中国互联网30年：站在与人工智能大模型交汇的十字路口

你知道中国首次连接互联网是在什么地方吗？

北京市中关村南四街4号的中科院计算机网络信息中心2号楼前的纪念牌，记录着中国互联网“梦开始的地方”。

中国互联网30年时光长廊：中国互联网诞生地，图片来源：「甲子光年」拍摄

1994年4月20日，由中国科学院主持，联合北京大学、清华大学共同实施的世界银行贷款项目“中关村地区教育与科研示范网络（NCFC）”通过美国Sprint公司连入Internet的64K国际专线开通，标志着中国首次实现了与互联网的全功能连接。这一天也成为了中国互联网的诞生日。

30年前，网络生存似乎还难以想象。

1999年9月，一场名为“72小时网络生存测试”在北上广三地同时举行。12名参赛者被分别安排12个酒店房间内，房间内只有一个可拨号上网的Windows 95台式电脑，一卷卫生纸和一张光板床，参赛者需要依靠主办方提供的1500元现金和1500元电子货币在房间内生存72小时。最后，有一名毫无网络经验的参赛者因买不到食物和水不得不遗憾退赛。

在退赛时，这名参赛者曾发出这样的感慨：“我不知道中国未来是否还能接受我这样零网络经验的人？”

而30年后的今天，互联网早已渗透进每个人工作生活的方方面面。外卖、打车、购物、游戏……几乎所有事情都与网络有关。对于今天的人们来说，也许“无网络生存”才是挑战。

与互联网类似，今天人们正在离不开的，还有人工智能。

近年来，随着人工智能取得突破性的进展，人工智能正在从原始创新为特征的研发带动阶段，进入应用创新为特征的赋能实体经济阶段。

在中国实现全功能接入国际互联网30周年之际，由中国互联网协会主办的2024中国互联网大会在北京召开。360创始人周鸿祎，猎豹移动董事长兼首席执行官、猎户星空董事长傅盛，昆仑万维科技股份有限公司董事长兼CEO方汉等“站在互联网与人工智能十字路口”的创业者悉数到场，回顾了互联网的过去，并展望了人工智能的未来。

30年，中国的互联网和人工智能大模型，第一次走到了交汇的十字路口。

1.互联网与人工智能的相交

中国互联网30年时光长廊，图片来源：「甲子光年」拍摄

从1994年首次接入互联网之后，中国的互联网产业就按下了加速键。

1997~2000年，丁磊的网易、张朝阳的搜狐、马化腾的腾讯、马云的阿里巴巴、李彦宏的百度先后成立。它们不仅是当时中国互联网的门面，更在接下来的20多年里，成长为如今各自领域的巨头企业，成了人们工作生活离不开的基础设施。

中国互联网30年时光长廊：互联网创业黄金年，图片来源：「甲子光年」拍摄

2010年1月，中国第一家团购网站满座网上线，当年底，中国团购网站数量就超过千家，被媒体誉为“千团大战”。而团购网站的兴起，也为后续O2O的流行拉开了大幕。今天我们早已习惯的“线上下单，线下消费”，就是来源于当年的团购时代。

中国互联网30年时光长廊：千团大战，图片来源：「甲子光年」拍摄

2011~2016年，随着3G、4G通讯技术的不断发展，移动互联网开始快速普及。今天的国民应用“微信”，正诞生于那个年代。

与此同时，影响今天我们生活的还有互联网第三方支付。2011年5月18日，中国人民银行下发首批27张第三方支付牌照，自此，人们在网上支付不必再依赖于复杂的网银系统，打车、外卖、娱乐等等平台经济产品才得以而生。

但从2017年开始，互联网的发展似乎进入了瓶颈期。很多我们非常熟悉的网红App，其中一部分都永远停留在了那个时代。大家不再热衷于关注App Store的应用排行榜，红极一时的“豌豆荚”也被2亿美元“贱卖”。人们的目光开始从互联网应用转向区块链、元宇宙、Web3……

不过，科技浪潮永远不缺乏新的技术，新的变革。同样是在当时，人工智能开始像聚光灯一样照耀在舞台中央。

2016年3月，围棋人工智能程序AlphaGo与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；

2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；

2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。

当时，围棋被誉为是“计算量最大的棋类竞赛”，而AlphaGo在围棋上展现出的惊人能力，让普通人第一次见识到人工智能的强大，也让很多人第一次听到“神经网络”“深度学习”等人工智能的专有名词。

而近两年，人工智能技术再次被几乎全世界所有人熟知。尤其是2022年底OpenAI发布ChatGPT之后，人们被人工智能大模型的能力所震撼。很多人开始认真讨论“通用人工智能何时到来”“人工智能是核弹级技术”“是否应该把技术关在笼子里”。

百川智能创始人王小川曾经甚至直言“这就是通用人工智能”。

无论现在的AI 大模型是否是通用人工智能，一个共识已然被企业接纳与认可：今天互联网的所有业态都有可能在大模型能力的加持下重做一次。

经历了30年的发展，中国的互联网和人工智能技术，第一次走到了交汇的十字路口。

2.没有互联网，就没有今天的人工智能

人工智能技术的发展起源可以追溯到20世纪中叶，其历史演进经历了多个重要阶段。

1956年被称为人工智能元年。在当年的达特茅斯会议上，“人工智能”这一概念被首次提出，开启了人类探索人工智能的大门。

在起步发展期，人工智能取得了一系列令人瞩目的成果，例如机器定理证明和跳棋程序，这些成果掀起了人工智能发展的第一个高潮。

然而，随着时间推移，人工智能的发展并非一帆风顺。20世纪60年代至70年代初，由于一些不切实际的研发目标未能实现，人工智能进入了反思发展期，遭遇了发展的低谷。

20世纪70年代初至80年代中，专家系统的出现推动了人工智能从理论研究走向实际应用，实现了人工智能的重大突破，这一时期被称为应用发展期。但随后，由于专家系统存在的一系列问题，如应用领域狭窄和知识获取困难，人工智能又进入了低迷发展期。

进入20世纪90年代中至2010年，互联网技术的发展加速了人工智能的创新研究，促使其进一步走向实用化，这一时期被称为稳步发展期。1997年，IBM的深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为这一时期的标志性事件。

2011年至今，随着大数据、云计算、互联网和物联网等信息技术的发展，人工智能迎来了蓬勃发展期。深度神经网络等技术推动了图像分类、语音识别、知识问答等领域的技术突破，人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的跨越，迎来了爆发式增长的新高潮。

乍看上去，互联网与人工智能是两种不同的技术，但二者却有着明显的先后顺序。事实上，人工智能技术的发展，是建立在互联网技术逐步成熟的基础之上，而并非凭空而生。

互联网作为基础设施，为人工智能提供了三方面基础：用户、数据、算法与算力。

首先，互联网服务了全球数十亿网民。截止2023年12月，我国网民规模达10.92亿人，较2022年12月新增网民2480万人，互联网普及率达77.5%，其中手机网民占比高达99.9%。

其次，这些网民在网络上的行为，又为人工智能在模型训练中提供了海量数据。例如，抖音、快手等短视频应用的出现，让网络视频用户规模呈现爆发式增长。截至2023年年底，我国网络视频用户规模为10.67亿人，较2007年的网络影视用户规模扩大了5倍多。这些用户促进了平台内容的产出，而这些内容又给模型训练提供了数据。

最后，互联网技术的持续迭代，为人工智能提供了大数据、云计算、推荐算法等一系列软硬件基础设施。例如我们非常熟悉的今日头条，就是依靠推荐算法在App中实现千人千面。“你关心的，才是头条”这句话，当年也一度是今日头条的开屏sloGAN。

用户、数据、算法与算力，构成了今天人工智能得以爆发的底层支撑。

在360创始人周鸿祎看来，中国互联网发展30年，并不只是为今天的我们贡献了用户、数据、算法与算力。它还带给了我们很多前所未有的商业创新和技术创新，例如社交网络、搜索、电商、O2O服务等，让我们每个人的生活都更加高效便利。

更为重要的是，互联网给中国带来了一种更积极、更热血澎湃的创业创新状态。正如电影《中国合伙人》的原型，俞敏洪、徐小平、王强创办新东方一样。互联网让很多普通的草根民众、个人站长、代码工程师等，都有机会借助技术之风快速崛起。

在那个“大众创业、万众创新”的时代，北京中关村创业大街的3W咖啡，每天都坐满了怀揣梦想的年轻人。尽管过程中有人成功有人失败，但那都是一个波澜壮阔的精彩历程。

而今天的人工智能大模型，仿佛就像互联网在国内发展的昨日重现。今天已经出现了非常多人工智能技术改变人们生活的案例，AIGC创作、自动驾驶、AI 搜索等等。

这就好像10年前互联网时代的创业热潮非常让人激动人心，期待每天都有新应用，每天都有新知识。

“我认为今天人工智能所有创业者，都应该继承互联网30年留下来的创业精神，这才是互联网真正留给人工智能最有价值的东西。”周鸿祎在2024中国互联网大会上说。

3.人工智能的未来究竟是什么？

60多年来，人工智能经历了数轮起落，均兴起于技术突破、衰于脱实向虚。人工智能的前路究竟如何发展，从业者们还需要解答好几个必须面对的问题。

第一个问题，Scaling Law到底是否是通往agi的最优路径？

「甲子光年」在中国互联网大会上注意到，在这个问题上，北京大学国际数学研究中心博雅特聘教授、国际机器学习研究中心副主任董彬的观点是，自己并不看好Scaling Law，并且认为Scaling Law可能在一两年内就会达到极限。

但同时他认为在Scaling Law真的失效之前，还是应该探索一下它的极限到底在哪里。

但需要注意的是，事实上Scaling Law是有很多前提的。

昆仑万维科技股份有限公司董事长兼CEO方汉给出了关于Scaling Law非常具体的观点。

在方汉看来，Scaling Law在不同领域的放缓速度是不一样的。例如人类文本领域的数据量大约是1亿亿token的量级，图片则是万亿Token量级，再往下计算，全球历史上只有4000万首歌，而3D模型的数量则更少，只有1200万个3D模型。

随着数据量和数据规模的缩小，Scaling Law放缓的速度也在加快，也就能够越快速取得SOTA（在该项研究任务中，目前最好的模型的结果/性能/表现）。

换句话说，目前Scaling Law仅在文本领域依然是生效的，但在所有其他领域都已经放缓了。

与此同时董彬也补充表示：“Scaling Law有很多前提，比如现在我们是在Transformer架构下探索Scaling Law，但Transformer大概率不是大模型的最优解。那么如果我们更换架构，又要重新去探索Scaling Law。并且数据质量对Scaling Law的结果也有非常大的影响。在高质量数据集训练的情况下，我们能够观测到非常不一样的Scaling Law。”

猎豹移动董事长兼首席执行官、猎户星空董事长傅盛从另外一个角度给出了自己对Scaling Law的看法，那就是多元化。

在傅盛看来，所有的地方都可以找出差异化的机会，并且Scaling Law是一件非常消耗算力和成本的事情，我们不需要很多家企业都去探索Scaling Law。

“创业创新的底层逻辑就是需要寻找差异化。只有独特才有价值。很多创业者一上来就说自己要做万亿级市场。但真的有几家公司能做到千亿甚至百亿市值呢？哪怕10亿就是很不错的公司了。”

傅盛认为，人工智能创业，一定不要去卷Scaling Law、卷性能，而是要结合应用寻找人工智能落地的机会。

第二个问题，具身智能是否是人工智能的未来？

今天业内的一个很普遍的观点是，人工智能的未来趋势一定是具身智能。一个非常强有力的佐证是，今天人工智能底层的芯片巨头英伟达，在GTC2024大会上发布了人形机器人通用基础模型Project GR00T和新型计算机Jetson Thor。

具身智能是一种先进的机器智能形式，它不仅具备自主决策和行动能力，还能像人类一样感知和理解环境。尽管具身智能的物理形态并不一定是人形机器人，但今天很多具身智能企业都在探索人形机器人，包括英伟达。

在刚刚结束的2024世界人工智能大会展区，人形机器人先锋阵列的“十八金刚”也吸引了不少人围观。

世界人工智能大会展区，图片来源：「甲子光年」拍摄

但是关于人形机器人，傅盛是旗帜鲜明地持反对意见。

傅盛的观点是，今天人们对人形机器人的探索思路是非常值得商榷的。因为从历史维度讲，世界上从未有过任何一次创新，是直接做出来一个全能型的产品向全世界推广，而是从小处出发，逐步迭代试错。

“但你看今天的人形机器人，都是一上来就要造一个能走能跳，还能翻跟头的机器人，期待着这样一个机器人出来，把全世界的问题都解决掉。这个思路本身就是错的。它一定是从轮式开始，一点点迭代。而且它也不需要一定是人形的机器人。人形机器人本质上是人类的自我崇拜。”