中國大模型肉搏：得技術者勝，得產業者強_風聞

大模型，洗牌開始了

AI大模型扇動翅膀，掀起了歷史的波瀾。

但沒人想到，浪潮僅僅捲過半年，就將迎來一次徹底的大洗牌。

去年11月30日，ChatGPT正式發佈，2個月用户過億。

今年6月，ChatGPT流量開始下滑。網站與移動客户端流量環比下跌9.7%，用户在網站的使用時長下降8.5%。

這被解讀成AI泡沫的一個徵兆：初期新鮮感消失，AI要回到現實；

另一猜測，是OpenAI的對手強者如雲，它並沒有真正的技術護城河。

       

谷歌內部文件泄密泄露：我們沒有護城河，OpenAI也沒有

OpenAI迅速給GPT-4安排上Code Interpreter功能，賺足一波眼球。“這就是GPT-4.5！”人們歡呼。

然而，Meta（前Facebook）突然動手，直接將自己的大語言模型Llama 2開源了。

Llama 2的水平在GPT-3之上。它的免費開源商用，簡直是一次殺手級的突襲，堪稱“AI大模型的安卓時刻”。

這意味着，許多公司尚在研發的大模型，已被淘汰了。因為別人可以直接用開源模型，免費的。

國內的AI進程，更加熱火朝天。

今年3月，百度首個發佈了“文心一言”，開啓國產大模型“超越ChatGPT”之路。

120天狂飆突進，互聯網科技公司、學術界大牛、大廠創業者、地方國家隊紛紛下場。國內發佈了79款10億參數以上的大模型。

不過，行業和專家都提出了質疑：

這麼多的大模型，同質化嚴重嗎？誰的技術更強？誰在更快進入產業，解決問題？

這個風頭上，國際數據公司IDC發佈了《AI大模型技術能力評估報告，2023》，想要設立一些標準。

IDC圍繞產品技術、行業應用、服務生態三個維度，設計了36項評估標準，對頭部大模型進行測評。

目前，國內的百度、阿里、騰訊、華為、科大訊飛、360、商湯等14家廠商都在評估之中。

         

從結果看，百度的文心大模型3.5綜合評分最高。並且，在算法模型、行業覆蓋上，都拿到唯一的滿分。

文心從發佈後一直在迭代。文心大模型3.5相比之前，模型效果已提升了50%，訓練速度提升2倍，推理速度提升了30倍。

多個公開測評顯示，文心3.5的綜合能力已超過ChatGPT 3.5。在中文能力上，已有超出GPT-4的表現，拉平了中美的技術差。

AI大模型第一戰正式結束，參賽者站在十字路口。

超越GPT-3的開源模型，還會繼續出現。通用大模型註定是少數人的遊戲，留下技術最頂尖的。

更多創業者將集中到中間層、應用層，在這些基礎模型之上做創新。

IDC中國高級分析師楊雯表示：

AI大模型的主要價值體現在技術、應用以及商業化3個方面：

在技術方面，AI大模型帶來了認知智能技術跨越式發展；

在應用方面，AI大模型可以為人類提供更加精準和高效的服務；

在商業化方面，AI大模型將會帶來軟件入口級的顛覆，並促進上層生態發展。

國內大模型公司，在迅速形成共識：技術差距追平後，產業縱深和商業化能力，是下一階段的戰場。

大模型，扎堆進產業

  

前幾天，我們在WAIC世界人工智能大會上，幾乎只能看到中美的公司。

 

行業客户們圍在各個大廠的展台前，最想知道兩件事：

AI到底能解決什麼問題？怎麼賣，賣多少錢？

WAIC的現場

目前的大模型參數規模太大，加上算力成本極高，暫時還無法降低價格。動輒千萬、上億的部署成本，讓人望而卻步。

在具體的行業場景，尤其是一些專業性強、知識密度高的領域，大模型的表現也還不夠精準。

行業大模型、產業落地、賦能千行百業，成為各大廠商給出的標準答案。

百度文心大模型，提出源於產業實踐，服務於產業實踐；

華為雲的盤古大模型，喊出了“不做詩，只做事”，聚焦行業場景和垂直領域；

騰訊雲也認為，“企業需要的，是在實際場景中真正解決了某個問題，而不是在100個場景中，解決了70-80%的問題”，他們探索了超50個行業大模型的應用解決方案；

京東言犀大模型，也是立足做產業大模型，要“把供應鏈做透 ，把大模型做實”。

這些廠商身上，透出一股極為務實、“接地氣”的氣質。

這有些反常的。更多想象的AI研究者，在科研機構、實驗室裏把技術打磨成熟，像ChatGPT，而非直接到行業中應用。

背後真相是，僅在過去10年，國內就經歷了兩輪AI創業潮。但倖存者寥寥。

“AI教父”Geoffrey Hinton

2012年的ImageNet大賽，“圖靈三巨頭”中的傑弗裏·辛頓以卷積神經網絡奪冠，讓深度學習火了。

學院派們下場創業，如科大訊飛、商湯、曠視、雲從等AI公司成為資本寵兒。

紀錄片AlphaGo劇照

2016年，AlphaGo戰勝圍棋冠軍李世石，AI真正意義上出圈了。

AI創業和融資進入高峯期，互聯網大廠全部入局。

 2012-2023人工智能融資趨勢

70%的中國AI公司成立於2014-2018年，但90%的公司到2019年還深陷虧損。

在技術研發和產業落地之間，隔着一個複雜的現實鴻溝。大部分創業者沒熬到今年的AI潮。

而“活下來”的AI公司，也都領悟到了：人工智能一定要落地去解決問題，才能形成良性的商業模式，才能持續創造價值。

所以AI大模型們，都爭先恐後往行業裏鑽。

千行百業，用大模型重做一遍

產業落地跑在前面的公司，都已佈局了十幾年。

他們從之前的雲計算、互聯網+、企業軟件、新基建潮、產業互聯網時期，就在積累行業合作者和高質量數據。

在幫助行業數字化期間，他們就是從一線場景、複雜問題、龐雜需求的摔打裏練出來的。

在IDC評估中，百度文心拿到了唯一的行業覆蓋度滿分，因為其AI在能源、金融、教育、城市、工業、醫療等領域都有佈局和落地。

製造業的產業升級，是大家的期待。在2008年，中國有4500種商品要靠進口，很多是技術和工業品，比如集成電路、屏幕、汽車、工業設備。

到今天，我們很多技術實現了自立自強，比如大飛機、新能源汽車、液晶顯示面板。

**很多工廠的智能化，是從質檢環節開始的。**過去，一條流水線要十幾個質檢工人，人工的效率很低，即便之後有了工業視覺的輔助，也是一份辛苦、附加值很低的工作。

顯示面板又是典型的高精產品，生產工序複雜、精密，良品率極為關鍵，幾微米的瑕疵也無法容忍。

TCL與百度文心合作，構建了電子製造行業大模型。將訓練樣本減少30%-40%，還讓TCL兩個產線檢測mAP指標平均提升10%+，新產線冷啓動效率提升3倍，產線上線開發週期降低30%。

而在汽車製造，百度與長安汽車的合作又不同。

汽車設計需要經驗豐富的工程師，在2萬多種零部件、幾十萬個參數裏，去尋找滿足需求的排列組合，再寫成文檔、畫出圖紙。

通過百度大模型，可以迅速進行信息組合，自動生成設計文檔，大幅減少了汽車研發的時間和成本。

如果把行業大模型的能力，從一個工廠放大到一座城市，就是百度打造的智能交通解決方案。

今年的五一，居民旅遊出行達到高峯。假期前的最後一個工作日，北京城市的擁堵指數暴增了2.5倍，從二環堵到了六環。

亦莊，成了當時北京唯一不堵車的“綠洲”。因為當地部署AI全域信控方案，亦莊300多個智能路口，都能根據車流量自動調節紅綠燈。

同樣的AI交通已經在國內69個城市落地。根據百度測算，這能讓通行效率提升15%-30%，從而拉動GDP2.4%-4.8%的增長。

除此之外，百度文心還和浦發銀行打造金融行業大模型，與國家電網做電力大模型，還打造了政務、汽車、城市、航天、傳媒等11個行業大模型。

數字化程度高的企業，有數據積累、人才團隊、基礎設施，落地大模型應用相應也會走得更快。

絕大部分中小企業還未數字化，他們並非沒有機會，但更需要低成本、低門檻、開箱即用的系列產品。

湖北襄陽一位鐵路工人，靠自學使用百度飛槳的開發套件，獨立實現了從建設數據集、到模型訓練、再到模型部署的整套流程，做了一個自動識別火車車號的應用程序。

以前檢查貨運火車的車號，往往要人工核對數小時，襄陽車輛段用了這個程序後，只用3分鐘就能做完，給當地車輛段節省了20多萬的成本。

研究機構Epoch估算，AI和大模型訓練，要不了3年時間，在2026年就會耗盡所有高質量數據。

左起：低質量文本、高質量文本、圖像數據耗盡時間

數據是未來AI競爭的一個勝負點。

把AI普及的門檻不斷降低，到產業落地中去，產生和積累更多高質量數據。這個過程中，AI能力也會不斷迭代，更符合行業需求，從而開啓增長的飛輪。

百度集團執行副總裁、百度智能雲事業羣總裁沈抖説，

未來所有企業都將強依賴大模型，所有產品都會基於大模型開發。

百度文心，AI十年

技術+產業落地的先跑，是百度過去十年All in AI，戰略轉向最好的嘉獎。

現如今，百度是全球少數在芯片、架構、大模型、產業應用上，都擁有先進自研技術的企業。與微軟、谷歌、Meta一起，被評為全球四大AI公司。

**算力和芯片是當下焦點。**大模型的基礎層需要數以萬計的芯片，而英偉達GPU面臨斷供。

百度自研有崑崙芯，目前已部署幾萬片，並對外向行業輸出。第三代的崑崙芯片預計在2024年初就會量產。

同時，百度智能雲在山西陽泉修建了亞洲最大單體智算中心，每秒可以完成4EFLOPS（400億億次浮點運算），滿足文心的訓練和推理。

在框架層，百度的飛槳PaddlePaddle是中國首個開源的產業級深度學習框架，替代谷歌TensorFlow和Meta的Pytorch，在中國的市場綜合份額排第一。

模型層的文心大模型，包含30多個大模型，分為基礎大模型、任務大模型、行業大模型三級體系，全面滿足產業需求。

百度內部的產品，如搜索、信息流、地圖等，都已在進行AI原生重構。

同時，飛槳長期深耕產業落地，連接着750萬的開發者，20萬家企事業單位。文心共享飛槳生態，解決了大模型研發和部署難題，加快文心的產業落地。

作為AI的領軍者，百度不但培育出本土化的中國AI平台和工具，還在搭建一個教育、產業、開發社區的AI生態，要在5年為社會培養500萬AI人才，補充國內AI人才缺口。

今年5月，百度也宣佈設立10億元的百度文心投資基金，鼓勵投資中國的AI創業者，鼓勵他們文心大模型的能力、百度智能雲的算力，去開發和創新。

百度創始人李彥宏説：

新的國際競爭戰略關鍵點，不是一個國家有多少個大模型，而是你的大模型上有多少原生的AI應用，這些應用在多大程度上提升了生產效率。

如果我們能擠上牌桌，獲得競賽入場券，中國將擁有更壯大的數字化產業，數字經濟規模將獲得巨大增長。”

我們總是高估未來2年的變化，而又低估未來10年的變革。

不管你叫它智能時代、第四次工業革命，人工智能是用技術變革，打破一切格局的難得機遇。

大模型推動的歷史車輪，才剛剛開始。接下來的十年，註定也屬於AI。

先期的泡沫會不斷釋放，大模型公司不斷洗牌，這是必然的過程。

在產業落地的進程中，留下那些能真正走進行業，去解決問題、創造生態的公司。