在刚刚过去的从国产视成一个月,来自中国的频生一款视频生成大模型可灵成为全球范围内备受关注的AI产品。创刊于1899年的模型美国权威技术杂志《麻省理工科技评论》在其官方网站刊文指出,来自中国的海外新型“文生视频”人工智能模型“令人兴奋”。
过去两年多来,爆红从ChatGPT发布到视频生成大模型Sora问世,看中都引发了科技界、展路产业界的从国产视成广泛关注。Sora的频生出现不仅推动了AIGC技术在全球范围的迈进,也引发了对于中国在未来的模型全球AI竞争中,是海外否还有技术创新能力的关注。
来源:视觉中国
“可灵”大模型的发布不仅在国际大模型技术圈层展现了中国技术具备领先可能,也在一定程度上加速了AI生成视频产品的看中竞争。如何看待人工智能对于新质生产力的展路正向作用?下一步如何推动应用场景和商业化的应用?围绕这一主题,瞭望智库近期在京召开了“未来已来,从国产视成拥抱人工智能+新质生产力”课题研讨会,国产视频生成大模型,正在成为助力创作者和行业从业者提效的技术实现路径。
国产视频生成大模型海外爆红
从ChatGPT发布到视频生成大模型Sora问世,来自美国的人工智能公司OpenAI牢牢占据AIGC领域的创新高峰。所有后来者,不可避免地要接受来自科技爱好者、专业从业者以及行业的高标准比较,甚至更多时候需要先突破大众“先入为主”的质疑。
国产大模型可灵(Kling)发布后,美国著名创业投资公司Y Combinator CEO 于6月8日在海外社交媒体平台转发并称赞了可灵生成的 Demo(样片);英国开源人工智能公司Stability AI 前 CEO Emad Mostaque 表示:“中国的 AI 技术有自己的优势。”可灵在大幅度运动的合理性、物理世界特性的高度模拟能力,以及强大的概念组合能力和想象力方面都获得了海外专业人士的认可。
可灵的出现,也在一定程度上加速了AI视频领域的竞争。就在快手可灵上线一周后的6月13日,Luma AI发布最新文生视频模型Dream Machine,向所有用户免费开放使用,生成式AI平台Runway7月2日宣布,其文生视频模型Gen-3 Alpha向所有用户开放使用。
业内人士认为,AI大模型与全球生成式AI的行业生态和产业格局息息相关,这也是可灵“一石激起千层浪”的核心原因。
人工智能发展如何走出“中国路径”
抢滩AI至高点过程中,对中国AI能力的一个普遍判断是,虽处于第一梯队,但与Open AI等所代表的发达国家人工智能研发相比,还处于追赶状态。以可灵为代表的国产视频生成大模型,正在修正这一观点,并给中国人工智能创新领域注入信心。
一个来自行业的共识是,以可灵为代表的视频生成大模型,早已突破“丰富创意库工具”层面的较量,转向了“新质生产力工具”的革新。
长期关注人工智能应用的清华大学新闻学院教授沈阳表示,在人工智能应用上,要重视短视频领域和人工智能的结合。
“短视频占到中国网民上网的一半时间,全世界现在慢慢也是这样。”沈阳表示,目前大模型领域从应用的角度来看,我们达到过世界第一,如果继续强化,还有可能在Sora、Luma、Runway的竞争下又走出一条路。
在快手研究院执行院长蔡雄山看来,进一步做大做强国产文生视频大模型,可以充分发挥短视频直播行业的优势。
“短视频直播生态具有应用场景多元、机制灵活、反应速度快等特点,天然适合大模型训练和应用场景布局。”蔡雄山说,可灵在海外引发的关注和业态竞争加速,对于中国人工智能发展路径的启发是,通往人工智能未来的竞争中,算力的确是核心因素之一,但研发所依赖的海量数据、产业积累、用户规模,也是重要变量,并导向不同的发展路径。
多位与会专家认为,无论从战略布局还是产业参与看,全球新一轮科技竞争中,人工智能将走出“中国路径”, 即与产业的更紧密融合,甚至直接脱胎于产业领域,实现新质生产力引领下的高质量发展。
在这一点上,视频生成大模型可灵的率先内测和应用,恰恰切中了这个命题。可以说,中国AI能力正在形成基础设施、技术研发、产业应用、用户驱动的多向奔赴。
推动公共数据开放共享提升AI竞争力
通往人工智能未来的竞争中,算法、算力与数据,是支撑大模型发展的三大基石。更高质量、更丰富的数据是生成式AI大模型成功的驱动力。
蔡雄山认为,人工智能研发与应用对资金、算力、数据的需求有目共睹,尤其在突破前沿技术方面,既需要持续的现金流和利润支撑,又需要庞大的用户基数、数据沉淀和多元的应用场景。
十三届全国政协社会和法制委员会副主任陈智敏在研讨会上表示,超大的市场、海量的数据要素、以及丰富的应用场景,是我国人工智能发展的优势所在。
针对“人工智能+新质生产力”的议题,新质生产力从全新视角释放的新动能和新活力,对生产力各要素提出新要求,与会专家也提出了相关建议。
“实现数实融合,我认为这是催生新质生产力的有效途径,同时它也可以促进生产关系的完善、改进。”国务院发展研究中心原副主任侯云春认为,首先要加强数与实的联手互动;第二,精选慎选数实融合的解决方案;第三,打通盘活数据要素;第四,对于数实融合的失误和过程要提高容忍度,允许试错。
通讯员 凤雯
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