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    “国产大模型”群雄逐鹿 谁才是AI赛道最后赢家?

    2023.07.17 | admin | 150次围观

    ChatGPT这把火,在国内越烧越旺。

    截至目前,国内已正式上线了多家大语言模型。

    据不完全统计,阿里云“通义千问”4月11日官宣,商汤推出大模型“商量”,百度3月份推出“文心一言”。

    国内头部厂商扎堆挤上赛道,密集上线大语言模型,这到底是各家的技术创新集中爆发,抑或只是出于市场竞争压力?国内大语言模型领域为何看似一片繁荣?这波大国产大语言模型浪潮如何直面海外竞争,又将去往何方?

    现状

    大模型已上线多家,还有几家在排队

    国内大语言模型赛道的现状如何?国内关于大语言模型的最早一批消息在今年年后。

    2月9日,科大讯飞向媒体透露,其AI学习机、讯飞听见等将成为公司类ChatGPT技术率先落地的产品。

    3月中旬,百度率先推出了“文心一言”,正式开启国内科技企业的较量。

    不久后,在3月29日的2023数字安全与发展高峰论坛上,360创始人周鸿祎以彩蛋形式披露自家类GPT模型Demo,现场用360浏览器演示了智能搜索场景,还对其中的部分回答内容“点踩”,表示并不满意。同时,周鸿祎戏称此次演示只是把“孩子抱上给大家看看”,并不是要发布中国版ChatGPT。

    4月8日,京东集团副总裁何晓冬在人工智能大模型技术高峰论坛上也透露,京东将在今年发布新一代大模型“ChatJD”,定位为产业版本ChatGPT。

    4月10日,旗下拥有浏览器Opera、社交娱乐平台StarX等产品的互联网平台出海企业昆仑万维官方宣布,其与奇点智源合作自研的国产大语言模型——「天工」3.5于4月17日启动邀请测试。

    4月图远电脑行业管理系统,华为云官网下的“盘古”系列的NLP(自然语言处理)大模型、CV(机器视觉)大模型、科学计算大模型被标注为即将上线状态,外界猜测这意味着华为即将加入大模型竞赛。

    甚至短视频与信息分发领域的王者,字节跳动也被曝年初就已开始组建专门的大模型团队。其中大语言模型方向由字节搜索部门牵头。

    5月,网易有道发布了基于“子曰”大模型开发的AI口语老师剧透视频。

    特点

    A 国产大模型多面向企业

    综览上述信息,这波国产大语言模型浪潮的第一个显著特点自然浮出水面——当前,国产大语言模型均未对公众大面积开放,也没有明确的ToC(面向公众)入口,未来发展大多也走ToB(面向企业)路线。

    当前已正式上线的三家中,百度、商汤有关负责人曾向南都记者表示,自家大模型为ToB产品。阿里方面在4月11日举办的阿里云峰会上也宣称,未来“通义千问”将主要面对企业定制个性化服务。

    而在已有消息的几家中,科大讯飞、网易有道两家皆已透露了基于公司类GPT技术所要落地的产品;京东的“ChatJD”明确定位为产业版本ChatGPT;华为虽未透露更多大模型信息,但其模型所属的“盘古”系列早在2021年就已上线。

    根据华为云人工智能领域首席科学家田奇在2023年人工智能大模型技术高峰论坛上的演讲,“盘古”系列下的NLP大模型主要面向智能文档搜索、智能ERP(企业资源计划系统)、小语种大模型等行业,多处理类案检索、企业财务异常检测等商业场景。

    因此,整体看来,国内大语言模型赛道的公司在开发模型后,更倾向于将相关模型嫁接到自家的C端服务中,或者走私有化部署、企业定制等路线。

    B “每家必备”一个大模型

    在与海外相同赛道的公司对比之后,不难得出第二个特点——相比海外,国内厂商更倾向于“每家必备”一个大模型。

    当前,海外头部科技公司如OpenAI、谷歌等,其开发都以基础模型(Foundation Models)为主,不管是ChatGPT、Gpt4,还是PaLM-E,都是类似AI基础设施的基础大模型。其他公司图远电脑行业管理系统,要么索性走开源社区的路线,要么像美国云服务巨头Salesforce一样,直接与OpenAI合作接入ChatGPT使用。在某种程度上,可以说是“大家都在规定范围里各自赚钱”。

    国内的互联网生态则不同。中科深智创始人兼CEO成维忠向南都记者表示,国内但凡涉及数据等核心能力,哪怕一个公司再小,也一定会为自己建设一套完整系统或是框架,这可能是出于“互相抢夺市场以固定地盘”的需要。因此,国内基于大数据等核心能力的服务本身是割裂的,其规模效应也远远赶不上美国同类企业。

    “比如刚才说的Salesforce已经是ToB领域中的世界级公司了,但如果中国有Salesforce的话,它一定会自己做个大模型。”成维忠说。

    基于这种“每家必备”的特点,成维忠认为,当前国产ChatGPT的浪潮更可能是一种“市场行为”,也就是说,国内企业更倾向自己独立做一个大模型,并不考虑用其他方服务。而如此密集的上线行为,或是出于资本市场的压力。

    “从公司战略角度来说,不太可能急赶急地推出大模型,而且很多公司推出的大模型里无所不包,我觉得这在短期其实是做不到的——很大程度上应该还是在回应客户的市场压力,同时很多上市公司也面临着资本市场的压力……当然,ToB或者说私有化部署、定制这条路线对技术的要求也会低一些。”成维忠表示。

    竞争

    国产ChatGPT压力主要来自算力

    无论是客户需求还是资本压力,AIGC(AI生成式内容)、大语言模型显然已成为一块价值飙升的市场,那么,紧锣密鼓上线的国产ChatGPT们,是否将直接面对来自全球的激烈竞争?

    在成维忠看来,竞争毫无疑问已经开始,且无法避免。因为这是一个类似芯片的市场,对于最终应用的能力影响极大。

    尤其是在ToB端,基础大模型级别的ChatGPT、GPT4,偏向应用层的Midjourney、Stable Diffusion对于企业来说都已经是被市场验证过的,效果极佳的工具,那么在这种情况下,国内市场被主流大模型及应用侵蚀掉一部分就是必然的。

    不过,技术产品要抢夺海外市场,绕不开数据安全、数据保密等问题。不久前,意大利就宣布封禁ChatGPT,德国、法国、爱尔兰、西班牙等国家也紧随其后,开始考虑对AI聊天机器人采取更严格的监管。

    出于这方面原因,昆仑万维CEO方汉认为,海外的AI模型进国内市场首先需要合规,还会牵扯到很多隐私和数据安全问题,因此对于这一赛道,海内外企业其实很难直接发生竞争。

    在谈到涉及大模型开发的另一重要影响因素——算力时,方汉坦言,当前国内确实还处在一个GPU整体受限的情况下,之所以当前大语言模型能呈现出一种比较繁荣的景象,是因为目前国内还有不少存量GPU,足以支撑目前这一波的大语言模型训练。

    “当然,如果GPU长期受限,肯定会对后续的大模型训练造成影响,不过现在国产的训练芯片也在迅速发展,像华为、寒武纪、阿里等等都可以作为替代。而且,就算计算硬件不行,只要软件优化能跟得上,我觉得大模型领域仍然会持续高速发展。”

    知多D

    大语言模型

    所谓“大语言模型”,指的是以ChatGPT为代表的一类人工智能。

    它是一种基于深度学习技术构建的自然语言处理模型,可以接收文本作为输入并预测文本中缺失的部分。大语言模型通常由大量文本数据训练得到,例如互联网上的新闻、博客、维基百科等。这些模型可以生成自然语言文本、回答自然语言问题、进行机器翻译、语音识别等任务,被广泛应用于语言处理领域。

    目前,国外一些大型技术公司如OpenAI、Google、Microsoft等已经构建了非常强大的大语言模型,例如ChatGPT、BERT等。这些模型具备非常强的语言理解和生成能力,可以用于各种语言处理任务,并在很多领域展现出了优秀的表现。

    国产大语言模型方面,已正式上线了三家大语言模型,包括阿里云的“通义千问”、商汤的“商量”、百度的“文心一言”。

    出路

    1 影响互联网“搜索”功能

    大语言模型,出路在何?两位资深从业者向南都记者描述了大语言模型的未来。

    方汉认为,大语言模型将深刻影响两个方面。

    第一,非常基础的互联网应用“搜索”。事实上,“搜索”已经近20年没有出现过大的变革,其基本的流程也就是用户打开对话框,输入关键词获取结果,业界这些年也一直都在卷搜索速度、精准度等等。但现在,大语言模型彻底改变了“搜索”——以前是打开搜索引擎获取所需信息,现在可能就会打开大模型,或是集成了大模型的搜索引擎,不仅能获取所需信息,还能通过持续不断的对话不断精确答案。

    2 将整合、改造应用市场

    第二,方汉认为,大模型改变的并非一个独立的应用市场,而会对现有的全部应用市场进行改造。对此,成维忠补充表示,在ChatGPT火了之后,其实很多人都忽略了OpenAI推广的Plugins。它整合一系列第三方工具,其中包括不少企业应用、图像处理等多方面的插件,能够帮助用户人员更轻松通过ChatGPT调用第三方工具软件。

    “这就相当于打造一个超级入口,在未来,可能各式各样的App应用都能接入或者被接入ChatGPT,这就有可能永久地改变整个互联网的生态。”成维忠说。

    3 大厂服务中小企和传统企业

    再回看这次国产大模型浪潮,成维忠认为,即使在未来能赶上主流模型的差距,也不会像美国那样呈现出OpenAI一家赋能其他科技巨头的趋势,更可能变成若干个大厂一起服务中小型企业和传统企业——这就使得中国出现一个大模型的经济回报远小于海外。

    那么,这次国产大模型浪潮还能持续多久?在成维忠看来,这就得看各家的“信心”了。因为这不是一个单纯的技术问题,而是一个巨大的、持续的投资决策,到底哪些公司有决心一直投入下去,还很难判断。

    出品:南都人工智能研究课题组 采写:南都记者杨博雯 黄慧诗 胡耕硕

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