WAIC落幕后，大模型戰(zhàn)事興：“市場需求就是大模型應用場景的發(fā)展方向”

每經記者 陳婷    每經編輯 劉雪梅    

圖片來源：每經記者 陳婷 攝

WAIC落幕，大模型戰(zhàn)事進入了新階段。

在剛剛結束的2023世界人工智能大會上，大模型是當之無愧的主角。據不完全統(tǒng)計，有24款大模型新品在大會上發(fā)布或宣布即將發(fā)布，發(fā)布最新成果的公司不僅包括互聯網龍頭企業(yè)，也包括通信運營商、創(chuàng)業(yè)公司和頭部高校。

早在5月底舉行的中關村論壇上，中國科學技術信息研究所所長，科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心主任趙志耕披露，據不完全統(tǒng)計，目前國內已經發(fā)布了79個大模型，從地區(qū)來看，北京和廣東最多，自然語言處理是大模型研發(fā)最活躍的領域。

一時間，“百模大戰(zhàn)”等新詞流傳開來，為這場當下最火熱的競逐貼上亮眼的標簽。隨著WAIC的落幕，越來越多的行業(yè)內外人士發(fā)現，與上半年多方勢力爭相入場相比，下半年WAIC圈內，“場景”“落地”成為熱門。

2022年11月30日，ChatGPT橫空出世，迄今為止不過半年有余，無論是名人親身入局還是知名投資人和科技大佬隔空對嗆，抑或是大小公司積極卡位，國內大模型賽道已是百花齊放。

表面的喧鬧之外，一些具有標志性意義的消息也值得關注。

據多家媒體報道，根據網站數據分析工具SimilarWeb最新調查顯示，在剛剛過去的6月中，ChatGPT網站的全球流量下降了10%。據悉，這是ChatGPT自去年11月推出以來，首次出現訪問數量下降的情況。

此外，大模型國家隊已經“定”了。7月7日，在WAIC上，國家標準委指導的國家人工智能標準化總體組宣布我國首個大模型標準化專題組組長，由上海人工智能實驗室與華為、阿里、百度等企業(yè)聯合擔任，現場進行了證書頒發(fā)并正式啟動大模型測試國家標準制訂。

與半年前相比，國內大模型賽道呈現出了更豐富的層次。

百模大戰(zhàn)，“戰(zhàn)”什么？

不久前，一場圍繞著大模型創(chuàng)業(yè)的論戰(zhàn)引發(fā)了外界關注。

論戰(zhàn)的起因是獵豹移動董事長兼CEO傅盛在朋友圈轉發(fā)了一篇文章，文章主要涉及金沙江創(chuàng)投董事總經理朱嘯虎對大模型創(chuàng)業(yè)的觀點，傅盛在專訪時表示：“硅谷一半的創(chuàng)業(yè)企業(yè)都圍繞ChatGPT開始了，我們的投資人還能這么無知者無畏。”

朱嘯虎沒有對此視而不見，而是現身評論席與傅盛展開了一場辯論。朱嘯虎稱：“99%的價值都是GPT創(chuàng)造的，這樣的創(chuàng)業(yè)公司有什么價值。”

傅盛則認為價值要看怎么定義，“如果只有底層原理才是價值，那企業(yè)的存在就沒有必要了。”他認為：“今天的問題是大模型不能簡單解決問題，這就是價值機會。”

“兩位大佬說的其實是一個硬幣的兩面，關鍵在于相關企業(yè)在創(chuàng)業(yè)生態(tài)中處于什么階段。”北京市社會科學院副研究員王鵬告訴《每日經濟新聞》記者，“傅盛關注的是基于核心創(chuàng)業(yè)能力的創(chuàng)業(yè)，如果有研發(fā)能力、自主知識產權，那創(chuàng)業(yè)肯定是有優(yōu)勢的。”

而朱嘯虎更關注商業(yè)模式，“如果沒有自主知識產權、核心競爭力，創(chuàng)業(yè)就很難，所謂的商業(yè)模式創(chuàng)新其實很好迭代。”

在這場爭論中，朱嘯虎說了一句話：“我已經放棄BAT的創(chuàng)業(yè)夢了，那的確沒機會。”此外，在與傅盛的辯論之后，朱嘯虎又在朋友圈解釋稱，金沙江創(chuàng)投應該是國內投資垂直AIGC創(chuàng)業(yè)項目最多的早期投資人，而他的核心觀點則是：“不要迷信通用大模型。”朱嘯虎認為，對于大部分創(chuàng)業(yè)者，場景優(yōu)先，數據為王。

從這場爭論背后其實可以看出，在業(yè)內，有一個觀點影響力不小，那就是，訓練通用大模型的成本太過高昂，創(chuàng)業(yè)者很難獲得機會。

觀點與現實相互呼應。從今年的WAIC看，整個大模式賽道已經開始分為兩派。

一派，具備實力的玩家不僅研發(fā)通用大模型，還提供配套服務。以阿里巴巴為例，WAIC期間，阿里云CTO周靖人在演講中表示：“阿里云將把促進中國大模型生態(tài)的繁榮作為首要目標，向大模型創(chuàng)業(yè)公司提供全方位的服務，包括最強大的智能算力和開發(fā)工具，并在資金和商業(yè)化探索方面提供充分支持。”他稱：“我們將努力把魔搭社區(qū)培育成中國最大的‘大模型自由市場'。”

具備實力的玩家不僅研發(fā)通用大模型 圖片來源：每經記者 陳婷 攝

而另一派，則扎根垂直領域，瞄準少量的應用場景。以個別公司為例，7月8日，閃馬智能介紹了ATOM AI生產力平臺，并公布了感知大模型SupreMeta。閃馬智能官方表示，其感知大模型SupreMeta將檢測、分類、分割多任務統(tǒng)一；將視覺、雷達、激光多模態(tài)融合，實現整體效果大于單一模態(tài)或單一任務分析。

“大模型存在的意義一定是需要應用到實際場景中，為人們解決問題，賦能社會發(fā)展。”閃馬智能創(chuàng)始人、董事長兼CEO彭垚告訴《每日經濟新聞》記者，“對于大模型本身，我們是理智的——不盲目投入極大參數LLM（大型語言模型），而是結合自身優(yōu)勢，基于視覺拓展做了感知大模型。”

大模型落地，走到哪一步了？

對于AI實際的應用情況，經緯創(chuàng)投創(chuàng)始管理合伙人張穎近期舉了兩個例子。

據公開報道，他提到，一個數字是從今年3月到5月，召開業(yè)績電話會議的標普500指數的公司中，有110家公司的高管提到了AI，這是過去十年的3倍。另一個數字是摩根士丹利最近做了一個2000多人的調研，結果竟然是有80%的人沒有用過ChatGPT或是谷歌的Bard。

就大模型行業(yè)模式的發(fā)展階段，深度科技研究院院長張孝榮向《每日經濟新聞》記者表示，行業(yè)尚處于發(fā)展早期，國內大多數大模型都在實驗室階段，甚至沒有對外大范圍的公測。

不過，任何行業(yè)都有成長的過程。不可否認的是，目前，在國內，不少創(chuàng)業(yè)公司正在產業(yè)落地上努力，而大模型也切切實實地在對各行各業(yè)產生影響。

張孝榮指出，目前，大模型項目產生了兩條技術應用路線。國外側重通用大模型，發(fā)展AGI；國內限于種種條件，廠商大多發(fā)展行業(yè)模型，進入了細分領域。

對此，彭垚向記者表示，隨著ChatGpt這一產品的誕生，帶來了類似于“下一代互聯網”的邏輯，“大家可以以聊天式的、創(chuàng)造式的、對話式的方式去創(chuàng)造更多內容的結構和內容的生成。”

他認為，目前大模型對內容生成和機器人兩個領域影響最大。此外，在傳統(tǒng)交通領域，也出現了不少顛覆，“比如在無人駕駛、車路協(xié)同領域。”

今年WAIC期間，達觀數據、容聯云等企業(yè)也都發(fā)布了垂直大模型。

王鵬認為，大模型小模型要形成一個有機的結合，“大平臺適合搞大模型，中小企業(yè)、創(chuàng)新型企業(yè)還是要專注于垂直領域。”

在應用落地方面，今年下半年或是一個關鍵時期。申港證券研報提到，對下半年AI的行情持樂觀態(tài)度，其中關鍵點可能在于場景融合下的AI應用落地。研報認為，應用可能會成為接下來一段時間驅動整個AIGC飛輪的最重要一環(huán)。只有通過有價值的應用吸引用戶，然后通過用戶反饋迭代大模型提升數據輸出質量，同時帶動后臺推理的算力需求，整個產業(yè)才能形成正向循環(huán)。

值得一提的是，近期，有消息稱，6月，ChatGPT網站的全球流量下降了10%，這一消息也引發(fā)了外界對于人工智能前景的一定質疑。對此，中信建投證券研究所所長兼國際業(yè)務部負責人、TMT行業(yè)首席分析師武超則對《每日經濟新聞》記者表示，ChatGpt單月的訪問量下滑不能說明太多問題，前期在非常熱的過程中大家有獵奇心理，現在這部分用戶（興趣）消散也在情理之中。

“我們現在看OpenAI的商業(yè)模式，除了直接的應用之外，還有很大一部分是API的調用，這部分流量是沒有被算在里面的。”武超則認為，目前流量不能說明長期的問題，還是要看其在下一階段的穩(wěn)定性。

“數據、算法、算力”三大基石

不過，大模型在國內的發(fā)展還存在多種限制。

張孝榮表示，一來，國內大模型基礎不牢，大多數是基于國外開源算法模型進行完善，缺少完全自主獨創(chuàng)算法；此外，存在算力不足的問題，“限于芯片禁令，先進GPU不能進入我國市場，廠商算力壓力較大，每次訓練還要耗費巨資，這個壓力會進一步拉開國內外差距。”

數據質量不高也是一個問題，張孝榮提到，大模型需要大量公開語料訓練，中文資料數量和質量要低于國外英文語料，由此訓練的模型，也會存在一定差距。

對這些問題，業(yè)內也有許多思考。

“我們缺算力。”彭垚也在演講中提及，最早性能的GPU是英偉達生產的，怎么在稀缺算力的情況下把手頭的算力更好地利用起來，是我們需要解決的。

沐曦創(chuàng)始人、董事長、CEO陳維良告訴《每日經濟新聞》記者，在整個人工智能產業(yè)化發(fā)展過程當中，尤其是基于大模型的新的智能有限，其實可以催生很多應用，反過來又需要很多算力去支撐，對GPU的需求會爆發(fā)式增長，這就是為什么市場對于高性能GPU的頭部企業(yè)非常認可。

陳維良提到，對于算力的需求，過去我們最主要在于可視化的一些計算，現在拓展到了通用計算領域，“其中面臨的挑戰(zhàn)就是，成本非常高。”他提到，在算法、算力和數據三個輪子旋轉的過程中，可以發(fā)現算力的成本非常高，“如果不降低成本，確實會限制人工智能的應用發(fā)展。”

事實上，業(yè)內也在尋找破局方法。陳維良認為，要找準瓶頸、持續(xù)創(chuàng)新。他對記者表示，針對計算需求，GPU本身有很多創(chuàng)新性的技術，不光是高效的數據通道還是計算能力，抑或是最優(yōu)的數據格式，這些都可以提高計算效率。他提到，從最底層的硬件到最上層的應用，實際上每一個環(huán)節(jié)都有創(chuàng)新的需求，也有創(chuàng)新的空間。

在近期的演講中，陳維良表示：“我們的目標很簡單，就是要打造能夠平替英偉達的高性能GPU產品，不管從生態(tài)的角度、性價比的角度還是性能的角度做到可以全面替代。”

即便還存在種種難關，已無人否認大模型市場的廣闊性了。

國務院參事、中國科學院虛擬經濟與數據科學研究中心主任、中國科學院大數據挖掘與知識管理重點實驗室主任石勇告訴《每日經濟新聞》記者，在中國產業(yè)的作用下，大模型一定是有社會需求的，“市場的需求就是大模型應用場景的發(fā)展方向。”

彭垚則認為，在定義好了問題且問題本身有極高社會價值的情況下，企業(yè)本身不應該存在盈利問題。他認為，大模型的賽道非常廣闊，“其實人的大腦是極其復雜的，它可能是幾億甚至幾十億的大模型的集合。這個產業(yè)的未來是極其壯大的。”

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