我們正處于AI時(shí)代的應(yīng)用爆發(fā)前夜。兩年前隨著ChatGPT的發(fā)布，人工智能從遙遠(yuǎn)的技術(shù)概念真正走入了百姓的生活，語(yǔ)言大模型帶來(lái)的直觀交互體驗(yàn)讓人們第一次感受到AI技術(shù)的魅力。AI應(yīng)用當(dāng)然不會(huì)局限于問答模型這一初級(jí)應(yīng)用，短短兩年間我們看到了AI在航空航天、無(wú)人駕駛、醫(yī)療甚至是戰(zhàn)爭(zhēng)領(lǐng)域發(fā)揮出舉足輕重的作用，AI時(shí)代的應(yīng)用爆發(fā)已經(jīng)指日可待。

　　ChatGPT不僅驗(yàn)證了AI商業(yè)模式的可行性，也啟發(fā)了對(duì)數(shù)據(jù)、算法、算力的市場(chǎng)化變革的思考。OpenAI靈魂人物Sam Altman就對(duì)“更大模型、更多數(shù)據(jù)”的模式表達(dá)了悲觀看法，稱這是“大模型時(shí)代的尾聲”。如果說(shuō)GPT（生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器）是AI技術(shù)領(lǐng)域的突破，那AI真正進(jìn)入應(yīng)用爆發(fā)時(shí)代可能還有一步路要走，那就是關(guān)于數(shù)據(jù)、算法、算力的商業(yè)化模式變革。

　　值此通付盾成立十三周年之際，恰逢AI大時(shí)代機(jī)遇之時(shí)，謹(jǐn)對(duì)公司在這一領(lǐng)域的沉淀耕耘做些分享，也淺望下AI大時(shí)代的應(yīng)用商業(yè)藍(lán)圖。

　　價(jià)值共識(shí)——AI大時(shí)代的數(shù)據(jù)范式

　　AI三大核心要素是數(shù)據(jù)、算法和算力，而數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)生產(chǎn)要素。當(dāng)前AI發(fā)展面臨的一大問題是可用高質(zhì)量數(shù)據(jù)枯竭帶來(lái)的數(shù)據(jù)瓶頸。一方面如GPT-4等超大參數(shù)語(yǔ)言大模型已將當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)語(yǔ)料消耗殆盡，另一方面隨著大模型應(yīng)用的深入，大量增量數(shù)據(jù)由大模型產(chǎn)出，質(zhì)量參差不齊。大模型想要進(jìn)一步突破，依賴于新的數(shù)據(jù)范式帶來(lái)的可持續(xù)高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源?！翱沙掷m(xù)”離不開市場(chǎng)化，“高質(zhì)量”需要統(tǒng)一合理的數(shù)據(jù)價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)，這就是數(shù)據(jù)要素化的重要價(jià)值。

　　數(shù)據(jù)是生產(chǎn)要素，是高價(jià)值資產(chǎn)，這已成為行業(yè)共識(shí)，但數(shù)據(jù)要素的確權(quán)、定價(jià)、交易、流通仍然是空中樓閣，缺乏市場(chǎng)化基礎(chǔ)設(shè)施的支持。2023年我們?cè)贕PT應(yīng)用流行之初就提出了對(duì)AI時(shí)代數(shù)據(jù)范式的展望，在今天看依然適用：

　　支撐AI生產(chǎn)力的是去中心化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施：數(shù)據(jù)是新型生產(chǎn)要素，需要新型基礎(chǔ)設(shè)施支撐其價(jià)值確認(rèn)與流通，當(dāng)前基于知識(shí)產(chǎn)權(quán)、數(shù)據(jù)交易所等有限場(chǎng)景的數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用是明日黃花，真正的數(shù)據(jù)價(jià)值來(lái)源于共識(shí)，而不是數(shù)據(jù)所有者自身的包裝或者權(quán)力機(jī)關(guān)的“價(jià)值賦予”。

　　支撐AI商業(yè)化的是DataFi：數(shù)據(jù)資產(chǎn)是一種金融資產(chǎn)，在價(jià)值共識(shí)的基礎(chǔ)上必然會(huì)走向金融化，也必須通過金融化讓數(shù)據(jù)價(jià)值流通起來(lái)，實(shí)現(xiàn)真正的市場(chǎng)化價(jià)值。去中心化的數(shù)據(jù)信托將成為高價(jià)值的AI行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施。

　　支撐AI規(guī)范性的是分布式數(shù)字身份：數(shù)據(jù)交易和金融化的過程中必然涉及監(jiān)管難題，需要新型監(jiān)管科技的支撐。當(dāng)前分布式數(shù)字身份技術(shù)已經(jīng)日趨成熟，在能源、銀行、證券、醫(yī)療等領(lǐng)域均有應(yīng)用。AI時(shí)代的分布式數(shù)字身份應(yīng)用將更加廣泛，范圍將從自然人身份擴(kuò)展到數(shù)據(jù)所有方身份、模型身份甚至數(shù)字人身份。在這里進(jìn)一步擴(kuò)展一下，不僅是數(shù)字身份，AI模型和數(shù)字人還需要“自己”的數(shù)字銀行賬戶。

　　開放智能——AI大時(shí)代的應(yīng)用范式

　　前文我們提到的AI數(shù)據(jù)困境，本質(zhì)來(lái)源于數(shù)據(jù)缺乏開放的流通機(jī)制。死水濁，活水清，數(shù)據(jù)只有流通才有價(jià)值。在一個(gè)理想化的、完全開放的生態(tài)中，數(shù)據(jù)的價(jià)值由共識(shí)產(chǎn)生，可以實(shí)現(xiàn)良幣驅(qū)逐劣幣的正向循環(huán)。

　　開放的核心是信任。作為一家以區(qū)塊鏈技術(shù)見長(zhǎng)的企業(yè)，我們多次提出關(guān)于區(qū)塊鏈作為理想信任系統(tǒng)的討論，AI大時(shí)代的來(lái)臨為我們過去的鋪墊提供了用武之地。AI更加需要可靠開放的信任系統(tǒng)，因?yàn)锳I的基礎(chǔ)運(yùn)作模式就是“大規(guī)模的陌生人合作”。從數(shù)據(jù)的收集、模型的訓(xùn)練、模型的調(diào)用到應(yīng)用的生成，復(fù)雜產(chǎn)業(yè)鏈帶來(lái)的是高昂的信任成本。僅以大語(yǔ)言模型訓(xùn)練為例，模型會(huì)“不加甄別”的吸納公開數(shù)據(jù)，很容易產(chǎn)生“垃圾進(jìn)，垃圾出”的效果，而模型不可避免地成為“垃圾放大器”，使得公開數(shù)據(jù)更加低質(zhì)，形成惡性循環(huán)。去中心化的信任系統(tǒng)有望通過其特有的信任與激勵(lì)機(jī)制解決這一問題，當(dāng)前已有AI與DeFi（去中心化金融）結(jié)合進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注和數(shù)據(jù)預(yù)處理的早期應(yīng)用場(chǎng)景。

　　自始至終我們始終相信“開放智能”是AI新時(shí)代應(yīng)用的必然特征。站在AI大時(shí)代的應(yīng)用爆發(fā)前夕，回顧過往歷程，通付盾做了很多正確的事情。2022年，通付盾提出“云鏈一體化”戰(zhàn)略，通過“鏈上會(huì)”作為分布式數(shù)字身份載體使用數(shù)信云SaaS，通過“數(shù)信云”SaaS在“鏈上會(huì)”內(nèi)構(gòu)建輕應(yīng)用，云鏈一體，云端協(xié)同。2023年，通付盾升級(jí)鏈上會(huì)與數(shù)信云，打造開放平臺(tái)信任系統(tǒng)。2024年，通付盾升級(jí)了積累多年的大數(shù)據(jù)決策智能系統(tǒng)CyberIntelli，整合通付盾云鏈能力，打造了企業(yè)級(jí)AI Agent信任系統(tǒng)。

　　2024再出發(fā)：打造新型信息基礎(chǔ)設(shè)施

　　十三年光陰荏苒，通付盾人不忘初心，砥礪前行，在區(qū)塊鏈與AI領(lǐng)域的多年技術(shù)鋪墊如今正逐漸走向收獲期。如今，通付盾基于決策式大數(shù)據(jù)人工智能和分布式數(shù)字身份兩大核心技術(shù)，打造基于AI Agent的大數(shù)據(jù)決策智能平臺(tái)（CyberIntelli）與分布式數(shù)字身份區(qū)塊鏈+開放平臺(tái)（OpenChain）兩大核心平臺(tái)，我們的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)面向電網(wǎng)/電信/銀行/政府/信息技術(shù)等行業(yè)大客戶提供了包括“時(shí)序流數(shù)智反欺詐”“業(yè)務(wù)與應(yīng)用安全監(jiān)測(cè)平臺(tái)BASM”“基于GPT和大數(shù)據(jù)分析的APP安全合規(guī)”等人工智能定制化解決方案，并為全行業(yè)客戶提供“License+SaaS+PaaS”云鏈一體人工智能信任系統(tǒng)組件。

　　當(dāng)然，通付盾的成就離不開客戶、合作伙伴長(zhǎng)情的支持與陪伴，更離不開每一位通付盾人的開拓創(chuàng)新和艱苦奮斗。在此周年之際，對(duì)每一位支持過、陪伴過通付盾的伙伴，和每一位奮斗過的通付盾人，表示由衷的感謝！（通付盾創(chuàng)始人兼CEO汪德嘉）

　　2024年10月16日

　　廣東深圳

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