是大廠的游戲，但不能只是大廠的游戲
文|《中國企業家》記者 趙東山 鄧雙琳
編輯|李薇
頭圖攝影|鄧攀
一場AI大模型追逐賽，激戰正酣。
4月11日，阿里云旗下大模型產品通義千問面世。阿里云峰會上，阿里巴巴集團董事會主席兼CEO張勇首次以阿里云智能CEO的身份亮相，介紹了通義千問的最新進展。
一向以正裝公開示人的張勇，穿了一身休閑裝，呼應其新身份——去年年底，他宣布親自掛帥阿里云，“躬身”業務四個多月后，張勇帶來了首個待檢驗的作品通義千問。他表示，阿里巴巴所有產品未來都將接入通義千問大模型，進行全面改造。
ChatGPT的問世和迭代速度，重新定義了技術變化的日新月異。在阿里之前，百度已率先“交卷”，推出基于新一代大語言模型研發的生成式AI產品文心一言，并展示了其在文學創作、商業文案創作、數理推算、中文理解、多模態生成五個使用場景中的綜合能力。
更多不甘落后的互聯網大廠和創業者正在路上。
3月底，騰訊總裁劉熾平在財報電話會上說，騰訊正在加速推進大模型混元；3月29日，360集團創始人周鴻祎在一次活動上預演示了360尚未正式發布的大模型應用產品，他稱：“GPT是場新工業革命，其意義超越了互聯網、iphone的發明。”
《中國企業家》從接近字節跳動人士獲悉，字節跳動版的ChatGPT已在內測，但內測之后，體驗效果不好，預計在9月上線，也有可能提前。不久前，原阿里達摩院大模型M6帶頭人楊紅霞加入字節AI lab，參與語言生成大模型的研發，直接向副總裁楊震原匯報。
隨著時間的推進，行業的緊迫感越來越強，節奏越來越密集，僅在4月10日這一天，就有3家公司宣布推出大模型及應用產品：搜狗創始人王小川正式官宣入場大模型創業，年底發布大模型產品，已獲得5000萬美元啟動資金；商湯宣布推出商湯日日新大模型；昆侖萬維(45.700, -0.06, -0.13%)和奇點智源合作自研的國產大語言模型將于4月17日啟動邀請測試。
這場AI大模型之爭，讓沉寂了很久的中國互聯網市場突然變得亢奮，即使在當年“百團大戰”、生鮮電商纏斗最激烈的時刻，頭部大廠也沒有拿出“All in”押注未來的架勢。對標ChatGPT的大模型，顯然被大廠當作開啟下個時代的鑰匙——誰能最先觸摸到AI生態的潛能邊界，誰就能掌握話語權。
然而，訓練大模型并非易事，大廠和創業者們互相競逐背后是一場財力、技術、算力、人才等資源的綜合較量。但在大廠內部看來，此輪關于大模型的創業，如果只是一個大廠的游戲，說明中國的創新還是沒有走出原來的怪圈，AI大模型創業應該是一個萬眾創新的游戲。
技術、算力、人才的角逐
從發布信息來看，阿里對通義千問的定位，已經不局限于簡單的AIGC概念上，而是如何讓AI的能力真正應用在更實際、更多樣的場景上。
阿里的大模型分內外部兩個路線——一方面將與集團內部產品結合，可以預見，通義千問將對天貓、淘寶、高德、釘釘等業務應用帶來直接的商業價值，據了解，釘釘、天貓精靈將率先接入測試，將在評估認證后正式發布新功能；另一方面，阿里云表示將開放通義千問的能力，幫助每家企業基于通義千問打造具備自己行業能力的專屬大模型。
來源：視覺中國(19.120, 1.70, 9.76%)
阿里大模型由阿里云智能CTO周靖人負責，周靖人畢業于中國科學技術大學，獲哥倫比亞大學計算機博士學位，曾任微軟研發合伙人，2016 年加入阿里，任阿里云首席科學家。他告訴《中國企業家》，阿里選擇在此刻公布通義千問，并非完全為了“趕時髦”。
“阿里從2019年開始，就在投入各種各樣訓練大模型的研發中。但ChatGPT以一個非常好的產品形態出現，教育了全社會，現在的確是一個很好的時間節點。如果我們在去年9月、10月講預訓練大模型，也許大家都不會感興趣。”周靖人說。
事實上，無論是阿里還是百度，能快速推出自己的大模型及應用，都源于兩家在過往的技術積累。
2019年，百度便推出了文心大模型ERNIE 1.0。目前，ERNIE 3.0每天接受數十億次用戶的搜索請求，這讓文心一言能夠基于一個龐大的、高效的數據池，快速地學習和改進；阿里則于2021年連續發布語言大模型 Plug（后更名為AliceMind）和多模態大模型M6，去年9月，兩個大模型合并為阿里通義大模型。
再看看文心一言由的團隊——由百度CTO王海峰出任總指揮，團隊核心成員還包括百度集團副總裁吳甜、百度技術委員會主席吳華等人。王海峰先后負責百度搜索、百度地圖、百度翻譯、百度智能云等業務。他同時是自然語言處理領域世界上最具影響力的國際學術組織ACL50多年歷史上首位華人主席。
除了人才外，大模型訓練也堪稱“暴力美學”，需要有大算力、大數據和大模型，每一次訓練任務都耗資巨大。
據《中國企業家》了解，文心一言大模型的訓練數據包括萬億級網頁數據、數十億的搜索數據和圖片數據、百億級的語音日均調用數據，以及5500億事實的知識圖譜等。
此外，浙商證券(10.490, 0.04, 0.38%)的一份研報指出，支撐ChatGPT算力基礎設施至少需要上萬顆英偉達GPU A100，與之相對應，AlphaGO只需要8塊GPU。
這只是最低門檻。大模型的爆發會導致訓練的應用場景越來越多，對訓練算力的需求會大幅增長，增長幅度能達到10倍甚至100倍。
大模型帶來的產業變革
ChatGPT及相關的大模型應用，除了給個人帶來工作是否會被取代的擔憂外，也給產業帶來很多變革。
在李彥宏看來，當人類進入人工智能時代，IT技術的技術棧發生了根本性變化。過去基本分為三層：芯片層、操作系統層和應用層。而現在可以分為四層：芯片層、框架層、模型層和應用層。百度目前是在這四層進行全棧布局的人工智能公司。
談及全棧布局，百度智能云云計算產品解決方案和運營部總經理宋飛告訴《中國企業家》：“AI產品對于資源的要求越來越高，只有每一層都有自主可控的東西，才有可能縱深地做持續閉環的優化。”
宋飛舉例，如果芯片不是自己的，你在優化到底下硬件的時候，就是個黑盒了，能發揮的空間絕對是有限的，你有什么需求它也不一定聽你的。如果用自己的框架，有什么需求就很快可以調整。全棧的布局和專門的優化，是百度在基礎架構的核心優勢。
AI大模型的盛行，也在衍生眾多的商業機會。
在李彥宏看來，對于大部分創業者和企業來說，真正的機會并不是從頭開始做ChatGPT和文心一言這樣的基礎大模型，這很不現實，也不經濟，重復造輪子是沒有意義的。而是基于通用大語言模型，搶先開發重要的應用服務，“就像移動互聯網時代，最成功的商業產品不見得是Android/ target=_blank class=infotextkey>安卓和IOS，而是基于安卓和iOS開發的微信、淘寶、抖音等各種超級應用。”
阿里持相同的觀點。
周靖人表示，阿里將開放通義千問的能力，幫助每家企業基于“通義千問”打造具備自己行業能力的專屬大模型。未來每一個企業在阿里云上既可以調用通義千問的全部能力，也可以結合企業自己的行業知識和應用場景，訓練自己的企業大模型。比如，每個企業都可以有自己的智能客服、智能導購、智能語音助手、文案助手、AI設計師、自動駕駛模型等。
來源：視覺中國
王海峰認為，大模型時代將產生三大產業機會：
第一類是新型云計算公司。大模型將根本性地改變云計算行業的游戲規則。之前企業選擇云廠商更多看算力、存儲等基礎云服務。未來，更多會看框架好不好、模型好不好，以及模型、框架、芯片、應用這四層之間的協同。
第二類是進行行業模型精調的公司。這是通用大模型和企業之間的中間層，他們具有行業Know-how，調用通用大模型能力，為行業客戶提供解決方案。
第三類是基于大模型底座進行應用開發的公司，即應用服務提供商。目前，基于文本生成、圖像生成、音頻生成、視頻生成、數字人(8.980, 0.06, 0.67%)、3D等場景，已經涌現出很多明星創業公司。
反思、挑戰和局限
略顯遺憾的是，目前多數中國大公司在做的大模型和基于模型的應用，均是追隨OpenAI的腳步，而且隨著ChatGPT的驚人迭代速度，差距越拉越大。
李彥宏在接受36氪采訪時表示，百度“文心一言”在研發階段時，百度技術團隊曾與ChatGPT進行對比測試，當時差距是40分的水平，一個月能追得上。可過了一個月，技術團隊再次測試后，發現差距反而拉大了。
周靖人也坦誠承認，目前通義千問與ChatGPT仍有差距，“GPT還是屬于各方面都領先的地位”。但他認為“你追我趕”是科技進步的必然階段，“今天別人的技術比較領先，我們就需要取長補短。也許下一個階段，通義千問也能貢獻自己的一系列技術創新”。
在此前的采訪中，周鴻祎也曾告訴《中國企業家》，其實國內也很早關注到GPT-1，然而當時的關注還是抱著一種實用主義的觀點，認為應該找場景，要解決自己業務中遇到的問題。所以，中國的人工智能都用來解決人臉識別、圖像濾鏡做得更漂亮。
“如果一個人工智能技術和自己的業務不能結合，可能就會認為沒太大意義，所以，沒有人想到用GPT NLP的模型解決通用知識理解和推理的問題，更沒有人想到大算力大數據做出一個大模型，能夠產生一種連OpenAI自己都想不到的智能化的結果。”周鴻祎感慨道。
當然，中國更廣闊的市場需要中國自己的大模型，中國廠商也有天然的本土優勢。只是放到中西對比這一更大維度的競爭，國內大廠也有自己的局限。
周鴻祎認為，要把ChatGPT訓練好，要用全人類的知識，一定要有開放的思路。全世界中文網頁大概是其他語言網頁的1/10，書籍的數目也不足。此外，國內移動互聯網的迅猛發展，也在制造更多的數據孤島。
“國外雖然App也取代了Web，但國外很多APP基本保留了Web版，用瀏覽器還是能在網頁之間跳來跳去，能夠自由使用。國內信息都被APP私有化了，如果這些巨頭互相把握著，誰的數據都不全，最后訓練出來的大腦肯定能力上是比不上的。”周鴻祎表達了一定程度的悲觀。
事實上，除了語料庫之外，算力也是一個巨大的挑戰。2022年8月底，美國政府宣布禁止美國公司向中國（包括中國香港地區）和俄羅斯出口高端GPU，設定的紅線是：算力超過4800 TOPS，且帶寬傳輸速率超過600 GB/秒，受限產品就包括英偉達A100和后續產品H100。
面向未來的AI大模型，中國互聯網大廠還需更大的勇氣和努力，去突破算力、語料、人才等各種限制。
