信息通信业(ICT)十大趋势发布******
2023年1月6日,中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)主办的“2023中国信通院ICT+深度观察报告会”主论坛在京举办,中国信通院副院长王志勤以《ICT产业体系高质量发展助推现代化建设开新局》为题发布了信息通信业(ICT)十大趋势。
近几年ICT产业发展持续向好,ICT产业的增加值及占GDP比重稳步提升,与此同时,ICT产业数智化赋能向深、向广、向新发展,ICT技术持续与传统产业融合,助推千行百业数字化转型升级。ICT产业高质量发展,将持续赋能实体经济,引导现代化产业体系加快构建。在ICT技术牵引下,5G技术、信息网络、先进计算、AI技术全面创新发展,赋能效应持续加深,数字化转型仍是产业主旋律,工业互联网成为关键路径,同时有了数据要素的加持,数字经济迈向量质齐升,数字治理和数字安全体系基本构建。在2023年,通过ICT高质量发展作为牵引,将带动数字经济健康繁荣发展。
信息通信业(ICT)十大趋势
一、 ICT技术红利持续释放,谋篇布局未来发展空间
二、个人行业应用双轮驱动,5G规模化发展加速推进
三、信息网络协同融合贯通,自智技术加快应用落地
四、先进计算创新模式升级,算力供给能力大幅提升
五、大模型驱动AI技术突破,应用能力边界不断拓展
六、智能制造向纵深发展,工业互联网成为关键路径
七、数据基础制度完善落地,数据要素市场建设提速
八、数字经济迈向量质齐升,构筑经济复苏中坚力量
九、数字治理体系基本形成,发展预期合作基础企稳
十、数字安全加速迭代升级,保障覆盖全过程全链条
更多精彩,敬请阅读解读PPT。
ICT产业今年呈现较快发展态势,面向未来,要加快关键技术自主创新突破,加快推进技术向产业端转化,加强与实体经济的深度融合。2023-2025年,我国ICT产业将保持持续增长态势,面向未来前沿技术我们加快相关布局,未来产业的培育将为ICT技术产业化开辟新的赛道。
在5G网络建设和应用发展过程中,推动5G规模化发展将成为今后一段时间的主要方向,需要从个人和行业两方面双驱动实现5G在实体经济中更广范围、更深层次、更高水平的深度融合。需要以终端和数字内容的发展创新来实现个人应用从量到质的变化。5G行业应用规模化发展将呈现梯次、阶段推进态势,在此过程中需要加强5G技术对行业应用的支持能力。
当前处于算网协同向算网融合发展的阶段,预计到2030年将实现设施、技术、运营、服务的体系化融合贯通。从算网协同到算网融合落地应用,再到最终算网一体将面临技术、产业等多重挑战。网络智能化水平不断提升,预计2025-2030年,网络自智能力将达到L4。从技术趋势看,下一步网络智能技术将向多源融合智能发展,支撑网络向更高等级自智能力发展。
当前,算力作为新生产力已成为普遍共识。先进计算通过系统化创新加速算力规模提升,极大提升了算力供给能力,性能更强、规模更大、功耗更低,同时能够实现低时延、高可靠性和精度更多的细分能力。先进计算在深度赋能各行各业数字化转型过程中正发挥重要作用,带动数字经济的发展。
从技术角度看,大模型将持续提升人工智能技术水平,推动人工智能从可用技术向好用的基础设施演变。同时,多模态、强算力和知识增强等技术将让大模型的性能得到进一步提升。从应用角度看,大模型的发展将进一步拓展人工智能应用的能力边界,不断催生新模式新业态。大模型将提升人工智能感知、认知和生成能力,并且有望在基础科学领域取得更多突破。
数字化转型保持高速发展态势,工业互联网作为数字化转型的关键支撑和路径,新技术应用、新产业培育日益活跃。5G+工业互联网作为我国重要推进方向,已初步实现规模化应用,工业互联网产业规模也由小到大,预计2025年将超过2万亿。智能制造作为制造业转型升级的主攻方向,全面向纵深发展,智能工厂建设走深扩宽,中小企业加速普及,数字化供应链也成为新的重要探索方向。
数据要素是数字化发展的基础,2022年12月通过的二十条构建了数字基础制度的相关意见,它的落地为数据要素市场建设奠定了基础。我们会继续加强对数据基础制度细化领域细则的制定,在数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面进一步细化制度设计。随着数据制度的不断完善,我国数据要素市场建设将进一步提速。
数字经济迈向量质齐升。从国际来看,中美欧数字经济持续发展,新兴国家加速崛起,全球数字经济多极化发展格局将进一步凸显。从国内来看,数字经济正步入量质齐升的新十年,到2025年我国数字经济规模将超过60万亿元,数字经济投入产出的效率将提升至3.5。
我国与数字化发展相适应的数字治理制度体系框架基本形成。从法律、规划和政策层面,我国数字治理的顶层制度设计基本建立,治理体系建设方向、重点领域的治理要求基本明确。在此条件下,我们会继续努力提高它的预期性、操作性和协同性,进一步细化制度规则,使国家数字治理政策更加规范有序安全稳定,促进数字经济高质量发展。
数字化持续深入,驱动网络安全向数字安全发展演进,数字安全保障能力同步建设创新发展。安全保障需求从过去的线上网络空间安全可靠,拓展和延伸至线下物理空间的稳定运行。面向数字基础设施,数字安全进一步作用于信息通信安全、数据要素安全,以及网络物理融合安全。数字安全风险蔓延于数字化各环节各流程,数字技术、数字平台、数据要素及网络物理融合等成为安全保障重点。
ChatGPT搞钱行不行******
一系列的试探之后,AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日,人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本,每月收取20美元。免费了两个月,月活用户却达1亿的ChatGPT,终于踏上了自己的“赚钱路”,由此,AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道,ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。
免费服务仍将继续
“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速的回应,而且可以提前体验新功能和改进。
去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动,甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。
当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称,截至今年1月,近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后,其月活跃用户估计已达1亿,成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月的时间,Instagram则花了两年半的时间。
但大量用户涌入的同时,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应,此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。
据悉,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT,Open AI表示,将继续为ChatGPT提供免费访问。
烧不起的模型成本
尽管只推出了两个月,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”,并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜?诸如此类关于定价的问题皆在其中。
有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称:“我们将不得不在某个时间点,以某种方式将其商业化,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。
“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。
但相对训练来说,模型推理,也就是用户提交输入模型输出结果的过程,这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用,所以前段时间免费的公测也停止了,如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。
“钱景”在哪
长久以来,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。
洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来,ChatGPT是一个高效的信息整合助手,可以取代大量人类中初级助理的角色。
但他同时提到,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策、政治战略决策等。
天使投资人、知名互联网专家郭涛认为,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,将推动众多行业快速变革,有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。
张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的,所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。
AIGC商业化,侵权与被侵权
AIGC要想商业化,场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火,争议始终并行,比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定,ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。
张旭东认为,目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新,并不具备真正的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权;另一方面,AIGC作品也存在被他人侵权的风险。
此外,就安全性问题而言,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息,比如生成一些敏感性的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪,大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。
郭涛则提到,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。
北京商报记者 杨月涵