10月22日，澎湃新闻的报道引发了业界的广泛关注。商汤科技的徐立董事长兼首席执行官在最新的内部信中，对关键战略决策进行了明确阐述，并加速推进公司组织结构的改革。这一系列举措，或许将对人工智能行业的未来发展产生重大影响。
内部信确立新战略
商汤科技一直站在人工智能技术革新的最前沿。最新消息显示，10月22日，徐立在其内部信中阐述了“大装置、大模型、应用”三位一体的战略规划。这一战略着眼于人工智能的未来走向，力求将三者紧密结合，实现全方位的统筹安排。该战略的提出，不仅有助于商汤科技整合内部资源，还显著提升了其在人工智能领域的竞争力。这不仅仅是一项战略部署，更是一次对人工智能技术与商业应用深度融合的深度研究。
目前，人工智能行业竞争态势尤为激烈。商汤科技所采纳的战略，预期能够在未来的市场竞争中为该公司带来显著优势。这一战略在提升计算效率、推进模型优化以及拓展实际应用领域等方面表现突出，为商汤科技提供了切实可行的策略与思路。
组织架构变革重点
在战略规划之外，提升组织架构的集中度和效率同样显得极为关键。随着科技领域的飞速进步，传统的组织结构可能阻碍企业的成长。对此，商汤科技持明确的认知，并正努力推进年轻化变革。通常，年轻化的组织架构拥有更强的创新潜能，并能够对新兴技术和市场动态作出更为敏捷的响应。
这种架构的变革预计将为公司带来新的生机与创新的思维。年轻一代的思维模式摆脱了传统的束缚，他们在创新业务开发和技术前沿探索中发挥了积极作用。众多互联网科技企业便是例证，在年轻化趋势的影响下，产品更新速度显著提升。
徐立对AI不同阶段看法
徐立强调，商汤科技已成功完成了从AI1.0到AI2.0的两大阶段跨越。AI1.0，也称作专用智能，多采用传统形式，其研发阶段的主要成本在于投入。而AI2.0，即生成式大模型时代，算力已经成为决定性的成本要素。在以往，研发工作主要依赖人力，但如今，算力消耗已成为资源消耗的主要部分。
这一变化显现了人工智能技术发展的趋势。在AI1.0时代，技术发展主要依赖人类的智慧。但进入AI2.0时代后，技术复杂性有所上升，对硬件资源的需求，尤其是对算力的需求大幅增长。以训练大型语言模型为例，若没有强大算力的支撑，这一任务将难以完成。
AI不同阶段界限模糊性
尽管AI1.0和AI2.0时代存在一定的区分，但徐立指出这种区分并非绝对明确。通用智能与专用智能的边界并不清晰。在应用层面，生成式大模型也需在特定领域内实现应用落地，这包括单任务处理等方面，而这些内容并不完全涵盖在通用智能的范畴之内。
在人工智能领域，对概念性的理解迫切需要进一步拓展。这种理解不应仅依据通用或专用的分类来简单界定。随着实际应用场景的不断发展，通用与专用人工智能的相互融合已成为一种不可逆转的趋势。
大模型成本与优化
大模型在各个领域的广泛应用及商业化进程，其核心要素是成本的有效控制。当前，尺度定律的验证推动了生成式大模型的发展，导致算力资源的消耗成为其主要的成本构成。为了减少成本，我们必须从模型优化和算力资源管理两方面入手。首先，需通过不断迭代优化模型，以适应有限的算力条件；其次，还需根据具体的算力条件，对模型的应用设计进行相应的调整。
部分新兴语言模型因成本因素而难以普及。但经过技术优化和调整，其成本得以降低，商业应用价值亦得到提升。这一转变已成为大模型能否实现广泛应用的瓶颈。
AGI时代展望与意义
徐立对AGI时代的来临抱有高度期待。当前，这一时代被视为AGI发展的关键转折点。从基础设施的升级到现今的大模型进展，这一切都为AGI的实现创造了可能。在人工智能2.0时代，核心战略将引领产品创新。商汤的核心战略集中在算力、模型与应用的集成一体化。此战略将为AGI的长期发展提供坚实的支撑。
AGI不仅催生了技术革新，而且促进了产业变革。然而，其中的挑战同样不容小觑。商汤以及整个行业在AGI时代如何占据有利位置，成为了一个值得深思的问题。此外，我们也热切期待着广大读者能够积极留言、点赞和转发本文，共同关注人工智能的发展趋势。
