在大型模型應用爆發之年，誰能率先突圍？
作者 |張凱靜.
編輯 |關於商業的樂趣。
年底，大型模型製造商又出現了一波“肌肉”。
2月1日，在大模型領域一度處於“沉寂”狀態的位元組跳動終於有了新動作，推出了“Coze Button”AI機械人開發平台；與以往聊天機械人的形式不同，“按鈕”更像是Open AI在2023年11月發布的GPTS，允許使用者通過聊天、呼叫外掛程式等方式建立機械人的個性化版本，實現“0**”開發。
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除了位元組領域，獵豹移動CEO傅晟創立的獵戶座之星也於1月21日發布了自己的大機型獵戶座-14B；傅晟強調，在企業應用場景中，獵戶星模型與企業私有資料和應用相結合，可以達到千億引數的模型效果。
還有科大訊飛、360等在 2023 年首次搶購大型車型的製造商現在正在快速迭代；前者最近發布了 Spark 大型模型 v35、後者推出大型模型搜尋應用“360 AI Search”。
不久前，手機廠商也紛紛湧入大型模型賽道。1月10日，榮耀發布自主研發的70億引數端側AI大模型“魔幻大模型”，此後，華為、小公尺、OPPO、vivo、榮耀五家國內主流手機廠商齊聚大模型領域。 與此同時，有傳言稱，大洋彼岸的蘋果正在測試在iOS 18中引入生成式AI功能。
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“百模大戰”似乎並沒有隨著時間的流逝而平息，反而愈演愈烈。 製造商現在在做什麼樣的計算？ 2024年的大型樣板賽道會迎來新的重大變化嗎？
ChatGPT並非毫無徵兆地出現。
建立它的 OpenAI 早在 2015 年就成立了，並於 2018 年推出了其第乙個生成式預訓練模型 GPT-1，這也是 ChatGPT 的原始原型。
在此之前，業界的NLP模型（自然語言處理）主要是針對特定任務在大量標註資料上進行訓練，其能力有限。
GPT 在自然語言推理、問答任務和常識推理方面取得了突破，為此它還獲得了 Microsoft 的 10 億美元投資。 隨後，從 GPT-1 到 GPT-2 再到 GPT-3，GPT 的能力在短短 2 年內持續提公升。
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2022 年 11 月 27 日，隨著 GPT-3 的發布5、ChatGPT的推出，一款在小圈子裡風靡一時的人工智慧對話聊天機械人，只是第一次被大眾認可。 會聊天、會畫畫、會寫文案、會編輯**，強大的功能讓ChatGPT一經發布就迅速走紅，5天註冊使用者超過100萬，兩個月月活躍使用者達1億，成為史上增長最快的消費類應用。
訊息傳到中國時，一石激起千浪。 人工智慧已經走到了這一步？ 震驚的是，在**上出售ChatGPT賬號甚至成了一門生意。 與此同時，看到巨大商機的各界大佬們也紛紛紛下來，表示將盡快推出自己的大模型。
2023年3月至9月，各大網際網絡公司將爭奪該賽道的第一名。 從大語言模型“文心一言智慧型大腦模型”，到阿里巴巴的“通益千問”模型，科大訊飛的Spark模型，再到騰訊的混合元模型，國內三大傳統網際網絡巨頭“BAT”都走到了盡頭。
此外，華為、JD.com、商湯科技、網易有道、崑崙萬維（300418SZ）等陸續推出大型模型產品，甚至中國移動、聯通、電信、長虹等家電廠商、清華、復旦、中科院等科研院所和高校的三大運營商，都紛紛發布自己的大型模型。
華為雲AI***
在2023年5月的中關村論壇上，專家表示，中國“10億引數以上”的大模型數量仍為79個; 據GitHub統計，截至2023年底，國內已經發布了近300個大型語言模型。“百模大戰”不再是謊言。
不過，與外賣行業原來的“百團大戰”相比，“百模戰”對資金的需求更高。
根據英偉達官方資訊，在底層模型的訓練階段，訓練GPT-3需要34天，引數為1750億，使用1024個A100 GPU晶元，為了維持日常推理，OpenAI至少需要3個240,000 A100; 基於這一計算，僅ChatGPT的硬體成本就超過了8億美元
崑崙萬維集團CEO方晗公開表示“如果沒有 2,000 張 A100 卡，這項實驗就不可能實現。” 為此，海天瑞聲、銀賽集團等“AI概念股”甚至相繼發布定增計畫，為訓練大模型籌集資金。
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此時，如何在縮小與ChatGPT差距的同時，盡快找到應用落地的方向，實現自我造血，成為“百模大戰”中每個參與者都要面對的問題。
從商業角度來看，大模式帶來的機會可以歸納為三類：降低成本、提高效率、擴大原有市場需求、創造新的市場需求。
大模型的超人機對話和音訊生成能力，不僅使其在傳統的客服場景中得到廣泛應用，還對遊戲、影視製作等產生了深遠的影響。
阿里巴巴、美團一流的智慧型客服演算法，以及中國移動的“九天模式”、中國電信的遠端聊天模式等，都屬於這類產品，應用場景直接鎖定在智慧型客服、智慧政務等方面。 在2023年亞運會上，科大訊飛與中國移動聯合推出了基於星火模型的5G新通話。
在遊戲、影視製作方面，導演陸川曾在接受採訪時表示，“用AI畫電影海報，15秒的效果比專業海報公司乙個月的效果還要好。 ”
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原有市場需求的擴大體現在傳統服務的公升級上，這也是大模式應用最廣泛的領域。
以傳統搜尋引擎為例，在訪問文心一言後，在搜尋框中輸入乙個問題，給出的不再是鏈結，而是更確定的答案。 基於此，可以通過訪問大型模型來重建地圖、網盤、庫等應用。
擁有大量業務的騰訊也完成了騰訊雲、騰訊廣告、騰訊遊戲、騰訊會議等多款業務和產品的接入騰訊混合模式的測試，並取得了初步成效。
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此外，在傳統教育、醫療、汽車等領域，大型車型也得到了廣泛的應用。
科大訊飛學習機接入科大訊飛星火模型後，實現了AI一對一輔助教學、中英文作文批改、口語對練等功能。 推出工業級醫療產業模式“凌益”; 華為雲盤古車型的賦能，讓新款M7在智慧型駕駛領域“遙遙領先”，超10萬輛，定月超月。
在創造新的市場需求方面，對AI超級助手和AI機械人的需求也在不斷創造。 在前者中，各種通用的大模型，包括文心一言、迅飛星火、通益千文等，都有相應的產品，大部分都能理解使用者的語言語義，並具有影象理解能力，可以通過呼叫軟體API和使用多種工具來幫助使用者完成任務; 後者擁有不少於10家機械人企業，包括優必選、追覓和宇樹，都展出了相關產品。
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然而，在繁榮的背後，也隱藏著憂慮。 不難發現，無論是提高效率還是擴大需求，市場上絕大多數應用都具有類似的功能。
以AI學習機為例，除了科大訊飛的相關產品外，接入紫悅大模型的網易有道、接入MathGPT的美好未來、接入銀河大模型的作業幫助、接入文心一言、360智慧型大腦等都有類似產品在售。 在功能上，他們標榜的也差不多，AI一對一輔導，通用AI作業助手，虛擬口語輔導等，從消費者的角度來看，幾乎很難體會到其中的區別。
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雖然每家公司都能拿出一堆排行榜來論證，但自己的大模型得分更高，能力更強; 但當涉及到實際應用時，百分之幾甚至千分之幾的差異仍然讓人懷疑：我們真的需要這麼多大模型嗎？
雖然市場上的大模型令人眼花繚亂，但業界對大模型的發展趨勢已經形成了一定的共識。
創始人李彥巨集曾經說過：“。人類進入AI時代的標誌，不是大量大型模型的產生，而是大量AI原生應用的產生。360創始人周弘毅在今年年初也談到了大模型的發展趨勢2024年將是大規模模型應用場景的一年，將出現“殺手級應用”。
這也意味著大模型和C端使用者之間的距離會越來越近。
Byte 的“扣環”平台就是乙個例子。 根據“趣味解決方案業務”，它擁有無限擴充套件的一套能力，使用者可以通過新增外掛程式來不斷增強定製機械人的能力; 此外，使用者可以將本地檔案上傳到機械人的知識庫進行學習; 建立的機械人也可以部署在不同的社交平台和應用程式上。
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這無異於為使用者提供了開發自己的聊天機械人的機會，讓更多的人可以參與到AI生態的建設中來。
同時，大模型也在經歷軟硬體整合協同的過程。
在這方面，智慧型手機廠商無疑是行業的代表。 據《趣解商》不完全統計，在國產智慧型手機中，華為Mate60 Pro、小公尺14 Pro、Vivo X100系列、OPPO Find X7系列、榮耀Magic6系列等手機均已搭載大型機型。
除了讓AI助手更加智慧型之外，這些大型模型還有乙個關鍵的應用領域——手機相簿。 原來，要想消滅**中的其他遊客，只能用ps，測試一下自己的技能和技巧; 現在您可以直接應用AI擦除功能，並且可以一步到位，幾乎沒有任何缺陷。
同樣，美圖公司（1357HK）自主研發的AI視覺模型“Fantasy Intelligence”。它與三星合作，允許使用者在 Galaxy S24 系列手機上體驗 AI 影象編輯。 它不僅可以是“智慧型P地圖”，還可以通過使用者給出的**進一步生成“AI繪畫風格”。
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以流動電話為基準的場景是PC（計算機）。。今年1月，聯想發布了AIPC產品，算力支撐能力更強，人機互動更智慧型，嵌入大模型後應用生態更開放。
和金山辦公 （688111SH）是一款可以應用於PC平台的軟體產品。它專注於智慧型文件，可以幫助使用者輕鬆建立辦公所需的文字和 PPT，還可以獨立消化 PDF 等文件並回答有關這些材料的問題。
此外，教育也是乙個重要的應用場景。 科大訊飛、美好未來、作業幫手、網易有道等廠商紛紛將大模型整合到AI學習機中，2023年教育學習平板電腦銷量將暴漲。 而從產品的迭代來看，學習平板的**還在不斷上公升。
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深度科技研究院院長張曉榮認為未來，大型模型可能會向專業化、個性化、低門檻的方向發展。 模型的功能將更加精細，並針對特定領域或特定需求進行優化; 同時，通過提供更人性化的介面和更方便的介面，降低了使用難度，讓更多的人可以參與到基於大模型的開發和研究中。
而且由於算力的限制，大型模型可能更多地部署在雲端和邊緣。 這減少了計算和儲存資源的消耗，並提高了模型的響應能力和可用性。
但無論趨勢如何，它都必須與實際成本相結合; 否則，盲目投資顯然是不可持續的。
360 （601360.）SH）2023年上半年，新興業務“360智慧型大腦”雖然創造了近2000萬元的營收，但仍以9在1億元的總營收中，僅佔21%。
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科大訊飛 （002230.）深圳）預計2023年非淨利潤同比扣除71%-81%，主要由於公司加大了在自主可控平台上研發認知大模型的投入。
此外，如何讓使用者更好地理解大模型的決策過程和結果，提高使用者的信任度也是乙個關鍵問題。
國內大型模型產業如火如荼，美國更是如此。 據《中國人工智慧大模型圖研究報告》報道。在全球發布的大型車型中，中國和美國佔大型車型的近80%。早在2023年5月，美國超過10億引數的基礎大模型數量就已超過100個。
除了知名的ChatGPT外，美國具有代表性的通用模型公司還包括Anthropic、Cohere和Google。
其中，Anthropic被譽為“OpenAI的勁敵”。 其開發的聊天機械人克勞德可以總結大約 7 個在 50,000 字時，它比 ChatGPT 更適合長時間的對話和內容、對大型文件的深入分析以及更快的平均響應時間。
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Cohere的特點是其差異化的定位。 與OpenAI不同的是，它堅定地選擇了TOB路線，提供靈活的儲存和資料私隱保護路徑，強調安全、私隱和定製服務。
至於谷歌，最新的發展是推出AI模型Gemini，其特點是多模態處理和理解複雜邏輯的能力。 在行業標準的 MMLU（多工語言理解）基準測試中，Gemini 是唯一優於人類專家測試結果的 AI 模型。
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北京社科院研究員王鵬認為中美之間的差異主要體現在三個方面：融資水平、基礎模式的發展水平和應用層的發展水平。
據不完全統計，2023年上半年在美國AIGC一級市場，矽谷在人工智慧領域共募集資金約140億美元，佔全球融資總額的55%，平均輪次融資金額為3輪3億美元。 同期，國內人工智慧領域則要謹慎得多，投資事件數量同比下降49%，涉及金額共計61個74億元，同比下降62%。
在基礎大模型開發水平方面，還存在總資料不足、計算資源匱乏、國產大模型場景滲透率有限等問題。 畢竟，就公共資料量而言，英文資料本身佔主導地位，而美國仍在採取各種方式限制中國獲取算力這一核心資源。
至於應用層，中國也處於跟風狀態; 其中，它在辦公、金融和醫療領域落後於美國。
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針對國內多家廠商聲稱自己的大型機型已經超越了GPT-4，張曉蓉認為：“.從理論上講，一些廠商可能在本土領先於GPT4，但考慮到雙方在演算法、算力和資料資源方面的投入，國產模式全面超越GPT4的可能性相對較小
在他看來，有必要正視國內外大模式的差距，這涉及到技術、人才、資金等因素。
好訊息是，中國市場規模大，應用場景豐富，為大模型落地應用提供了廣闊的空間和條件。 而且資料和場景越多，大模型就越實用。 這讓中國有機會趕上並超越美國，儘管在基礎研發技術方面略遜於美國。
不過，無論是中國還是美國，在大型車型的賽道上還有很多問題需要解決。 最典型的問題是輸出結果缺乏可信度、穩定性和安全性。
對於人類和人工智慧來說，這將是乙個長期的學習過程。
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