大模型混戰背後：科技“食物鏈”頂端是否會出現新霸主？_風聞
互联网江湖-05-22 20:53
文：互聯網江湖 作者：志剛
如果説，現在的我們正處於一個巨大的軟件互聯網生態系統中。那麼，未來我們或許會進入一個巨大的人工智能互聯網生態系統。
從谷歌的阿爾法狗到Open AI的ChatGPT，人工智能掀起了一波新的狂歡，國內的互聯網科技圈的“顛覆”暗潮也在不斷湧動。新誕生的AI大模型越來越多，“參戰”AI大模型的玩家也有些數不過來。
據天眼查APP顯示，截至目前，人工智能相關企業近267.4萬餘家，其中，2023年一季度新增註冊企業17萬餘家，與2022年同期相比，上漲6.8%。
AI大模型：雛形初顯，格局崢嶸
實際上，人工智能已經經歷了多次風口以及寒冬的“輪迴”。
在人工智能元年1956年，出現了機器定理證明、跳棋程序等一批令人矚目的研究成果；1970年，出現了能夠分析語義、理解語言的人機對話系統SHRDLU；1997年，深藍DeepBlue戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫；2016年，谷歌阿爾法狗與世界圍棋冠軍李世石“人機大戰”，被寫入歷史……
不可否認的是，在多次週期之後，人工智能已經開始實現從技術研發向成果轉化的目標，從不能用突破到不好用，再從不好用突破到可以用，我們似乎離人工智能的終點只有一步之遙。
本質上來説，此次大模型“諸神之戰”中的各位玩家，也是在瘋狂預判人工智能這場馬拉松的下一個突破節點。儘管爆發時間尚短，但可以發現，目前國內的大模型格局雛形已經初步顯露。如果按目前發展趨勢，國內大模型玩家大致可以劃分為這麼幾派：
首先是以百度、阿里為代表的的“巨頭派”，巨頭入場，但不再是“清場”。
被稱為中國版ChatGPT的百度“文心一言”早已極速發佈。百度展示了文心一言在文學創作、商業文案創作、數理推算、中文理解、多模態生成五個使用場景中的綜合能力。
阿里雲旗下大模型產品通義千問也已面世。據介紹，通義千問的功能包括多輪對話、文案創作、邏輯推理、多模態理解、多語言支持等。張勇表示，面向AI時代，所有產品都值得用大模型重做一次。
騰訊面向大模型訓練，發佈“超強算力集羣”，要助力企業雲上訓練AI大模型，解決中小企業和創業公司的算力壓力。
作為顛覆者，身處寶座之上，往往更害怕被顛覆。作為當今互聯網巨頭，實際上每一步都更加心驚膽戰，唯恐一步不慎，當下榮耀化為昔日榮光。而大模型就是一個這樣危險的因素，巨頭很難允許大模型被掌握在其他人手中。
其次是商湯、雲從、科大訊飛等“堅守派”。在人們看來，人工智能似乎已有“新”、“舊”之分，但這些企業無論風口與低谷，始終堅守在AI戰線。
3月30日，雲從科技披露定增預案，擬向不超過35名發行對象發行股份不超過2.22億股，募集資金不超過36.35億元，擬全部用於雲從“行業精靈”大模型研發項目。
商湯也推出了商湯日日新大模型體系。據悉，日日新大模型體系主要包括自然語言生成、文生圖、感知模型標註、以及模型研發功能，即“商量（中文語言模型）”、“秒畫（文生圖）”、“如影（數字人視頻生成）”、“瓊宇（場景生成）”，“格物（物體生成）”。
5月6日，科大訊飛召開了名為“訊飛星火認知大模型”的成果發佈會，同步發佈了訊飛AI學習機、訊飛聽見、訊飛智能辦公本、訊飛智能座艙和訊飛開放平台等5項應用成果。科大訊飛董事長劉慶峯表示，根據現在測試結果，星火在國內可測的現有系統中遙遙領先。
“卧榻之側”，豈容被他人顛覆。在自己的人工智能主場，原有的人工智能玩家更不能輕易被外來者跨維度打敗。
另外，還有小米、360、知乎等“互聯網科技派”。即便未躋身互聯網頭部，但終究不甘於平庸。
360集團創始人周鴻禕對外展示了360版的GPT大語言模型，公佈了基於這一大模型開發的人工智能產品矩陣“360智腦”，落地搜索場景並面向企業用户開放內測。
知乎創始人、董事長兼CEO周源在“2023知乎發現大會”上宣佈，知乎聯合面壁智能發佈中文大模型“知海圖AI”。知乎方面表示，在特定場景中，把“知海圖AI”大模型的效果與GPT-4進行了比較，兩個模型幾乎是持平的。
據澎湃新聞報道，小米集團發佈內部郵件，任命欒劍擔任技術委員會AI實驗室大模型團隊負責人，向技術委員會副主席、AI實驗室主任王斌彙報。
曾經輝煌過以及正追求互聯網高光的玩家們， 終於撞上當下愈發稀缺的“翻盤”機遇，他們或許會對大模型會寄予更高的期望。
最後，是王小川、王慧文、李開復等“互聯網藍血派”。互聯網大佬們也已隨之沸騰。
王慧文在社交平台發文宣佈進入AI領域再創業並高調招攬AI人才，其創辦的光年之外已正式開張，近期已啓動第二輪融資，投前估值約10億美元。
李開復宣佈籌辦的新公司Project AI 2.0目前已正式開啓團隊組建。李開復在朋友圈表示：“我正在親自籌組的 Project AI 2.0，是一個致力打造 AI 2.0全新平台和 AI-first 生產力應用的全球化公司。
王小川正式宣佈入局中國大模型創業，和前搜狗COO茹立雲聯合創立人工智能公司。 王小川在公開信中表示，新公司名為“百川智能”，目前已初步組建了50人的團隊，獲5000萬美元啓動資金。
互聯網藍血們往往已經實現了財富自由，人身同樣自由，出錢又出人，不求其他，只為假設一切、打翻一切，只求幹一票前無古人的大事。
從大模型玩家各自出身來看，大致如此。但即便相同“派別”的玩家，也未必會抱有相同的發展目標，玩家們在大模型的發展邏輯上也各有不同。
真正有實力的玩家，往往是奔着大模型“底層路線”去探索。真正坐在人工智能牌桌前，參與這場歷史賭局。
科大訊飛內部人士對互聯網江湖表示，大模型技術背後最核心的是認知智能，科大訊飛在認知智能上已有近10年佈局，取得多項成果。在ChatGPT推出後，公司迅速進行技術和研發體系的驗證，並在去年12月迅速啓動大模型的專項攻關。
而剩下的玩家，大都走的是“應用層路線”。大模型未來潛力絕不止於此，只要能夠在大模型產業鏈發展過程中分一杯羹，就有可能給企業帶來極大發展空間。
百家雲在這些企業中較為典型，百家雲對互聯網江湖表示，目前大模型在應用層主要面臨兩大問題：
一個是市場培育問題。當下大模型仍然處於一個教育市場、教育客户的階段，作為一項新技術，需求方對於大模型的能力邊界認知還不夠清晰，客户對於大模型的技術實現程度、具體細分場景落地能力都還不太瞭解，這需要大模型企業和客户共同進步。
百家雲舉了個例子，此前大模型技術主要被運用於機器翻譯上，大概能達到80%的準確率，再加上簡單的人力完善才可使用。現在AI人臉識別已經較為成熟，在銀行廣泛使用，百家雲在做的工廠工序檢測場景下的大模型也沒有問題。而手勢識別場景下的技術，離落地還有一段距離。
另一個是成本問題。不同細分場景落地的AI所需要的訓練語料是不一樣的，想要得到一個足夠有效且好用的大模型，需要投入足夠多且針對性的語料。為此，百家雲專門開發了一套自動化開發平台，讓客户自主選擇語料以及成本的投入量，從而實現應用層大模型的成本降低。
當然，其中也不乏一些“渾水摸魚”者，並沒有真正入局大模型，而是想要借這場狂歡，謀得更多短期利益。越來越多的上市公司加入大模型概念股的大軍，想要藉助大模型概念提升企業估值。
科技產業“食物鏈”，迎來新霸主？
在互聯網江湖看來，互聯網科技產業，本身就存在一條科技“食物鏈”：軟件吞噬世界，平台吞噬軟件，雲吞噬平台。而這條科技“食物鏈”正迎來一位新的霸主，大模型正在吞噬雲。
互聯網企業本質上是軟件企業，通過軟件搬運信息，改變世界。現如今，軟件已經吞噬了許多被廣泛認為存在於物理世界行業的價值鏈，比如今天的汽車，軟件開始操縱引擎與方向盤，引導駕駛員向目的地行駛。實體零售巨頭沃爾瑪，利用軟件提升自身後勤和配送能力，提升企業運轉效率。航空公司憑藉票務系統協調機票、準確定價等等。
而平台模式的本質是構建多主體共享的商業生態系統，實現互聯網中多主體共贏的一種策略。平台早已不是最初我們簡單理解的第三方中介或者渠道，而是一個完善且不斷進化的生態圈。
以電商行業為例，淘寶京東等電商平台成長的同時，更多的垂直性電商消失於歷史長河，淘寶京東也並沒有拘泥於自身電商平台屬性，而是不斷擴展平台邊界，買菜、醫藥、短視頻……變得更加龐大。
平台發展的同時，也受到了雲計算的吞噬，讓平台巨頭不得不切入雲計算領域。透視互聯網的底層，本質上還是大量的數據，以及對數據的計算。而云的誕生本身就是為了解決分佈式計算和存儲的，因此，隨着平台的發展壯大，雲計算終歸會慢慢成為平台的基礎核心。
比如亞馬遜，雲業務早已成為亞馬遜主要的增長貢獻來源，亞馬遜2022全年442億美元的規模增長中，40.5%是由亞馬遜雲科技（AWS）實現。隨着國內產業互聯網如火如荼的發展，雲計算也成為了國內平台巨頭們的重要戰場。
為何説大模型的發展有可能會“吞噬”雲計算？
首先大模型的進化必然離不開雲計算，且有吞噬雲計算的趨勢。
大模型需要大量的算力供給，需要雲計算提對底層大規模算力統一編排調度，創造一個性能超強的計算環境並提供海量存儲空間。阿里的通義千問背後離不開阿里雲的支撐，百度想要發展文心一言，也不得不開始重視自家的百度雲。
其次，大模型的進化過程，或許也將會對傳統雲計算架構開始新一輪的改造。
如果人工智能的智慧程度達到超越人類的程度，那必然依賴一個能夠超越人腦的“硅腦”，而云計算目前正扮演這樣一個角色。需要注意的是，當下雲計算僅僅具備IaaS、PaaS、SaaS三層架構，這對於當下大模型的進化顯然不夠的。
比如ChatGPT，有兩個最引人矚目的創新，是運用了雲計算以後工程化的創新：一是情景學習模式以及多模態（文本、代碼、圖片等多維度信息）輸入；二是人類反饋強化學習（RLHF）的微調訓練機制和提示導引模式。
當下，大模型已經證明了自身強大的能力。人們出於對大模型所實現的突破充滿狂熱，認為大模型如同最初的互聯網一般，甚至已經超越了互聯網所帶來的改變，將會帶來新一輪的生產力改造，因此也給予大模型相關企業很高的期待。然而在短期內，大模型還未真正實現落地，對企業的業績拉動作用也並未凸顯。
互聯網江湖認為，大模型的能力及其危險程度呈正相關關係，而安全能力將是大模型市場爆發的最基礎條件。
技術層面，大模型仍是一項黑盒技術，為什麼大模型能夠壓縮知識，我們不瞭解其中的細節參數，不具備可解釋性。
儘管現在的大模型的錯誤還很明顯，但我們目前已經能體會到大模型的強大之處，當大模型回答的正確度越來越高，而我們還沒有形成完善的謊言的識別能力，其危險程度將隨着落地而陡然上升。
政策方面，國內管控環境和國外管控環境不同，國內政策監管或許會更加嚴格。此前有K12的例子，一紙禁令，行業“熄火”。如果大模型的安全性無法解決的話，在能力達到一定臨界線或者在場景落地並出現行業陣痛之際，也有可能重蹈在線教育的覆轍。
商業層面，不同於國外的OPEN AI，國內大模型企業未做到利益與控制權分離。從OpenAI 的股權設置來看，雖然OpenAI“賣身”給微軟 49% 的收益權，但並未讓微軟獲得其沒有控制權，這保證了大模型技術不會因為商業利益而被濫用。
而對於國內的大模型企業來説，不存在這點限制，保證技術的發展速度以及商業化速度是首要考慮的因素，而先保證安全等於“先掏罰金”。
在互聯網江湖看來，未來大模型技術需要至少三層防火牆：
首先，對於底層的大模型企業來説，需要建立底層安全防護理念，保證未來接入其他各類接口的安全性。其次，隨着產業協作的完善，底層、中間層、平台層、應用層等產業各個環節會逐漸成熟，這時候需要在各個環節建立行業統一的安全標準。最後，如果大模型部署在公有云上，可以將安全解決方案整體交給專業的雲計算企業實施，從而實現大模型系統的整體安全管控。
縱觀人類歷史，從公元元年到18世紀，人類經濟增長曲線幾乎是平的，也只有在近三百年才出現工業革命，實現技術巨大飛躍，帶來經濟高速增長，這在人類已知的歷史中不過是短短一瞬。可見技術進步的速度和加速度不見得是一致的，接下來的人工智能或許也到了這“最後一瞬”的時候，能否抓住這個機遇就成了當下企業面臨的考驗。
科技樹可以有很多條分支，但終歸只有一條是通向成功。在這之前，很少有人能夠預測到未來人工智能的走向，此前連谷歌也押錯了注。而此次大模型就一定走在成功的分支上嗎？仍需時間來驗證。