品，并重點分享了大模型和生成式AI開源的趨勢。

就基礎模型層，除了OpenAI等閉源模型，越來越多的開源模型和框架開始出現，包括Bloom、LLaMA、PaLM等，以及來自中國的MOSS、GLM-130B等。“開源模型為創業公司打造更深的垂直領域應用提供了更多機會，也降低了fine-tuning的門檻。”

中間層，各類開源的大模型應用開發框架層出不窮，例如開源LLM應用開發框架LangChain，API調用自監督學習方法toolformer，以及近期火爆的開源AI Agent——Auto-GPT等等。“這些開源框架我們認為特別需要應用層創業者關注，可能會讓大家在開發應用時能力與效率得到巨大提升。”

此外還有基于開源生態陸續涌現的有趣新應用，如PDF Chatbot、chatbox等等。

在文生圖領域，開源生態尤為繁榮。“雖然Midjourney等閉源模型的自我迭代速度很快、效果驚人，但開源生態則孕育了源自社區更加爆發式的、組合式的增長。”陳柒霖介紹，除了開源基礎模型Stable Diffusion之外，也出現優化出圖可控性的中間層開源插件（如ControlNet）以及開源模型分享社區（Hugging Face、Civitai等）。“文生圖模型通過fine-tuning可以在各垂直領域獲得很好的效果，而且對于模型的需求和評價標準都更加多元化，未來這一生態將吸引更大規模、更年輕的開發者群體加入。”

“開源正不斷壯大、拓寬AI能力邊界，并更多在現實世界領域中得以應用”，陳柒霖總結，隨著LLM輸入端引入更多跨模態內容，AI Agent逐步加強彼此之間的調用與交互等等，都將為輸出端帶來更多的生產力涌現，并將應用在游戲娛樂、電商、程序開發、醫藥、科研、3D打印、機器人等領域。

生成式AI革新行業

AI驅動下的效率升級、初心回歸與全新生態

活動上，四位來自AI科技、金融科技、新藥研發和AI社交領域的創始人，也分享各自領域如何探索生成式AI的應用以及對于未來機遇的判斷。

領創集團是一家AI技術驅動的科技集團，業務覆蓋南亞、東南亞、大中華區和拉丁美洲等地區。領創集團聯合創始人、Advance X負責人李彤彤介紹，“我們率先將AI技術用于內部協調效率的提高上，并開發了一個名叫Mindy的產品。我們將公司的知識庫、指引、培訓、學習與發展、合規、組織協同等信息與文檔輸入AI模型，員工通過自然語言交互可以高效獲得反饋，相當于有了一個7*24小時的企業智能助手。尤其是可以自動翻譯為多個語言版本，滿足全球化員工的需求，極大節省員工撰寫維護文檔、回答問題、培訓的時間。”

百奧幾何致力于開發幾何深度學習、深度生成模型等下一代人工智能技術，用于大分子藥物研發。百奧幾何創始人、CEO唐建分享，“我們認為生成式人工智能在藥物發現、特別是蛋白質設計領域擁有巨大的潛力，完全有潛力開發類似ChatGPT的生成式模型，創造和生成全新的蛋白質和分子，幫助我們找到更好的藥物。”

例如傳統藥物研發流程中，科學家為了找到好的藥物靶點，需要分析大量多組學數據、臨床數據和醫療文獻數據，利用AIGC可以快速對這些數據進行分析。再比如以往大分子藥物發現的周期長、成本高，百奧幾何利用生成式AI技術，在模型中輸入抗原的序列和結構，AI生成抗體序列，之后通過在濕實驗平臺對序列進行測試得到反饋、回到AI模型，幾輪交互之后有可能想要的抗體藥物大分子。

熵簡科技致力于致力金融資管機構實現投研數字化升級。熵簡科技創始人費斌杰表示，“大模型出現之后，我們確實非常興奮，甚至可以說讓我們真正回歸初心——用數字化的方式去降低投研過程中的熵。目前我們期待基于大模型做prompt engineering，在某些步驟訪問專業投研數據庫，讓AI生成的結果真正幫助到專業投研人員。”

費斌杰進一步指出，在金融資管行業，很多語料可能藏在研究報告、會議紀要和深度投研指標中，“我們認為基于這類足夠垂直、足夠多的私域知識庫，并將其嵌入到大模型中，相信會非常有價值”。

云中子科技聚焦AI社交方向，致力于利用AI技術幫助人類更好地社交，進而達成更好的自己。云中子科技創始人、CEO陳軍宏分享了對于未來AI產品與應用生態的思考。

“今天行業中運用AI技術的產品和應用，我認為可以分為三類。”第一種陳軍宏稱之為AI Embedded/AI Enabled應用，即在原有產品和業務流中嵌入了AI，這類產品往往行業本身有強壁壘或強垂直認知屬性；往上可以稱之為AI Based應用，即新的業務、新的范式因AI而生，一開始就長在AI之上，這可能是未來大家會看到的大部分AI應用類型。“這兩類的區別在于，對于AI Based應用來說，AI和產品之間是互增益關系；而對于AI Embedded/AI Enabled應用來說，理論上不靠AI也可以盈利。”

第三類是AI Native應用，這類應用可能最初的能力就像是孩童，做出產品之后反哺ta，“讓ta長得更快、更有力氣”。所以AI Native本質上是生態級的概念，在其領域構建一個不斷生長的生態，最典型的例子就是OpenAI。

陳軍宏也談及，隨著AI技術迭代速度不斷加快，以及全世界科研人員被調動起來，相信會有越來越多開源的解決方案誕生，“開源世界的力量可能會超乎我們的想象”。

未來，相信AI原生公司、大型科技企業，以及扎根不同垂直領域和行業、永遠步履不停的創業者和開發者，將互相滲透與合作，不斷“刷新”工作流與產品形態，一同定義由人工智能驅動的未來。