作者 | 辰紋

　　來(lái)源 | 洞見(jiàn)新研社

　　“面對(duì)AI時(shí)代，所有產(chǎn)品都值得用大模型重做一次。”

　　這是阿里巴巴集團(tuán)董事會(huì)主席兼CEO、阿里云智能集團(tuán)CEO張勇在2023阿里云峰會(huì)上對(duì)AIGC(生成式AI)進(jìn)化的判斷，在這背后則是由ChatGPT為起始點(diǎn)，而引發(fā)的大模型“涌現(xiàn)”。

　　其中，既包括正在中國(guó)大陸上發(fā)生的“百模大戰(zhàn)”，科技大廠、創(chuàng)業(yè)公司乃至科研機(jī)構(gòu)在過(guò)去的1個(gè)月時(shí)間內(nèi)爭(zhēng)先恐后的推出或宣布即將推出自己的大模型，也包括模型在突破某個(gè)規(guī)模時(shí)，出現(xiàn)了意想不到的能力。

　　打響“百模大戰(zhàn)”第一槍的是百度文心一言，隨后華為盤古、360智腦、商湯日日新、阿里通義千問(wèn)、京東靈犀、昆侖萬(wàn)維天工等大模型先后登場(chǎng)，后續(xù)還有騰訊混元、科大訊飛星火等大模型排隊(duì)等著上線。

　　與此同時(shí)，美團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文、搜狗創(chuàng)始人王小川、出門問(wèn)問(wèn)創(chuàng)始人李志飛等科技大佬重出江湖，并且?guī)��?dòng)了一批資金，開(kāi)始了大模型方向的再創(chuàng)業(yè)。

　　撥開(kāi)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中真假難辨的迷霧，在張勇的語(yǔ)境中，大模型要用怎樣的方式來(lái)再造AI，對(duì)于每個(gè)參與者來(lái)說(shuō)，如何才能拿到通向大模型時(shí)代的船票呢?

　　1.由價(jià)值驅(qū)動(dòng)的“百模大戰(zhàn)”

　　互聯(lián)網(wǎng)是有記憶的，從“蔚小理”帶起過(guò)的新造車大戰(zhàn)，到滴滴快的帶起過(guò)的網(wǎng)約車大戰(zhàn)，從摩拜和ofo帶起過(guò)的共享單車大戰(zhàn)，再到如今由ChatGPT帶起的“百模大戰(zhàn)”，牽引著玩家扎堆入局的邏輯都是由價(jià)值驅(qū)動(dòng)的FOMA心理。

　　“FOMA”是“Fear of Missing Out(錯(cuò)過(guò)恐懼)”的縮寫(xiě)，在營(yíng)銷領(lǐng)域特指一種營(yíng)銷策略，即通過(guò)制造“緊迫感”或“錯(cuò)過(guò)”的感覺(jué)，來(lái)促使人們參與某件事情。

　　大模型競(jìng)爭(zhēng)中，參與者大多害怕錯(cuò)過(guò)行業(yè)起勢(shì)的時(shí)間窗口，抱著“我可以不強(qiáng)，但不能沒(méi)有”的心態(tài)上車，特別是由于包括GPT 3.5在內(nèi)的大模型技術(shù)都已開(kāi)源，進(jìn)入門檻的障礙基本被掃平，更是吸引了大量的創(chuàng)業(yè)公司入局，搶著與科技大廠同時(shí)起跑。

　　當(dāng)然，更大的內(nèi)驅(qū)力還是來(lái)自于大模型的價(jià)值。

　　首先是來(lái)自資本市場(chǎng)的熱炒，今年2月初時(shí)，東方財(cái)富上的“ChatGPT”板塊還只有29只股票，到4月份就已經(jīng)攀升到60多家。

　　隨便點(diǎn)幾個(gè)受益公司，360受AI、信創(chuàng)、數(shù)據(jù)安全和ChatGPT等概念持續(xù)輪動(dòng)的影響，今年以來(lái)股價(jià)上漲超過(guò)150%，昆侖萬(wàn)維則從AIGC+游戲進(jìn)一步拓展到“天工”3.5的發(fā)布，當(dāng)前市值也較年初上漲超過(guò)260%。

　　更加夸張的是，華為盤古大模型4月8日發(fā)布前后，帶動(dòng)常山北明、川大智勝、拓維信息、麒麟安信等產(chǎn)業(yè)鏈公司股價(jià)集體上漲。此外像AI標(biāo)簽屬性較強(qiáng)的科大訊飛、商湯科技在公布大模型相關(guān)業(yè)務(wù)布局后，今年股價(jià)也都有不錯(cuò)的表現(xiàn)。

　　東方證券就表示，ChatGPT題材是超越元宇宙、虛擬現(xiàn)實(shí)的大風(fēng)口，資本市場(chǎng)今年可能會(huì)反復(fù)炒作。

　　大模型題材在炒作的過(guò)程中，不排除個(gè)別公司確實(shí)有投機(jī)心理存在，但對(duì)于科技大廠而言，更看中大模型對(duì)自身業(yè)務(wù)推動(dòng)的價(jià)值。

　　比如，字節(jié)跳動(dòng)無(wú)論是今日頭條還是抖音，內(nèi)容分發(fā)在其業(yè)務(wù)布局中處于絕對(duì)核心，其內(nèi)容平臺(tái)的屬性同時(shí)又有內(nèi)容生成的需求，這與大模型主要應(yīng)用的匹配度極高。

　　一方面能夠降低創(chuàng)作門檻，吸引更多的創(chuàng)作者加入平臺(tái)，另一方面，內(nèi)容分發(fā)的體驗(yàn)?zāi)軌虻玫匠掷m(xù)提升，字節(jié)跳動(dòng)是不可能對(duì)大模型視而不見(jiàn)的。

　　阿里在發(fā)布通義千問(wèn)時(shí)，張勇就表示，包括天貓、釘釘、高德地圖、淘寶、優(yōu)酷、盒馬等在內(nèi)的所有產(chǎn)品都要接入大模型，進(jìn)行全面改造。

　　以最先接入通義千問(wèn)的釘釘為例，在釘釘文檔中，可借助通義千問(wèn)自動(dòng)配圖、創(chuàng)作文章、撰寫(xiě)郵件、生成方案;在會(huì)議中，可以完成記錄、總結(jié)、生產(chǎn)待辦事項(xiàng);甚至還能幫助總結(jié)未讀群聊信息中的要點(diǎn)......

　　這些肉眼可見(jiàn)的進(jìn)化，讓釘釘進(jìn)一步加深了在協(xié)同辦公場(chǎng)景競(jìng)爭(zhēng)的護(hù)城河。

　　從云計(jì)算業(yè)務(wù)的角度，BAT、華為、字節(jié)跳動(dòng)這種體量的科技巨頭算力資源是現(xiàn)成的，跟進(jìn)訓(xùn)練自己的大模型順理成章，如果大模型后續(xù)成長(zhǎng)走在行業(yè)前列，在一定程度上也能對(duì)云計(jì)算業(yè)務(wù)造成正向推動(dòng)，實(shí)現(xiàn)雙贏。

　　微軟為OpenAI大模型訓(xùn)練提供云服務(wù)的成功就在眼前，貼上全世界第一個(gè)訓(xùn)出GPT-4云平臺(tái)的標(biāo)簽，或多或少會(huì)加深A(yù)zure在客戶心中的印象，在與AWS 的拔河拉鋸中為自己又爭(zhēng)取了些許優(yōu)勢(shì)。

　　2.大模型競(jìng)逐，產(chǎn)業(yè)融合是評(píng)判標(biāo)尺

　　回到大模型競(jìng)爭(zhēng)的現(xiàn)實(shí)，如何才能在“百模大戰(zhàn)”中勝出?

　　目前跑在前面的科技大廠給出的統(tǒng)一答案是與產(chǎn)業(yè)的融合，誰(shuí)的速度更快，誰(shuí)的成本更低，誰(shuí)的競(jìng)爭(zhēng)就更有優(yōu)勢(shì)。

　　事實(shí)上，在大模型“涌現(xiàn)”之前，AI一直在探索與產(chǎn)業(yè)的融合，特別是像計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言識(shí)別這類識(shí)別型AI技術(shù)，普遍采用小模型來(lái)解決一些行業(yè)中的問(wèn)題，像流水線上的工業(yè)質(zhì)檢、交通管理中的違章識(shí)別等都是AI識(shí)別的典型能力。

　　這些AI在產(chǎn)業(yè)中有落地，但滲透的速度很慢，很大一個(gè)原因就是，小模型確實(shí)能夠很好的完成指定任務(wù)，但缺點(diǎn)也同樣明顯，一個(gè)AI只能解決一個(gè)問(wèn)題。

　　闖紅燈、超速、逆行等都是交通違章，若要識(shí)別這三種違章行為，則需要對(duì)這三個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行三次訓(xùn)練，由于不具備通用性，小模型的應(yīng)用范圍被限定在一個(gè)很小的空間內(nèi)，同時(shí)落地成本也居高不下。這也是國(guó)內(nèi)AI企業(yè)一直虧錢，財(cái)報(bào)業(yè)績(jī)長(zhǎng)期赤字的原因所在。

　　大模型的出現(xiàn)，給AI有了一次再造的機(jī)會(huì)，其方式就是用更快的速度融入到更廣闊的產(chǎn)業(yè)土壤之中。

　　阿里宣布旗下所有產(chǎn)品都要接入通義千問(wèn)的同時(shí)，也面向企業(yè)廣泛邀請(qǐng)參與測(cè)試，在發(fā)布會(huì)當(dāng)天，阿里云就宣布將與OPPO安第斯智能云聯(lián)合打造OPPO大模型基礎(chǔ)設(shè)施，基于通義千問(wèn)完成大模型的持續(xù)學(xué)習(xí)、精調(diào)及前端提示工程，未來(lái)建設(shè)服務(wù)于其海量終端用戶的AI服務(wù)。

　　同時(shí)，中興通訊、吉利汽車、智己汽車、奇瑞新能源、毫末智行、太古可口可樂(lè)、波司登、掌閱科技等多家企業(yè)也表示，將與阿里云在大模型相關(guān)場(chǎng)景展開(kāi)技術(shù)合作的探索和共創(chuàng)。

　　在通義千問(wèn)之前，百度的文心一言也是將B端“生態(tài)圈”作為宣傳和業(yè)務(wù)重點(diǎn)，華為云盤古大模型則提出了“AI for Industries”理念。

　　曾有機(jī)構(gòu)對(duì)BAT和華為大模型的核心差異做過(guò)總結(jié)：

　　百度：文心大模型涵蓋基礎(chǔ)大模型、任務(wù)大模型、行業(yè)大模型的三級(jí)體系，打造大模型總量約40個(gè)，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用覆蓋了電力、燃?xì)狻⒔鹑凇⒑教斓刃袠I(yè)。

　　騰訊：大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用方向主要為騰訊自身生態(tài)的降本增效服務(wù)，其中廣告類應(yīng)用表現(xiàn)出色。

　　阿里：M6大模型基于阿里云、達(dá)摩院打造的硬件優(yōu)勢(shì)，可將大模型所需算力壓縮到極致;另外其底層技術(shù)優(yōu)勢(shì)還有利于構(gòu)建AI的統(tǒng)一底層。

　　華為：訓(xùn)練出業(yè)界首個(gè)2000億參數(shù)以中文為核心的預(yù)訓(xùn)練生成語(yǔ)言模型。目前發(fā)布了盤古氣象大模型、盤古礦山大模型、盤古OCR大模型三項(xiàng)較為重磅的行業(yè)大模型。

　　很顯然，各家的特點(diǎn)都很鮮明，呈白花齊放之勢(shì)，但萬(wàn)變不離其宗，產(chǎn)業(yè)融合是唯一共識(shí)。

　　事實(shí)上，在大模型的影響下，有些行業(yè)已經(jīng)開(kāi)始發(fā)生變化。

　　4月12日，藍(lán)色光標(biāo)發(fā)布郵件，決定無(wú)期限全面停止創(chuàng)意設(shè)計(jì)、方案撰寫(xiě)、文案撰寫(xiě)、短期雇員四類相關(guān)外包支出。此前，藍(lán)色光標(biāo)曾宣布將接入百度文心一言的能力。

　　更早之前，心動(dòng)游戲CEO黃一孟發(fā)文說(shuō)，已有游戲團(tuán)隊(duì)把原畫(huà)外包和翻譯外包團(tuán)隊(duì)砍掉，當(dāng)人類被替換，大模型已經(jīng)開(kāi)始對(duì)行業(yè)產(chǎn)生實(shí)際影響了。

　　3.云計(jì)算的現(xiàn)在與大模型的未來(lái)

　　如今，大模型的競(jìng)爭(zhēng)混沌初開(kāi)，創(chuàng)業(yè)公司與科技巨頭同臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)，市場(chǎng)的最終走向?qū)��?huì)如何?參照云計(jì)算的發(fā)展過(guò)程，我們或許已經(jīng)找到答案。

　　眾所周知，云計(jì)算市場(chǎng)在海外有AWS(亞馬遜)、Azure(微軟)和GCP(Google)三巨頭，在國(guó)內(nèi)則有BAT和華為，之所以是科技巨頭成為云計(jì)算的絕對(duì)主角，主要在于云計(jì)算的特點(diǎn)，需要達(dá)到一定的規(guī)模才能產(chǎn)生邊際效應(yīng)，而在此之前，需要投入大量資源進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

　　阿里云直到成立13年后，才在2022財(cái)年首次實(shí)現(xiàn)年度盈利，在其背后是遍布全球的上百個(gè)數(shù)據(jù)中心與超200萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器構(gòu)建的云服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施體系。

　　與云計(jì)算類似，大模型也需要耗費(fèi)大量的算力資源與海量的數(shù)據(jù)成本，曾有機(jī)構(gòu)估算，OpenAI訓(xùn)練GPT-3的成本為幾百萬(wàn)到千萬(wàn)美元;訓(xùn)練GPT-4時(shí)，調(diào)用了上萬(wàn)片英偉達(dá)A100顯卡，耗費(fèi)的成本大約為數(shù)千萬(wàn)至一億美元。

　　隨著GPT的迭代，其訓(xùn)練花費(fèi)將成指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，有傳聞，百度在訓(xùn)練文心一言時(shí)，調(diào)用了幾乎所有的A100顯卡，由此可見(jiàn)，大模型終究也將是少數(shù)人的游戲。

　　出門問(wèn)問(wèn)創(chuàng)始人李志飛在接受媒體采訪時(shí)，也表達(dá)過(guò)通用AI大模型有時(shí)間窗口的觀點(diǎn)，“人才壁壘、時(shí)間壁壘、數(shù)據(jù)壁壘、資金壁壘一旦建立起來(lái)，小的團(tuán)隊(duì)就沒(méi)有戲了。”

　　李彥宏說(shuō)，“重新做一個(gè)ChatGPT沒(méi)有多大意義，基于語(yǔ)言大模型開(kāi)發(fā)應(yīng)用機(jī)會(huì)很大，但沒(méi)有必要再重新發(fā)明一遍輪子”，表達(dá)的也是同樣一個(gè)意思。

　　話已經(jīng)說(shuō)到這個(gè)份上了，大模型創(chuàng)業(yè)還有機(jī)會(huì)嗎?半導(dǎo)體行業(yè)的一些有趣現(xiàn)象或許可以打開(kāi)我們的思路。

　　英特爾一直在孜孜不倦的嘗試突破摩爾定律的物理極限，經(jīng)常會(huì)花費(fèi)數(shù)倍于前一代產(chǎn)品的成本來(lái)推動(dòng)CPU的更新與迭代，市場(chǎng)上經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)新一代CPU的價(jià)格是上一代產(chǎn)品的10倍，甚至百倍的情況。

　　追求性能的用戶固然會(huì)追捧新一代CPU，可是在巨大的價(jià)差面前，仍然會(huì)有相當(dāng)數(shù)量的用戶選擇使用上一代產(chǎn)品。

　　同樣的道理，GPT-3和GPT-4在訓(xùn)練成本上有差距，同時(shí)隨著大模型向前進(jìn)化，訓(xùn)練成本的差距會(huì)更大，科技巨頭探索在大模型的最前沿，在其身后會(huì)存在若干有代差、精度要求較低、“夠用就行”的大模型，而這或許就是創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)，在成本、市場(chǎng)需求、技術(shù)進(jìn)步的三者之間找到平衡，不斷調(diào)整策略。

　　另外一個(gè)方面，深入行業(yè)的垂類大模型也值得一試，王小川表示，盡管垂類模型的通用性沒(méi)法與OpenAI抗衡，但可以通過(guò)針對(duì)具體場(chǎng)景優(yōu)化，在細(xì)分場(chǎng)景里達(dá)到與OpenAI相近的效果，從而積累用戶、構(gòu)建起生態(tài)，跑通小閉環(huán)。

　　關(guān)于大模型創(chuàng)業(yè)，360創(chuàng)始人周鴻祎就很樂(lè)觀，“中國(guó)不會(huì)只有一個(gè)大語(yǔ)言模型，將來(lái)每個(gè)行業(yè)，企業(yè)甚至每個(gè)人都有自己定制的GPT大模型。”

　　4.結(jié)語(yǔ)

　　從長(zhǎng)期來(lái)看，大模型是一場(chǎng)持久戰(zhàn)，因而無(wú)論是現(xiàn)在入局，還是幾個(gè)月或是幾年后再入局，在本質(zhì)上并沒(méi)有什么區(qū)別，大模型競(jìng)爭(zhēng)的核心不是搶速度，爭(zhēng)第一，而是要沉下心來(lái)想清楚，在這場(chǎng)長(zhǎng)跑中如何分配體力，如何獲取資源，順順利利的跑到終點(diǎn)。