Wie können AI-Anwendungen die "Jahr der Überwindung" im Zeitalter nach DeepSeek meistern? | AI Partner-Konferenz 2025
Am 18. April hat die von 36Kr veranstaltete AI Partner-Konferenz 2025 im Modu Space in Shanghai grandios begonnen. Das Thema dieser Konferenz lautet "Der Super-App ist da", und sie konzentriert sich auf die umwälzenden Veränderungen, die die AI-Anwendungen in allen Branchen bewirken. Die Konferenz gliedert sich in zwei große Kapitel: "Der Super-App ist da" und "Wer wird die nächste Super-Anwendung sein". Sie deckt sieben Themen ab, wie "Im AI-Weltraum aufwachsen" und "Im Jahr 2025 geht es bei der AI um Super-Anwendungen". Es gibt mehr als 10 thematische Vorträge, 3 Roundtable-Diskussionen und die Veröffentlichung von zwei Listen ausgezeichneter AI-Anwendungsunternehmen. Die Konferenz analysiert tiefgehend, wie die AI-Technologie die Geschäftslogik neu strukturiert und die Branchenlandschaft neu formt, und erkundet die unendlichen Möglichkeiten, die die AI-Super-Anwendungen bieten.
Zu Beginn des Jahres 2025 haben die großen Erfolge von DeepSeek und Manus die Vorstellung der AI-Markt eröffnet. Wenn die Fähigkeiten der Modelle eine Generation verbessern, wird es zweifellos im Jahr 2025 erneut einen Ausbruch der AI-Anwendungen geben. Auch das Konzept und der Implementierungspfad der AI-nativen Anwendungen werden eine Überarbeitung erfahren.
An der AI Partner-Konferenz haben gemeinsam an der Roundtable-Diskussion namens "Das Jahr der Überwindung der AI-Anwendungen 2025" teilgenommen, darunter Long Ling, Mitbegründerin von Quwan Technology, Liu Yan, Chefproduktgestalterin von Microsoft, Chen Liping, Mitbegründerin und Senior-Vizepräsidentin von Silicon Intelligence, und Li Sen, Chefexperte und Senior-Vizepräsident der Lösungen von Huice.
Quelle: 36Kr
Im Folgenden finden Sie die Abschrift der Roundtable-Diskussion, bearbeitet von 36Kr:
Deng Yongyi: Hallo zusammen, herzlich willkommen auf der heutigen AI Partner-Konferenz. Ich bin Deng Yongyi, die Moderatorin von 36Kr. Ich bin sehr froh, dass heute Gäste aus verschiedenen Rollen und Branchen zu dieser Roundtable-Diskussion eingeladen sind.
Im Jahr 2025 werden die beiden besten Neuigkeiten auf dem chinesischen AI-Markt zweifellos die beiden erfolgreichen Startups zu Beginn des Jahres sein: DeepSeek und Manus. Es gibt auch einige Fortschritte bei der Embodied Intelligence.
Alle diese Innovationen weisen darauf hin, dass die AI-Anwendungen in diesem Jahr sehr tiefgreifende Veränderungen erfahren werden. Ob es sich um die Fortschritte von DeepSeek bei den Modellen oder um die populären Phänomenanwendungen wie Manus handelt, sie sind alle näher am Alltag der Menschen und tiefer in die Anwendungen integriert. Die Fortschritte sind bahnbrechend. Deshalb möchten wir heute mit den Gästen über "Das Jahr der Überwindung der AI-Anwendungen" diskutieren.
Frage 1: Ich möchte zunächst bitten, dass sich jeder Gast kurz vorstellt und über sein Unternehmen spricht. Wir haben auch einen kleinen Abschnitt eingerichtet, in dem wir möchten, dass Sie einen AI-Moment teilen, der mit Ihnen zusammenhängt. Sie können erzählen, welche Innovationen bei den AI-Anwendungen im vergangenen Jahr besonders erwähnenswert waren oder wann Sie von der AI beeindruckt waren.
Long Ling, Mitbegründerin von Quwan Technology. Quelle: 36Kr
Long Ling: Hallo zusammen, vielen Dank für die Einladung von 36Kr. Ich bin Long Ling von Quwan Technology. Unser Unternehmen wurde 2014 gegründet und konzentriert sich auf das Nischensegment des interaktiven sozialen Netzwerks im Mobilfunk-Internet. Wir betreiben ein Produkt namens TT-Sprache.
Im Zuge der AI-Welle haben wir auch einige technologische Fortschritte und Produktentwicklungen im Bereich der AI-Sprache vorgenommen. Vor kurzem haben wir auch die AI-Spracherstellungspaltform "Quwan Qianyin", die mit unserem selbst entwickelten Modell "MaskGCT" ausgestattet ist, offiziell für externe Tests zugänglich gemacht. Dieses Produkt zielt darauf ab, eine umfassende intelligente Sprachlösung anzubieten, die Funktionen wie Text-zu-Sprache, Videotranslation und Mehrsprachensynthese integriert und sich bemüht, globale Inhalte global zugänglich zu machen.
Die Entwicklung der AI in den letzten Monaten war so schnell, dass mich am meisten nicht die Fortschritte bei den technischen Parametern beeindruckten, sondern dass ich feststellte, dass die AI tatsächlich die Produktionsketten einiger traditioneller Branchen neu strukturiert hat. Nehmen wir beispielsweise das Szenario des Auslandsmarktes für Kurzfilme. Ein führender Plattformanbieter hat nach der Nutzung unseres Produkts die Produktionszeit für Übersetzungsfilme von 30 Tagen auf 3 Tage verkürzt, die Effizienz um das Zehnfache gesteigert und die Kosten um 90 % gesenkt. Dadurch sind wir das erste Produkt in der Branche, das eine industrielle Massenproduktion ermöglicht. Diese Rückmeldungen von unseren Nutzern haben mich sehr überrascht.
Liu Yan: Hallo, ich heiße Liu Yan. Ich lebe normalerweise im Silicon Valley in den USA und bin erst gestern zurückgekommen. Ich bin sehr glücklich, wieder zu Hause zu sein. Vielen Dank für die Einladung von 36Kr.
Ich bin derzeit in Silicon Valley und arbeite bei Microsoft als Chefproduktgestalterin. Ich bin hauptsächlich für Copilot und eine Reihe anderer AI-intelligenter Anwendungen zuständig.
Ich denke, dass die meisten von Ihnen schon von Copilot gehört haben, also werde ich nicht weiter darauf eingehen. Für mich ist eine der Anwendungen, die ich dieses Jahr am liebsten benutze, Notion AI. Ich bin ein großer Fan von Notizen machen und Wissensmanagement. Ich denke, dass die AI bei der Wissenskooperation und -verwaltung eine große Hilfe ist. Notion hat viele Funktionen, die Ihnen helfen, Wissensdatenbanken mit einem Klick zu organisieren, Tipps zu geben und Aufgaben zu erledigen. Dies ist ein Produkt, das mich dieses Jahr sehr überrascht hat und das ich häufig benutze.
Chen Liping: Hallo, ich bin Chen Liping von Silicon Intelligence. Vielen Dank für die Einladung von 36Kr. Silicon Intelligence ist ein Unternehmen, das sich auf die Forschung und Entwicklung von AI-Technologien sowie die Innovation von AI-Anwendungen konzentriert. Es wurde vor 8 Jahren gegründet.
Das größte Erlebnis, das ich dieses Jahr mit der AI gemacht habe, war der Moment der Veröffentlichung von DeepSeek R1. Der Anstoß, den dies ausgelöst hat, wird sicherlich auch von allen hier im Raum gespürt worden sein. Es war nicht weniger beeindruckend als die Veröffentlichung von ChatGPT vor 3 Jahren. Jeder hat das Feld der Künstlichen Intelligenz neu bewertet.
Aus meiner Sicht hat die Entwicklung der KI in drei Punkten einen großen Einfluss auf mich gehabt. Erstens ist ein kostengünstiges und effizientes Produktionsmodell für KI-Modelle entstanden.
Zweitens, wenn wir uns R1 ansehen, stellen wir fest, dass die Antworten, die uns die großen Textmodelle früher gegeben haben, scheinbar richtig waren, aber DeepSeek zeigt den Prozess der "Warum"-Schlussfolgerung. Dies lässt uns auch die ursprüngliche Natur der zukünftigen KI-Schlussfolgerung und die Entstehung der Fähigkeit zur Selbstreflexion erkennen.
Drittens, warum diskutieren wir immer noch über DeepSeek? Es ist eigentlich ein Prozess, in dem Open Source das Closed Source besiegt. Am ersten Tag seiner Veröffentlichung wurde DeepSeek zu einem Projekt mit Sternbewertung in der Open-Source-Community. Nach der Veröffentlichung von DeepSeek hat Silicon Intelligence auch das Basis-Digital-Personen-Modell und das Echtzeit-Interaktionssystem vollständig Open Source gemacht. Innerhalb eines Monats hat es auf GitHub über 10.000 Sterne erreicht.
Das von uns veröffentlichte HeyGem Digital-Personen-Modell ist jetzt das DeepSeek im Bereich der Digital-Personen. Wir hoffen auch, dass durch die Veröffentlichung dieser grundlegenden großen Modelle die Ökosystem noch florieren wird und zukünftige Anwendungen auf diesen grundlegenden großen Modellen und Technologien aufbauen können, um die Weiterentwicklung voranzutreiben.
Chen Liping: Hallo, ich bin Chen Liping von Silicon Intelligence. Vielen Dank für die Einladung von 36Kr. Silicon Intelligence ist ein Unternehmen, das sich auf die Forschung und Entwicklung von AI-Technologien sowie die Innovation von AI-Anwendungen konzentriert. Es wurde vor 8 Jahren gegründet.
Das größte Erlebnis, das ich dieses Jahr mit der AI gemacht habe, war der Moment der Veröffentlichung von DeepSeek R1. Der Anstoß, den dies ausgelöst hat, wird sicherlich auch von allen hier im Raum gespürt worden sein. Es war nicht weniger beeindruckend als die Veröffentlichung von ChatGPT vor 3 Jahren. Jeder hat das Feld der Künstlichen Intelligenz neu bewertet.
Aus meiner Sicht hat die Entwicklung der KI in drei Punkten einen großen Einfluss auf mich gehabt. Erstens ist ein kostengünstiges und effizientes Produktionsmodell für KI-Modelle entstanden.
Zweitens, wenn wir uns R1 ansehen, stellen wir fest, dass die Antworten, die uns die großen Textmodelle früher gegeben haben, scheinbar richtig waren, aber DeepSeek zeigt den Prozess der "Warum"-Schlussfolgerung. Dies lässt uns auch die ursprüngliche Natur der zukünftigen KI-Schlussfolgerung und die Entstehung der Fähigkeit zur Selbstreflexion erkennen.
Drittens, warum diskutieren wir immer noch über DeepSeek? Es ist eigentlich ein Prozess, in dem Open Source das Closed Source besiegt. Am ersten Tag seiner Veröffentlichung wurde DeepSeek zu einem Projekt mit Sternbewertung in der Open-Source-Community. Nach der Veröffentlichung von DeepSeek hat Silicon Intelligence auch das Basis-Digital-Personen-Modell und das Echtzeit-Interaktionssystem vollständig Open Source gemacht. Innerhalb eines Monats hat es auf GitHub über 10.000 Sterne erreicht.
Das von uns veröffentlichte HeyGem Digital-Personen-Modell ist jetzt das DeepSeek im Bereich der Digital-Personen. Wir hoffen auch, dass durch die Veröffentlichung dieser grundlegenden großen Modelle die Ökosystem noch florieren wird und zukünftige Anwendungen auf diesen grundlegenden großen Modellen und Technologien aufbauen können, um die Weiterentwicklung voranzutreiben.
Li Sen: Es ist mir eine Ehre, hier mit Ihnen zusammen zu diskutieren. Ich bin Li Sen von Huice Wangdiantong. Huice Wangdiantong ist ein SaaS-Anbieter für E-Commerce-ERP-Systeme. Täglich verarbeiten wir über 100 Millionen E-Commerce-Bestellungen auf unserer Plattform. Das bedeutet, dass ungefähr ein Drittel aller chinesischen E-Commerce-Bestellungen über unsere Plattform abgewickelt werden.
Ich möchte Ihnen einige Beispiele zeigen, wie unsere Kunden in der E-Commerce-Branche großartig mit großen Modellen umgehen und Dinge tun, die ich für sehr beeindruckend halte.
Erstens möchte ich Ihnen von einem Kunden in der Cross-Border-E-Commerce erzählen. Es sind einige junge Männer in den 90ern, die einen anderen Ansatz in der Cross-Border-E-Commerce haben. In den USA und Kanada schneit es oft. Sie nutzen AI-Tools, um Wetterdaten aus verschiedenen Regionen zu sammeln. Beispielsweise als es in Utah stark geschneit hat, haben sie sofort die Preise für Schneeschaufeln, Schneesportausrüstung und Handschuhe um 30 % erhöht, und der Umsatz hat sich um 300 % erhöht. Sie haben mit AI-Tools Geld verdient, indem sie diesen Informationsvorsprung genutzt haben.
Zweitens haben viele unserer chinesischen Kunden in der Livestream-Commerce die Fähigkeiten von multimodalen großen Modellen genutzt. Sie analysieren das Bild des Livestreamers, die Tonlage des Livestreamers sowie die Stimmung der Verbraucher und die Bestellmenge in den Kommentaren, um die Texte für den Livestream zu optimieren. Dies habe ich persönlich gesehen.
Es gibt sogar einige Kunden in der Supply Chain, deren Nutzung der AI mich so beeindruckt hat, dass ich nicht darüber nachdenken konnte. Ein Kunde sagte, er könne die Falten an der Verpackung von Waren in einem Lager mit einer Kamera erfassen, um die Umlaufgeschwindigkeit dieser Waren im Lager zu bestimmen. Es gibt heute alle möglichen Methoden, wie große Modelle die Geschäftsprozesse in verschiedenen Branchen verarbeiten können. Dies hat mich sehr beeindruckt und überrascht.
Deng Yongyi: Wurden in diesen Szenarien nur DeepSeek-Modelle verwendet, oder auch andere Modelle?
Li Sen: Es wurden auch frühere OCR (Optical Character Recognition)-Modelle verwendet. Nach der Veröffentlichung von DeepSeek haben einige grundlegende E-Commerce-Unternehmen es integriert, um Analysen durchzuführen. Es gibt auch Modelle auf der Grundlage von MCP, die für komplexere Aufgaben wie das Agent-Kontextmanagement verwendet werden. Wir haben all diese Fälle gesehen.
Wie versteht man "AI + Anwendung" und "AI-nativ"?
Deng Yongyi: Das Thema heute ist "Das Jahr der Überwindung der AI-Anwendungen". Wenn die Modelle eine Generation weiterentwickelt werden, müssen wir auch die AI-nativen Anwendungen mit neuen Augen betrachten. Deshalb möchte ich zunächst bitten, dass die Gäste ihre Meinung zu diesem Konzept teilen. Früher sprachen wir eher von "AI + Anwendung", aber seit der Entwicklung der großen Modelle spricht man von "AI-nativ". Da die Gäste aus verschiedenen Branchen kommen, haben sie sicherlich unterschiedliche Ansichten. Ich möchte, dass Sie von Ihrem eigenen Standpunkt aus darüber sprechen.
Li Sen: Ich möchte kurz meine Erfahrungen teilen. Ich denke, dass es im vergangenen Jahr eher um "AI + Anwendung" ging, wie wenn ich eine zusätzliche Funktion hinzufüge. Nehmen wir ein anderes Beispiel: Wenn es kalt ist, ziehe ich mir eine Weste an. Eine native Anwendung, ausgehend von unserem E-Commerce-ERP-Geschäft, geht von der Kern-AI-Technologie aus, wie Vektordatenbanken und Datenstrom-Pipelines. Es werden von Grund auf spezifische Algorithmen, Strategien und Regeln in vertikalen Bereichen integriert. Im Vergleich zum Anziehen einer Weste ist es wie wenn ich mich trainiere, um meine Widerstandsfähigkeit und Kältebeständigkeit zu verbessern. Das ist der wesentliche Unterschied.
Chen Liping: Da wir uns auch auf die technische Grundlage konzentrieren, verstehen wir "AI-native Anwendungen" insofern, dass die AI allein keine Anwendungen entwickeln kann. Sie muss immer mit der Branche kombiniert werden. Alle "AI + Anwendungen" entwickeln sich auf der Grundlage der Branche.
Was entwickelt sich auf der Grundlage der Branche? Wie gerade erwähnt, ist "AI +" eine Methode. Wir glauben auch, dass die "AI +"-Methode eher eine Art AI-Unterstützung ist. Die ursprüngliche Systemarchitektur bleibt unverändert, während die Anwendungslogik verbessert wird. Durch die AI-Unterstützung werden einige Anwendungsfunktionen hinzugefügt, um die Nutzung bequemer zu machen, die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken.
AI-nativ dagegen geht von der untersten Architektur aus, ausgehend von den Branchenanforderungen. Die Architektur wird von Grund auf neu strukturi