2025年香港大学中国商业学院

新年展望论坛 Prof Mark GREEVEN主题分享

我叫马克，我是瑞士国际管理发展学院（International Institute for Management Development，缩写IMD）商学院亚洲区院长和教授，今天非常荣幸、非常开心可以跟大家分享我们IMD研究团队对中国GenAI未来的一些看法，一些核心的战略优势和一些挑战。

中国其实是把GenAI作为一个核心的发展战略，自从2022年GPT、OpenAI上市以来，中国也是非常重视GAI这个新的比较颠覆性的技术。大家有可能会记得2017年国务院提出要发展人工智能的计划，但是2017年到2022年之间的这五年国内没有看到大量可用的大模型应用，直到2022年ChatGPT上市之后，中国的大模型应用开始快速发展，截止目前网信办已经批准了差不多250多个不同的大模型，这些大模型应用不止在理论或者在研究阶段，其实很多是已经在商业化。

目前中国在做大模型应用的都有谁？因为从2022年以来中国的大模型应用发展的非常快。

我觉得可以分为三类，一类是所谓的研究院、研究所，比如清华大学人工智能研究院、北京大学人工智能研究院、上海交通大学人工智能研究院，也包括专门的一些研究院，比如北京AI研究院，当然这只是其中一方面；第二类当然是科技巨头公司，比如BAT（百度、阿里巴巴、腾讯），还有华为等，我觉得华为最近是很值得期待的，他开始布局整个中国很多生态系统。第三类通常称之为6+2，6是属于六小龙（Six little dragons），我们都比较熟悉的Moonshot、智谱、百川智能、MINIMAX、零一万物、Stepfun AI这些公司。这个2是谁？是我们最近看到的DeepSeek和面壁智能Model Best，这两家公司都很有特点。当然除了这些我列的三类企业和机构之外，还有很多其他的公司机构在做大模型应用，其实GenAI的玩家在中国特别多，这也是中国的一个特点。

其实DeepSeek这家公司很有意思，尽管DeepSeek中文名字我不知道，但是DeepSeek公司最近比较热，为什么呢？因为DeepSeek这个公司是2023年才创办的，但是它发展的特别快，我看了他们的一个数据， DeepSeek和其他不管是美国还是中国顶尖企业大模型的Performance其实是差不多，关键是它在一两年之内就可以达到这个效果。所以我觉得这个公司很值得Follow一下，为什么？第一，他们通过创新实现用非常少的资源来更快、更有效的训练数据；第二，中国的企业在GenAI方面，大家不希望做一个跟随者，大家希望做一个创新者，所以在组建一个新团队的时候主要不是看团队成员的经验，而是看能力，说白了就是要去找很多聪明的人才。不管你做什么，都是要聪明的人才。比如DeepSeek现在团队里很多人其实是没什么经验的，但是他们都聪明，所以我觉得他这方面是很值得follow。

以上分析的是大模型的一个层面，但是除了大模型的这个层面，当然我们背后需要的Infrastructure就是芯片，其实中国有很多做芯片的公司，他们的发展也很快，比较有代表性的，一个是华为，一个是我们的Cambricon，从2016年到现在，中国芯片领域在快速发展。

关键是什么呢？中国有很多国产芯片已经在商业化，所以在很多行业已经可以看到华为和Cambricon研发的一些AI的芯片。

我有一个疑问，Nvidia和华为两者能比较吗？有可能还不能完全比较，Nvidia有两个特点，一个是Nvidia的技术当然是非常非常Pioneer；第二个特点是，Nvidia的商业模式是围绕一个东西叫CUDA、QUDA软件系统，是非常重要的。目前华为芯片有了，现在盘古5.0也做的很好；第三是OS，鸿蒙也做了整个体系。所以我觉得华为还是不错的，但是华为跟Nvidia真正的比较，有可能还是有点太早。

接下来我想讲两点最重要的，中国有什么优点、优势吗？有四个。第一，整个GenAI系统生态其实是非常多元化的，说白了集中度不高，有很多很多公司在做，多元化就意味着有很多竞争对手，但是竞争有利于创新；第二，效率最大化，比如我们看到DeepSeek是非常厉害的公司，它不但有成本的创新，其实很多优势可以说是最大化效率，特别是能够在很短的时间内训练出一个大模型；第三，其实目前国外的大模型应用更新速度开始变慢，我觉得这时候是有一个追赶上去的时间差，现在很多国内的公司、企业、团队都可以用这个时间，快速的跟进、跟随。我们在国内当然有很多工程能力，所以我觉得现在刚好有一个时间，有可能可以跟随，然后从跟随到变成创新；第四，国内有很多推动行业的应用，为什么我觉得这是一个优势？原因有两个，一是国内行业用GPT或者GenAI的限制没有国外的多，其实这是一个机会；二是因为竞争非常激烈，很多公司需要找差异化，寻找到差异化就是可商业化的开始。所以因为两个点其实是会变成一个优势。

当然不但是有优势，等一下我会讲将会遇到的三个挑战，我觉得阿里巴巴有一句话很好，是在去年在云栖大会上说的，我们GenAI未来不是在手机上，不是在APP上，是在我们的物理世界上，我觉得这个说的特别对。

挑战是什么呢？第一个挑战当然是中美技术方面的竞争或者分裂，分裂分为两种，一个是出口管制，比如芯片出口的一些限制，还有一个是投资限制，前两周美国拜登政府已经办了一个Policy，美国人不能投资中国AI公司，就是美国籍的人不能投，这是一个大的事情。

第二，刚才也提到了人才，要先留住人才。

第三，是数据的问题，大家都觉得中国有很多数据，这是对的，但是数据有三种问题，一是数据的质量，二是数据在不同行业之间割裂了，三是去用国外的数据库是有限制的，所以这三个挑战是比较核心的。

最后，我们IMD是一所商学院，我们一般是跟高管沟通，我们沟通的高管都是就职于大公司或者世界500强的企业，在沟通当中他们会问我们很多问题，我这边列了四个核心的问题。

第一个问题，比如一个VP，一个Vice president会问这个问题，GenAI非常有意思，但是可以给我带来一个竞争优势吗？第二，这个GenAI对我们行业的发展有什么影响？第三，我作为一个管理者，一个领导，我需要学什么？我要不要学编码，我是不是要变成一个GenAI的expert？第四，我们公司需要什么样的AI能力？这是最核心的几个我们听到的一些高管、大公司的问题。

最后一句话，很多国外的媒体问我，中国会不会变成一个AI superpower？答案是，当然会。我觉得核心的问题不是这个，核心的问题是中国创新的方式会对其他的国家、其他的公司、国外的公司有什么影响？所以我们要理解中国式创新。

谢谢大家。