通用人工智能(AGI)的核心观点 - 相较于纠结AGI的准确定义和实现时间节点，更应关注人工智能技术持续呈现的指数级进步趋势及其带来的实质性突破 [2] - AGI的定义因人而异且随时间变化，定义之争意义有限 [2] - 技术发展的速度与轨迹才是关键，过去5年的进展速度在未来至少5年很可能持续 [3] AGI的核心能力标准 - 能自主发现新科学或独立进行科学探索 [3] - 成为超级工具，将全球科学发现速度提升数倍(例如翻两番) [3] - 按早期标准如图灵测试，现有模型"早就通过了" [3] 下一代AI模型的突破性进展 - 将实现"上一代模型完全无法企及"的突破 [4] - 具备四大核心能力：超强上下文理解、无缝连接工具系统、卓越推理能力、自主执行复杂任务的鲁棒性 [4] - 应用场景包括芯片设计、疾病攻克等，且"并非遥不可及" [4] AI的理想形态 - 体积小巧但具备超人类推理能力 [5] - 运行速度极快，支持高达一万万亿token的上下文窗口 [5] - 能够访问任何想象得到的工具 [5] 千倍算力时代的应用前景 - 构建强大推理引擎将改变人类能力边界，整合企业/个人全部背景信息 [5] - 算力投入方向：开发更强大模型(元层面)或提升测试阶段模型表现(应用层面) [5] - 采用"幂律法则"针对关键问题大幅提升算力投入 [5] AI与生命科学的融合 - Arnone项目展现AI解析RNA表达机制的潜力 [6] - 精确掌握RNA调控DNA表达机制有望攻克大量疾病 [6] - 千倍算力将对生命科学等基础研究产生深刻影响 [6]

公司动态 - OceanBase发布面向AI的应用产品PowerRAG，提供开箱即用的RAG应用开发能力，是公司面向AI时代的探索之一 [1] - CEO杨冰宣布公司全面进入AI时代，致力于构建Data×AI能力，推动一体化数据库向一体化数据底座的战略演进 [1] - 蚂蚁集团CTO何征宇表示将支持OceanBase在金融、医疗、生活等AI核心场景的突破，实践Data×AI理念和架构创新 [2][10] - 蚂蚁集团将继续支持OceanBase开源开放，逐步将Data×AI能力开放给行业 [2][10] 行业趋势 - AGI时代意味着单个模型或解决方案能够完成多个细分AI任务，预计将涌现指数级增长的长尾应用需求 [5] - 海量数据成就了大模型，但大模型幻觉问题的源头也是数据问题，数据决定大模型能力上限 [1][6] - AI发展遵循"长尾理论"，海量长尾需求聚合时总和将超越任何单一主流市场规模 [4] - 未来所有数据公司都将成为AI公司 [9] 技术挑战 - 数据获取成本显著增加，互联网公开数据资源已接近枯竭，未来企业成功标准是能否高效率产生高质量数据 [7] - 行业数据流通困难，高严谨性行业存在数字化滞后、数据质量要求严苛等问题，导致高质量数据结构性缺失 [8] - 多模态数据处理难度大，未来数据规模将呈指数级增长，包含文本、视觉、触觉等多种形式 [8] - 大模型质量评估困难，需要大量具备人类思维或知识的数据进行评估 [9] 战略布局 - OceanBase过去在蚂蚁集团内部应用自研海量交易数据技术创新，构建全分布式数据库架构及相关技术体系 [9] - 未来OceanBase将实现从算力、基础设施到平台层、应用层、交付形态的全方位布局 [1] - AI竞争已进入深水区，不仅是模型竞争，更是基础设施竞争，基础设施效果将直接决定模型效果 [10]

仅在过去两周，金融科技公司Stripe和Ramp便宣布了融资，估值分别达915亿美元和130亿美元。同 时，AI初创企业Anthropic和Shield AI也分别以615亿美元和53亿美元的估值完成了融资。 此外，风险投资机构正在筹备多项大型投资。OpenAI正与软银讨论以2600亿美元的估值融资400亿美 元，若成功，将成为史上规模最大的融资项目，超过Databricks去年末的100亿美元融资。 图片来源： Unsplash 得益于投资者对人工智能的看好，美国初创企业的融资热潮已攀升至自2021年以来的最高水平，但风 险投资市场正逐步向少数大型私营科技公司倾斜。 根据PitchBook的数据，今年第一季度，美国初创企业已获得超过300亿美元的投资。与此同时，还有 500亿美元的融资正在筹备中，涉及OpenAI、Safe Superintelligence以及国防科技初创公司Anduril等 多项重大交易。 AI热潮促使投资者以2021年市场高峰期以来最快的速度进行投资。当年，科技公司共吸引了3580亿美 元的资本，虽然推动了快速增长，但也带来了不切实际的估值泡沫。 然而，风险投资机构认为，这一轮投资周期 ...