国产大模型的100种可能
最近一段时间,市场上有关AI大模型的消息频频传出,一众国产大模型疯狂涌现,科技企业与创业者们都想抓住这个风口,找到更多增量空间。那么在未来,国产大模型拥有哪些发展可能?一起来看看作者的分析与解读。
4月以来,市场几乎每天都有各种国产大模型的新信息,一众科技大厂、创业公司陆续公布相关进展,加速入场。
争相涌现的国产大模型,特别是科技大厂基于投入、算力、大数据等方面的优势,为中国自主大模型的发展带来了广泛的可能性。
事实上,BTA、华为等大厂在该领域早有研发,并非新入局者。之所以在ChatGPT“教育全社会”前“隐而不发”,一是各家的核心业务不同,AI研发的侧重点也有所不同。二是正如阿里云周靖人所言,在ChatGPT出现前讲“预训练大模型”,没有人会感兴趣。
当下,有人在琢磨如何快速推出自己的国产大模型抢占市场,也有人在以算力为代表的底层基础设施层发力。更有人直言,相比于“神仙打架”,更关心国产大模型怎么落地应用,看看这个先进生产力工具究竟如何改变产业与生活方式,以及能否实现超越,由追随到引领?
关于“与OpenAI差距”的讨论也从未停止,如李彦宏的“2、3个月”,王小川的“不会低于两年”,时间定义虽不同,但均表明了其并没有领先到难以追赶的程度。
大戏,才刚刚启幕。
一、“iPhone时刻”与增量市场
“超越”不是伪命题,在中美科技竞争、市场隔离的背景下,中国科技产业需要自己的“iPhone时刻”。
人工智能则是最有希望诞生这一时刻的领域:在过去十余年间,AI进步由中美主导,投入也最巨大,因此机会主要也在中美之间。
Open AI的成功,无疑强化了这一观点,并给所有中国科技企业带来了一剂强心针,照着这个路径去做生成式AI,是能够走通的——这样即能保证“革命性技术”诞生时离其最近,也能率先进入“增量”市场。
这是在科技行业低迷的当下,一个难得的增量空间。如果能取得先发优势,就有可能开辟巨大的新市场,或给已有业务,如云计算、电商、游戏、社交、搜索乃至B端的千行百业加上“放大器”。
大模型不仅是聊天软件,更是生产力工具,已是共识。
在阿里云峰会上,张勇称所有产品未来都将接入通义千问大模型,进行全面改造;刘炽平在腾讯财报会上强调,生成式AI可成为已有业务的 “倍增器”,也可帮助开拓新增长线;任正非更是认为,ChatGPT 把计算、管道流量撑大,华为产品就有了机会。
其中的逻辑是,AI是数字化时代的“操作系统”,就像移动互联网时代的IOS和安卓,加速促进了产业数字化的发展,对生产、生活方式进行下一次重塑,带来更大空间的新领域,而大模型是整个AI产业链中,核心中的核心。
从长远看,如果不能取得先机,未来就有可能会影响现有的整个商业模式,甚至被颠覆。
如周鸿祎在4月21日发出内部信,要求360全员拥抱人工智能,称“已领先一个身位”。近期接受采访时也表示,国内“搜索引擎百度市占率60%,公司30%”,强调“在战略上对标微软,搜索上践行必应”,改写格局的企图心强烈。
百度反应更为激进,做出了全球第一个对标ChatGPT的文心一言。另据晚点财经报道,在文心一言内测前,李彦宏每晚和项目团队开会,他们为筹备产品甚至一度睡在公司。
中信建投的一份“会议纪要”也显示,过去几个月他们调研了很多一线互联网公司,得到一个非常一致的结论:这次是全面的一把手工程,不管是BAT还是字节、华为,均是创始人亲自督战,对大模型团队全力支持。上一次出现如此情景,还是2009年移动互联网来临的时候。
中信建投因此认为:未来6-12个月的AI行业会很卷,但也很精彩,各家模型的登场才刚刚开始。
但仅是“开始”,当下国内大模型超过万亿参数的,就有阿里的M6、腾讯的混元、智源研究院的悟道2.0,华为的盘古Σ,千亿以上的也有近十个。
从发布时间看,百度、阿里、腾讯、华为等一线科技大厂,在ChatGPT热潮前均已推出过大模型。
百度的ERNIE 1.0于2019年推出,即后来的文心大模型,目前更新到 3.0 版本;阿里在2021年发布语言大模型 AliceMind和多模态大模型 M6,去年9月合并为通义大模型。
腾讯在2022年6月发布混元大模型,目前更新至 2.0 版本。微信去年 10 月也发布了大模型 WeML;华为盘古大模型于2021年4月发布,后续发布了NLP、CV、多模态等多个大模型。
这些都说明,中国科技企业有技术和能力推动一场大模型的变局,当然,差距和阻力也依然客观存在。
二、国产大模型需要“新想法”
李彦宏在文心一言发布后曾说,百度有信心在综合能力上,迅速追上甚至超过 ChatGPT。
这可能不是百度盲目自信,今天的大模型就像一场刚刚开跑的马拉松,“你追我赶”是必然阶段。现在Open AI领跑,也许明天谷歌就会赶上来,但也有可能是阿里、腾讯、华为实现弯道超车。
科技行业不同于其他行业的魅力所在之处在于,每一轮科技创新都是由大的确定性和小的不确定性构成,带有偶然性,并不是简单的强因果关系。
但略显遗憾的是,目前多数中国科技公司在做的大模型,包括百度和阿里在算法方面和GPT-3架构基本类似,都是基于谷歌的Transformer,其他方面也是追随OpenAI的脚步实践,在迭代速度不如人的情况下,反而差距越拉越大。
李彦宏曾明言,百度“文心一言”在研发阶段时曾与ChatGPT进行对比测试,当时差距是一个月能追得上。可过了一个月再次测试后,发现差距反而拉大了。
阿里云周靖人也坦承,目前通义千问与ChatGPT仍有差距,“GPT还是属于各方面都领先的地位”。
更为关键的是,ChatGPT“暴力美学”式大模型路径可能走到了尽头。
近日OpenAI首席执行官山姆·奥特曼公开表示,“大语言模型规模已接近极限”,“我认为我们正处于巨型模型时代的末尾,目前尚不清楚未来的进步究竟来自何处”。他同时否认了GPT-5的存在,“而且一段时间内也不会有”。
自ChatGPT推出以来,竞争对手众多。
如马斯克已经确认自建 AI 聊天机器人TruthGPT与之硬杠,亚马逊也大力投资生成式AI,谷歌大脑合并DeepMind联手追赶等等,还有大批初创公司正在构建更大算法。此外,欧洲各国正在禁用或拟禁用ChatGPT。
因此尚不清楚山姆·奥特曼出于何种考量做此表态,但也不排除巨型AI模型时代可能正在结束。这意味着大模型进化的“下一步”需要再次“另辟蹊径”,尤其是国产大模型更需要有“新想法”。
目前生成式AI的应用在文本领域相对成熟,从海外已落地或处于 Demo阶段的应用案例来看,在代码、图片、视频、游戏等领域,海外均有所创新。
但中国显然有更广阔的市场及更丰富的应用场景,这也是中国科技公司天然的本土优势:从toC走向toB。
有很多科技公司的从业人士认为,中国的大模型之路应该与美国市场不同。他们更认可一种“两条腿走路”的方式,即一边做大模型基础平台开发,一边直接瞄准垂直的行业场景落地,实现大模型与场景化的两翼齐飞。
这样既能持续获得更多更丰富的各个行业里“好的原材料”(数据),也使更多的研发人员有机会深入到一线,用大模型去解决实际问题(应用场景),从而在工程化、产品化、场景化上不断迭代,最终与技术底座形成飞轮效应,走向商业化的正循环。
如华为盘古大模型强调在矿山、电力等场景的应用,腾讯CV(计算机视觉)大模型在工业质检、医疗影像等领域的落地,及诸多AI创业公司深耕垂直行业,都是出于此等考量。
从中长期来看,AI大模型也一定会加速渗透到更多toB的场景,比如汽车、工业(制造业)、航天航空卫星、能源、生物制药等领域,这也是中国数字化发展的主线。
三、“AI+一切”之数字经济
2018年时,华为有个“达芬奇”计划,旨在将AI添加到一切产品和服务中,也可以理解为“AI+一切”。其中最首要的一步,就是开发AI芯片,挑战英伟达。
那一年,从产业革命,技术创新的周期视角下来看,应该是数字化和智能化的开端,数据、算力、算法都迎来大爆发,更是新一轮硬件终端智能化趋势的起点,比如汽车、穿戴设备、智能家居等等物联网终端,至今全球已经有接近1000亿的Iot智能终端实时在线。
但是,并没有数字化时代现象级的应用诞生,不管是自动驾驶还是VR、AR、智能家居、工业互联网乃至元宇宙,过去几年落地都不及预期。
中国也没有诞生自己的英伟达,美国却又增加了OpenAI这个AI新标杆。这说明,科技领域永远没有属于追随者的时代。
而大模型之所以形成全球共振效应,因为它可能是全面加速数字化应用落地的超级工具,这是一个全新的节点:大模型更多是一个工程上的突破而非技术突破,一旦商业模式确认,各行各业的落地速度会比过往快很多,这也是越来越多的企业急速涌入的根本性原因。
所以在全新节点下,4月18日钉钉全面接入“通义千问”,这意味着阿里大模型正式面向B端客户。此前在阿里云峰会上,张勇曾强调,“面对AI时代,所有产品都值得用大模型重做一次”。
“AI+一切”的野望始终都在,这为国产大模型的未来带来了何止100种的可能性。而钉钉最想实现的一个可能“是成为超级APP”,钉钉总裁叶军如此说。
但在理论上,百度、阿里、腾讯、华为、字节凭借各自的历史积累,都有可能成为“AI+一切”的赢家,而不是先做的就一定比后做的好。
目前从不同渠道流出的消息显示,4月份华为会发布自己的模型,8月份腾讯大模型要出来;字节版的ChatGPT已在内测,但内测之后体验效果不好预计在9月上线。
不过决定最终谁能跑出来,一定是先“卷”一轮。
从中国经济发展的历史来看,无论是家电、新能源车还是电商、短视频直播行业,“内战必先于外战”,但“外战优于内战”。
大模型之战应该也遵循这个路径,很多小模型或者小场景的商业闭环会被大模型“吃”掉。而大模型一旦成功,会是万亿市值规模的巨大空间,当然最后跑出来的也可能是两、三个大模型。
届时,不但会产生中国的“OpenAI”,中国的“英伟达”也会有,底层框架更会有。
因为中国大模型只有构建在国产技术底座上,每一层都实现自主可控,才有可能纵深地做持续闭环优化,这就跟芯片及再上层的芯片先进制程都要实现“自主”是一个道理。
那时国产大模型实现超越,切实可期。
但AI从来不只是技术、算力、人才的角逐,更是国家战略的角力。4月份以来,网信办发布了《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》,科技部发起成立“国家超算互联网联合体”,及从去年到现在出台的一系列有关数字经济、数据要素相关政策,都表明了国家的关切与肯定。
也就是说,相对海外对大模型发展的矛盾态度,中国对整个数字经济及人工智能的发展,是持一贯的支持态度,这为中国大模型的未来,加上了一个至关重要的确定性。
作者:南北
来源公众号:明晰野望(ID:MXYW-1688),锐眼看财经野望大市场
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