圆桌回顾 | 全球化布局新思路：AI在国际市场的应用与实践

10月23日，由钛动科技主办的“AI向实，智领全球——2024中国企业出海高质量发展创新大会暨钛动科技秋季AI产品发布会”于广州圆满落幕。

现场特别设置了以《全球化布局新思路：AI在国际市场的应用与实践》为主题的圆桌讨论环节，由金沙江联合资本创始合伙人周奇担任主持。与谈嘉宾包括Google Cloud资深AI架构师申绍勇、华为云数字内容负责人左雯、三七互娱技术中心数据VP王传鹏，以及Fotor创始人段江。嘉宾们围绕AI的全球应用实践，以及企业如何借助AI在国际市场中取得突破展开了深入的谈话，分享前沿洞见。

以下为经整理的演讲精华内容。

周奇：大家认为AI能怎样协助在国际市场去获取用户，怎么做到解决用户痛点？可以聊几个案例说明。

段江：AI产品可以作为吸引用户进入平台的一个契机。我们在2022年8月份时就看到了AI的机遇，那时候Chat GPT还没有正式发布，我们发现与图片相关的Middle joureny在短时间内爆火。但是，Middle joureny需要用户去Discord里面使用，流程比较麻烦。所以，我们就想能不能做一个简单的产品形态，让用户只需要登录网站、输入文字就能利用AI生成图片。上架这个功能后，果然吸引来了大量的用户。

周奇：我们看看三七互娱，请传鹏总分享一下您在海外怎么获取用户，解决了怎样的痛点，跟对手相比有什么优势？

王传鹏：我们不仅产品质量过硬，还拥有一支在推广执行和素材创意生产方面能力出众的营销团队。AI 能为我们的营销团队带来诸多助益。营销团队利用AI产生创意来源、做数据洞察分析以及利用AI生产优质素材内容和投放解决方案。总之借助AI 和数字化的手段对营销流程进行了重塑，使更多员工有充裕时间投入到创意相关工作中，从而提升营销团队的效率与质量。

周奇：我们自己也投了一个数字人的公司，数字人讲英语感觉还凑合，但讲其他的语言就很奇怪了，比如广东话，我让几个广东人听，都说这个玩意儿不行。是不是因为在AI技术上存在着这些问题，所以AI在小语种地区的本土化营销效果没有那么好呢？

段江：对，研发团队很多人员都是以英语为主，要做小语种还需要另外组建一个团队。我们还是想先把英语区的做好，把这个能力能够更好地迁移到其他语种。

周奇：后面我们请两位AI+云平台型企业聊聊AI和云的结合。两位既有公有云，也有私有云，云跟AI结合怎么提供更好的产品？从华为云和Google两个角度给我们做分析。

左雯：云和AI是相辅相成或者1+1>2的关系。AI对云是一个非常重要的战略方向，华为云也是公司的AI技术的重要底座供。华为云这边提供的深层算力，解决了很多英伟达存在的问题。在算力的基础上，华为云提供盘古大模型，为各种行业的各种企业省下很多事。我所在部门是偏媒体方面的，基于盘古大模型，我们对数字人、AIGC视频、AIGC 3D的内容进行各种各样生成式的优化。

申绍勇：其实大家对Google都蛮熟悉了。以广告为例，比如你想在YouTube上投放一个广告或者发布视频，想做一下视频分析的话，在Google Cloud上，我们提供了一个多模态的大模型Gemini。这个大模型不仅仅可以分析你的文本，也可以分析图片，它最大的能力可以直接分析音视频。如果是YouTube上的视频，直接给一个视频链接就好，给它一串YouTube上视频的链接，它就能分析里面的文字和风格。

然后你会想知道为什么爆款视频流量这么高，它有什么样的特色呢？大模型Gemini的分析结果就能直接告诉你应该怎样设计这样一款爆款视频。如果是游戏视频，如果想分析一下某个游戏记录是不是作弊了，也可以通过大模型Gemini进行分析。比如说我们经常玩的射击类游戏，多次出现目标刚出现就被玩家瞬间爆头了，这就有极可能是作弊。

周奇：所以AI和云是紧密结合的，你们卖产品的时候，是卖AI送云还是卖云送AI？哪个是最大的卖点？现在来看，因为云似乎变成类似管道业务的了，比如卖多少容量，卖多少速度，AI是不是更有利于卖云的服务？

左雯：AI和云是相互促进的，云的基础设施会跟AI的服务或者AI上面的模型一起驱动。这样会更快地帮助用户在这个基础上优化自己的模型，生成自己的模型，能够适用于各个行业。

周奇：能不能给我们举一个案例？

左雯：我举一个跟钛动科技产品相似的例子。我们有一个客户是做音视频生成的，之前他有一个很大的痛点就是他的算力词很少，缺少很多英伟达的卡。后来跟我们谈了以后，用了我们云的算力词，基于我们的盘古模型去构建了他自己的音视频生成模型。实际上我们提供了硬件和软件的全套服务，还要很多优化的服务，帮助他用了两个多月就把他第一版AIGC视频生成模型搞出来了，现在很多模式都是这么联合运作。

周奇：Google怎么样？Google也给我们举一个案例。

申绍勇：Google这边是这样的，如果你使用开箱即用的API服务，其实是感受不到底下的云基础设施存在的，也不会涉及到所谓的上云。如果你在Google Cloud上面训练模型或者调优模型，可以用到我们上面提到的GPU或者TPU的算力。这个AI和云是结合在一起的，因为GPU/TPU的芯片就是Google Cloud里面的资源。如果是用了一些开源的，比如像Google发布的一些开源框架TensorFlow、JAX，以及其他开源的模型的话，那其实是不需要钱的，你可以把它下载下来在你本地电脑上或者你自己GPU的机器上用。

周奇：大家讲一下对AI这个行业的展望，我们从Google开始。

申绍勇：就我现在的观察和体会来讲，现在的AI和大语言模型的发展速度会越来越快，应用的行业面会越来越广，尤其是机器人这种工业领域都会涉及到。在多模态应用方面，未来模型绝大多数都会是多模态的，声音，视频、图片都是基础的。最后一个就是负责任的AI，未来监管的力度会越来越大。

左雯：不管是元宇宙还是AIGC，实际上有一个从泡沫逐渐到商业落地闭环的过程的。现在我们很多应用，包括今天钛动发布的一键生成视频，以后所有的AIGC，不管是AIGC还是哪个东西、都是沿着这条路要落到实际上面去的。

王传鹏：AI之于游戏行业的展望，我认为近期的话AI Native 的游戏必将出现，即原生AI游戏，它会给玩家带来别样的感受；中远期来看由于整个游戏行业效率的提升，既能带来简单的快乐，也能催生出持久的感动。更长远的是游戏对于AI的推动，通用人工智能AGI的能力也会因为游戏的持续输入得到长足进步。

段江：我觉得在过去的这一两年的时间里，大家可能谈论大模型、多模态的技术多一点。但是在未来，很多投资人会把重心放在更多的AI应用上，我觉得现在我们更应该把AI落地实践，我也希望在AI领域的超级应用能够尽快地出现。所以我经常讲一句话“只有AI的产品不一定成功，但是在未来，成功的产品一定有AI”。