比之前的AI浪潮更強的“推回感”。作者蘇霍伊。
由 Chestnut 編輯。
你認為你比我更了解戰略方向嗎？在2024年底的年會上，某科技公司的CEO問眼前的年輕人。
我不這麼認為，但安防領域的寒冬來了，我們應該縮水業務，繼續全力投入只會失去整個市場，我不能眼睜睜地看著公司跳進火坑！”
說這話的年輕人就是江軍，他現在是螞蟻雲科技集團的CEO。
然後在 2019 年，第一類安防裝置真的崩潰了。 一切都如江軍計算的那樣，原來每台攝像機軟體授權1萬元的產品已經減少到幾百甚至幾十元。 千億人民幣的市場規模也迅速崩盤到10億以上或數億元，整個AI行業被拖入寒冬低谷。 彼時，“AI四小虎”虧損數百億元、數十億元。
時間一分一秒地過去，已經淡出鋒芒的江，每當回憶起這一幕，他都傷心欲絕。
四年後的今天，上海正在從懸崖上降溫。 與寒冷的天氣形成鮮明對比的是，上海擁有熾熱而濃厚的人工智慧氛圍。 特別是在作為上海創新中心重要載體的徐匯濱江板塊，有上海人工智慧實驗室、啟智研究院等標桿性新型研發機構，每萬人擁有72項發明專利2個
螞蟻雲科技集團AI大模型研究院及運營中心位於徐匯濱江。
螞蟻雲科技集團是一家專注於AI大模型研發、上下游應用開發、產業生態拓展的人工智慧公司。 2024年12月18日，江軍等人迎來了喬遷之喜。 從開始乙個人再次組隊，到此刻在辦公室裡坐滿座位，江軍心裡感慨萬千：“一切終於回到了起點。 ”
一路上，有高峰也有低谷。 如今，江軍再次站在大模特的起跑線上。 他堅信：堅持困難和正確的事情一定沒有錯。
作為AI行業的老將，今年是江軍深耕的第10個年頭。 他始終堅持乙個行動原則，即第一原則：回到事物的本質，重新思考該怎麼做
江軍親自參與了AI浪潮的第一階段，他的感受可以用一句話來概括：我看到他拔起了一座高樓，我看著他宴請客人，我看到他的大樓倒塌了。
在這波浪潮中，江軍堅持做第一性原理的決定，而不是情緒化和常識，很多選擇在當時並不被理解。
2024年，他辭去華為銷售總監一職，成為華為銷售管理部文員2024年，他放棄了一家上市公司管理中70人的事業部總經理的職位，去一家幾十人的小公司，從零開始成立了事業部2024年，在AI如火如荼的2024年，處於“AI四小龍”位置的公司老闆提出了“公司業務全面收縮”的提案。2024年，當“AI低谷”啟動時，提出了“50億AI計畫”，以突破當前的壁壘。
與AI的關係始於2024年，當時江軍在蘇州的一家安防公司負責公安監控業務。
當時，公司雖然在安防行業排名第四，但生活並不輕鬆。 壓力主要來自安防巨頭海康、大華。 他們的硬體價格低廉，銷售團隊龐大且知名。
江軍認為，從核心技術來看，安防業務可以分為三個階段：
第一階段的核心是硬體攝像頭。 現階段最明顯的痛點是，使用者需要手動識別數百個攝像頭中的內容。 例如，在調查可疑人員時，許多警察需要花費大量的時間、精力和人力進行“地毯式”調查。
第二階段的核心是影象應用軟體。 通過對安全成像軟體、地圖GIS系統和攝像頭位置的中繼跟蹤，犯罪分子可以在幾個小時內被抓獲。 與第一階段相比，取得了重大突破。
第三階段的核心是人工智慧。 使用人工智慧進行影象搜尋，使用者可以在幾分鐘甚至幾秒鐘內找到小偷的身份和下落。
當時，江軍知道公司在第一階段落後於海康、大華等。 因此，他向高層提出，在第二階段爭取第一名，建立公司的“優勢護城河”。
於是在2024年到2024年之間，江軍計畫以華為集團軍為作戰模式，以安防影像軟體的應用為宣傳銷售重點，在三個月內舉辦180場公安展會，迅速成為國內首款公安圖形檢測軟體。
預防措施為江軍和他們帶來了鉅額的銷售利潤。 然而，應用軟體的競爭優勢通常只有一年，為了鞏固第一席，推動硬體銷售通過軟體銷售趕上海康威視大華，江軍的計畫在2024年準備更大規模的銷售計畫時，被黑天鵝事件打斷了。
2024年初，某科技公司創始人前往蘇州，給深耕安防領域十餘年的江軍帶來了乙份測試報告。 報道稱，在廣州的一場人臉識別比賽中，從860萬市民中隨機篩選了4600張人臉，其中2100多人被某科技公司精準識別，第一名命中率達47%，而以往此類比賽的最好戰績只有5次9%。
十年未有進步的AI影象識別技術，已經提公升了幾個數量級。 江敏銳地捕捉到了“行業即將洗牌”的趨勢。
在他看來，安防應用系統將基於AI重構，安防領域將不可阻擋地進入AI階段。 公司新形成的護城河的第二階段將因人工智慧的發展而迅速消失。
因此，江軍當即緊急向公司提出收購AI公司。 但遭到了堅持自主研發的老闆的拒絕。
他不想錯過這個時代的機遇，於是果斷辭去高薪工作，決定加入當時還不到100人的科技公司，擔任保安事業部總經理，從零開始組建一支保安團隊。
江軍根據第一性原理分析人工智慧在安防行業的主要作用是用影象搜尋圖片。關鍵是來源的清晰度和比較庫的大小通過匹配比較源和比較庫的精度，對系統的準確性有決定性的影響。 因此，提高原始碼質量，控制比對庫大小，是提高AI系統精度的關鍵。 只有達到30%至40%以上的識別準確率，才能成為公安機關實戰業務的可用系統。
基於這一理念，江軍重新設計了AI安全軟體，並於2024年初推出了“火眼”系統。 利用“人工智慧+大資料技術”，可以實時掌握目標人的行蹤，並可以預測目標人的時空範圍，擴大了人臉應用的廣度和深度。 全面提公升公安機關精準處置事件、打擊犯罪的能力，實現了快速辦案偵破的目標。
2024年被廣泛認為是人工智慧的元年。
人工智慧一路走過了喧囂和質疑，終於在那一年迎來了深度學習的關鍵突破。 最廣為人知的例子是Deep Mind的AlphaGo在圍棋比賽中以3：0的比分擊敗了被譽為“人類最後的希望”的中國棋手柯傑。
到2024年中國國際公共安全博覽會，已有數百家安防公司投入人工智慧系統開發，其中數十家還標榜“自主研發的人工智慧演算法是最好的”。 所有的**都在談論AI，資本也在瘋狂地湧入AI。
在這場AI演算法的“軍備競賽”中，數十家AI廠商在成百上千的POC測試中展開競爭，演算法以每月百分之三的速度發展。 最終，四位演算法大師誕生了——“AI四小龍”。
江跳槽到的A科技公司，就是“AI四小龍”之一。
當時，該公司已從幾十家迅速擴大到數千家。 江軍主管部門的業績正以每年600%左右的速度增長。
一切看起來都那麼好！
以傳統安防產品生命週期的節奏來衡量，這是擴大市場份額、力爭成為市場地位的重要節點。
2024年，網際網絡乃至整個中國行業都進入了“下半場”，人工智慧如何發展，如何在各行各業落地，如何影響人們的生活和工作，成為行業關注的焦點。
就在行業進入瘋狂衝刺時，江軍重新思考了安防市場的後續發展。 火熱的外表背後，他捕捉到了一絲“寒意”。
當時，安防行業的技術和資料已經陷入了瓶頸。 一家科技公司及其同行擁有數十億的資金支援，不計成本，不惜“自殘”打戰場。 江鈞認為，這樣的趨勢產品會一直走到徹底崩潰。
關於這個，他提出了“築高牆，慢慢成王，縱橫連通”的策略。
江認為，首先要放棄對“安全兄弟”的執念。 開源減費，精耕細作，業務縮水到大公安客戶、省級客戶幾個節點;其次，轉變他們的認知角色，從直接與客戶簽約，轉變為作為整合商提供“彈藥”;此外，它還整合了公司內部的各個行業，如安全、金融、交通和商業，旨在成為“智慧城市”和“城市大腦”。
然而，這一策略與CEO的計畫方向完全背道而馳。 CEO希望繼續全面進軍安防行業，爭取市場份額第一。
激烈的意見衝突是不可避免的。 最終，江軍在2024年選擇退出A Technology Company。 正如本文開頭所描述的，“寒冬”摧毀了立於不敗之地的安全市場，也澆滅了資本對AI商業化的信心。
當時，很多投資機構都以為這群“AI”人是在吹吹騙錢。 江鈞無奈的對著嘉子光年說道。
談到深度學習，江 Jun 形容自己是深度學習的信徒。 他對人工智慧的熱愛遠遠大於其他追求。
離開某科技公司後，江軍於2024年加入阿里巴巴，擔任**和AI行業負責人，希望在阿里巴巴潛力的支援下，做出真正改變AI行業現狀的職業生涯。
在江看來，人工智慧技術的發展已經開始放緩甚至停滯不前。
從AI的三要素來看，我們能得到的訓練資料已經達到了上限。 如何獲取更多資料？其次，在行業市場崩盤、資本寒冬的情況下，企業不可能斥巨資購買算力或重構比以前複雜數倍的模型。 江軍解釋道，“他解釋道為了克服這個問題，需要更多的資源來增加算力、資料和演算法的規模。 這一年，當“AI四小龍”動用了數以億計的AI研發資金，但AI演算法的進展停滯不前、放緩時，需要1個甚至2個數量級才能突破，這至少需要數十億的投資。 ”
於是，江軍提出了“AI城市”的規劃。 他自主設計了50億元的AI大模型平台，規劃了全市級的海量資料採集訓練池和算力，帶領阿里巴巴達摩院與50多家AI企業合作，推動中國AI大模型的突破。
他希望在**和產業資本的共同努力下，城市人工智慧的數位化率將從5%提高到70%再到80%。 他計畫通過至少十年的“強制性”推廣，將人工智慧數位化覆蓋整個城市，整合到**、音訊和文字感知神經元中。
同時，將開放智慧城市的行業應用，邀請數十家AI公司基於資料開發AI演算法訓練和行業應用。
江軍知道，專案越大，涉及的環節越多，失敗的風險就會增加好幾個層次。 但要想實現突破，這樣的資源和規模是必不可少的。
起初，江君走訪了多個城市，受訪者都覺得他在描述“幻想”，甚至某區長在聽了江君的想法後，直言推薦人：“他瘋了！”
但功夫不負有心人，最終，某市領導班子經過反覆調研，同意在當地實施這一計畫。
只不過，在2024年11月底，由於阿里巴巴的一些不可抗力因素，他們無法與**合作完成超級專案，江軍也離開了現場。
直到今年，大家看到OpenAI花了三年時間，投入數十億美元，將模型引數從1億個引數逐步公升級為千億級超大模型，最終在AI行業實現了突破。
時間會證明，江君當時的瘋狂是正確的。 他心中充滿了遺憾，三年前，這個超前的計謀，哪怕他知道機會渺茫，他也像堂吉訶德一樣，孤身一人衝向風車，無所畏懼地追求自己的信仰。
就像江軍在阿里巴巴的綽號一樣，瑞武，乙個堅定的將軍。 他一直稱自己為“AI老手”，當被問及原因時，江軍解釋說：“雖然我叫將軍（江軍），但我從零到零做了近十年。
一是開拓創新工作。 這讓我不得不以身作則，帶領每個人在前線前進。 ”
離開阿里巴巴後，江軍冬眠了三年，終於在今年9月重新開始了征程，加入了螞蟻雲科技。
過去10年AI產業的跌宕起伏，讓江軍有信心在這場AI大潮中，從更高維度指揮更多精彩戰鬥。 從只關心業務本身，到需要考慮的方向、聯合業務夥伴的實力等等，江軍肩上的責任也越來越重要。 他明白，他必須承擔起“將軍”的重任，掌握全域性。
今年7月，江軍會見了螞蟻雲科技集團董事長馮巧宇。
短短乙個月時間，雙方兩筆訂單就達到了1億元。 合作的順利，讓馮巧宇對江軍格外看好，兩人對大模型的看法非常一致，他邀請江君加入螞蟻雲科技：“我會全力支援你大模型業務的計畫。 ”
江君本人認為，是時候重新開始“All in AI”了。 三年前未完成的“藍圖”或將重新開啟。
有別於行業內大多數其他玩家的“1+N”模式（1個基礎模型+n個垂直領域小模型），螞蟻雲科技上海AI大模型研究院主要立足於市面上開源大模型的開發，以業務需求為導向，通過創新研發，為各行各業提供專業的行業大模型， 而基礎大模型的開發只使用開源或對接現有的大模型。
不是你不做，時機還沒有到來。 江認為，雖然大型模型賽道起步緩慢，但在“彎道超車”方面還有很多工作要做。
OpenAI 花了三年時間開發 ChatGPT，而中國的許多玩家直到 2023 年才開始布局。 他估計，也許在2024年，我們將有大規模的算力需求。
我對一些公司聲稱可以自主完成數萬億個模型的說法持懷疑態度。 未來2到3年，國內大模型領域的格局將有明顯的分化，屆時我們將考慮挖掘通用大模型人才，進行更深層次的發展。 根據我的判斷，3、4年後，一般大模型很有可能在2024年出現和視覺AI一樣的大崩潰。 江軍告訴嘉子光年，“所以我們想成為大型模型淘金熱浪潮的配套服務商，就像賣牛仔褲、鏟子和金飾加工的商家一樣。 ”
江軍認為，目前更重要的是建立資料訓練標註平台，將各行業的資料切割成可用於AI訓練的形式，並與自身算力平台相結合。 在為其他AI公司提供服務的同時，也“養活”了螞蟻雲的行業模式。
在他的規劃下，螞蟻雲集團的核心業務可以簡單概括為“乙個平台、兩個中心”。 平台是指承擔建設和運營的AI計算平台專案，包括資料標註中心和模型開發中心兩個中心。
螞蟻雲科技核心業務架構，**受訪者。
AI計算平台由螞蟻雲科技搭建和運營。 與傳統算力中心的建設者不同，螞蟻雲科技的核心是幫助地方政府引入大量AI大模型生態，同時承諾AI生態落地企業營收，押注業績。
資料標註中心建立在本地算力中心之上，成為螞蟻雲科技牽引生態模型公司的核心抓手點。 不僅為眾多標註外包企業提供輔助標註工具和資源人力管理，降低成本、提高效率，還為大型模型企業和垂直行業模型企業提供資料採集和標註服務。
“一平台兩中心”的建立，將為螞蟻雲模型開發中心提供強大的後備動力。
模型開發中心致力於基於開源的通用模型和行業專用垂直模型的開發。 除了上海AI大模型研究院，螞蟻雲科技還成立了杭州數字人研究院。 目前，其AI代理的重要元件已經開發完成。
江認為，教育、民政等行業最有可能催生顛覆性應用，因此螞蟻雲科技將在上述領域開發獨立的AI模型和應用。 其他行業會議的業務發展將與行業領先企業共同完成。 目前，螞蟻雲科技已與第四正規化、MindMinds、計算、浪潮、環球數數、天創等10余家行業領軍企業簽署戰略合作，全力深化和深入發展行業模式。
業務的快速發展超出了江軍的預期。 憑藉自己的感受，他比上一波AI有更強的“推後感”。
在搬遷儀式上，江軍看著團隊，有些激動地說：“隨著團隊的發展和業務的擴大，原來的辦公空間已經不能滿足短短乙個月的需求，所以我們決定立即搬遷到更大的辦公空間。 大約3個月後，我們的大模型研究所將突破100人的團隊，總部位置將明確，將搬遷到可容納300-500人的辦公場所。 ”
2024年，江軍計畫在長三角和大灣區尋找合適的區域，先後成立集團在AI產業的全資子公司、以AI算力建設為核心業務的全資運營子公司、與一兩家上市公司合資成立的產業樣板公司。 集團IPO總部將遷至新址，習將繼續作為集團的配套業務中心。
封面圖片**：螞蟻雲科技集團）。