芯耀
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作者?| 方文三
2022年的WAIC，和大模型相關(guān)的論壇寥寥無幾，而今年，不聊大模型的論壇屈指可數(shù)，參展的大模型高達30余個。
2023世界人工智能大會，大模型當之無愧成為[頂流]。
大模型的[國家隊]集結(jié)
WACI 2023大會上，由國家標準委指導的國家人工智能標準化總體宣布：
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百度、華為、阿里等企業(yè)聯(lián)合擔任。
新組建的專題小組將承擔大模型的標準化制訂工作，目的是推動大模型和標準化的實踐結(jié)合，促進人工智能產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。
一方面，美國政府又升級制裁，將限制中國企業(yè)使用美國廠商的云計算服務，堵住中國人工智能公司可能通過使用云服務繞過當前芯片出口管制規(guī)則的漏洞。
另一方面，這場世界人工智能大會，也給全球展現(xiàn)出了中國AI產(chǎn)業(yè)、大模型技術(shù)發(fā)展的蓬勃動力。
急待彌合新技術(shù)和場景的鴻溝
或許對自研大模型的廠商而言，商業(yè)化的事還可以拖一拖，底層技術(shù)創(chuàng)新是第一要務。
但對To B AI應用廠商來說，一邊是新技術(shù)對現(xiàn)有技術(shù)路線帶來的潛在顛覆效應，另一邊是新需求誕生創(chuàng)造出的市場增長想象空間。
如何彌合新技術(shù)和需求場景之間的鴻溝，似乎是更加急迫的事情。
大模型之戰(zhàn)逐漸步入后半場，更多人開始關(guān)注大模型與實體產(chǎn)業(yè)的結(jié)合，企業(yè)也接連展示其產(chǎn)品的應用場景。
也因此，國內(nèi)頭部科技企業(yè)的發(fā)力點從通用人工智能大模型，轉(zhuǎn)向行業(yè)大模型。
比如騰訊在6月中旬發(fā)布了一站式行業(yè)大模型精選商店騰訊云Maas；
而華為也在WAIC舉辦期間推出了賦能千行百業(yè)的盤古大模型3.0；
而京東也重磅推出了自研產(chǎn)業(yè)大模型言犀。
很顯然，通用大模型與產(chǎn)業(yè)大模型，已引起了國內(nèi)頭部科技公司AI戰(zhàn)略的分野。
雖然兩者并不是對立關(guān)系，但不同的路線與方向會令其駛向不同的遠方。
商湯：熱門行業(yè)終端落地應用
今年4月，商湯發(fā)布了[日日新]大模型體系，包括千億級參數(shù)的語言大模型[商量]、文生圖創(chuàng)作平臺[秒畫]、AI數(shù)字人視頻生成平臺[如影]、3D內(nèi)容生成平臺[瓊宇]和[格物]，這些都在展臺對觀眾開放體驗。
同時，宣布了[商湯日日新SenseNova]大模型體系的多方位全面升級，以及在該體系下的一系列大模型產(chǎn)品更新和落地成果。
此外，商湯也著重介紹并展示了其大模型技術(shù)自正式發(fā)布以來與產(chǎn)業(yè)各方的應用實踐。
包括商湯絕影最新打造的智能座艙產(chǎn)品和車路云協(xié)同交通體系等；
以及在金融、醫(yī)療、電商、移動終端、產(chǎn)業(yè)園區(qū)等行業(yè)生產(chǎn)實踐中的落地應用。
華為：全面布局行業(yè)大模型
目前，華為云盤古大模型3.0已在煤礦、鐵路、氣象、金融、代碼開發(fā)、數(shù)字內(nèi)容生成等領(lǐng)域發(fā)揮作用，提升生產(chǎn)效率、降低研發(fā)成本。
盤古大模型3.0是一個面向行業(yè)的大模型系列，有基礎(chǔ)大模型、行業(yè)大模型、專用大模型三層架構(gòu)。
包括[5+N+X]三層架構(gòu)，L0層包括自然語言、視覺、多模態(tài)、預測、科學計算五個基礎(chǔ)大模型。
華為可能不想寫詩，但大模型ToB（企業(yè)級服務）的錢，卻很想賺到。
百度：多層全棧布局完成
自今年3月份發(fā)布文心一言大模型后，百度已在芯片（昆侖芯）、框架（飛槳社區(qū)）、模型（文心系列）、應用（百度云合作伙伴）四層完成全棧布局。
訊飛：以不同AI+應用場景切入
訊飛展示了[星火]大模型在辦公、教育、醫(yī)療、工業(yè)、金融、汽車和數(shù)字員工的應用場景。
不僅展示了大模型在PC與手機等不同終端中的應用實例。
還以不同行業(yè)場景為切入點，讓公眾直觀了解大模型如何賦能學習機助力教育提質(zhì)增效，幫助醫(yī)療行業(yè)搭建個性化診后康復管理平臺等行業(yè)類創(chuàng)新應用。
京東：根據(jù)自身業(yè)務打造行業(yè)大模型
京東的優(yōu)勢在于有豐富的零售、物流、金融、健康、政務等垂直場景的數(shù)據(jù)和行業(yè)經(jīng)驗積累。
因此，言犀大模型的定位就是面向產(chǎn)業(yè)，訓練時融合70%的通用數(shù)據(jù)與30%數(shù)智供應鏈原生數(shù)據(jù)，針對知識密集型、任務型產(chǎn)業(yè)場景。
對于有模型訓練需求的客戶，京東將提供言犀大模型開放計算平臺、向量數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)設(shè)施能力，以及2個行業(yè)數(shù)據(jù)平臺。
京東還將零售、金融、健康、物流等廣泛專業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)也融合到基座模型進行訓練。
除了大語言模型，京東也在語音、視覺等多模態(tài)模型上進行了研發(fā)。
阿里：開源社區(qū)降本增效
會上，阿里云發(fā)布了AI繪畫創(chuàng)作大模型通義萬相，并開啟定向邀測。
不過，更多被提到的是MaaS（模型即服務）理念。
在開發(fā)者生態(tài)層，阿里發(fā)起的大模型開源社區(qū)[魔搭]，目前集聚了180多萬AI開發(fā)者和900多個優(yōu)質(zhì)AI模型。
用戶通過輸入指令，可以一鍵調(diào)用其他的AI模型，用多個模型協(xié)同完成復雜任務，這也是降低大模型使用門檻的方式。
用阿里云CTO周靖人的話來說：[把促進中國大模型生態(tài)的繁榮作為首要目標。]
騰訊：避開擁擠切入行業(yè)大模型
騰訊選擇從MaaS切入產(chǎn)業(yè)大模型領(lǐng)域。
通過技術(shù)中間層向外部企業(yè)提供預訓練、精調(diào)和應用開發(fā)等解決方案。
騰訊作為一家云服務提供商，擁有龐大的技術(shù)資源和豐富的行業(yè)經(jīng)驗，可以為企業(yè)提供強大的計算和存儲能力，支持大規(guī)模的產(chǎn)業(yè)大模型訓練和優(yōu)化。
在騰訊看來，各家通用大模型水平最多也就在 GPT-3.5 水平附近，說自己超越ChatGPT往往會言過其實，[多騰訊一個不多，少騰訊一個不少]。
那樣還不如主打行業(yè)大模型概念，爭取在行業(yè)大模型上成為第一。
而且，對行業(yè)大模型來說，其不需要像通用大模型一樣耗費巨資訓練通用數(shù)據(jù)，而更側(cè)重行業(yè)本身的數(shù)據(jù)。
各垂直領(lǐng)域的行業(yè)大模型早已被多家企業(yè)先后推出。騰訊不做通用的、聊天式的大模型，也是揚長避短。
凡是投入，都會有限度
如果是做模型是烹飪，數(shù)據(jù)好比是食材，大模型對高質(zhì)量的[食材]需求更高。
但在公開互聯(lián)網(wǎng)中，中文的高質(zhì)量數(shù)據(jù)本就偏少，大模型廠商其實很難建立起數(shù)據(jù)壁壘。
在國內(nèi)廠商尚在追趕GPT-3.5的情況下，沒有誰能顯著拉開差距。
本質(zhì)上，AI大模型訓練仍然昂貴，即便是大廠，也不可能不求回報地一直投入。
這意味著，國內(nèi)廠商剛開始做大模型，就面臨著更殘酷的生存考驗。
搶著在行業(yè)落地，也是希望能盡快商業(yè)化，再投入到AI模型的開發(fā)和訓練中。
不過造輪子不等于沒意義，而是在發(fā)展初期必需要做的積累和儲備。
如果把大模型產(chǎn)業(yè)類比學數(shù)學，現(xiàn)階段各家廠商都在做的洗數(shù)據(jù)、堆參數(shù)、調(diào)代碼，就好比每天都要背九九乘法表的小學生。
等到有了足夠的積累才有可能去學線性代數(shù)、微積分這些更高級的知識，跳出造輪子的階段去做創(chuàng)新。
結(jié)尾：
當一種新技術(shù)熱潮顯現(xiàn)，往往有兩種演進路徑：
一是新技術(shù)兌現(xiàn)了價值，成為基礎(chǔ)設(shè)施的一部分，不再被關(guān)注，比如互聯(lián)網(wǎng)、推薦算法。
另一個是新技術(shù)短期內(nèi)無法兌現(xiàn)價值，然后被新的熱潮搶走資源與風頭。
各大廠商的戰(zhàn)略配方是，去大模型糟粕，取其精華；或者[借力打力]。
部分資料參考：
數(shù)字時氪：《大模型無法一步到位？還得是「熟悉的配方」》，TE智庫：《現(xiàn)階段廠商比客戶更需要大模型》，DoNews：《[舊趨勢]退場，大模型稱王》，智能涌現(xiàn)：《30個大模型，搶著落地》，商業(yè)秀：《2023WAIC，重新審視AI大模型時代》，國際金融報：《AI大模型，開啟[戰(zhàn)國]時代！》，零態(tài)LT：《30家企業(yè)爭鳴WAIC：大模型進入高維戰(zhàn)》，億歐智庫：《大模型進入戰(zhàn)國時代，從WAIC看誰是七雄》
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