界面新闻记者 | 陈振芳

界面新闻编辑 | 文姝琪

“从长远的角度来看，人类社会发展每次巨大跃迁都是由技术创新带来的
。工业时代的全球GDP年均增速约为1%-2% ，信息时代增速为3%-4%
，人工智能时代，这个数字会是多少？”

11月22日 ，IDEA研究院创院理事长
、美国国家工程院外籍院士沈向洋在2024 IDEA大会上表达了上述观点。他强调
，随着AI的各项能力逼近、甚至超越人类，AI治理已成亟待全球共同面对的议题 。

当天 ，粤港澳大湾区数字经济研究院（下称IDEA研究院）发布DINO-X目标检测视觉大模型
，该模型作为GroundingDINO系列升级之作，在多项能力上得到提升
。

在检测能力上 ，无需用户提示即可检测万物
，无论是常见物体还是罕见的长尾物体（出现频率低但种类繁多的物体）都能精准识别并给出类别。

得益于超1亿高质量样本的大规模数据集多样化训练，DINO-X对未知场景和新物体适应性强 ，泛化能力出色，在实际应用场景中更具灵活性 。

在探讨AI发展脉络时 ，沈向洋提及算力 、算法与数据层面变化
。算力上
，摩尔定律指出每18个月算力需求增长一倍，而当下大模型对算力需求每年增长四倍以上 ，过去十年英伟达市值大幅攀升300倍与算力需求剧增紧密相关
，十年间算力需求增长约100万倍。

算法层面，2017年Transformer架构面世后 ，AI
、深度学习、大模型多沿此路线发展
，OpenAI的O1系列带来算法突破思路，改变过往单纯预训练预测“下一个token ”模式 ，融入类似人思考 、推理的后训练
、后推理过程 。

数据方面
，“缺数据
”已经成为大模型行业内的共识之一
。随着GPT系列发展，数据需求激增。沈向洋透露 ，距离GPT3面世已经过去三年，当时OpenAI用了2T数据
，1万亿Token 。GPT4用了12T数据，训练用了20T数据 ，“事实上
，互联网上洗干净的数据大概是20万亿
。”

沈向洋认为，GPT5预计需200T数据规模 ，合成数据可以给大模型提供更为丰富的训练材料
，还有望催生未来百亿美金级别的创业机遇。

“互联网上已经找不到那么多的数据，未来需要更多高质量的合成数据训练未来的模型 。 ”他举例称 ，1万亿的数据约等于500万本书
，20万张高清照片，抑或500万篇论文。人类历史上的书籍大概是21亿Tokens ，微博有38亿Tokens
，Facebook大概拥有140TTokens的数据
。

当下互联网数据存量告急，社交媒体数据质量欠佳 ，合成数据受重视，且私域数据利用存在安全孤岛问题。对此
，IDEA研究院通过IDEADataMaker用加密方式利用私域数据生成新语料、语境图谱 。