4月11日,阿里云大模型通義千問(wèn)正式官宣。近日,大模型領(lǐng)域“新兵”不斷涌現(xiàn),王小川的百川智能、商湯科技“日日新”、昆侖萬(wàn)維“天工”……無(wú)論是否與互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域直接相關(guān),企業(yè)們?nèi)刖諧hatGPT的速度與熱情絲毫不受影響。越來(lái)越多的互聯(lián)網(wǎng)大佬下場(chǎng)創(chuàng)業(yè),體量較小的企業(yè)也紛紛推出自己的大模型。圍觀者驚嘆,原來(lái)高投入的大模型從來(lái)都不只是“大廠之間的游戲”,大家爭(zhēng)分奪秒的到底在爭(zhēng)搶什么?
“諸神之戰(zhàn)”
一天之內(nèi),大模型領(lǐng)域迎來(lái)了三位重量級(jí)的嘉賓。
(資料圖)
先是搜狗公司創(chuàng)始人王小川,一封公開(kāi)信正式宣告了“百川智能”的誕生。據(jù)了解,百川智能旨在打造中國(guó)版的OpenAI基礎(chǔ)大模型及顛覆性的上層應(yīng)用。
緊接著,兩家公司先后官宣。在當(dāng)天的技術(shù)交流日上,商湯科技董事長(zhǎng)兼CEO徐立展示了“日日新”體系下的語(yǔ)言大模型“商量”,據(jù)悉,這是一個(gè)1800億參數(shù)的中文大語(yǔ)言模型,可實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話、邏輯推理、語(yǔ)言糾錯(cuò)、內(nèi)容創(chuàng)作、情感分析等。
與此同時(shí),昆侖萬(wàn)維也表示,即將推出對(duì)標(biāo)ChatGPT的雙千億級(jí)大語(yǔ)言模型“天工”3.5,并定于4月17日啟動(dòng)邀請(qǐng)測(cè)試。當(dāng)晚,昆侖萬(wàn)維發(fā)布2022年年報(bào),明確提到“未來(lái)10年將堅(jiān)定的‘All in’AGI與AIGC。”
大模型成了這一輪AIGC浪潮的兵家必爭(zhēng)之地。百度“文心一言”、阿里“通義千問(wèn)”、騰訊“混元”、京東“ChatJD”、華為“盤古”,傳統(tǒng)大廠無(wú)一掉隊(duì)。
垂直領(lǐng)域諸多企業(yè)紛紛入局,除商湯科技及昆侖萬(wàn)維外,科大訊飛也在互動(dòng)平臺(tái)表示,將于5月6日發(fā)布訊飛預(yù)訓(xùn)練大模型的詳細(xì)信息,大模型將用于教育、翻譯等領(lǐng)域。
互聯(lián)網(wǎng)大佬們更不畏懼大模型的“從0到1”。公開(kāi)報(bào)道顯示,王慧文的 “光年之外”A 輪融資后估值已達(dá)到10億美元,前商湯科技副總裁閆俊杰新公司MiniMax的首款大模型產(chǎn)品Glow累計(jì)用戶已突破百萬(wàn)。
華西證券研報(bào)總結(jié)了現(xiàn)有國(guó)產(chǎn)大模型的兩個(gè)特征:一是頭部廠商主導(dǎo),to B為主要模式,賦能原有優(yōu)勢(shì)業(yè)務(wù);二是均未對(duì)公眾大面積開(kāi)放,未有明確的to C入口,實(shí)際水平不透明。
通用還是垂直
AIGC產(chǎn)業(yè)主要分為基礎(chǔ)和應(yīng)用兩個(gè)層面,前者包含理論框架的搭建、大模型的訓(xùn)練以及算法等,大投入、智力密集和長(zhǎng)期性三個(gè)特點(diǎn)缺一不可。而后者主要是將別人開(kāi)發(fā)出的東西與自己的業(yè)務(wù)進(jìn)行整合,見(jiàn)效快,成本相對(duì)也較低。
而這也是當(dāng)下中國(guó)AIGC企業(yè)押注的兩個(gè)方向。有人勢(shì)要成為中國(guó)的OpenAI,但也有人將目光瞄準(zhǔn)了垂直領(lǐng)域的應(yīng)用。
天使投資、資深人工智能專家郭濤表示,根據(jù)AI大模型應(yīng)用范圍的不同,可以分為通用型大模型和產(chǎn)業(yè)型大模型,通用型AI大模型在企業(yè)級(jí)與消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)都擁有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,如OpenAI旗下的ChatGPT;而產(chǎn)業(yè)型的AI大模型主要應(yīng)用于垂直行業(yè)或細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景,如京東旗下的ChatJD。
“整體來(lái)看,通用型大模型應(yīng)用場(chǎng)景相比產(chǎn)業(yè)型大模型更為廣泛,隨著規(guī)?;⒍鄻踊瘧?yīng)用場(chǎng)景的落地,促使算法模型快速迭代升級(jí),不斷豐富和拓展新的應(yīng)用場(chǎng)景,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力也將會(huì)不斷增強(qiáng)。”郭濤認(rèn)為。
但全聯(lián)并購(gòu)工會(huì)信用管理委員會(huì)專家安光勇則提到,通用大模型在應(yīng)對(duì)多樣化任務(wù)時(shí)具有競(jìng)爭(zhēng)力,而專業(yè)大模型在特定領(lǐng)域有深厚的技術(shù)積累和應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。
安光勇認(rèn)為,體量相對(duì)較小的企業(yè)在大模型領(lǐng)域與“大廠”搶的主要是技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展。相較于大廠,“小廠”在技術(shù)創(chuàng)新上通常更加靈活和敏捷,能夠迅速響應(yīng)市場(chǎng)需求,快速推出具有差異化和競(jìng)爭(zhēng)力的大模型產(chǎn)品。
此外,小廠在應(yīng)用場(chǎng)景上可能更加專業(yè)化和垂直化,能夠深入某一領(lǐng)域或行業(yè),提供定制化的解決方案,滿足特定客戶的需求。此種專業(yè)化和靈活性為小廠在大模型領(lǐng)域與大廠競(jìng)爭(zhēng)中帶來(lái)了一定的優(yōu)勢(shì)。
“‘大廠更適合做模型’其實(shí)是一種慣性思維?!痹Z(yǔ)智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO朱雷解釋稱,通用的大模型解決不了具體行業(yè)的問(wèn)題,尤其是在國(guó)內(nèi),大部分高質(zhì)量中文語(yǔ)料都在行業(yè)內(nèi),而不在公域的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi),即便是大廠也很難拿到行業(yè)數(shù)據(jù),從這個(gè)角度上看,專用的模型在特定領(lǐng)域的效果一定要比大公司的通用模型更合適。
AIGC該降溫了
不久前,國(guó)際權(quán)威咨詢機(jī)構(gòu)IDC發(fā)布的《2022中國(guó)大模型發(fā)展白皮書(shū)》中預(yù)測(cè),2026年中國(guó)人工智能軟件及應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到211億美元,人工智能進(jìn)入大規(guī)模落地應(yīng)用關(guān)鍵期。
數(shù)據(jù)顯示,自2020年起,中國(guó)的大模型數(shù)量驟增,僅2020-2021年,中國(guó)大模型數(shù)量就從2個(gè)增至21個(gè),和美國(guó)量級(jí)同等。
薩摩耶云科技集團(tuán)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家鄭磊認(rèn)為,在通用大模型方面,中美存在時(shí)間差,而應(yīng)用層則各有千秋。大模型訓(xùn)練成本高,初創(chuàng)企業(yè)目前投入的資金很快就會(huì)消耗光,“建議政府將其作為新基建項(xiàng)目,引導(dǎo)社會(huì)資金共同投資”。
此外,鄭磊提到,由于還存在可能替代大模型的其他技術(shù)路線,國(guó)家也應(yīng)關(guān)注,及時(shí)加強(qiáng)研究支持,縮小與歐美技術(shù)差距。對(duì)于中小企業(yè)來(lái)說(shuō),可以根據(jù)市場(chǎng)定位和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì),選擇已有的合適的大模型作為垂直應(yīng)用研發(fā)的基座,逐步形成AI賦能的產(chǎn)品和服務(wù),借助市場(chǎng)力量推動(dòng)產(chǎn)品研發(fā),形成在細(xì)分領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
上個(gè)月末,一覽科技推出業(yè)界首個(gè)基于GPT大模型的“文本+圖片+虛擬人”視頻AIGC全域工作流,彼時(shí),一覽科技創(chuàng)始人兼 CEO羅江春就曾提到,AIGC工具只會(huì)越來(lái)越多,同質(zhì)化非常嚴(yán)重,說(shuō)是新一輪“百團(tuán)大戰(zhàn)”也不為過(guò),關(guān)鍵的問(wèn)題是誰(shuí)能解決某一個(gè)垂直領(lǐng)域用戶的根本需求。
“大模型需要降溫了。”于資本市場(chǎng),深度科技研究院院長(zhǎng)張孝榮做出了這樣的判斷。在他看來(lái),大模型是人為炒作起來(lái)的一個(gè)現(xiàn)象,前期是國(guó)際巨頭推廣產(chǎn)品,后期是國(guó)內(nèi)資本市場(chǎng)跟進(jìn),炒作相關(guān)企業(yè)股價(jià),許多公司股價(jià)脫離理性軌道,在短短幾個(gè)月的時(shí)間內(nèi)翻了數(shù)倍,導(dǎo)致資本市場(chǎng)發(fā)燒。
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