导读：

近期，由长江商学院主办，汕头大学协办的“2024长江独角兽峰会”上，钛媒体集团的创始人、董事长兼CEO、长江商学院EMBA项目的校友赵何娟发表了题为《中国AI发展之路：五大误解与现实定位》的主题演讲。以下是钛媒体AGI编辑整理的演讲摘要：

尊敬的校友们，

今天，我将以“中国AI发展之路：五大误解与现实定位”为主题，分享我的见解。

从钛媒体的角度出发，我既是AI领域的研究者与报道者，也是AIGC在内容产业变革中的实践者。在AI领域，从AI 1.0时代至今，钛媒体始终密切关注AI的发展动态。尽管在过去，中国公司在AI领域的表现似乎展现出与美国相抗衡的趋势，但在AI 2.0时代，特别是AIGC时代，我们意外地发现自己似乎陷入了某种滞后状态。

在此次峰会上，我认真聆听了每位嘉宾的分享。其中，有嘉宾提及GPT系列模型的兴起对中国大模型快速发展的启示，但我也在思考，我们是否对此抱有过度乐观的态度。实际上，我们需要冷静地认识到，短期内AI的发展可能不会如预期般迅速，长期来看，我们或许过于急切地期待立即实现商业化收益。

钛媒体跟踪AI领域已有十余年，见证了众多AI创业公司的涌现。然而，当前我们面临着一个相对落后的局面，需要更多地反思如何摆脱“伪AI创业区”的困境。接下来，我将深入探讨这一议题。

AI领域的两大焦点事件：

1. AlphaFold 3的发布：昨晚，钛媒体最早且全面报道了Google DeepMind团队发布的AlphaFold 3模型。自2022年AlphaFold 2增强版发布以来，短短两年，AlphaFold 3的问世标志着生物领域关于蛋白质和生命结构预测模型的重大跃升。这一模型采用了基于Transformer生成式模型和扩散模型的结合，显著提高了对蛋白质与其他分子相互作用的预测精度，较之前的版本提高了100%。

2. GPT-5即将发布：GPT系列模型的每一次更新都引发了行业的震动。GPT-5的发布预计将会带来与GPT-4相似但更为震撼的影响。值得注意的是，GPT-3的开源性使得全球开发者能够在模型基础上进行创新，从而加速了AI领域的快速发展。

AI领域面临的现实挑战：

1. 中美AI差距的认知：常听到有人将中美AI差距简化为1~2年，但实际上这一观点存在误解。赵何娟指出，这种时间差并不准确反映双方在创新能力、底层模型设计和数据能力等方面的差距。真正的差距在于创新引领的代际差异，而非简单的追赶时间。

2. 全球AI专利与人才市场的现实：虽然中国在AI专利申请和相关人才数量上位居前列，但顶级论文数量和顶尖研究人员的比例远低于美国及其他发达国家。这表明，虽然在数量上有一定优势，但在质量上仍存在差距。

3. 算力瓶颈与数据能力：中国AI发展中，算力虽被视为瓶颈之一，但创新能力和数据市场建设同样重要。赵何娟强调，中国在数据整理、归纳和整合方面存在不足，导致数据的有效利用率较低。此外，英文数据的主导地位限制了中国大模型的竞争力。

4. 闭源与开源模型的讨论：在闭源与开源模型的选择上，重要的是考虑模型的适用性而非其形式。对于不同应用场景，开源模型可能更具灵活性和适应性，而闭源模型则在特定领域内可能提供更好的性能。

5. AI在垂直产业的爆发：虽然市场普遍期待AI在垂直产业的爆发，但赵何娟提醒，AI技术的广泛应用需要坚实的基础设施支持。产业应用的成熟度是决定爆发与否的关键因素。

结论与行动方向：

面对AI领域的复杂挑战，赵何娟提出了几点建议：

1. 强化基础创新能力建设：从教育入手，构建AI教育体系和学术交流平台，确保人才培养与技术创新同步发展。
2. 耐心等待产业应用周期：认识到AI在各个产业的变革需要时间，从底层技术革新开始，逐步推动产业转型。
3. 开放姿态迎接全球竞争：在全球AI竞争中保持开放心态，避免自我设限，鼓励创新和合作。

最后，赵何娟强调，中国AI领域的发展需基于扎实的基础研究和创新，不应陷入低水平的竞争，而应聚焦于高质量的AI治理、伦理建设以及持续的技术创新。