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大模型激戰:能否再造20年前互聯網盛景

發布時間:2023-05-04 09:15:43
來源:消費網綜合

作者/吳江華

圖/圖蟲


(資料圖)

Chat GPT引發的大模型混戰,像極了20年前的互聯網。

近兩個月中,已經有包括百度、阿里巴巴、字節跳動等超過五個,宣布要進軍大模型的國內知名互聯網公司。除此之外,游戲公司、云計算公司、軟件公司…只要發布一個跟AI、中國版Chat GPT相關的動作,就能引發熱議,帶動一輪資本市場的膨脹,引發追隨者的狂歡。

ChatGPT到底會像元宇宙概念一樣,成為稍縱即逝的流星,還是會打破互聯網舊秩序,構建新秩序,引發一場新的生產關系和生產力的改變?

現階段無人能下定義,零態LT試圖通過梳理出基礎脈絡和走向。

諸神混戰,三大格局林立

先來看看大模型混戰現狀,目前進軍玩家可以分為三類:一類是互聯網大廠,一類是科技小巨人,一類是個人創業組隊。

互聯網巨頭有:百度文心一言,阿里巴巴通義千問,商湯日日新SenseNova體系,華為云盤古,知乎“知海圖 AI”,360GPT,昆侖萬維“天工”大模型,京東言犀等。小米CEO雷軍4月14日發微博表示,小米全力以赴、堅決擁抱大模型和生成式人工智能(AIGC),并將推出相關技術和產品。

在巨頭們的帶領下,一些科技領域的小巨頭企業,也紛紛下場。

由于沒有巨頭們的數據體量和資金規模,它們普遍的方向是選擇接入某一大模型,并在此基礎上開發出更具適配性的應用。比如,京東云旗下言犀人工智能應用平臺將推出ChatJD;釘釘宣布正式接入阿里巴巴“通義千問”大模型;字節跳動旗下火山引擎發布自研DPU(數據處理單元)芯片,以及發布大模型訓練云平臺等;金山辦公宣布將推出 WPS AI,類似于基于ChatGPT技術的微軟Copilot產品,金山辦公CEO章慶元透露這一技術由國內企業MiniMax提供;APUS推出1000億參數、自研多模態的天燕大模型AiLMe,以及基于其技術的 7 款 產品;斑馬智行宣布接入“通義千問”大模型,智己汽車成為首個上車品牌...

還有一些如王慧文、李開復、王小川等互聯網創業賽道的“老手”,利用個人影響力和IP,宣布創業組隊搞生成式大模型。

3月19日,創新工場董事長兼CEO李開復宣布,成立Project AI 2.0公司,定位是AI 2.0全新平臺和AI-first生產力應用的世界級公司。

王慧文則在社交平臺上發布的一則“組隊擁抱新時代,打造中國Open AI”的求賢令也曾經刷屏。他稱自己出資5千萬美元做公司(光年之外)。其老搭檔美團CEO王興隨后在朋友圈宣布,個人將參與王慧文創業公司“光年之外”的A輪投資,并出任董事。

前Google科學家李志飛在2月底的一次媒體訪談中表示,短期目標是在明年6月做出一個60分的通用大模型。

前搜狗CEO王小川也表示,將進入中國版OpenAI的戰場,并向媒體承認項目在“籌備中”。

前京東AI掌門人周伯文也宣布,表示不設上限誠招合伙人,一起打造中國版的 ChatGPT。垂直整合從自有基礎大模型到應用、用戶全場景閉環,實現生成式人工智能技術與商業價值 “雙落地”。

但在這種爭分奪秒的官宣中,很多人打趣說國內GPT創業公司PPT的更新速度都趕不上 ChatGPT的版本迭代速度。

此外,一些長期深耕科技領域的專家,也趁AI的東風收割,生怕被時代落下。比如計算機科學家、自然語言模型專家吳軍在4月3號公開喊話“Chat GPT不算新技術革命,帶不來什么新機會”,但是卻已經在《得到》上推出了主講Chat GPT的課程,預售時間定在了4月26日,價格為69.9元。

除了激烈的競爭,不同格局之下的“隔空互懟”也沒有缺席。王小川放話說,李彥宏是活在平行宇宙的人。李彥宏雖然沒回應,但百度可不能被欺負,其高管回應:王小川脫離一線業務太久,順便也諷刺了一把搜狗沒干過百度的陳年舊事。

這種狀態,不僅讓人有些激動,國內互聯網大廠已經很久沒有過這樣的盛況了。

伴隨著Chat GPT的爆火,芯片、人工智能、甚至只要發布一個和Chat GPT相似概念的公司股價都得到了正反饋。

除了百度、阿里,得益于Chat GPT概念爆火,一眾入局的上市公司,都在股市上嘗到了甜頭,360宣布 GPT大模型——“360智腦”落地搜索場景,發布大模型次日股價高開5.53%,隨后4月3日再次漲停。

招銀國際發表研報指,因近3個月ChatGPT對相關概念股股價的拉動,芯片、光模塊、PCB、服務器年初至今已各漲65%、146%、45%、62%。

巨頭混戰大模型,能不能開啟下一輪技術革命的熱潮?誰究竟能脫穎而出?

別低估了大模型的門檻

今年2月份Chat GPT-4問世后,市場再次感知到了大模型的威力,相比于去年末發布的Chat GPT-3.5,新一代GPT算力和邏輯能力更強,商業價值也隨之凸顯。業內專家普遍認為,這將是開啟下一個時代的技術競爭高地,如同千禧年的互聯網一般。

但要真正做好大模型并不簡單。

首先,Chat GPT門檻很高。國盛證券計算機分析師劉高暢和楊然在《Chat GPT需要多少算力》報告中估算,GPT-3訓練一次的成本約為140萬美元,對于一些更大的LLM模型,訓練成本介于200萬美元至1200萬美元之間。

除了對大量數據需求外,訓練大模型還需要芯片、服務器、算力甚至電費等方方面面的支持。

有機構估算,假如平均每天約有1300萬用戶訪問Chat GPT,那就需要3萬多片英偉達A100GPU芯片,初期投入成本約為8億美元,每日還需約5萬美元的電費。

從這個角度來說,如此大的投入,最有勝算的一定是互聯網大廠。它們資金雄厚,能夠經受得住持久戰的消耗。相比大廠,諸如WPS、圖靈這類的公司則選擇了更為靈活的模式,接入現有大模型,在此基礎上研發更落地的應用。

比如金山辦公發布的生成式人工智能應用“WPS AI”, 由國內合作伙伴MiniMax提供的;阿里集團旗下的斑馬智行也是接入“通義千問”大模型;百度內部溝通產品“如流”自然也是接入“文心一言”大模型。

至于個人創業團隊,除非有源源不斷的資金涌入,否則很難成型。雖然美團聯合創始人王慧文宣稱,“5000萬美元,帶資入組”,很多人驚呼覺得好大一筆錢,但專家卻表示,5000萬美元可能也燒不了多久!

其次,就算有錢,真正實施起來,要訓練出經受的住市場考驗的大模型也并非一蹴而就。

在眾多行業人士和觀察人士看來,當前國內算力稀缺、數據模型訓練不足,甚至版權糾紛等問題難以忽視。比如文心一言發布之后,由于AI畫畫頻繁出錯,“胸有成竹”“夫妻肺片”“魚香肉絲”等貌合神離的圖片的出現,讓用戶既覺得有趣,又覺得槽點滿滿,成為“被玩壞”的一個梗,連李彥宏都出面自嘲說“文心一言是典型的需要靠反饋才能不斷提升的產品”。

同樣在現場演示中翻車的還有阿里,釘釘的AI功能由“通義千問”大模型支撐,但是在文生圖演示中,出現了和文心一言類似問題,比如輸入“赴湯蹈火”表情,卻出現了一鍋湯上面有著火的類似湯圓造型的動漫人物。

也有業內人士表示,“現在的大語言模型還是存在胡說八道輸出錯誤信息的問題,ChatGPT珠玉在前,留給大廠們的時間似乎并不算多。”

從整體情況來說,這些大模型確實推出比較匆忙,但這不是本質問題,因為大模型需要長時間訓練和積累,以及中文語料數據集的收集和理解。所以從這個方面來說,大廠還是具備很多優勢,足夠大的數據和訓練試錯容錯機會是很多創業公司不具備的。

再次,隨著大模型的應用和AI的普及,本質上解構的是生產關系。過去是人生產內容,現在變成了人訓練機器,機器生產內容。隨著AIGC(AI Generated Content)的興起,利用AI生成內容,被認為是繼PGC、UGC之后的新型內容創作方式。無論是什么規模的公司,如果不進行變革性的重組,都將很難適應這個新時代。

從這個角度來說,要進行內部人和生產關系的調整,可能對大廠的挑戰更大,船大難掉頭,但對于中小規模的科技公司和創業公司來說,則可以在初期就解決掉這些問題。可以用更輕盈的姿態迎接新技術革命。

大模型混戰,能否開啟下個“互聯網20年”

綜合目前的情況來看,AI技術被普遍認為是帶來新一輪工業革命的基礎。就像20年前,互聯網大爆發的時代一樣,參與者們希望抓住這次的技術革新,占據時代的紅利。

為什么說,Chat GPT引發的大模型混戰,和20年前互聯網時代相似?本質上來說,Open AI的出現,就和1998年的互聯網開端一樣,被很多人認為是一個革命性的開端。

從客觀上看,因為他們都具備相似的時代背景,20年前的互聯網,得益于通信、數據傳輸網絡的迅猛發展,10年前,隨著智能手機的普及,上網費用的進一步降低,進入移動互聯網黃金十年。而當前階段,得益于云計算的普及,通信網絡、基站等基礎設施的完善,國內的AI技術也已經孕育了多年,所以趁著Chat GPT的熱度,大模型的爆火也順應了時代的節奏。

從主觀上看,近兩年,隨著互聯網發展進入瓶頸期,產業陷入低迷狀態,所以無論是市場的呼喚還是用戶的情緒,都期待一種具備革新能力的事物出現。

但如今情況和20年前互聯網時代又有所不同。

20年前的互聯網時代經歷了門戶時代,電子商務時代,移動互聯網時代,網絡游戲等不同的細分時代,每個階段都有領軍企業推動產業進步。此外,在互聯網時代快速發展的過程中,無論是做門戶,電子商務,服務還是游戲,邏輯都是立足于基礎設施的建設、技術保障、和應用場景進行APP開發。

而大模型的狀態是,依然處于探索期,無論是安全性還是應用場景上,都在迷茫階段。連OpenAI公司CEO山姆·阿爾特曼(Sam Altman)都說:“我們完成對GPT-4的訓練后,花了6個多月的時間,研究大模型的安全性…”他還表示,“現在并未訓練GPT-5,在短期內也不會訓練。”

所有人都必須要承認的是,由于Open AI這個技術太新,應用場景還不明確,目前僅僅停留在AI生成內容,聊天,此外美國也沒有成功的經驗可以供我們完全復制,所以在這個賽道上,似乎所有人都站到了差不多的起點上,都在摸著石頭過河。

正如APUS創始人李濤所言,當下的大模型玩家,很多技術路線都不明確,行業依然處于早期狀態,甚至可以稱為“AI的公元前”,這種情況之下,對于很多創新公司而言,反而是最大的機會。“新的場景和新的物種,每一次新技術浪潮到來時,一定會出現新的企業,新物種淘汰掉舊物種,這幾乎不可能是一種傳承和繼承的過程。”

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