11月16日、2024 AIイノベーターカンファレンスとPEC・Tipsエンジニアリングサミットが北京で成功裏に開催されました。

この会議は、中国人工知能産業発展連盟と中国科学技術産業化促進協会が主導し、数百の著名な機関、コミュニティ、メディアの支援と共催を受けて、PEC China、ZDTech、Softblock が主催しました。

会議には国内外から著名な専門家、学者、リーダー、業界の専門家が一堂に会し、「一つの言葉、一つの世界」というテーマを掲げ、生成型AIがもたらすイノベーションサイクルにおけるAIモデルの新たな発展、AIの新たな応用シナリオ、そして促進エンジニアリングの新たな進歩について深く掘り下げました。数千人のAIイノベーターが会議に参加し、オンライン視聴者は50万人を超えました。

本カンファレンスの主要テーマとして「ヒントエンジニアリング」が選ばれたことについて、PEC China創設者であり、ZDNet CEO兼編集長の高飛氏は歓迎の挨拶で次のように説明しました。「AI投資の分野には、6,000億ドル問題という有名なものがあります。カードを購入し、モデルを構築するために、6,000億ドルが投資されているにもかかわらず、業界は依然として収益と成果が見えにくい状況にあります。中でも、AIへの投資収益率は、アプリケーションとサービスの分野で非常に高くなっています。優れたアプリケーションとサービスを構築するために、生成AIの時代において、ソフトウェア開発はコーディングと運用からヒントエンジニアリングへと変化しています。」

また、PEC Chinaの創設者であり、Microsoft MVP、Softblock CEOの劉海鋒氏は歓迎の挨拶で、「PECはゼロから始めたものではありません。2023年3月から、Prompting Engineeringをテーマに活動を展開しています。四半期ごとに平均200人から300人規模の小規模イベントを開催し、累計参加者は25万人を超え、230以上のAIコミュニティに影響を与えています。今回は初の年次サミットであり、より多くの大規模モデルの実践者の参加を期待しています」と述べました。

中国科学院オートメーション研究所複雑系管理制御国家重点研究室所長で、中国オートメーション協会スーパーバイザーの王飛躍氏は、毎年恒例のトレンド講演「人工知能の反復におけるヒント、調整、ガイダンスエンジニアリング：新しいAIと知識自動化からシステムのインテリジェントエコシステムまで」の中で、ヒントエンジニアが将来の知識産業の配達人であると述べた。

彼は、人工知能の未来はアルゴリズム知能、言語知能、そして想像力知能の組み合わせになると指摘した。「10年間議論されてきましたが、EUはついにインダストリー4.0からインダストリー5.0へ、そしてCPSからCPSSへと移行しました。インダストリー5.0の核心は、物理的な自動化から知識の自動化への移行です。そうでなければ、AlphaGoやChatGPTは存在しなかったでしょう。皆さん（指導するエンジニア）こそが、未来の主力となるでしょう。」

王飛月氏はまた、将来、人類が「996（プログラマー）」という働き方を禁止し、「1023 直農節」、つまり毎年1月23日から10月23日まで、毎日午前10時から午後2時まで、週4日働くという働き方に進化させ、年に一度の「直農節」をスタートさせることを期待していると具体的に指摘した。

年次対話：2025年を見据えて

年次対話セッションでは、PEC Chinaの創設者であり、ZDNet TechnologyのCEO兼編集長であるGao Fei氏が、中国情報通信研究院人工知能研究所所長のWei Kai氏、Silicon Flowの創設者であるYuan Jinhui氏、Zhipu AIの最高エコシステム責任者のLiu Jiang氏、DingTalkの副社長でありソリューション＆戦略顧客部門のゼネラルマネージャーであるQiu Da氏、中国郵政貯蓄銀行のRPA + AIイノベーションラボ（本社レベル）の責任者であるPan Chun氏と「2025年を予測する」と題する詳細な対話を行いました。

PEC Chinaの創設者であり、ZDTechのCEO兼編集長である高飛氏は、半世紀前に映画『ウォールストリート』に「マネーは眠らない」という有名なセリフがあったと指摘した。しかし、これは終わりのない利益追求というゼロサムゲームに関するものだった。今日私が言いたいのは、「AIは眠らない」、つまり無限の知性という共通の追求である。

中国情報通信研究院人工知能研究所所長の魏凱氏は、最も印象に残ったのは、ますます加速していく圧倒的な加速感だと指摘した。数日ごとに新しいモデルやアプリケーションが登場している。しかし、まだ発展の余地は大きく、起業家にとって黄金時代が始まろうとしていた。「一人企業法が施行され、まもなく一人ユニコーンが誕生するでしょう」。まさに起業家にとっての黄金時代だ。

2025年までに、大手モデルベース企業がベースモデルを改善すると予想しています。しかし、アプリケーションと開発の活用が十分に進んでいないため、市場はデータサプライチェーン、データガバナンス、プログラミングフレームワークなどを、エンジニアリングの促進に基づいて改善する必要があります。ユーザーと開発者にもやるべきことは多く、アプリケーション分野では依然として差別化すべき点が多く残されています。

Silicon-based Flowの創業者である袁金輝氏は、AIをゼロから構築するという課題は既に解決済みだと指摘しました。今最も重要なのは、実装の課題を解決することです。より多くの人がこの分野に参加できるよう願っており、そのためにはインフラが非常に重要です。例えば、クラウドシステムやRAGシステムは、繰り返し開発する必要がなく、水や電気のように活用できます。AIをより身近なものにし、コンピューティング能力、モデル、インフラ構築といった課題を解決したいと考えています。誰もがそれぞれのアプリケーションやビジネス課題に集中できるのです。

シリコンバレーは大規模モデルの技術開発段階において中国より6ヶ月先行しているため、アプリケーション開発においては海外市場への注力も重視しています。また、グローバル展開も非常に重要だと考えています。AI技術の成熟度と海外への投資意欲の高さから、人々は製品の技術力と知名度に注目する一方で、中国国内のトラフィック分配メカニズムにはノイズがつきものです。

Zhipu AIのチーフエコシステムオフィサーである劉江氏は、2022年に大規模モデルの開発を開始したと述べました。それ以前は論文を発表し、モデルを構築していました。2年前にはChatGPTがリリースされ、業界から注目を集めました。昨年はより多くの企業が参加しました。今年は、アプリケーションの実装と科学研究のブレークスルーが主なテーマです。

2025年においても、人工知能の最も重要なテーマは依然として実用化と科学的ブレークスルーとなるでしょう。クラウドコンピューティング業界の発展を見ると、海外企業は2年間で40億ドルの収益を達成しました。大規模モデリング技術はクラウドコンピューティングよりもはるかに速いペースで発展しています。大規模モデリングは人間レベルの知能に匹敵するため、私たちは思考を広げるべきです。鍵となるのは、この知能をどのように効果的に活用するかです。科学的ブレークスルーの分野では、人工知能はすでにあらゆる科学技術分野の人材を惹きつけており、その将来に大きな期待が寄せられています。

DingTalk副社長兼ソリューション＆戦略顧客部門ゼネラルマネージャーのQiu Da氏は、現在のAGIの定義が十分に明確ではないと指摘しました。真のAGIの特徴は、モデルが自己反復と自己進化（人間の介入なし）する能力を備えていることです。これは、インテリジェントな加速とさらなる機能の進化の基盤となります。いかに安全かつ迅速に自己反復を行うかが重要なポイントです。私たちは現在、大規模モデルの分野において、インテリジェントで自己反復可能なモデルとアプリケーションが登場するかどうかに、より大きな関心を寄せています。

私たちは、主に次の 3 つのカテゴリに分類される問題、具体的には実装上の問題を解決するために製品を開発しています。

1つ目のタイプは、当社製品が最小閉ループ機能を実装している場合です。コアロジックはグループ列挙によって問題を解決できるというもので、主に「+AI」を用いてこれを実現します。まず、フォールトトレランスはほとんどありませんが、論理的なつながりは非常に明確です。

2つ目のカテゴリーは、適用方法が明確に定義された大規模モデルです。コンパニオンAIや生成AIなどのアプリケーションは、ネイティブAIを限定的に活用することで、大規模モデルに基づくアプリケーションを作成できます。

3つ目のカテゴリーである「将来のイテレーション」には、インテリジェンスを体現する顧客や低高度エコノミーの顧客が含まれます。論理システムではこれを実現できないため、ネイティブAIを使用して製品を開発することをお勧めします。

中国郵政銀行RPA+AIイノベーションラボ（本社レベル）の潘俊主任は、2022年11月から大型モデルの利用を開始したと指摘した。中国では、2023年3月以前は業界内で行われていた。3月から6月にかけて、大型モデルは急速に発展した。その後、大型モデルに対する美的疲労期に入った。2024年初頭から2024年6月にかけて、アプリケーションエコシステムとオープンソースモデルが台頭し、6月から現在に至るまで、アプリケーションエコシステムの上り坂を登ってきた。

金融業界が人工知能分野で差別化を図るには、まず独自のコンピューティングパワーセンターを構築し、独自の大規模モデルを開発する必要があります。中国はローカライゼーションも推進しています。初期の国内銀行は、モデルをゼロから構築するという課題を解決するため、1,000枚のカードからなるクラスターを構築しました。次に、アプリケーションエコシステムを確立する必要があります。

本会議に先立ち、PEC・AIイノベーターズカンファレンス組織委員会は、業界関係者との複数回の意見交換と内部討論を経て、2024年の急速に進化する人工知能技術の状況を綿密に分析し、人工知能に関連する3つの重要な課題を特定しました。これらに基づき、組織委員会は2024年の人工知能に関する3つの主要な年次課題を具体的に提案しました。

今年の質問1：代替か近道か？AIを使ってスーパーな人材をどう生み出すか？

今年の第2問：ロードショーかロードマップか？企業シナリオにAIを実装するには？

今年の第3問：起業か収益の創出か？AI製品を市場に適応させるにはどうすればいいか？

20名を超えるAIイノベーターを招待し、毎年恒例の3つの課題について活発な議論を行いました。

今年の質問1：代替か近道か？AIを使ってスーパーな人材をどう生み出すか？

英智科技の創業者兼CEOである唐牧氏は、「AIGC：AI時代におけるスーパー人材の育成と産業変革」と題した講演で、「当社では、事務、人事、受付スタッフにAIの活用能力を身につけさせています。AIが人間に取って代わると断言するのは時期尚早で、現状ではAIは主に人間の業務を支援する役割を担っています。例えば、ワインのパッケージデザインは、かつては構造エンジニアとグラフィックデザイナー2～3名で1～2ヶ月かけて完成させていましたが、今では1週間で完成させることができます」と指摘しました。

この点において、AIが私たちが求めるコンテンツを正確に生成できるかどうかに焦点を当てる必要があります。そのためには、AIが効率的な設計に活用できるよう、エンジニアが正確なプロンプトを提供する必要があります。

タン・ムー氏は、AIGC時代においては、あらゆる製品を再設計する価値があり、あらゆる空間を再設計する価値があるが、具現化された知能をヒューマノイドロボットと同一視すべきではないと特に指摘した。

このイベントでは、LangGPT創設者のYun Zhongjiangshu氏、シニアAIクリエイター兼シニアAIデザイナーのFei Tao氏、ZDAI Lab共同責任者のLu Fei氏、ZDTech & TechWalker編集長のZhou Ya氏が「代替か賢さか：AIを使ってスーパー個人をどう生み出すか？」について深く掘り下げた対談を行いました。

映画『クレーンゲーム』のポスターを手がけた、AIクリエイター兼デザイナーのフェイ・タオ氏は、「大型模型の登場後、最も大きな影響を受けたのはデザイン業界です。数年後にはAIという言葉はもはや聞かれなくなり、AIツールの名前が頻繁に聞かれるようになるでしょう。今のような開発の初期段階においてのみ、人々はAIに対して強い思い入れを持つのです」と語っています。

LangGPT創設者の雲中江樹氏は、「キューワードは、誰もがAI時代に参入するための最適なエントリーポイントです。その理由は2つあります。1つ目は、敷居が高くなく、大規模なモデルと自由にチャットできること。2つ目は、その可能性が非常に大きいことです。優れた製品を作るには、キューワードを継続的に改良していく必要があります。20%の時間で80%の結果を達成できる場合もあります。このロジックは、従来の製品設計を覆すものです。そこで私たちは、『意欲さえあれば、誰でも高品質なキューワードを書ける』というスローガンを掲げました」と指摘しました。

TopAI Labの共同創設者であるルフィ氏は、生成AIに関する自身のストーリーを共有しました。彼は、「AIがマルチモーダルな入力を組み合わせられるようになったことが最も印象的です。例えば、プロンプトから画像、動画、音声を組み合わせた完全なソリューションを直接生成できます。このような統合機能は、数年前には全く想像もできませんでした。生成AIの進化は、個人の創造性をかつてないほどに拡大したと言えるでしょう。これが、私がAIを探求し続ける最大のモチベーションでもあります」と述べました。

英智科技の創業者兼CEOである唐牧氏は、「純粋なソフトウェアAIはインターネット上で自然に普及する可能性があるが、ハードウェア起業のハードルはますます高くなるだろう。資金だけでなく、過去に支払った授業料も関係してくる。ハードウェア起業は今後ますます困難になるだろう」と指摘した。

今年の第2問：ロードショーかロードマップか？企業シナリオにAIを実装するには？

Zhipu AIGC事業部プロダクトマネージャーの袁慧氏は、「ロードショーかロードマップか：企業シナリオにおけるAIの実装方法」と題した講演で、「現在、企業における大規模モデルの応用は、主にフロントエンドの製品およびサービス段階に集中しています。これは、企業における大規模モデル応用のセキュリティと制御性、そして大規模モデルの現状の能力に関係しています」と指摘しました。

袁慧氏はまた、企業アプリケーションにおいて、汎用的な大規模モデルの機能だけに頼っていては、特に問題をうまく解決できないと指摘した。現在、2つの問題がある。第一に、大規模モデルのトレーニングにおいて、多くの業界特有の用語の理解が十分ではないこと。第二に、多くの業界のワークフローで直面するビジネスロジックは、このような大規模モデルによるトレーニングを受けていないことである。こうした企業と個人の垣根を越えたシナリオでは、さらなるトレーニングが必要である。現在、大規模モデルの産業応用における主なパラダイムは、「大規模モデル＋産業インテリジェントエージェント」である。

このイベントでは、デル テクノロジーズ グループのエンタープライズ テクノロジー戦略アーキテクト ディレクター兼中華圏 AI 事業部門責任者の Xu Liangmou 氏、アリババ クラウド バイリアンのプロダクト エキスパート Hao Yi 氏、北京 Zhiyouwo テクノロジー株式会社の社長 Liu Qiujiang 氏、雲浮知能の CEO Wei Jiaxing 氏、Zhipu の AIGC 事業部門プロダクト ヘッド Yuan Huihui 氏、PEC China の創設者、Microsoft MVP、Ruanjimu の CEO Liu Haifeng 氏が、「ロードショーかロードマップか: エンタープライズ シナリオで AI を実装するには?」について詳細な対話を行いました。

デルテクノロジーズのエンタープライズテクノロジー戦略アーキテクトディレクター兼グレーターチャイナ地域AI事業部長である徐良謀氏は、「AI 1.0時代において、AIは企業で広く活用されてきました。本日議論している企業へのAI導入方法については、価値の高い適用シナリオを特定するための選別プロセスが必要だと考えています。今後18ヶ月間、企業における大規模モデルの導入は、精度、リアルタイム性、導入・運用保守におけるコスト最適化、そして大規模導入という5つの課題に直面するでしょう」と指摘しました。

Alibaba CloudのプロダクトエキスパートであるHao Yi氏は、「多くのお客様は、大規模モデルの実際の機能についてまだ明確に理解できていません。これは私たちも目指している方向性でもあります。過去1年間で、多くの適用シナリオを蓄積し、お客様に参考情報を提供してきました。アプリケーションコストの面では、大規模モデルは過去に3～4回にわたって大幅な値下げを経験してきましたが、通話量の多いお客様にとって、大規模モデルの利用コストは依然として非常に高くなっています。私たちはコストと効率の分析にも多くの取り組みを行ってきました」と指摘しました。

北京智有沃科技有限公司の劉秋江社長は、「私たちが取り組んできたのは、コンピューティング能力、データ、アプリケーションシナリオなど、大規模モデルの基盤となるレイヤーを強化することです。過去10年間、企業は継続的に人工知能製品を適用してきました。現在の人工知能アプリケーションの中核は、ビジネスを深く理解することです。実際、シンプルな大規模モデル製品はすでに企業で使用されています。それらを深く適用するには、価値の高いアプリケーションシナリオを特定し、適用に最適な大規模モデル製品を選択する必要があります。これが、企業が現在大規模モデルを適用するための重要な課題です」と指摘しました。

雲浮知能CEOの魏嘉興氏は、「現在、人々は大規模モデルに過度な期待を抱きがちです。安定性の不足と解釈可能性の欠如は、大規模モデルが直面する主要な問題として依然として存在しています。そのため、大規模モデルの現在の応用は、前世代のNLPソリューションの出力ほど安定していない場合があります。私たちは現在、大規模モデルで電話をかけられるようにする応用シナリオに注力しています。AIを使えば、わずか2～3セントで電話をかけることができます。今後18ヶ月で、中国で300万人が電話をかけるという仕事は完全になくなるでしょう」と述べています。

ZhipuのAIGC事業部プロダクトマネージャー、袁慧氏は次のように指摘した。「実際の応用シナリオの観点から見ると、企業にとってAIの真の価値は、業務プロセスへの統合にあります。これは多くの場合、トップレベルのプロジェクトであり、トップレベルのプロジェクトはパスプランニングの問題に直面しています。2～3年以内に大規模なモデルをワークフローや業務プロセスに統合するには、高品質かつ大量のデータが必要です。」

今年の第3問：起業か収益の創出か？AI製品を市場に適応させるにはどうすればいいか？

北京海外高レベル人材協会の呉毅副会長兼事務局長は、「世界起業家コンテストのAIトラックに関する5年間の洞察報告」での講演で、「2020年に設立されたHICOOLは、世界の起業家のためのワンストップ起業サービスプラットフォームです。過去5年間で、世界中から2万4000件以上の起業プロジェクトと3万2000人以上の人材を誘致しました。その中でも、AIトラックは最も高い成長率を誇っています」と指摘しました。

2024年HICOOLグローバルスタートアップコンペティションのAIトラックに登録されたスタートアッププロジェクトのうち、大半は「AIシナリオ応用」サブトラックに集中しており、AIシナリオ応用プロジェクトは獲得資金総額の比較的高い割合を占めています。これは、AIスタートアップが技術研究開発の初期段階から、特定の業界やシナリオへの応用へと徐々に移行していることを示しています。特に、実際のビジネス課題の解決にAIが求められる業界において、これらのプロジェクトは資金提供の幅広い支持を得ています。

このイベントでは、中関村智能AI研究所の主任産業研究員であり、清華大学AI基金研究センターのマネージングパートナーである銭宇氏、北京凱利斯科技有限公司の会長兼CEOである劉建宏氏、小水智能のCEOである孫鋒氏、ノーテルデジタルコンピューティングクラウドの責任者である郭文氏、清華ホールディングス科学技術イノベーション＆リクルートセンターのディレクターである李亜氏、ZDNetテクノロジーの戦略エコシステムディレクターである孫鋒氏が、「起業か収益の創出か：AI製品を市場にどう適応させるか」について深く掘り下げた対話を行いました。

中関村知能応用人工知能研究所の主任産業研究員であり、清華大学人工知能研究センター基金のマネージングパートナーである銭宇氏は、「真に成功している企業は、最高の基本モデルや最強のAI能力を持つ企業ではなく、長年にわたり特定の業界に深く関わってきた企業だと私は考えています。例えば、私たちはインテリジェントフォークリフトを開発する企業に投資しました。その企業は、一部のOEMが大型モデルを強く必要としていることを知り、これらのOEMが直面する問題を解決するために、大型モデルを迅速に活用しました」と指摘しました。

北京凱利斯科技有限公司の劉建宏会長兼CEOは、「囲碁でAlphaGoがイ・セドルに勝利したことがきっかけで、人工知能分野に参入しました。当時、スポーツ企業の最高コンテンツ責任者として、コンテンツ制作の効率が低すぎると感じ、特に人工知能ソリューションが必要だと感じ、この分野に参入しました。6年前、マラソンランナー向けの動画制作にAIを活用し始めました。ランナーがマラソンを完走した後、すぐに短い動画を制作できます。今週末には、100万本目のランナー向け動画を制作したばかりです」と指摘した。

小水智能の孫雪峰CEOは、「私たちは現在、AI技術を通信業界に応用することで収益を上げています。B2B分野を選んだのは、市場環境に左右されずに確実に収益を得られるからです。このプロセスにおいて、クライアントは一定のコストを負担し、私たちはB2BとB2Cのアプリケーションの価値を獲得します。最も重要なのは、クライアント（企業）から利益を得ることではなく、B2B企業の収益向上を支援することです。これは非常に重要な発想の転換です」と指摘しました。

ノーテル・デジタル・コンピューティング・クラウドの責任者である郭文氏は、「人工知能はToB市場や垂直型プロフェッショナル市場で成功する可能性が高いものの、これらの市場ではコンピューティングパワーの不足やデータ活用の不足といった課題も認識しています。私たちは、起業家の負担と困難を軽減し、市場に適合した製品の開発に多くの時間を費やせるよう支援しています。この目的のため、国内のコンピューティングパワーを大量に活用してサプライチェーンの問題を解決するSpark Computingデータセンターを構築しました。さらに、プライバシーコンピューティング技術を応用し、データセキュリティを確保するためのRed Lake Trusted Spaceも構築しました」と指摘しました。

清華ホールディングス科学技術イノベーション・リクルートセンター所長の李亜氏は、「大規模モデル分野における中国の最大の優位性は、データ量と顧客です。これらは国内起業家にとって本来の強みです。この強みを活かして事業を開始し、その後、成功事例や経験を活かして海外市場を活性化させることで、バリューループを形成し、起業家の収益性の問題も解決できるでしょう」と指摘した。

年次リリース：AIGC Panoramic Industry and Report Release

今回のカンファレンスでは、2024 グローバル AIGC パイオニア シリーズ リスト、2024 グローバル AIGC パノラマ マップ、2024 グローバル AIGC パノラマ レポートも発表しました。

ZDNet のエグゼクティブ ディレクター兼チーフ アナリストである Sun Shuo 氏は、ZDNet が今年、次の 7 つのリストを公開したことを指摘しました。

2024年グローバルAIGCパイオニア50、2024年グローバルAIGC大型モデルパイオニア企業（30社）、2024年グローバルAIGCパイオニア製品企業（30社）、2024年グローバルMaaSパイオニア企業（10社）、2024年グローバルAIGCコンピューティングパワープラットフォームパイオニア企業（10社）、2024年グローバルAIGCデータサービスパイオニア企業（10社）、2024年グローバルヒューマノイドロボットパイオニア企業（10社）。

会議では、2024年グローバルAIGC業界パノラママップと2024年グローバルAIGC業界パノラマレポートも発表されました。

PECアライアンスが正式に発足

この会議ではPECアライアンスも正式に発足しました。

最初の共同発起者には、Softblock、Top Tech、LangGPT、AIGCLINK、Silicon Motion が含まれます。

PECアライアンスは、ヒントエンジニアリングに重点を置いたグローバルな協働アライアンスです。「オープン性、共有、コミュニティ、そしてグローバル化」という原則に基づき、様々な業界における大規模モデリングとヒントエンジニアリング技術の応用と発展を促進することに尽力しています。

PECアライアンスは今後も、世界中のAI業界の専門家、学者、開発者、企業、愛好家を集め、知識の共有、技術の共創、相互のエンパワーメントを通じて、共同で業界の発展を促進し、AI大規模モデルアプリケーションの無限の可能性を探求していきます。

※この記事はQuantumBitの許可を得て転載しています。