近期，在Open AI首次开发者大会上，CEO阿尔特曼(Sam Altman)宣布了三件事，一是产品升级、二是降价、而最振奋人心的是第三件事——打造生态：通过构建一个大模型版本的“应用商店”(GPTStore)，用户可以通过自然语言构建定制化GPT，并将其上传到应用商店获得分成收入，企业也可以在应用商店里挑选最适合自己的大语言模型。
可以说，Open AI的GPT是人工智能从AI到AGI的分水岭，也“重新定义了AI的价值”。同样的议题，11月16日，在第二十五届高交会中国高新技术论坛上，鸿博股份(002229.SZ)副总裁、北京英博数科科技有限公司 CEO周韡韡做了《凝芯聚力，全栈起航》的主题演讲，阐述了面对AGI的来临，如何汇聚全球顶级科技，打造生态平台的价值所在！
在周韡韡看来，从AI向AGI发展的过程，是一个量变到质变的效应，需要跨学科的深度融合、行业方向的清晰目标、硬件算力的蓬勃发展和算法模型的不断优化。而英博数科在人工智能赛道的AGI全栈服务主要集中在“大规模实控算力”、“轻资产运营”、“云聚合交付”、“自主生态闭环”四个关键点。和Open AI的目标一样，只有从算力租赁运营到云交付的生态平台打造，才能够让中国在AGI领域保持技术引领地位，并在多个应用领域取得竞争优势，从而推动创新产业发展，带动经济增长，实现科技与经济的双重红利。
与目前的狭义人工智能相比，AGI能够在多个认知领域进行推理和学习，类似于人类的广泛智能，能够在各种不同领域和任务中表现出色。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼(Sam Altman)长期以来一直以实现AGI为目标。
然而实现 AGI 仍然存在许多挑战，如构建世界模型、进行因果推理等。DeepMind的联合创始人Shane Legg表示，计算能力是实现AGI目标所需要的，而“解锁的第一步”将是“现在开始用超出人类一生经验的数据规模来训练模型”。
当前面临的困境是，制约模型训练“算力瓶颈”凸显，尤其是高端算力侧。对此，周韡韡表示，AI的发展受益于计算能力的提升，特别是GPU等专用硬件的出现，它们能够加速深度学习模型的训练过程。然而，目前的算力供应还远未能满足支持AGI几何级持续增长的算力需求水平。
在周韡韡看来，当前的AI系统在模仿学习、推理和解决问题方面取得了进步，但缺乏对复杂现实世界情境的理解和适应能力。AGI的研究涉及到多个学科，包括机器学习、神经科学、心理学、哲学和认知科学等，这种跨学科的合作有助于从不同角度理解和构建AGI。面对需求的高增长预期，当下的现状却是算力紧缺。国内外的算力需求激增，GPU受限于产能扩张，供给严重短缺等问题，给不少投入模型训练的企业造成了巨大的成本负担。
针对这种情况，英博数科的做法是一方面在单一物理空间构建超大型万卡智算中心，与Open AI训练场景同步满足国内头部大模型企业需求，一方面通过博博云实现广域算力集群智算资源的异构融合和高效调度。与此同时，通过与北京能源等资金实力雄厚的合作伙伴海内外共建智算中心模式，优势互补，从而达到可运营和调度算力的迅速扩充，满足极度紧缺的算力需求。
以最近ChatGPT更新来看，完整的语音和多模态识图能力率先在手机端实现，大模型向场景端加速部署是模型应用的重要方向之一。OpenAI官方介绍视频和文档显示，多模态ChatGPT已能够较为全面的覆盖用户的生活和工作场景。未来随着模型多模态能力的迭代完善，AGI将更进一步。
场景应用的加速落地，势必会带来供给侧和开发者对于全栈式平台需求的高增。提供可控的全栈解决方案，实现快速便捷的应用，将是未来平台方提供的核心价值。通过聚焦需求，英博数科第二阶段的定位是以高端算力为基础的AGI全栈服务商的能力，去繁荣AGI生态。
周韡韡表示，英博数科在解决了基础层的算力储备后，真正的挑战在于如何联合好算力生态上下游的战略伙伴，共同打造一个可持续发展的生态，最终形成中国版的App Store(应用商店)+Hugging Face(开源开发者和模型社区)。也是带着这个命题，英博数科基于算力供给、客户模型全周期陪伴式专家调优、数据工程、数据资产化与数据集市的一站式聚合云服务等场景和需求，打造了数据产品、工具服务、模型产品及众多开源产品的动态闭环生态环境，逐步形成供给者、开发者与需求方的闭环。
同时，英博数科即将推出的搏博云会作为发展自主生态的平台工具，夯实助力客户发展进度的数据服务、模型服务、客户产品商业化落地服务以及投融资服务为一体的AGI全栈解决方案，打造自主可控的AI生态链。“
在AI通往AGI的道路之上，企业和个人用户能通过英博数科的生态平台，实现数据分析、图像识别、自然语言处理等各种智能化的应用，激发更多公司在市场上提供与人工智能基础设施相关的解决方案，使得越来越多的企业和个人能够充分享用到人工智能所带来的改变和便利。
