出品 | 搜狐科技
【資料圖】
作者 | 梁昌均
編輯 | 楊錦
在高調呼吁暫停開發高級別人工智能后，近日，馬斯克被爆出斥資數千萬美元購買上萬張GPU訓練算力，并成立對標OpenAI的X.AI公司以開發大模型。
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場。
國外有微軟、谷歌、亞馬遜，國內更是遍地開花。“大模型發布月”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發展史上最“內卷”的一周。
同時，創業市場依然不斷有大佬進入，搜狗創始人王小川，美團聯合創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差距等問題打起口水戰，為AI大模型添了一把火。
國內諸神混戰，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——除數據、算力和算法外，更關鍵的是如何跑通技術和商業的閉環。
大模型混戰，大佬隔空互懟
剛剛過去的四月第二周，國內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，開啟內測的阿里通義千問正式亮相，毫末智行發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創業圈也不斷有大佬進入，美團前高級副總裁、最高決策機構S-team成員陳亮近日已入局大模型創業，這是繼王慧文之后第二位投身大模型創業的美團元老。
此前被寄予厚望的王小川也正式官宣，和前搜狗COO茹立云聯合創立百川智能，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圈內關注。
接下來，預計還會有更多的大模型發布。京東稱將在今年發布千億級參數的言犀大模型，昆侖萬維的天工3.5在今日開啟內測，科大訊飛將在5月發布大模型產品。
字節跳動、網易等國內有頭有臉的公司都在研發大模型。雷軍也表示，對大模型會全力以赴，堅決擁抱，并稱正在研發一些有趣的技術和產品。
據民生證券不完全統計，目前國內已發布超過30個大模型。此前宣布大模型創業的出門問問創始人、CEO李志飛則預計，中國未來1-2年會看到50家以上公司做大模型。
國內目前布局AI大模型的企業和機構 資料來源：民生證券
這場混戰也引發了很多爭論，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。關于國內與OpenAI的差距，目前并沒有統一的對比標準。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，關于巨頭和創業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，創業公司機會不大。李彥宏就表示，中國創業公司基本不會出現下一個OpenAI，重新做一個ChatGPT沒有多大意義，也沒有必要重復去造輪子。
李志飛曾在國內率先聲稱要做“中國的OpenAI”，但經過一個月后逐漸變得冷靜，認為國內大概率不會出現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大模型創業的大佬
但也有很多觀點認為，創業公司在技術和商業層面也有很大機會。王小川認為，大廠更注重業務目標，自身慣性使其很難做0到1的創新，創業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，如近日因馬斯克等人呼吁暫停研發更高級別人工智能引發的AI監管問題，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類似元宇宙的短命現象。當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，國內在大模型上還是有些浮躁，不少企業在技術或產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。國內要想趕超OpenAI，做好大模型，可能還需要的是冷靜，以及長期深耕的準備。
從大煉模型到煉大模型
國內開啟對大模型的研發，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，百度就發布了上億規模參數的ERNIE1.0（文心大模型），這是中國第一個正式開放的預訓練大模型。
目前，百度的文心大模型已迭代到ERNIE3.0版本，參數規模超越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。
但百度搶下國內首發并未帶來大模型的升溫，而是直到兩年后才受到更多關注。2021年3月，科研機構智源研究院推出悟道1.0大模型，三個月后迭代至悟道2.0，參數規模高達1.75萬億，是GPT-3的10倍，刷新之前谷歌創下的1.6萬億參數紀錄，是彼時中國首個和全球最大的萬億級模型。
國產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，其中阿里的多模態大模型M6的參數在不到兩年內從3億暴增到10萬億，目前仍是全球最大預訓練模型。
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大模型，因此規模也往往更大。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。據浙江大學人工智能研究所所長吳飛介紹，ChatGPT的訓練門檻是1萬張英偉達V100芯片，約人民幣10億元，模型訓練算力開銷是每秒運算一千萬億次，需運行3640天。
而從創業公司來看，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模。因此，并不是所有的企業都有能力，或者說有必要去做通用模型，專注于垂直領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和場景的垂直大模型，如毫末智行面向自動駕駛領域的DriveGPT雪湖·海若，創新奇智推出的工業大模型產品奇智孔明，云從科技也計劃募資超36億元研發行業大模型。
達觀數據董事長兼CEO陳運文認為，與通用大模型相比，垂直大模型參數少，訓練成本和使用成本將更具有競爭力。目前，該公司也正在研發名為“曹植”的垂直領域模型。
值得注意的是，巨頭在打造通用模型外，也面向不同技術領域進行布局。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、生物計算等領域都推出大模型，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、教育等領域推出36個行業大模型。
百度副總裁吳甜曾對搜狐科技解釋稱，通用模型對行業特有的數據和知識的把握能力依然有不足之處，因此有必要打造行業大模型。她認為，這是通用模型未來能夠廣泛應用最有效的方式。如今這也得到更多認可，華為也不斷推出面向具體行業的大模型，阿里也將在今天發布行業大模型。
對于大模型的發展，過去都在追求規模，短短兩三年參數就從億級別達到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，或者說在參數繼續增加的同時要更加關注如何提升模型的能力。
OpenAI首席執行官山姆·奧特曼近日就提到，OpenAI正接近語言大模型規模的極限，規模不再是衡量模型質量的重要指標，而規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，未來模型參數應該向更小的方向發展，或者以多個小模型協作的方式工作。實際上，大小模型協同也越發成為國內產業界共識，達摩院曾就將此視為未來趨勢之一。吳甜也表示，大模型在產業應用上非常重要，但不是唯一方向，大小模型并非互斥，而是相互協同。
C端啞聲，普遍押注B端應用
選擇做大模型僅僅是第一步，更為關鍵的是如何打通技術和商業的閉環。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模式主要是針對特定任務、場景開發專用小模型，難以標準化，導致成本高企，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和場景一網打盡，推動人工智能從作坊式完成工業級的標準化生產和商業應用。
目前，OpenAI的GPT模型在商業化方面走在前列。C端實現會員收費，上億用戶將為其提供一定的變現潛力；B端通過API和插件方式服務客戶，同時還借助微軟實現在搜索、辦公等領域落地，并通過云對外提供更為泛化的能力，這也成為國內模仿的打法。
不過，國內基于大模型C端產品或面臨更為嚴格的限制和監管。百度文心一言和阿里的通義千問仍在內測階段，國內目前還沒有一款C端產品如ChatGPT般向公眾開放。
生成式人工智能在監管上也正在受到更多關注。近日我國發布了《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》，明確要求不得出現歧視，生成內容應當真實準確、防止生成虛假信息等，如果出現，除內容過濾外，還要通過模型優化等進行優化。作為生成式人工智能的固有缺陷，這在從技術上難以保證和徹底解決。
可以預見，在未來一段時間內，基于大模型的C端產品或難以突破，這也在很大程度上使得國內大廠普遍都在押注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務的支撐，如百度將文心一言落地在自家搜索、小度和智能駕駛等業務上，阿里所有業務也都將接入通義千問；更為重要的是，這些企業還將大模型的能力對外輸出，助推行業數字化和智能化的進一步升級。
業界也已逐漸達成共識，比爾·蓋茨、阿里CEO張勇等人都認為，所有行業或產品都會被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（MaaS）越發受到關注，而這也將帶來大模型成本的降低。據阿里云透露，未來在云上訓練一個模型的成本將有可能降低到現在的十分之一，甚至是百分之一。
這使得企業不需要再從“零”起步去訓練出一個“好用”的大模型，而是可以直接調用大廠的通用大模型，再結合自身的行業知識積累和應用場景，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端將是大模型應用富礦。但在王小川看來，C端服務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。打口水戰沒有意義，只有打通技術和商業的閉環，最后才有可能在混戰中取勝。
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