有算力就有超越 Sora 的可能。 70%的代码问题，现在单纯靠基座模型解决不了。 基于垂直场景的大模型应用创新，只有两年的窗口期。 ROI 是衡量 AIGC 应用价值的第一标准。 AI 给了每个人一次突破自己的机会。

　　在中国 AIGC 产业峰会的现场，20 位大咖展开激辩。从软件应用、智能终端乃至具身智能等，AIGC 正在全面席卷，「你好，新应用！」成为本届 AIGC 峰会主题。

　　来自 AIGC 底层基础设施、模型层、应用层的企业玩家，以及来自市场学术界的洞察者，畅谈大模型落地元年这个万亿市场的的机遇与挑战。

　　现场乌泱泱一片，500 人的会场可以说是座无虚席（其实站也要没有席了）。

　　线上也有数百万网友围观并积极讨论，以及数十家行业知名媒体参与了大会的直播跟报道，全网总曝光量超千万。

　　为了让更多读者更全面、系统地了解本次 AIGC 峰会的内容，深入感知这股时代浪潮的发展，量子位联合各大模型做了万字梳理，希望能为大家提供一份有价值的行业参考。

　　本次梳理主要围绕五个方面展开，分别是 AIGC 的模型层、应用层、基础设施层的参与者，以及行业洞察者的观点，最后是圆桌讨论的精彩观点。

　　微软大中华区 Azure 云事业部总经理李冕分享了微软 Copilot 与 Azure AI 平台如何助力企业级应用的全球落地。

　　李冕认为，过去 12 个月 AI 经历了数次迭代，现在 AI 应用已进入到一个新的阶段。企业如何打造自己的应用？怎么实现 AI 带来的真正价值？可以从四个方面来考虑应用落地：提升员工生产力，重塑与用户的互动关系，重塑企业内部流，加强产品和服务。

　　AI 模型层面，李冕展开介绍了 Azure 平台支持的三类模型，分别是 OpenAI 系列模型、第三方开源模型和企业自研模型（BYOM）。同时，也讲述了小模型（SLM）在特定场景下的应用前景。

　　考虑到企业级应用需求，李冕还表示微软不仅在最上面的模型层为企业提供支持，还提供下面的调度层、硬件层、云数据中心等的一系列配套服务。

　　「客户的数据就是客户的数据，客户的数据不会被用来训练其它模型，所有客户数据均有企业级防护，受到全面的企业合规和安全控制的保护。」

　　昆仑万维方汉：天工 SkyMusic 音乐大模型将大大降低音乐创作的门槛和成本

　　昆仑万维董事长兼 CEO方汉分享了「天工多模态大模型的演进落地」。大会当天，昆仑万维发布了「天工 3.0」，这是中国音乐 AIGC 领域首个实现 SOTA 水平的模型。同时，他还宣布「天工 3.0」基座大模型与「天工 SkyMusic」音乐大模型正式开启公测。

　　通过专项的 Agent 训练，目前大模型可以做到「能搜能写能读能聊能说能画能听能唱」，应对多种复杂的内容创作需求。例如，它可以准确识别「成都迪士尼」是个梗，并给出游玩攻略；可以自动总结文献，生成大纲、PPT 和脑图；还可以通过非代码方式生成智能体。

　　方汉特别介绍了「天工 SkyMusic」音乐大模型，得益于 2000 万首音乐的训练数据和独特的模型架构，「天工 SkyMusic」在人声识别度、音质等方面已经超越 Sora。「天工 SkyMusic」支持根据音源和歌手特点生成音乐，并支持多种方言合成，大大降低了音乐创作的门槛和成本——

　　最后，方汉分享了昆仑万维的愿景：「实现通用人工智能，让每个人更好地塑造和表达自我。」他认为，大模型的演进终将实现 AGI，而 AIGC 能力普及则有助于打破强势文化的垄断，实现文化平权。作为一家全球化互联网企业，昆仑万维希望用 AI 技术为全球用户赋能。

　　阿里通义千问开源负责人林俊旸，在现场分享了阿里通义千问大模型为「走向通用大模型」做出的努力。

　　林俊旸表示，自开源以来，通义千问 Qwen（为了更方便英文发音，对「千问」的音译）系列模型受到了国内外开发者的广泛关注。

　　从去年 8 月开始，通义千问 Qwen 系列模型陆续开源上新。从 7B、14B 参数规模大小开始，直到开源了 72B 参数版本；最新动作，阿里通义千问家族还有一名「小成员」，是 14B 参数的 MoE 模型。而开发者社区的迫切需求，促使阿里快速开源了 32B 模型——这个模型的表现与 72B 参数模型表现接近，并且在某些方面相比，比 MoE 模型还具有优势。

　　首先，通义千问的代码已经官方融入了抱抱脸的代码库，开发者可以更方便地使用通义千问的模型。

　　其。