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(jì)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(jìn)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(jìn)入，搜狗創(chuàng)始人王小川，美團(tuán)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(jìn)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(jì)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(jìn)入，美團(tuán)前高級副總裁、最高決策機(jī)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(tuán)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(jì)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(jiān)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(jì)，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(jì)，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(jī)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(rèn)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(rèn)為僅差兩個月，周鴻祎、王小川等認(rèn)為相差2到3年，也有“中間派”認(rèn)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(jī)會，各方立場也不同。不少觀點(diǎn)認(rèn)為，大模型是燒錢窟窿，只有巨頭能玩得起，創(chuàng)業(yè)公司機(jī)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(rèn)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(diǎn)認(rèn)為，創(chuàng)業(yè)公司在技術(shù)和商業(yè)層面也有很大機(jī)會。王小川認(rèn)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(jìn)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(diǎn)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(dá)到2600億，是全球首個知識增強(qiáng)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(jī)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(dá)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(jì)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(dá)V100芯片，約人民幣10億元，模型訓(xùn)練算力開銷是每秒運(yùn)算一千萬億次，需運(yùn)行3640天。
而從創(chuàng)業(yè)公司來看，李志飛認(rèn)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(jī)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(jì)劃募資超36億元研發(fā)行業(yè)大模型。
達(dá)觀數(shù)據(jù)董事長兼CEO陳運(yùn)文認(rèn)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(jìn)行布局。百度以文心大模型為底座，面向自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、多模態(tài)、生物計(jì)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(rèn)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(rèn)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(dá)到10萬億級別。但越來越多的觀點(diǎn)認(rèn)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(rèn)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(shí)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(dá)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(shí)現(xiàn)會員收費(fèi)，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(shí)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(yán)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(shí)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(jìn)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(jìn)一步升級。
業(yè)界也已逐漸達(dá)成共識，比爾·蓋茨、阿里CEO張勇等人都認(rèn)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(jì)劃通過云的方式對外輸出大模型的能力，云計(jì)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(diǎn)認(rèn)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(jī)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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