最近的话题似乎总是绕不开AI，前不久GPT-4的测试引爆了一轮话题，百度发布的文心一言也已经在迅速进步迭代。可以说，AI是当前科技领域最火的赛道之一。
尽管不少AI创业者都将中国版OpenAI视作自己的目标，但当前取得成果，或即将公布具体产品的，还是以各大厂为主。
图片来源：视觉中国
腾讯：正研发AI聊天机器人，发布AI智能创作助手
3月30日，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生出席博鳌亚洲论坛，探讨“下一代互联网”。在论坛中，汤道生指出，AI驱动、全真互联、深入产业是下一代互联网的三大趋势。“过去，互联网更多地是人与人、人与服务、人与内容的连接，但是这些本质都是由人驱动的，未来，这些AI也将成为连接的驱动者。”
问及ChatGPT等AI技术带来的影响，汤道生表示，一方面，AI将大大提升我们的工作效率，另一方面，AI对算力集群的诉求，也会加速云计算的发展。“大模型对大算力和高速网络有高需求，同时AI的应用也要求以云为载体，实现即插即用。AI与云融合，对云的增长空间和发展模式都将产生重大影响。”
此外，汤道生表示，腾讯正在研发AI聊天机器人。此前有消息称，腾讯已针对类ChatGPT 对话式产品已成立“混元助手”项目组。 该项目将联合腾讯内部多方团队，构建大参数语言模型，目标是通过性能稳定的强化学习算法训练，完善腾讯智能助手工具，打造“腾讯智能大助手”。对此，腾讯方面作出回应：“相关方向上已有布局，专项研究也在有序推进。 ”
AI相关应用层面，在同日举办的2023新榜大会上，腾讯正式对外发布了全新的AI智能创作助手“腾讯智影”，通过为内容创作者提供一系列的智能创作工具，帮助创作者在内容创作时提质增效。“智影数字人”是腾讯智影最核心的功能，能实现“形象克隆”和“声音克隆”，用户只需要输入文本或音频内容，几分钟内即可生成数字人播报视频。腾讯智影还接入了数字人直播，可以替代真人，不受时间、空间限制，无需搭建任何拍摄场地，使用虚拟背景即可进行播报、访谈、连线、互动等多种操作，实现7*24小时不间断开播。
阿里云：ChatGPT类产品有望今年面世
阿里云的ChatGPT类产品也有望今年面世。潮新闻记者了解到，几百名达摩院和阿里云的工程师被集中到某基地“闭关”研发，上一次出现这种集中力量重点突破的情况，还是在做钉钉时，足见阿里云内部对于这类产品的重视程度。至于推出时间，一位人士表示：“比大家预想的要快很多。”
而之前的资料显示，阿里巴巴达摩院多模态大模型M6参数已从万亿跃迁至10万亿，成为全球最大的AI预训练模型。M6使用512GPU 在10天内即训练出具有可用水平的10万亿模型。
此前，阿里云就与全球健康药物研发中心GHDDI合作开发AI药物研发和大数据平台，正大天晴亦与阿里云在AI制药领域有所合作。据悉，阿里云的医疗AI此前已在基因测序、甲状腺结节识别、肺结节识别、数字化模拟临床实验等领域发挥作用。
3月30日，AIGC浪潮下，腾讯发布AI智能创作助手“腾讯智影” ，据悉该产品可接入数字人直播。而腾讯早年间也在AI制药领域有所布局，并发布了AI驱动药物发现平台“云深智药(iDrug)”。擅长AI模型、大型计算的互联网巨头们除了自身研发大模型及AI制药系统产品外，还通过投资，与相关药企展开合作的方式布局AI制药。除华为与云南白药外，腾讯多次参与投资AI制药公司如晶泰科技；此前复星医药与英矽智能（AI制药公司）宣布达成合作协议。海内外多家互联网企业通过与药企合作的方式入场。
华为：AI帮助研发新药，助力进军医药产业
据华为云官网宣布，华为即将在4月上线盘古系列AI大模型，分别为自然语言处理NLP大模型、图像视觉CV大模型以及科学计算大模型(气象大模型)。其中，盘古NLP大模型是被认为最接近人类中文理解能力的AI大模型。
“华为不会直接推类ChatGPT产品。”华为一位人士表示，华为不会直接下场做AI自然语言类产品。
手握海量数据，又汇聚全球顶尖人才，还是华为最熟悉的通信领域，数据、算力、算法都具备，华为做AI有天然优势。潮新闻记者了解到，利用华为云盘古药物大分子模型，科研人员可以从17亿药物组合中，最终筛选出20种左右的药物分子做靶向药。科研人员进一步进行人工实验验证结果表明，盘古药物分子大模型的成药性预测准确率比传统方式高20%，进而提升研发效率，让先导药的研发周期从数年缩短至一个月，同时降低70%的研发成本。据悉，华为云盘古药物分子大模型，是由华为云联合中国科学院上海药物研究所共同训练而成的大模型，可以实现针对小分子药物全流程的人工智能辅助药物设计。
AI帮助我们研发新药，有助于突破新药研发的“双十亿定律”。在药物研发行业有一个著名的“双十定律”，即10年时间、10亿美元，才可能研发出一款新药。而按照Nature的统计，“双十定律”其实是一种理想业态，现实中一款新药从研发到获批上市，平均需要10到15年的时间，需要耗费约26亿美元，而且临床成功率不到10%。同时还出现了可怕的“反摩尔定律”，即便制药公司在过去几十年中的研发支出不断增加，但10亿美元换来的新药数量每9年就减少一半。
新药研发的长周期、高成本、低成功率，无疑给AI留下了庞大的用武之地：通过机器自主学习数据、挖掘数据，总结归纳专家经验外的药物研发规律，继而优化药物研发流程中的各个环节，不仅可以提升药物研发效率与成功率，还有望降低研发费用和试错成本，驱动行业走出“反摩尔定律”的阴影。
除了研发药物外，华为盘古系列大模型还可以收集和模拟海浪数据，准确预告接下来的天气情况。
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