隨著人工智慧產業的快速發展和大資料技術的成長，對算力的需求也在快速增長。 河南是中原的交通樞紐，是歷史文化堡壘，承擔著中原資訊樞紐的功能。
2024年，公司在河南鄭州設立第二全球總部，先後打造“全球數字基因庫”和“智慧型計算中心”，助力河南打造資料算力高地2024年8月，河南人工智慧產業“大模式”將在河南落地，為河南“千業”轉型提供創新基礎。
12月2日，APUS董事長兼CEO李濤受邀出席清華大學經濟管理學院舉辦的“第五屆中原民營企業家高階研修班”，主題為“人工智慧產業應用與價值創造”。
在本次講座中，李濤深入分析了人工智慧和人工智慧大模型技術的演進，以及當今世界人工智慧產業發展的機遇和風險，並就大模型的應用、大模型的產業價值和未來的智慧治理等進行了詳細講解。
我們首先需要了解人工智慧和數字技術是不同的。
很多傳統行業在轉型時，往往將人工智慧、數字經濟、數字技術視為同乙個概念，但實際上兩者有著本質的區別。 人工智慧是一種模擬人類智慧和思想，處理資訊，解決問題，實現自動決策和智慧型控制的技術手段。 所謂數字經濟，是一種以數字技術為基礎的經濟形態，能夠幫助社會和企業實現數位化轉型，促進企業發展，促進社會進步。
然而，中國在人工智慧發展方面確實與世界領先水平存在一定差距，無論是在晶元研發還是演算法上，都落後於其他國家;再加上晶元數量不足，“加速”的發展不可避免地放緩了腳步。
如果你在計算能力上甚至無法與其他人相比，那麼你怎麼能用比其他人更少的東西來不斷發展你的人工智慧模型呢？在APUS方面，我們採用增量式預訓練方法，對資料上的長文字進行實時、快速的更新和訓練。
實際上，APUS也是這樣做的。
作為一家全球性公司，APUS也面臨著來自國際壁壘和文化衝擊的諸多挑戰。 從2024年到2024年，全球已有200多款產品採用了AI技術，但實際效果並不理想。 為什麼？
在過去的 4-5 年裡，APUS 一直在使用較小的模型。 小模型沒有規模效應，複製效應大，使用小模型應用的邊際成本越來越大。 演算法在建立業務流程中的作用非常小。 在不同的行業和不同的業務中，用小模型構建業務應用程式幾乎是“重新開始”。
相比之下，大型型號的一次性固定費用更高;但隨著各行業、各場景的普及，邊際成本逐漸趨近於零，此時，大型模型的價值將得到體現。
去年 11 月，谷歌發布了 Chat GPT，隨後發布了 APUS，12 月，蘋果決定將所有技術重點放在通用人工智慧上。 2024年4月，全公司投入人工智慧領域，推出國內自主研發的千億級多模大模型——APUS。 
上半年，大家在談論人工智慧，都在談論大模型和算力，下半年，大家都在談論人工智慧的應用。
我認為大資料最大的價值在於利用人工智慧幫助整個行業在全球範圍內思考和計算。
過去，人們做決定，缺乏整體思考的能力，也沒有全域性計算的能力。 就農業而言，在生產初期判斷全球播種量和化肥量較為困難，投入產出比應根據作物的生長狀況、收穫和運輸情況以及市場成交情況來確定。 同時，未來氣象等影響生產的可變因素的計算也存在一定的困難。 但現在，有了人工智慧，一切都變得簡單多了。
例如，在流行的“自動駕駛”中，人工智慧仍然只是乙個“小模型”。 如果能夠在無人駕駛的基礎上增加乙個大模型，就有可能解決無人駕駛的問題。
“大”模型需要大量的資料來“喂”，這樣它才能學習習，同時可以快速計算出一些新的東西，比如智慧型駕駛，比如智慧型助手等等。 久而久之，我們會發現很多傳統行業，比如那些難以數位化的行業，需要人工智慧的幫助才能發揮更大的價值。
業界普遍認為，“大模式”是第四次工業革命的基礎。 我也經常將“大模型”描述為人工智慧的“底層作業系統”。
然而，隨著大資料模型的不斷成熟，尤其是最近11月7日開放AI的發布，許多從業者都意識到了AI生態的潛在風險。
我們先來看看OpenAI更新的內容，以及我們如何通過這次更新看到AI生態面臨的挑戰和風險。
核心已經發布了三件事：首先是GPT Turbo的發布;第二個是 GPT Store，它統一了所有 GPT 入口第三個是GPT。
GPT Turbo，本質上是 OpenAI，為全球人工智慧提供了乙個開放平台。 從AI開發者的角度來看，這似乎是一件好事，但很多人忘記了，世界上最大的模型完全有可能建立乙個“獨一無二”的AI生態系統。
GPT 商店的發布本質上是為了建立乙個生態系統，讓更多人可以**、支付和使用開發者的產品和技術。 但這一次，GPT商店與以往大不相同，它不僅僅是乙個商店，而是面向所有使用者的整合入口。 開發者的應用大多是外掛程式式的，整合了GPT，不會影響開發者的個人形象。 與 Apple Store 和 Google Play 相比，GPT Store 對使用者的佣金可能更高。
GPT其實就是乙個**，它就像乙個數字助理，乙個數字複製品，可以根據你的要求秘密解決你的問題。 但通過**，OpenAI甚至可以輕鬆獲取開發者和使用者的各種私隱和機密資料，實現技術、流量、資料的“三壟斷”，從而實現“AI帝國”的商業目標。
作為一名中國人工智慧從業者，我也表達了我對智慧型風險和治理問題的看法。
首先，經濟強國應該有自己的通用人工智慧模型基礎。 例如，美國、中國，甚至印度和歐盟等大型經濟體都應該有自己的通用基礎。
其次，每個國家，甚至每個獨立的文明，都必須有一套符合自己民族文化價值觀的人工智慧框架，並利用這個框架來容納和約束這個龐大的模式。
此外，他還需要構建健康的AI產業生態，為AI產業鏈中的每個環節提供足夠的生存空間。
在大模型開發初期，APUS就設定了“為中國量身定做人工智慧大模型”的目標。 在經歷了市場的錘煉和實踐之後，APUS大模型也明確了自己的“成長”戰略方向：堅持智慧向善，用紅色框架約束大模型，對齊價值，實現大模型應用與價值創造的對接。
科技的發展需要各環節共同構築和糾正浪潮中的偏差。 要堅持“智慧型向善”原則，在人工智慧基礎上構建具有約束力的價值框架，引導人工智慧產業向善，從而更好地服務於企業生產、人民生活、社會經濟發展，更好地創造人工智慧的應用價值。