近日，在WAIC 2024—AI規模新經濟論壇上，中金公司首席經濟學家、研究院院長彭文生則在論壇中釋出的【AI經濟學報告】指出，AI算力和模型層的市場規模大概是5.2萬億元人民幣，套用層和產業化規模約為9.4萬億元人民幣。從套用角度，AI經濟可分為「AI產業化」與「產業化的AI」，前者包括具身智能、人形機器人等新領域；後者則透過為工業、制造業、服務業等領域加入AI來提升效率。
完美的AI，要結合具體場景套用，解決實際問題、提升使用者價值。應該是端到端解決問題，讓機器人像人一樣思考，讓產品像人一樣工作。AI前進演化的雲跡科技復合多型機器人「UP」，已經做到了這點。雲跡科技CPO李全印結合具體實踐在會上分享了對AI的商業化的思考。
（以下為21財經的報道原文）
人工智能規模化邊界，商業化挑戰幾何？
從「ChatGPT時刻」到「百模大戰」，人工智能的破圈能力與商業潛力已經得到了充分的證明。而今天，業界對人工智能的討論，也已經從簡單AI的發展路徑與商業模式，開始向更深層次的問題與癥結進行探索。
本次世界人工智能大會（WAIC）AI規模新經濟論壇中，來自上交所、港交所、中金公司，創新工場等等頂尖金融機構，諾北獎得主和知名學者，微軟中國、雲跡科技、百川智能等頂尖AI領域企業嘉賓，就更宏觀的AI經濟問題、AI投資可持續性以及AI套用、商業模式進行了討論。
其中，AI商業模式的「商業化」，包括對AI投資的邏輯要素，成為了很多嘉賓所總結的關鍵點。
「從雲跡來看，AI產品、AI服務對使用者的成本是降低的，我們這一直在做穩定、高效、低成本的具身智能產品。」論壇嘉賓、雲跡科技首席產品官李全印在與會期間接受21世紀經濟報道記者采訪時，從具身智能與機器人結合的角度解釋AI帶來的經濟效益潛力。
在他看來，AI+具身智能的服務是軟件和硬件的結合，尤其是雲跡科技推出的復合多型機器人「UP」能使用工具、理解拆解任務、群體智能協作。從效率上找到最優解。從成本上來看，可以做到一機多能，同時做到降本增效率，提高收入。
探索AI的邊界與挑戰
AI規模新經濟論壇中，眾多知名學者開始從更宏觀的角度，闡釋AI經濟效益，以及對AI投資面臨的可持續性問題。
2011年諾貝爾經濟學獎得主杜文·薩金特在演講中指出，人工智能會切實改變並加速經濟的發展速率與發展方式。但與此同時。經濟學界已經關註到在數碼經濟蓬勃發展的背後存在的數碼經濟占比總收入比例的上升，以及勞動力在社會總收入地位的逐漸下滑等現象，其需要引起一定的重視。
中金公司首席經濟學家、研究院院長彭文生則在論壇中釋出了【AI經濟學報告】。該報告指出，AI算力和模型層的市場規模大概是5.2萬億元人民幣，套用層和產業化規模約為9.4萬億元人民幣。從套用的角度，AI經濟可分為「AI產業化」與「產業化的AI」，前者包括具身智能、人形機器人等新領域；後者則透過為工業、制造業、服務業等領域加入AI來提升效率。
彭文生指出，當今AI領域引發思考的問題，主要在於AI經濟的規模經濟邊界問題，包括算力的限制，參數增加的邊際效益遞減，存量數據和數據交易有限，以及發展人工智能對電力的損耗和對碳中和的挑戰等問題。
從國際視角來看，彭文生認為，作為新一輪經濟革命的起點，AI會導致全球經濟體之前的分流還是收斂值得關註。他指出，分析AI革命後的經濟基於兩種理論：新古典增長理論認為技術是外生的，是存在所謂後發優勢理論的，並且資本邊際回報是降低的，因此已開發國家的資金會流入發展中國家，造成分流和追趕效應。
但內生增長模型認為技術進步是內生的，誰有能力做研發、誰就能獲得更高的利潤，誰能獲得更高的規模，誰就能做更多創新，因而會造成收斂，因此美國才會長期處於領先地位。
彭文生認為，目前中國的優勢在人口優勢帶來規模優勢和套用潛力，這將成為人工智能領域的投資需要重點關註的內容。從更廣的產業分析角度，AI會對智力密集型產業形成替代效益，對服務和體力要求較高的產業，反而不會引發更大的替代。
對中國今天人工智能領域面臨的挑戰，到場專家有自己的見解。
矽谷高創會主席，知名AI領域作者吳軍認為，人工智能的發展離不開算力、數學模型和數據；而中國雖然在高端算力芯片上存在缺失，但仍能大量的綠電、AI專用芯片替代通用芯片的方式解決。
同時吳軍指出，雖然國內大部份都使用Facebook Llama這一開源工具，但仍需要註重演算法領域的研究。
「Facebook半年更新一次，大家和Facebook的差距差半年，如果它兩年更新一次，你不能說這差距反而變成了差兩年。」吳軍指出。
前中金公司CEO、清華大學存取教授朱雲來則指出，除了演算法、算力層面的缺失，目前人工智能的立法、商業模式和大量重復投資的問題也尤其值得重視。
同時，人工智能投資產生的利潤效益，將會成為AI整個行業成功可持續發展的重要因素。
朱雲來指出，即便人工智能最後在由公共和私人部門的協調下形成了一個巨型的，類似社會基礎設施規模的模型，並對公眾產生足夠的效益，但如果無法有效激勵參與者，那麽這種高強度的投資便難以維系。
「從投資的角度，無論你是公共的還是私人的，你最後投資得有足夠的效益。如果一個投資永遠沒有收益，就算是你有特別好的公共效益，可能也是無法持續的。」朱雲來表示。
AI與具身智能商業化潛望
而作為AGI創業的商業化前景，部份嘉賓提出了國內外AGI創業生態的差異。
微軟中國客戶代表王景茜指出，當前專用模型創業需要的人力體量已經越來越輕量化，但同時國內客戶的付費意願比較低。因此中國AI企業面臨兩個選擇，一是做模型出海；二是透過累計使用者推動免費模式吸引大規模客戶體來提升商業化邊際。
百川智能技術聯合創始人謝劍認為，目前美國人工智能的B端市場與C端市場幾乎有著同等的體量，但在中國B端與C端相比卻體量不大，因此應開拓更多B端市場的可能性。其次，他也支持王景茜的觀點，認為國內的AI企業必須透過免費模式，往後再去尋找更有潛力的商業模式。
除了AGI小模型創業之外，透過具身智能或其他2B業務打包銷售，則是當前人工智能創業在國內邏輯最為順暢的商業模式之一。
李全印則從雲跡科技的角度，談到了如何為具身智能與機器人尋找匹配的客戶需求的商業模式。
「機器人的發展，從工業機器人走到現在商用機器人的時代，雲跡科技一直在商用機器人中探索如何落地、場景、需求、性價比、可靠性，這是我們一直去把握的重點。」李全印表示：「這麽多年我們堅持做兩件事，第一件事叫人類不能幹的事，第二類叫人類不想幹的事。什麽叫不能幹的事？就是有汙染有風險這類的事，像火災救助這類的事機器人幹更合適。第二是我不想，下樓取外賣，我有大量的重復的勞動、dirty work我不想幹，這些其實都是機器人幹的。
一面是在解放人力、另一面是在職業增強，讓機器人創造人類幸福感。李全印還談到了性價比的問題。
「最早在2015年時，我們賣一台機器人要十幾萬，酒店第一批「嘗鮮者」會來嘗試，還無法大規模落地，隨著供應鏈升級，機器人任務數每天跑到100多趟，它的價值真正被市場接受，也迎來了市場的大規模增長。」李全印分享到：「價格和價值間的平衡點，這是我們一定要考慮清楚的。」
「AI核心不僅僅是技術，還有使用者體驗。要結合具體場景套用，解決實際問題、提升使用者價值，這需要具身智能準確理解周圍的環境，大致可以分為三個層級：第一層就是你說啥我幹啥，是作為工具被呼叫 ；第二層是你稍微表達了一下我就大概知道了，我就幫你幹了，是執行被分解的任務。第三種就是你啥也不說，就我來幹，保證周圍環境的整潔、什麽時間需要做什麽事情，這叫協作自治，自主拆解分配任務，閉環任務。目前雲跡科技正在探索的是第三種。」李全印在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示。
