智通財經APP獲悉，近期，中信建投研究所所長、TMT行業首席分析師武超則對人工智能產業作出展望，她表示，一年半時間大模型已走過三階段接下來應用肯定是重中之重。移動互聯網時代，資本開支投一塊錢，應用有7到10塊錢的產出，這個產業才能真正稱之爲產業。但今天AI投入一塊錢，連0.7的產出都沒有。怎麼實現十倍以上的應用跨越，是未來的關鍵。在應用的路徑上，跟海外可能會不太一樣，to b端可能是一個發展的重點。具體比較看好的幾個方向是AI+製造、AI+醫療、科研和地質勘探。
武超則表示，從2022年底到今天一年半的時間，大模型已經走過了三個大的階段。第一個階段是讓機器像人一樣會語言，所謂的自然語言大模型。這裏面表現比較好的場景已經非常多了。實際上從去年下半年開始，圍繞大模型最核心的關鍵字是助理，或者叫個人助理。本質上它從能說會道的自然語言模型開始，走向可以駕馭更多工具，組織並拆解相對複雜的任務。這個時候，人工智能更像一個助理的角色。
今年看到OpenAI和蘋果的合作之後，Siri有了很好的升級。但現在在終端上，更多的是用AI簡單操控系統，比如幫助調節手機、打開應用等。下一步的深度融合，應該是將手機內部的各種應用貫穿起來，將相對複雜的任務拆解。這是第二階段，現在主流的模型和應用都處在這一階段。
第三階段是從今年到明年的發展重點，就是讓模型擁有更強大的邏輯推理能力和決策能力。關鍵是預測，通過對過去的總結歸納推理，對未來產生比人更好的精準預測。這個階段在金融場景中，比如研究員和分析師對未來宏觀經濟的預測，或銀行的信貸風控預測，機器可能會表現出更好的能力。
武超則稱，比較看好應用，最核心的邏輯是GPT-4o模型發佈後，短期大家可能有點失望，覺得沒有顛覆式的改變。但與行業專家交流後，看到最大的創新在於易用性和產業化能力的提升。GPT-4o比GPT-4 turbo的推理速度提升了2倍，但價格下降了一半。當一個新技術能夠產業化的前提是成本要大幅下降。當它支撐數以萬計的用戶在平臺上長期產業化時，速率和可靠性都有很大的提升。這是GPT-4o的最大進步。
AI下一步最關鍵的也要邁出這一步。現在算力成本太貴，很多人開玩笑說比人腦力還貴。什麼時候AI的易用性和產業化成本能夠像當年的流量價格一樣迅速下降，才能成就大的應用。去年全球產業正在做這件事情，這是接下來能夠起來的一個非常重要的因素。
在金融行業，整體來看，金融在AI場景賦能過程中，還是一個對風控、牌照、數據安全、隱私保護要求比較高的場景。武超則預計現在是處於探索和試點的應用期。在1到2年內，開始有部分金融的生成式應用成熟。3到4年後，會有規模化的應用。
最後，武超則表示，一年半的時間，大模型還是一個小baby，但它的進化和學習速度需要關注。接下來應用肯定是重中之重。移動互聯網時代，資本開支投一塊錢，應用有7到10塊錢的產出，這個產業才能真正稱之爲產業。但今天AI投入一塊錢，連0.7的產出都沒有。怎麼實現十倍以上的應用跨越，是未來的關鍵。在To B端，因爲數據質量和中國在這方面的產業縱深和場景積累優勢，可能會成爲弊端。
在應用的路徑上，跟海外可能會不太一樣，to b端可能是一個發展的重點。具體比較看好的幾個方向是AI+製造、AI+醫療、科研和地質勘探。