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毫無疑問

，當前的科技圈已進入“大模型”時代

。含“模”量大到什么程度

？但凡科技企業(yè)

，基本都在做“大模型”。

“從去年12月ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）引爆科技圈之后

，幾乎所有行業(yè)玩家都想抓住這根救命稻草

。因為做成了就意味著抓住未來幾十年的趨勢?div id="4qifd00" class="flower right">

！毙袠I(yè)創(chuàng)業(yè)者夏先生對壹DU財經(jīng)說道：“ChatGPT是生成式AI

，是大模型的落地場景之一。理論上講

，這條路的走通

，加速了大模型在短期內(nèi)的爆發(fā)?div id="m50uktp" class="box-center"> ！?/p>

的確

，ChatGPT的爆發(fā)，讓更多人看到了語言模型的魅力。微軟

、谷歌

、百度、阿里等

(資料圖)

國內(nèi)外科技巨頭快速響應

，相繼推出自家的AI聊天機器人

，試圖以To C作為切入口，搶占市場

。

風口在哪里

，資金和人才就在哪里。隨后

，先是廠商陸續(xù)宣布推出大模型

，如百度的文心大模型、阿里的通義大模型

、騰訊的行業(yè)大模型

，后有科技圈曾經(jīng)的風云人物也開始陸續(xù)入場，李開復

、王小川

、周伯文、王慧文等

。出行

、認知、辦公等一些垂直領域的大模型也相繼推出

。

半年時間

，國內(nèi)呈現(xiàn)出“群模亂舞”盛況。而在經(jīng)歷喧囂后

，大模型或許是時候回歸現(xiàn)實了

。

玩家們開始意識到，最初的熱鬧僅僅是熱鬧

，他們最終的戰(zhàn)場在B端市場。此時

，多家有著人工智能積累和云計算大廠登臺

，相繼推出了AI大模型服務。

行業(yè)老炮和新手創(chuàng)業(yè)者的對決

，也就此開始了

。

熱情高漲，玩家們跑步入場

進入2023年

，大模型技術讓科技圈沸騰起來

。看到ChatGPT爆發(fā)后，不少大廠抓緊時間推出相應產(chǎn)品

，新老創(chuàng)業(yè)者們著急招兵買馬

，生怕慢一步就錯過了這難得的風口。一級市場關于大模型的投融資熱度也在攀升

，不少FA開始瘋狂補課

。

一時間，整個行業(yè)熱鬧非常

。

在OpenAI發(fā)布GPT4大模型后

，第一個采取行動的是百度，在3月16日用“Demo演示”的形式正式發(fā)布文心一言

。同樣在3月

，已經(jīng)沉寂許多的周鴻祎推出大模型產(chǎn)品，甚至連名字都沒來得及取

。

在此之后

，科技巨頭、創(chuàng)業(yè)公司和高校研究院們展開了一場關于“大模型”的競速賽

。整個4月

，都成了“大模型的發(fā)布月”，華為

、商湯

、阿里都在4月份亮出了自己的大模型產(chǎn)品。

到了5月

，訊飛推出了自己的星火大模型

，并公布了大模型在自己優(yōu)勢領域的諸多應用場景。

創(chuàng)業(yè)者們也在火速入場

。原美團聯(lián)合創(chuàng)始人王惠文（目前已退出）

、創(chuàng)新工場CEO李開復、前京東AI掌門人周伯文

、前阿里技術副總裁賈揚清等開始招兵買馬

。前搜狗CEO王小川的百川智能拿到5000萬美元融資后，甚至揚言：“今年年底做到國內(nèi)最好的”

。

“這波創(chuàng)業(yè)熱潮有點2000年左右的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)潮的意思

。”一位業(yè)內(nèi)人士說道：“似乎每個創(chuàng)業(yè)者都想在這個時代找到第二春

?div id="d48novz" class="flower left">

！?/p>

總體來看，今年上半年

，大模型幾乎成為所有科技企業(yè)的必選項

。對于普通人而言

，大模型或許是件很遙遠的事。畢竟不是每次科技浪潮都能成功靠岸

，如元宇宙

、XR等行業(yè)。

但事實上

，大模型的應用更多在B端市場

。那么，在行業(yè)烈火烹油過后

，擺在這些玩家眼前的

，理應是他們對市場更多的理性思考。比如市場是否真的需要大模型

？大模型真正走向成熟

，需要越過哪些重要關卡？能否真正意義上實現(xiàn)商業(yè)化

。

“軍備賽”開打

大模型軍備賽的沖鋒號吹響后

，整個行業(yè)開始“卷”起來。更多玩家已經(jīng)將視線移至應用層面

。因為行業(yè)“退燒”后

，最終考驗的還是玩家們的“硬實力”。

此時

，一些在人工智能

、云計算上有積累的玩家則占據(jù)的先發(fā)優(yōu)勢。尤其是模型的參數(shù)量

。

就目前市場上發(fā)布的AI模型來看

，雖然大家都自稱為“大模型“，但參數(shù)量實質(zhì)是大模型和小模型的界定因素之一

。

此前

，百度集團副總裁侯震宇在接受媒體采訪時曾表示，2022年

，10億參數(shù)的模型就叫大模型

。但到了眼下，千億參數(shù)以上才會出現(xiàn)“智能涌現(xiàn)”

，才會形成泛化能力

，才能在各個場景下具備通用能力。

何為“智能涌現(xiàn)”

？簡單地講，當模型規(guī)模

、算力水平超過某個參數(shù)閾值后

，AI效果將不再是隨機概率事件。比如初期語言大模型出現(xiàn)“圖不對文”“答非所問”等現(xiàn)象。

并且在通用領域

，參數(shù)量越大

，智能通常涌現(xiàn)的可能性就越大，AI準確率就越高

。在垂直領域則更容易獲得精確的效果

。

今年5月，科技部下屬的中國科學技術信息研究所發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》統(tǒng)計

，截至5月28日

，國內(nèi)10億級參數(shù)規(guī)模以上基礎大模型至少已發(fā)布79個。

但可以看到

，10億級參數(shù)這個量級

，很可能不是真正的“分界線”。因為現(xiàn)實的情況是

，一些未能達到千億規(guī)模的模型

，很難在當前市場的競爭具有競爭力。不過

，也不排除一些在垂直領域深耕的玩家

，最終能跑出來。

“大模型需要算力

、算法和數(shù)據(jù)積累

，絕對不是玩概念的事情，最終還是要市場買單

?div id="jfovm50" class="index-wrap">！毕南壬J為，目前來看諸如百度

、騰訊

、阿里無論是在資源還是積累上，都有一定的優(yōu)勢

，“他們在云市場深耕

，并在自己擅長的領域積累多年，無論技術層面還是行業(yè)積累上

，實質(zhì)已經(jīng)完成了搶跑

，未來就看這些頭部玩家如何落地?div id="m50uktp" class="box-center"> ！?/p>

而在投入層面

，這會是一個天文數(shù)字。

以百度為例

。據(jù)透露

，過去10年

，百度在AI方向的投入已超過1000億元。但大模型不是投一筆錢

、做一個模型那么簡單

，它需要有算力、有數(shù)據(jù)

、有經(jīng)驗豐富的AI工程師在好的研發(fā)平臺上長期積累

。

而創(chuàng)業(yè)公司如果直接去做基礎大模型，除了上述投入之外

，還需要能夠把模型

、算力管理好的AI開發(fā)平臺。

這意味著

，創(chuàng)業(yè)公司不論是自建開發(fā)平臺

，還是采購外包平臺，其投入都不會是小數(shù)目

。并且

，大模型不是預訓練出來就好，更需要后續(xù)持續(xù)敏捷迭代

。從這一點看

，創(chuàng)業(yè)公司所受的限制明顯要高于大公司。

但大廠很難留住強算法人才的弊端也比較突出

，因為大模型投入是一件長期主義的事

，必定會面臨與既有業(yè)務之間的沖突。這一點

，從大廠出走的大模型創(chuàng)業(yè)者的經(jīng)歷

，就說明了一點。長期主義對創(chuàng)業(yè)公司同樣重要

，無論是創(chuàng)始人的背景背書

，還是資源合作，抑或是客戶的拓展

，都需要長期積淀

。

行業(yè)競賽即將鳴槍

人工智能專家侯世達的學生梅拉妮·米歇爾《AI 3.0時代》一書中提到，研究人工智能與賽道中的創(chuàng)業(yè)者們都熟悉了一種模式——先是“人工智能的春天”

，緊接著是過度的承諾和媒體炒作

，接下來便是“人工智能的寒冬”。并且

，他認為這一模式將以五到十年為周期不斷上演

。

具體到2023年上半年的大模型賽道，顯然其正處于第二個階段——行業(yè)很火

，市場很熱

。這一周期往往是最短的

，也通常意味著如此去泡沫化后，賽道競爭即將正式開始

。

大模型比拼的不僅僅是技術，還應該將重點放在大模型應用

、產(chǎn)業(yè)生態(tài)中去評估

。

目前，市場上大模型的玩家主要分三類

。

一是聚焦基礎層

，主要對標OpenAI，發(fā)揮基礎設施的作用

。

第二類是錨定中間層

，不需要像OpenAI一樣花大錢做底層，只需要掌握通用化能力

，就可以通過開源大模型做精調(diào)

，讓模型具備差異化能力，最終可以形成垂直類模型

。

第三類是調(diào)用大模型API的企業(yè)

，專注開發(fā)大模型具體場景的應用，如Jasper

。

相對而言

，前兩類又是大模型的“基礎設施”，因為有極高的門檻

，對技術

、資金以及資源有嚴格的準入壁壘，往往是大公司布局的主要方向

。

目前來看

，百度、阿里和華為在大模型的構建上

，不約而同地采用了“模型+工具平臺+生態(tài)”的三層共建模式

。騰訊云則更專注于應用層而，6月19日公布的騰訊云MaaS服務解決方案即覆蓋了金融

、文旅

、政務、教育等10個行業(yè)

、超50個解決方案

。

雖然巨頭們參與競爭的姿勢不同，但目標實質(zhì)上只有一個

，那就是打通應用層

。在百度創(chuàng)始人李彥宏看來

，應用層最具想象空間。

商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人楊帆認為

，AI 基礎設施本質(zhì)上還是算力

、數(shù)據(jù)、基礎算法

，包括算法相關的工具

，本質(zhì)上還是三位一體的東西。最后誰能把這三者的整合能力提供的好

，提供更低成本

、更低門檻的能力是決定整個競爭最重要的點。

結語

AI大模型是人工智能邁向通用智能的里程碑式技術

，因為其可為各行各業(yè)的智能化升級提供強勁的生產(chǎn)力工具

。在千行百業(yè)數(shù)字化轉型升級的當下，大模型的重要意義不言而喻

。也因此

，在當下，誰能率先在賽道里搶到更多籌碼

，就非常關鍵了

。可以預料

，未來

，拋開“基礎設施”層面的較量外，真正的戰(zhàn)場大概率是各行各業(yè)的切實落地上

。

圖片來源于公開網(wǎng)絡

，侵刪。

責任編輯：

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