直擊2024 WAIC現場：關於大模型，熱情、焦慮與冷靜同在_風聞

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世博展覽館內人們的熱情，與世博中心內參與論壇的人們，心情似乎並不成正比。

展館內人們看到的大模型加速落地是表象，也是結果；而論壇裏的企業家和人工智能學者們則更關注大模型的未來發展方向和商業化進程，以及AI安全問題等等。彷彿關於AI的一切，熱情、焦慮與冷靜同在。

作者|思杭

出品|產業家

梅雨季的上海，在今年的世界人工智能大會期間，開啓了異常的高温狀態。然而，對於兩年持續掛在WAIC主題詞榜首的“大模型”而言，展館內遊客的熱情，與論壇內專家學者們的焦慮，形成了鮮明對比。可謂是，“外行人看熱鬧，內行人看門道。” 

那麼，這個既叫人興奮，又令人焦慮的大模型，如今究竟走到哪一步了？ 

不同於去年大模型的“重在參與”，今年的重頭戲聚焦在更實際的應用、更顛覆性的技術和更普惠的模型。從百度、阿里、騰訊、京東、商湯，到智譜、面壁、百川、Minimax，再到三大運營商，大家從參數談到技術，從多模態談到端雲協同，從價格談到應用落地，各家在大模型的方向上似乎愈加清晰，也愈加務實。 

“其實我們內部對大模型技術、產品和應用都挺冷靜的”，“大模型價格戰一定不是長久之計”，“今年明顯感覺到了企業自身希望通過大模型來解決內部業務上的一些問題”，上述言論均來自於本次WAIC大會上雲廠商和大模型企業的高層發言。 

而透過本次WAIC大會，一個對於產業界更清晰的信號則是，雖然技術依舊青澀，焦慮也依然存在，也有更多AI安全問題亟待解決，但一個個在產業側落地的AI應用的確在真實地發生。 

以下為產業家在WAI C大會的現場實錄： 

一、雲廠商談大模型：護城河已初現雛形

阿里雲的“通義靈碼”、螞蟻集團 的“支付寶智能助理”、商湯Vimi可控人物視頻生成大模型，以及智譜的基座大模型GLM-4，以上被評為“WAIC 2024八大鎮館之寶”的四款產品，也許是看見當下大模型發展的最佳窗口。總體來看，它們代表着能對標國際領先模型的前沿技術，與滲透進日常生活的應用落地。 

然而，從B端的角度來看，上述產品卻僅呈現出了冰山一角，一個全景的AI產業視圖則是由雲廠商、大模型企業和三大運營商的不同產品和模型共同構成。而對此，這些企業在大模型的佈局可以説是術業有專攻。如果説2023是大模型“重在參與”的一年，那麼2024可謂是“鋒芒畢露”的一年，如今看來，其各自的護城河已初現雛形。 

透過本次世界人工智能大會，關於大模型，可以主要分為六大類別，分別是大模型、小模型、垂直行業模型、多模態模型、開源模型和部署在端側的AI PC。 

首先，**毋庸置疑的是，幾大雲廠商始終牢牢佔領着大模型的主陣地。**無論是從過去拼參數的時候，“一家更比一家強”；還是到後來基於大模型重構自身底座，顛覆企業開發模式，從PaaS到MaaS；抑或是基於自身垂直行業know-how，如今積累數十萬家客户；甚至是隨着用户規模提升，越來越普惠的價格；這些都是雲廠商在大模型這個主戰場上的強有力證明。 

而在今年的WAIC上，如果説從企業各自的展位佔地面積來看，華為、阿里、百度、騰訊這四大雲廠商也的確是整個展館中佔地面積最大的四大廠商（排名不分先後）。 

2024WAIC大會展位圖 

然而，如果從各家強調的重點來看，則會發現即使都是雲廠商，在大模型的發力也各有不同。比如在本次WAIC大會的分論壇現場，阿里雲在開場時便公佈了一份成績單，即通義千問開源模型下載量增長2倍，突破2000萬次，阿里雲百鍊服務客户數從9萬增長至23萬，漲幅超150%。 

實際上，在兩年前的世界人工智能大會上，阿里雲就公佈了其通義模型開源的理念。到去年8月，通義就加入到開源行列。而目前，阿里雲所開源的Qwen2也持續受到開源社區的好評。 

其中，HuggingFace聯合創始人兼CEO Clem發文表示：“Qwen2是王者，中國在全球開源大模型領域處於領導地位。” 

另外，提到大模型領域的開源，在本屆WAIC大會的分論壇現場，騰訊首次宣佈開源全球最大甲骨文多模態數據集，該數據集包含一萬片甲骨的拓片、摹本等等，助力於推動甲骨文研究加速數字化和智能化。實際上，在大模型狂飆了兩年的今天，愈加成熟的技術和愈加繁榮的生態，則都可以説是對大模型價值的認可。 

而在這個人文價值大於商業價值的“甲骨文多模態數據集”的背後，它所考驗的同時也是騰訊雲在AI底層技術的積澱，尤其是在音視頻算法技術方面。對於騰訊而言，多模態模型可以稱得上是在本屆WAIC大會區別於其他大模型的一大亮點。 

為什麼騰訊可以在多模態方面居於領先地位？實際上，在過去一年時間裏，騰訊已經將其自身沉澱的音視頻底層技術，在AI的加持下，輸送給騰訊內部的多個產品，其中最為代表的便是大模型時代下技術不斷實現突破的騰訊會議。 

而除了上述提到的從開源生態到多模態模型的發展，圍繞本屆WAIC大會的一個更為重要的主題詞便是“新質生產力”。站在產業的角度去解讀，則意味着，**以大模型為抓手，在產業側實現加速落地，併成為真實助力各行各業的“新質生產力”。**而這也是本次 WAIC大會上百度智能雲在分論壇的一大焦點。 

從教育、人事，到企業服務、文娛、醫療等等領域，百度智能雲如今基於5大行業、20多個場景有了更多標準化的解決方案。而在這些標準化的解決方案背後，也正是其在無數個客户身上沉澱下來的行業know-how。對此，百度智能雲在現場披露了一份數據，即截至目前，百度智能雲千帆客户數已經超過15萬家。 

此外，在現場一個更為重磅的消息則是文心大模型的再次降價。其中，文心模型系列的ERNIE 4.0 Turbo面向企業客户全面開放，輸入輸出價格分別低至0.03元/千Tokens、0.06元/千Tokens。 

另外，提到應用落地，在國內眾多大模型中，一個繞不開的存在便是華為的盤古大模型。從氣象大模型到礦山大模型，再到華為在政務、鐵路、金融、製造、汽車等等領域所積累的垂直行業大模型，可以説在業界都是很難撼動的存在。 

可以説，現如今，在雲廠商內部，已經有越來越多的企業加入到打造垂直行業模型的隊伍當 中。與此同 時，它也預示着，大模型在千行百業的加速落地。 

二、AI企業談大模型：從C到B，再從B到C

對於走在AI最前沿的世界人工智能大 會而言，頻繁更換的主題詞，同樣也意味着每年都有新面孔。而在大模型成為焦點的今年，新面孔則是聚焦大模型賽道上的AI企業。這些企業在過去一年不僅是備受資本關注，更是成為雲廠商的“武器庫”，因此，它們也有另一個名字“明星AI公司”。 

然而，與雲廠商不同，大模型企業有其自己特定的基因。而這也註定了，它們與雲廠商有着兩條完全不同的路線。 

在WAIC大會現場，我們觀察到，以智譜、面壁、百川和MiniMax為首的大模型企業，各自的發力重點可以説都各有千秋。比如，被評選為“鎮館之寶”智譜AI基座大模型GLM-4，同時也號是“中國版的OpenAI”。 

另外，面壁智能則是作為大模型企業中主打端側模型的一個存在，在本屆WAIC大會的阿里雲分論壇上，其宣佈了最新模型“小小鋼炮”，即MiniCPM-S，這是繼上一款MiniCPM“小鋼炮”的再縮小版，參數僅有1.2B，但性能卻更強。對此，面壁智能還專門提出了“面壁定律”，即通過更高的知識密度，實現更高效的模型。 

而另外兩家AI公司，Minimax和百川智能，則分別展示了自家的多模態大模型，和涵蓋開源和閉源的大模型全家桶。總體來看，相比於雲廠商提供的大模型，大模型企業的模型參數並不大，但效能甚至不輸於國際頂級AI公司OpenAI。 

與此同時，隨着大模型逐漸走向落地，關注點也從參數變成了更具實際意義的端側。 

對此，在WAIC展館現場，產業家觀察到，不僅僅是專注於端側模型的大模型企業，一些雲廠商和數字化服務商也都聚焦在AI PC的應用落地上，比如星環科技在展館所展示為財經、法律等領域打造的AI PC，以及阿里云為教育行業打造的無影雲AI助手，另外，聯想也在發佈了數十款AI PC，其中聯想AI PC中的“天禧”個人大模型是基於阿里通義千問等通用大模型打造的。 

然而，在這些側重點各有不同的背後，一個問題是，為什麼大模型企業的方向是端側，是AI PC，是小模型？ 

如果從企業自身基因出發，首先大模型企業成立時間並不長，但由於其創始團隊都來自於在人工智能領域最前沿的學者、專家和互聯網企業高層等等，這同時也意味着其大模型的效能可以更強，技術本身也並不輸於雲廠商的大模型。 

然而，由於大模型企業不同於雲廠商有過去雲計算時代和互聯網時代，服務tob企業的行業know-how等經驗，這也註定了大模型企業的命運，即一邊與雲廠商聯手，一邊想辦法“彎道超車”找到自身的創新點。 

實際上，在B端的應用落地，大模型公司也有其自身優勢。比如以端側模型為發力點的面壁智能，近期就為深圳市中級人民法院打造了國內首個司法審判垂直大模型；再比如，在WAIC現場，智譜AI也提供了包括公共事務、消費、文旅、醫療等多個行業場景的典型案例。 

那麼，大模型企業未來的想象力又在何處？ 

可以説，如今的大模型已經從AIGC類的C端應用，發展到B端為行業打造的垂直大模型，並提供解決方案，而未來，對於大模型企業而言，其想象力則恰在如何通過B端積累的行業know-how，打造C端AI應用，從而真正繁榮大模型生態。而這也正是大模型企業在這條賽道上能夠實現彎道超車的機會之一。 

有人説，目前大模型都是自嗨，因為還沒有“Killer App”出現，大家都在等一個能真正點燃國內大模型的killer app。對此，無論是大模型企業，還是雲廠商都在提通過開源縮短差距，或者通過降價來繁榮大模型生態。然而，大模型企業與雲廠商雖然立場不同，策略也不同，但卻殊途同歸，目的都是共同國內大模型的生態。 

距離世博展覽館不遠的茶館，在一個輕鬆愜意的環境下，面壁智能CEO李大海對媒體訴説了其做端側大模型的心路歷程，在這過程中，他提到了“數據飛輪”，即通過服務B端客户沉澱下來的數據，從而不斷進行產品迭代。而這也正是大模型企業從C到B，再從B到C的想象力。 

三、加速落地背後，焦慮依舊

從國央企+AI，到工業、銀行、醫療等等領域+AI，在今年的WAIC大會期間，“AI +應用”展區也成為了一道新的風景線。 

來逛展的人從數字化服務商到尋求AI解決方案的企業，聽到最多的問題就是，“什麼是RAG？”，“如果用大模型能不能解決我們企業的問題？”，似乎人們都可以從中尋找到自己想要的答案。 

然而，世博展覽館內人們的熱情，與世博中心內參與論壇的人們，心情似乎並不成正比。 

在大模型加速落地的如今，也不乏有焦慮的情緒存在。可以説，展館內人們看到的大模型加速落地是表象，也是結果；而論壇裏的企業家和人工智能學者們則更關注大模型的未來發展方向和商業化進程，以及AI安全問題等等。 

實際上，談及大模型的發展，不少企業家和學者都對大模型價格戰呈現出擔憂的心情。其中，京東探索研究院院長何曉東博士在談及大模型發展現狀時，提到了對於大模型價格戰的看法，“大模型價格戰短期來講確實會繁榮生態，但長期來講一定不是長久之計，現在的價格可能連電費都不一定付得起”。 

而從5月份以來，雲廠商對於大模型的降價就從未停息。這其中，也不斷有聲音傳出，比如雲廠商對大模型的降價究竟是因為用户規模提升帶來的技術普惠，還是在大模型時代“換湯不換藥”的傳統打法。 

至今為止，關於這一話題都仍有爭議，目前主要有兩大派別，一方是堅信雲廠商的降價的確是用户規模達到一定程度了，對此，從上述百度智能雲和阿里雲的客户數即可窺探一二；但另一方則認為如今缺、缺算力、能耗高等等這些問題都並未解決，價格戰絕不是長久之計。 

這兩種説法的背後，所代表的是不同立場。 

於雲廠商而言，短期內由於用户規模上漲也許能夠承擔成本，也確實會達到繁榮生態的作用；而於規模並不太大的AI大模型企業而言，則需要通過小參數模型來獲取自身優勢，從這一角度看，降價則並不是最佳方案。 

在本屆WAIC大會期間，有超20位人工智能專家學者到訪WAIC，而在各大論壇的圓桌環節，專家們從大模型的落地現狀談到未來趨勢，從數字人談到具身智能，從AI安全到基礎學科的重要性，彷彿一切圍繞着AI的話題都散發着焦慮。 

而論壇以外，有電梯間裏外國學者對API for Science的熱情討論，有滴滴司機對自動駕駛可能帶來失業的擔憂，也有企業和服務商對大模型的冷靜，又彷彿關於AI的一切，熱情、焦慮與冷靜同在。