國內互聯網巨頭的大模型正接連投入“實戰”，在商業場景落地方面不斷打磨，拉開大模型賦能產業的序幕。
文｜劉青青 石丹
ID | BMR2004
轟轟烈烈的全球大模型浪潮已經持續了大半年，從赫赫有名的AI target=_blank class=infotextkey>OpenAI、google、Anthropic、Meta，到國內互聯網科技巨頭百度、阿里、騰訊、京東、華為、360……各種大模型產品層出不窮。
在這場“百模大戰”里，國內大模型活力驚人，在創業、投資、融資、應用等領域如火如荼。但是我們也能清楚地看到，國內大模型與國際技術水平的差距。
在人工智能時代，大模型的出現仿佛人類社會走進第五次工業革命，有一些從未有過的東西蓬勃興起，有一些習以為常的東西驟然消失，還有一些擔憂揮之不去，但是科技和社會的進步依舊向前。
01
“百模大戰”
國內大模型產品遍地開花，已經落地的大模型產品數量遠遠超過了北美、歐洲地區。
大模型浪潮還在加速奔涌。毫無疑問，美國在AI大模型領域表現強悍。2022年底，OpenAI發布的ChatGPT掀起全球大模型浪潮，此后2023年3月，OpenAI發布萬億級大模型GPT-4；Anthropic發布Claude 2；Google發布當前最大的視覺語言模型PalM-E；Meta推出AI語言模型 LLaMA和視覺模型SAM。
除此之外，韓國科技巨頭 Kakao 旗下人工智能部門Kakao Brain宣布推出AI圖像生成器 Karlo 2.0；韓國搜索巨頭NAVER發布語言大模型HyperCLOVA；LG集團人工智能智庫LG AI Research 推出擁有3000億參數的Exaone多模態模型；德國初創公司Aleph Alpha發布了一款擁有700億參數的預訓練模型Luminous；歐洲AI初創公司 Hugging Face創建BLOOM大模型……
在國內，大模型產品更是接連落地，各大互聯網科技巨頭紛紛入局。2023年3月，基于文心大模型，百度發布“文心一言”，成為中國第一個類ChatGPT產品。此后華為發布“盤古”大模型、京東發布“言犀產業”大模型、阿里發布“通義千問”大模型、科大訊飛發布“星火認知”大模型、360公司發布通用大模型“360智腦”。除此之外，騰訊也傳出發布大模型產品“混元助手(HunyuanAide)”的消息。
同時，商湯宣布推出大模型“商湯日日新”、昆侖萬維和奇點智源合作發布“天工3.5”、知乎聯合面壁智能發布中文大模型“知海圖AI”、網易發布“玉言”大模型、達觀數據推出“曹植”系統、瀾舟科技發布孟子對話大模型“MChat”……
“百模大戰”硝煙四起，大模型之爭如火如荼。
值得一提的是，在大廠之外，國內還有另外一股“大模型勢力”。
引力創投合伙人、微博前副總經理、《超越想象的GPT醫療》譯者蘆義指出，在國內大模型浪潮當中，高校的研究走在了互聯網科技巨頭的前面。例如清華大學的ChatGLM-6B、復旦大學的MOSS大模型、香港大學的SGPT大模型等。這些高校的研究更早于互聯網科技巨頭，也積累了更多的經驗和技術。
蘆義直言，國內大模型產品遍地開花，已經落地的大模型產品數量遠遠超過了北美、歐洲地區。但國內的大模型公司多是互聯網科技巨頭，它們在原本的商業基礎上進軍AIGC領域，而國外大模型公司則大多屬于研究機構和AI初創公司，因此形成了不同的風格特點。
“例如，國外大模型多在實驗室中打磨，常常作為技術研究成果來展現。而中國互聯網科技巨頭依托產業發展，大模型產品在商業當中得到了很大的應用。”蘆義表示。
02
產業為王
目前大模型處于“百花爭艷”的狀態，站在這個時間點，企業應該思考的不是技術追趕，而是產業突破。
國產大模型大多已經接入各種類型的商業應用。
對內，各大互聯網科技巨頭開始將大模型投入自身業務。例如阿里的“通義千問”大模型將首先部署于阿里的數碼協同辦公和應用開發平臺“釘釘”，以及物聯網智能家居終端機“天貓精靈”上，后續它還將接入阿里生態的所有商業應用。百度CEO李彥宏更是直言，百度首先要把全部產品用大模型重做一遍，“不是整合，不是接入，而是重做、重構。”
對外，一些大模型產品也被迅速投入到商業場景中進行落地。在國內，已經有15萬家企業申請接入百度“文心一言”，其中有超過300家生態合作伙伴，一起探索了超400個具體的落地場景。
5月中旬，360公司創始人周鴻祎提出：每個城市、每個政府部門都會有自己的專有大模型，大模型和政府的業務系統融合，還會變成政府各個業務板塊的“副駕駛”，甚至成為智慧政府、智慧城市的總調度室，形成城市級GPT。
7月初，華為云發布“盤古大模型3.0”，提出深耕行業。據了解，此前華為云已陸續推出了礦山、藥物分子、電力、氣象、海浪、鐵路等大模型，7月初又發布政務、金融、制造大模型，持續為業界貢獻先進的算法和解決方案。
7月中旬，京東推出“言犀”大模型，提出以完整工具鏈助推產業價值創造。京東的言犀AI開發計算平臺，能夠為客戶的大模型開發和行業應用開發提供定制化解決方案。它既具備行業知識庫，沉淀了京東自身在零售、物流、健康、金融等多個行業的Know-How，又具備了100多種訓練和推理優化工具，能將通用模型迅速轉化為專業模型。
弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan)發布的《AI 大模型市場研究報告（2023）——邁向通用人工智能，大模型拉開新時代序幕》指出，大模型“基礎設施—底層技術—基礎通用—垂直應用”發展路線逐漸清晰，國內各廠商加速戰略布局，加大資金和技術投入，迎頭趕上全球大模型產業化浪潮，本土化大模型迎來發展新機遇。
京東集團副總裁、京東科技智能服務與產品部負責人何曉冬博士表示，目前大模型處于“百花爭艷”的狀態，站在這個時間點，企業應該思考的不是技術追趕，而是產業突破。技術上各家都是基于Transformer做大規模預訓練，并不斷地進行調優。
可以看到，國內互聯網巨頭的大模型正接連投入“實戰”，在商業場景落地方面不斷打磨，拉開大模型賦能產業的序幕。
03
融資火熱
中國大模型企業正備受資本青睞，大模型創業風潮涌動。
值得一提的是，“百模大戰”也是一場“燒錢”的競賽，充沛的算力、海量的訓練參數、堅實的硬件，還有頂尖的AI人才，無一不是“經費在燃燒”。
以重量級模型GPT-4為例，其擁有1.8萬億巨量參數，13萬億token（自然語言處理中的“詞單元”）的訓練數據。以H100物理機每小時1美元計算，一次的訓練成本就高達6300萬美元（約人民幣4.51億元）。
蘆義指出，OpenAI發布大模型GPT-4之前已經耗資上百億美元，不過隨著大模型開源和技術的不斷發展，進入此領域的資金門檻會越來越低。目前訓練出一個可以投入運行的大模型，投入資金大約在千萬美元，就是簡單一些的模型也在幾百萬美元左右。
與此相對應的是，關于大模型的投融資愈發火熱，投融界仿佛興起了一股“圍獵”大模型的風潮，AI大模型公司的融資消息不絕于耳。
2023年初，微軟第三次“加倉”OpenAI。此次投資后，微軟累計在OpenAI上投資100多億美元。4月，OpenAI又完成超百億美元融資，估值達到270億~290億美元（約合人民幣1900億~2000億元）。參與本輪融資的風投公司還包括老虎全球管理、紅杉資本、加州Andreessen Horowitz、紐約Thrive和K2Global，Founders Fund等。
而OpenAI的“強敵”Anthropic也在5月宣布獲得4.5億美元C輪融資。此輪融資由Spark Capital領投，谷歌、Salesforce Ventures，Sound Ventures，Zoom Ventures等參投。
有趣的是，同樣加入“大模型之戰”的Google，不僅發布了5620億參數的“史上最大AI多模態模型”PaLM-E，而且還四處“押寶”其他AI大模型初創公司。公開資料顯示，Google累計向Anthropic投資了3億至4億美元，同時還投資了AI視頻生成獨角獸Runway，以及Redpanda Data，Typeface，Infisical，Warp，Speakeasy等涉及AI、數據、安全、IT等領域的企業。
即便是連大模型產品都還沒有落地的加拿大AI初創公司Cohere，也在6月宣布完成2.7億美元的C輪融資，估值達到21億美元。本輪融資由加拿大全棧風險投資機構Inovia Capital領投，互聯網軟件巨頭Salesforce、人工智能計算公司英偉達、硅谷公司Index Ventures等多家全球機構和戰略投資者參投。
值得一提的是，Cohere此前已經吸引了多家知名機構的投資，投資者涵蓋老虎環球基金、英偉達、“AI教父”Geoffrey Hinton、斯坦福大學教授李飛飛、加州大學伯克利分校教授Pieter Abbeel等。
在國內，AI大模型也正在成為中國硬科技投資的一個新風向，尤其是在AI初創企業當中，更是資本涌動。
據了解，美團聯合創始人王慧文收購了AI創業公司光年；創新工廠董事長李開復創辦零一萬物，建立Project AI 2.0大語言模型；前搜狗CEO王小川創立AI公司百川智能；京東AI前掌門人周伯文建立AI公司銜遠科技……大量互聯網大佬下場“大模型”試水。
在剛過去的6月里，AI初創大模型公司月之暗面完成首輪市場融資，獲紅杉、真格等一線 VC 的押注，市場估值被曝約3億美元；AI初創企業生數科技宣布完成近億元人民幣的天使輪融資，該筆融資由螞蟻集團領投，百度發起的 BV 百度風投、卓源資本跟投，目前估值達1億美元；AI 蛋白設計公司“域新說生物”已完成近千萬元天使輪融資，投資方為九合創投。
除此之外，語言大模型企業瀾舟科技在年初完成數億元融資；通用大模型初創企業MiniMax完成新一輪融資，總規模超2.5億美元，項目估值超過10億美元，躋身AIGC獨角獸行列；深言科技（DeepLang AI）近期獲得騰訊的10億元級別融資，其此前投資方還包括紅杉資本、巨人聯創、達晨創投、金山軟件等知名機構。
總而言之，中國大模型企業正備受資本青睞，大模型創業風潮涌動。
04
仰望AI
中國大模型的發展整體依舊處于圖文訓練階段，而將大模型產品融進千行百業，還將需要各大互聯網科技公司進一步地實戰打磨。
AI確實能夠做到很多人類力有不逮的事情，比如背誦或者快速計算，但當前存在的問題也很突出，尤其是在聽、說、讀、寫各個方面，即使最基礎的文本回答，也常常有大模型給出胡編亂造的答案來。因此，大模型的發展依舊任重而道遠。
在蘆義看來，訓練參數在70億左右的大模型屬于中等規模，可以在很多設備上“跑起來”。并且通過一些算法調整，在簡單的使用場景下，這些大模型都可以做到快速問答。但是要真正投入市場，落地商業場景的大模型，其訓練參數應達到650億以上，而且大模型得到的數據訓練越多，給出的答案越精準。
“在OpenAI的ChatGTP-3.5的版本上，已經能夠看到希望。”蘆義表示，一方面，在此之前，ChatGTP版本都是自動生成文本答案，與人類交流對話大相徑庭，而現在ChatGTP-3.5已經能表現出很大的智能；另一方面，如果無法給出答案，大模型會通過互聯網“外掛”搜尋和學習知識盲點，倘若依舊無法解決，大模型也會承認不知道而非“生成式胡編”。
有人將ChatGTP-3.5的更新看做是“奇點來臨之前的一個小突破”，期待著在這個奇點上能“大力出奇跡”，促成新的技術、新的變革。而在商業落地方面，當語言模型剛剛誕生的時候，大模型的商業模式就已經悄然延伸。
蘆義指出，首先，大模型在通過數據“喂養”和訓練之后，需要有語言模型的配合才能夠進行生成和表達。因此語言模型是大模型產品的基礎，此前掀起風潮的ChatGPT就是語言大模型。國內互聯網科技巨頭能夠通過大模型在內容創作、內容檢索方面迅速革新。
其次，在能夠表達文字的語言模型面世之后，圖片也隨之被訓練。實際上，有了語言模型的基礎，圖片模型更加容易搭建，既可以用語言模型結合圖片模型進行創作，也可以將不算尖端的語言模型直接拿來訓練圖片，變成圖片模型，畢竟圖片模型甚至不需要像語言模型一樣具有完備的語言邏輯表述。
再次，在圖文模型之后，多模態大模型成為下一步的方向。在視覺上，要讓大模型“不光能看懂文字，也能看懂圖片”；在聽覺上，要讓大模型“不光能看還能聽”，接下來混入聽、說、看、讀、寫各種感知都會陸續延展開來，這時候的大模型將會帶來AI與現實世界的結合。
不過，目前來說，大模型的發展整體依舊處于圖文訓練階段，而將大模型融進千行百業，還將需要各大互聯網科技公司進一步地實戰打磨。
05
“機械之心”
如今，人工智能正在構建人工智能。或許真的有一天，人類可以認同大模型也有一顆“機械之心”，能像人類一樣進行正常的溝通交流甚至是生活。
很多人都知道，ChatGTP并不完美，但是它能明明白白地展示：人工智能發展方向正在從辨別式走向生成式。周鴻祎認為，GPT的出現代表著超級人工智能時代的到來。原來的人工智能只是“弱人工智能”，帶來的影響也有限，而如今的大模型屬于通用人工智能，在很多維度上已經超越了人類。GPT最大的意義是，人類第一次把所有的知識進行了重新編碼和存儲，現在GPT-4已經是世界上最聰明的“人”，這是一個巨大的拐點。
無論是生活還是商業，大模型仿佛都勾勒出一個美好的朦朧未來。作為湛廬文化/浙江科學技術出版社出版的《超越想象的GPT醫療》一書的譯者，蘆義已經在使用大模型進行工作了。在他看來，翻譯不可能完全交給機器，要靠人來“咀嚼”文字，把關情緒。不過，大模型確實對于翻譯工作的效率有了十倍甚至是幾十倍的提升。作為助手，大模型可以準確地幫助譯者歸納、匯總、摘要，也可以執行簡單的推理翻譯任務。
可以想象，未來大模型可以幫助人類做翻譯、駕駛、清潔等工作，也可以如《超越想象的GPT醫療》一書中所述：成為醫生忠誠的助手。
大算力、大模型、大數據讓“智能涌現”（神經網絡訓練完成后，出現出乎意料的新行為功能，而這些行為可能與初始訓練目標無關）。李彥宏指出，過去的人工智能是，如果想讓機器學會什么技能，就教它什么技能。教過的有可能會，沒教過的就肯定不會。在大模型出現“智能涌現”之后，以前沒教過的技能，它也會了。
在大模型訓練初期，還需要科研人員幫忙“喂飯”，但是如果大模型產品成熟之后，它就能夠做到自我學習。
蘆義也指出，語言模型重要的特點是它有通用推理能力，就像人有思考能力一樣。大模型當然不會主動去做推理和思考，還需要人類來引導。隨著語言模型的迭代提升，或許大模型的下一個版本就不再需要人類引導，而是學會了“自我思考”。
就像是人類學會了使用工具一樣，大模型也會使用“外掛”。蘆義認為，當它的算法不足以推斷準確的信息時，它會去學習更新的數據，用數學內容解決數學問題，用電氣知識解決電氣問題，用歷史信息回答歷史問題。
“例如，人工智能系統AlphaDev，它使用強化學習來發現增強的計算機算法，把人類無法再提高的算法效率又提高了70%。這意味著人工智能生成的算法已經超越了人類，人工智能正在構建人工智能。未來將是AI自己改良AI，在某些方面人類不用參與也無法再參與。”蘆義表示。
這其實是一個令人驚喜又恐懼的發現，但是或許真的有一天，人類可以認同大模型也有一顆“機械之心”，像人一樣溝通交流甚至是生活。
來源 | 《商學院》雜志2023年8月刊
