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    短訊!超30個國產(chǎn)大模型混戰(zhàn):華為百度阿里騰訊,誰能成為“中國的OpenAI”?

    出品 | 搜狐科技


    【資料圖】

    作者 | 梁昌均

    編輯 | 楊錦

    在高調(diào)呼吁暫停開發(fā)高級別人工智能后,近日,馬斯克被爆出斥資數(shù)千萬美元購買上萬張GPU訓(xùn)練算力,并成立對標(biāo)OpenAI的X.AI公司以開發(fā)大模型。

    ChatGPT引爆的AI大模型,正在成為全球科技巨頭競相追逐的新戰(zhàn)場。

    國外有微軟、谷歌、亞馬遜,國內(nèi)更是遍地開花。“大模型發(fā)布月”名不虛傳,剛剛過去的一周基本以“天”為計不斷更新。繼百度之后,華為、阿里、騰訊、360、商湯、知乎、毫末智行、昆侖萬維等紛紛公布大模型進展,可能成為中國AI發(fā)展史上最“內(nèi)卷”的一周。

    同時,創(chuàng)業(yè)市場依然不斷有大佬進入,搜狗創(chuàng)始人王小川,美團聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文和元老級高管陳亮紛紛投身AI大模型。王小川和百度李彥宏陣營圍繞技術(shù)差距等問題打起口水戰(zhàn),為AI大模型添了一把火。

    國內(nèi)諸神混戰(zhàn),熱鬧非凡,熱度甚至完全超過美國。但狂飆之下,形形色色的入局者也需想清楚這背后的挑戰(zhàn)——除數(shù)據(jù)、算力和算法外,更關(guān)鍵的是如何跑通技術(shù)和商業(yè)的閉環(huán)。

    大模型混戰(zhàn),大佬隔空互懟

    剛剛過去的四月第二周,國內(nèi)AI大模型浪潮迎來巔峰。先是華為公布了盤古大模型的進展,360宣布將基于360GPT大模型開發(fā)的360智腦落地搜索場景。

    隨后商湯公布日日新大模型,開啟內(nèi)測的阿里通義千問正式亮相,毫末智行發(fā)布全球首個自動駕駛大模型DriveGPT雪湖·海若,再到騰訊推出性能提升3倍的新一代高性能計算集群,知乎推出中文大模型知海圖AI,讓人目不暇接。

    AI創(chuàng)業(yè)圈也不斷有大佬進入,美團前高級副總裁、最高決策機構(gòu)S-team成員陳亮近日已入局大模型創(chuàng)業(yè),這是繼王慧文之后第二位投身大模型創(chuàng)業(yè)的美團元老。

    此前被寄予厚望的王小川也正式官宣,和前搜狗COO茹立云聯(lián)合創(chuàng)立百川智能,并放話年底做出中國最好的大模型,還因和李彥宏陣營的隔空互懟引發(fā)圈內(nèi)關(guān)注。

    接下來,預(yù)計還會有更多的大模型發(fā)布。京東稱將在今年發(fā)布千億級參數(shù)的言犀大模型,昆侖萬維的天工3.5在今日開啟內(nèi)測,科大訊飛將在5月發(fā)布大模型產(chǎn)品。

    字節(jié)跳動、網(wǎng)易等國內(nèi)有頭有臉的公司都在研發(fā)大模型。雷軍也表示,對大模型會全力以赴,堅決擁抱,并稱正在研發(fā)一些有趣的技術(shù)和產(chǎn)品。

    據(jù)民生證券不完全統(tǒng)計,目前國內(nèi)已發(fā)布超過30個大模型。此前宣布大模型創(chuàng)業(yè)的出門問問創(chuàng)始人、CEO李志飛則預(yù)計,中國未來1-2年會看到50家以上公司做大模型。

    國內(nèi)目前布局AI大模型的企業(yè)和機構(gòu) 資料來源:民生證券

    這場混戰(zhàn)也引發(fā)了很多爭論,王小川就不認同李彥宏稱文心一言與OpenAI僅相差兩個月的言論。關(guān)于國內(nèi)與OpenAI的差距,目前并沒有統(tǒng)一的對比標(biāo)準(zhǔn)。最“自信”的李彥宏認為僅差兩個月,周鴻祎、王小川等認為相差2到3年,也有“中間派”認為差距是1到2年。

    此外,關(guān)于巨頭和創(chuàng)業(yè)公司在大模型時代的機會,各方立場也不同。不少觀點認為,大模型是燒錢窟窿,只有巨頭能玩得起,創(chuàng)業(yè)公司機會不大。李彥宏就表示,中國創(chuàng)業(yè)公司基本不會出現(xiàn)下一個OpenAI,重新做一個ChatGPT沒有多大意義,也沒有必要重復(fù)去造輪子。

    李志飛曾在國內(nèi)率先聲稱要做“中國的OpenAI”,但經(jīng)過一個月后逐漸變得冷靜,認為國內(nèi)大概率不會出現(xiàn)OpenAI,而通用大模型不一定適合所有人,包括大佬們。

    今年以來入局AI大模型創(chuàng)業(yè)的大佬

    但也有很多觀點認為,創(chuàng)業(yè)公司在技術(shù)和商業(yè)層面也有很大機會。王小川認為,大廠更注重業(yè)務(wù)目標(biāo),自身慣性使其很難做0到1的創(chuàng)新,創(chuàng)業(yè)公司更適合去做通用人工智能,這與李彥宏的立場截然不同。

    如此種種,孰是孰非,難有定論。而類似的爭議也將延續(xù),如近日因馬斯克等人呼吁暫停研發(fā)更高級別人工智能引發(fā)的AI監(jiān)管問題,全球也并沒有形成一致的共識。

    不得不的警惕是,在人潮洶涌之際,需要防止大模型出現(xiàn)類似元宇宙的短命現(xiàn)象。當(dāng)年元宇宙的火爆程度并不比大模型弱,但最終潮水褪去,微軟、Meta等大廠灰頭灰臉進行收縮,元宇宙終究是觸不到的海市蜃樓。

    從目前來看,國內(nèi)在大模型上還是有些浮躁,不少企業(yè)在技術(shù)或產(chǎn)品沒有打磨好之前便匆忙推向市場,借助概念蹭熱點的公司更是不在少數(shù)。國內(nèi)要想趕超OpenAI,做好大模型,可能還需要的是冷靜,以及長期深耕的準(zhǔn)備。

    從大煉模型到煉大模型

    國內(nèi)開啟對大模型的研發(fā),時間并不算太晚。就在OpenAI推出GPT-2并接受微軟10億美元投資的一個月后,即2019年3月,百度就發(fā)布了上億規(guī)模參數(shù)的ERNIE1.0(文心大模型),這是中國第一個正式開放的預(yù)訓(xùn)練大模型。

    目前,百度的文心大模型已迭代到ERNIE3.0版本,參數(shù)規(guī)模超越GPT-3達到2600億,是全球首個知識增強的千億AI大模型,文心一言、文心一格等即是基于ERNIE3.0打造。

    但百度搶下國內(nèi)首發(fā)并未帶來大模型的升溫,而是直到兩年后才受到更多關(guān)注。2021年3月,科研機構(gòu)智源研究院推出悟道1.0大模型,三個月后迭代至悟道2.0,參數(shù)規(guī)模高達1.75萬億,是GPT-3的10倍,刷新之前谷歌創(chuàng)下的1.6萬億參數(shù)紀錄,是彼時中國首個和全球最大的萬億級模型。

    國產(chǎn)大模型逐漸成為巨頭的游戲,人工智能從大煉模型邁向煉大模型時代。華為在2021年推出盤古大模型,騰訊和阿里也先后推出混元大模型和通義大模型,其中阿里的多模態(tài)大模型M6的參數(shù)在不到兩年內(nèi)從3億暴增到10萬億,目前仍是全球最大預(yù)訓(xùn)練模型。

    從百度、華為、阿里、騰訊等巨頭的布局來看,其更注重打造通用的基礎(chǔ)大模型,因此規(guī)模也往往更大。不過,巨頭的玩法并不適合所有公司。

    一般來說,模型越大,對算力要求越高,成本也就越高。據(jù)浙江大學(xué)人工智能研究所所長吳飛介紹,ChatGPT的訓(xùn)練門檻是1萬張英偉達V100芯片,約人民幣10億元,模型訓(xùn)練算力開銷是每秒運算一千萬億次,需運行3640天。

    而從創(chuàng)業(yè)公司來看,李志飛認為5000萬美元是基本門檻,王慧文和王小川首輪融資都是這個規(guī)模。因此,并不是所有的企業(yè)都有能力,或者說有必要去做通用模型,專注于垂直領(lǐng)域依然有很大的機會。

    目前,也有不少公司專注打造面向具體行業(yè)和場景的垂直大模型,如毫末智行面向自動駕駛領(lǐng)域的DriveGPT雪湖·海若,創(chuàng)新奇智推出的工業(yè)大模型產(chǎn)品奇智孔明,云從科技也計劃募資超36億元研發(fā)行業(yè)大模型。

    達觀數(shù)據(jù)董事長兼CEO陳運文認為,與通用大模型相比,垂直大模型參數(shù)少,訓(xùn)練成本和使用成本將更具有競爭力。目前,該公司也正在研發(fā)名為“曹植”的垂直領(lǐng)域模型。

    值得注意的是,巨頭在打造通用模型外,也面向不同技術(shù)領(lǐng)域進行布局。百度以文心大模型為底座,面向自然語言理解、計算機視覺、多模態(tài)、生物計算等領(lǐng)域都推出大模型,華為、騰訊和阿里也是類似。百度則更快人一步,目前已在能源、金融、制造、教育等領(lǐng)域推出36個行業(yè)大模型。

    百度副總裁吳甜曾對搜狐科技解釋稱,通用模型對行業(yè)特有的數(shù)據(jù)和知識的把握能力依然有不足之處,因此有必要打造行業(yè)大模型。她認為,這是通用模型未來能夠廣泛應(yīng)用最有效的方式。如今這也得到更多認可,華為也不斷推出面向具體行業(yè)的大模型,阿里也將在今天發(fā)布行業(yè)大模型。

    對于大模型的發(fā)展,過去都在追求規(guī)模,短短兩三年參數(shù)就從億級別達到10萬億級別。但越來越多的觀點認為,大模型并不是越大越好,或者說在參數(shù)繼續(xù)增加的同時要更加關(guān)注如何提升模型的能力。

    OpenAI首席執(zhí)行官山姆·奧特曼近日就提到,OpenAI正接近語言大模型規(guī)模的極限,規(guī)模不再是衡量模型質(zhì)量的重要指標(biāo),而規(guī)模越大并不一定意味著模型越好,未來需要有更多方式來提升模型的能力和效用。

    他認為,未來模型參數(shù)應(yīng)該向更小的方向發(fā)展,或者以多個小模型協(xié)作的方式工作。實際上,大小模型協(xié)同也越發(fā)成為國內(nèi)產(chǎn)業(yè)界共識,達摩院曾就將此視為未來趨勢之一。吳甜也表示,大模型在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上非常重要,但不是唯一方向,大小模型并非互斥,而是相互協(xié)同。

    C端啞聲,普遍押注B端應(yīng)用

    選擇做大模型僅僅是第一步,更為關(guān)鍵的是如何打通技術(shù)和商業(yè)的閉環(huán)。正如李志飛所說,做出通用人工智能又能怎么樣,更重要的還需要make AGI accessible。

    過去人工智能的商業(yè)模式主要是針對特定任務(wù)、場景開發(fā)專用小模型,難以標(biāo)準(zhǔn)化,導(dǎo)致成本高企,這也是為何幾乎所有AI公司難以盈利的根本所在。通用模型則可以將下游碎片化任務(wù)和場景一網(wǎng)打盡,推動人工智能從作坊式完成工業(yè)級的標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)和商業(yè)應(yīng)用。

    目前,OpenAI的GPT模型在商業(yè)化方面走在前列。C端實現(xiàn)會員收費,上億用戶將為其提供一定的變現(xiàn)潛力;B端通過API和插件方式服務(wù)客戶,同時還借助微軟實現(xiàn)在搜索、辦公等領(lǐng)域落地,并通過云對外提供更為泛化的能力,這也成為國內(nèi)模仿的打法。

    不過,國內(nèi)基于大模型C端產(chǎn)品或面臨更為嚴格的限制和監(jiān)管。百度文心一言和阿里的通義千問仍在內(nèi)測階段,國內(nèi)目前還沒有一款C端產(chǎn)品如ChatGPT般向公眾開放。

    生成式人工智能在監(jiān)管上也正在受到更多關(guān)注。近日我國發(fā)布了《生成式人工智能服務(wù)管理辦法(征求意見稿)》,明確要求不得出現(xiàn)歧視,生成內(nèi)容應(yīng)當(dāng)真實準(zhǔn)確、防止生成虛假信息等,如果出現(xiàn),除內(nèi)容過濾外,還要通過模型優(yōu)化等進行優(yōu)化。作為生成式人工智能的固有缺陷,這在從技術(shù)上難以保證和徹底解決。

    可以預(yù)見,在未來一段時間內(nèi),基于大模型的C端產(chǎn)品或難以突破,這也在很大程度上使得國內(nèi)大廠普遍都在押注B端落地。

    從頭部大廠布局來看,其推出的大模型不僅是自身業(yè)務(wù)的支撐,如百度將文心一言落地在自家搜索、小度和智能駕駛等業(yè)務(wù)上,阿里所有業(yè)務(wù)也都將接入通義千問;更為重要的是,這些企業(yè)還將大模型的能力對外輸出,助推行業(yè)數(shù)字化和智能化的進一步升級。

    業(yè)界也已逐漸達成共識,比爾·蓋茨、阿里CEO張勇等人都認為,所有行業(yè)或產(chǎn)品都會被AI大模型重塑,從而帶來新一輪的升級。

    目前,大廠都在計劃通過云的方式對外輸出大模型的能力,云計算成為AI大模型落地的最佳方式,模型即服務(wù)(MaaS)越發(fā)受到關(guān)注,而這也將帶來大模型成本的降低。據(jù)阿里云透露,未來在云上訓(xùn)練一個模型的成本將有可能降低到現(xiàn)在的十分之一,甚至是百分之一。

    這使得企業(yè)不需要再從“零”起步去訓(xùn)練出一個“好用”的大模型,而是可以直接調(diào)用大廠的通用大模型,再結(jié)合自身的行業(yè)知識積累和應(yīng)用場景,就能以較低成本“一鍵”生成適合自己的專屬大模型。

    不過,關(guān)于C端和B端誰更有前景,目前并無定論。普遍的觀點認為,B端將是大模型應(yīng)用富礦。但在王小川看來,C端服務(wù)才是未來更大的機會。

    以大模型為代表的AI 2.0狂潮時代,將是一場持久戰(zhàn)。打口水戰(zhàn)沒有意義,只有打通技術(shù)和商業(yè)的閉環(huán),最后才有可能在混戰(zhàn)中取勝。

    責(zé)任編輯:Rex_18

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