文章核心观点 - 颠覆性创新通过使产品更简单、更便宜、更易用，让更多人参与，此观点在AI浪潮中依然适用 [2] - 淘宝将AI深度融入电商场景的每个环节，致力于解决具体用户问题，AI已成为其算法基因 [3] - 技术创新与商业变革双向驱动，形成“技术创造价值—价值反哺技术”的双螺旋演进模式 [12] - 多模态智能是AI时代的关键技术域，能实现跨模态推理，是支撑“所想即所得”终极消费体验的基石 [11][34] - 公司判断，若模型能力保持当前进化速度，狭义AGI很可能在5-10年内到来 [40] AI时代的技术演进与商业驱动 - 当前AI技术迭代迅猛，每年都呈现跳跃式发展，从ChatGPT到Sora 2，技术突破速度震撼 [7] - 回顾互联网发展史，技术升级与产品迭代始终围绕技术发展与商业变革双向驱动的螺旋轨迹演进 [7] - PC互联网时代关键词为“数字基石”，无线互联网时代关键词为“时空折叠”，AI时代关键词为“智能增强”，实现人类与技术的“共生” [10] - 与前两次技术革命不同，AI时代生成式AI带来生产力的代际提升，多模态智能成为核心技术域 [11] 淘宝的AIGX技术体系与多模态布局 - 公司于2024年3月全面升级AIGX技术体系，具备完整的技术链条，覆盖电商经营全部场景 [3] - 从2023年起大力布局AI，自研多模态、搜推广、视频生成等大模型家族，通用能力达国内第一梯队水平 [11] - AIGX技术体系覆盖AIGI（索引）、AIGR（推荐）、AIGB（出价）、AIGA（拍卖）、AIGC（创意）、AIGD（数据）等场景 [3] - 多模态智能是公司最重要的AI技术域，已在AIGX技术体系中深度应用 [13] 生成式推荐系统RecGPT的应用与成效 - 公司于2024年7月发布百亿参数推荐大模型RecGPT，实现生成式推荐技术升级，并接入手机淘宝“猜你喜欢” [14] - RecGPT基于多模态大模型，能结合世界知识生成新内容或个性化推荐序列，突破传统推荐系统的数据局限 [14][16] - 模型能理解用户长达十年的行为信息，全模态认知数以亿计商品，进行推理推荐潜在需求商品 [17] - 搭载RecGPT的推荐信息流实现用户点击量增长超过16%，用户加购次数和停留时长提升5%以上 [21] 多模态生成技术在电商场景的实践 - 自研视频生成模型“淘宝星辰”能基于单张商品平铺图，全自动生成虚拟模特展示图、视频片段及完整带货视频 [23] - 升级版“淘宝星辰・视频生成模型3.0”采用更紧凑的时空压缩VAE，提升语义理解，动作更灵动，画面更原生 [25] - 全模态大模型“TStars-Omni”支持文本、图像、视频、音频等多模态输入输出，能进行深度推理 [27] - 基于TStars-Omni的商品理解功能，可分析用户提问并给出建议，如判断冰箱是否能放入特定厨房 [28] 技术开放与生态建设 - 公司于2024年6月开源强化学习训练框架ROLL，专为高效、可扩展、易用设计，支持高达600B+参数模型的训练 [38][39] - 于2024年10月初开源生成式预估训练框架RecIS，为推荐模型与多模态大模型训练提供统一架构解决方案 [39] - 通过开源内部验证后的技术能力，旨在形成生态扩张动能，促进行业迈向超级智能时代 [39] - AI Agent产品iFlow CLI采用“一个内核，多种应用方式”设计，面向个人用户永久免费开放 [28][30]

人工智能演进机制 - 人工智能演进呈现"点面结合、纵横交替"特征，通过"智能增强"与"人工提质"双轮驱动重塑应用体系和经济活动基本单元 [1] - "智能增强"依托通用大模型实现跨场景技术突破，"人工提质"通过场景大模型推动经济效益转化 [1] - 智能层面增强与应用场景适配相互赋能，重构资源配置方式、组织运行模式与制度治理逻辑 [1][6] 通用大模型发展 - 通用大模型（如ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek）具备跨领域理解、复杂推理和多模态交互能力，成为AI系统化发展的技术支点 [2] - GPT-4在标准化考试中表现跻身前10%，较GPT-3.5实现跨越式提升，展现高阶认知任务处理能力 [2] - 通用大模型存在垂直领域专业性不足的短板，医疗/法律/工业等领域需针对性训练与场景微调 [3] 场景大模型应用 - 场景大模型通过行业语料定制和任务链路优化显著提升专业任务准确性，复旦大学微调模型F1值达94.73%远超GPT-4o的66.82% [5] - 工业领域案例：半导体封装质量提升3%+产能提升4%，制浆造纸行业效率提升10%+成本下降4% [5] - 教育领域案例：教师备课时间从2小时缩短至30分钟，批改时间节省30%+资源成本降低20% [5] 系统化演进路径 - "纵横交替"机制中，"纵"指模型能力增强等智能提升，"横"指行业适配深化等场景扩展，形成双向正循环 [7] - AI应用从单点工具转向端到端系统解决方案，如医疗领域延伸至病历分析/临床路径规划等全流程 [7][10] - 未来AI将在集约性、精准性、时效性、严谨性、系统化五大维度重构经济活动基本单元 [10] 产业协同建议 - 建议政府完善数据要素市场机制，推动跨部门数据共享和公共数据开放 [11] - 企业应加快AI与制造/医疗/交通/能源等关键场景融合，形成技术-产业-市场闭环创新 [11] - 金融机构需探索知识产权质押、数据资产估值等创新工具支持AI早期项目 [12]