如何判斷一個(gè)新事物是不是徹底火了，除了要去CBD的咖啡店聽(tīng)聽(tīng)人們?cè)诹氖裁矗袝r(shí)候大佬之間的“口水仗”也是很好的證明。至少大模型是這樣。

新晉創(chuàng)業(yè)者王小川與百度的隔空互懟，折射出大模型賽道里熱鬧的景象。據(jù)中新經(jīng)緯不完全統(tǒng)計(jì)，截至目前中國(guó)已有超過(guò)40家公司、機(jī)構(gòu)發(fā)布了大模型產(chǎn)品或公布了大模型計(jì)劃。玩家紛紛涌入，這些大模型含金量究竟如何？是否會(huì)上演“一地雞毛”的終局？

(資料圖)

資本躁動(dòng)

除了搜狗創(chuàng)始人王小川，選擇在大模型賽道再創(chuàng)業(yè)的還有已退休的美團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文、創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)李開(kāi)復(fù)等名人。面對(duì)大模型這一“燒錢”賽道，他們下場(chǎng)后的第一件事也便有了答案。

近日，王小川和前搜狗COO茹立云創(chuàng)辦的百川智能表示，已獲得5000萬(wàn)美元啟動(dòng)資金，來(lái)自王小川與其業(yè)內(nèi)好友的個(gè)人支持，面向機(jī)構(gòu)的融資會(huì)在近期啟動(dòng)。

據(jù)媒體報(bào)道，王小川透露，目前的資金足夠訓(xùn)練出一個(gè)好的千億模型，“至少到今年年底是夠用的”。不過(guò)緊接著王小川又說(shuō)，這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。他認(rèn)為，產(chǎn)品從0到1，5000萬(wàn)美元夠用，但若要持續(xù)做到最好，成本估計(jì)應(yīng)該在3億至20億美元之間。

2月，王慧文在離開(kāi)美團(tuán)兩年后通過(guò)社交平臺(tái)發(fā)布了“英雄帖”，個(gè)人出資5000萬(wàn)美元設(shè)立北京光年之外科技有限公司，稱要打造中國(guó)的OpenAI。王慧文還表示，下輪融資已經(jīng)有頂級(jí)VC(風(fēng)險(xiǎn)投資)認(rèn)購(gòu)2.3億美金。

不過(guò)，創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)也明白，除了大筆資金，大模型研發(fā)的關(guān)鍵還在于人才。誰(shuí)能在人才方面拔得頭籌，誰(shuí)就能在大模型的洪流中搶占先機(jī)。

王慧文在“英雄帖”中表示要拿出75%的股份邀請(qǐng)頂級(jí)研發(fā)人才；李開(kāi)復(fù)則親自籌組Project Al 2.0，發(fā)朋友圈招攬全球范圍內(nèi)的人才。

此外，大模型相關(guān)的人才招聘需求也激增。招聘平臺(tái)數(shù)據(jù)顯示，2023年1-2月份發(fā)布的AIGC崗位數(shù)量同比增長(zhǎng)35%。在熱招崗位中，圖像識(shí)別、算法研究員、深度學(xué)習(xí)等崗位的年薪均已達(dá)百萬(wàn)元。

在BOSS直聘上，北京市奇點(diǎn)智源科技有限公司(下稱奇點(diǎn)智源)給AIGC方向的NLP(自然語(yǔ)言處理)算法研究員崗位開(kāi)出143萬(wàn)元年薪。昆侖萬(wàn)維4月10日的公告顯示，該公司就ChatGPT、圖像視頻生成等AIGC技術(shù)與奇點(diǎn)智源進(jìn)行全面技術(shù)合作，但后續(xù)能否順利實(shí)現(xiàn)商業(yè)化存在較大的不確定性。

一位常年為企業(yè)招聘AI人才的獵頭告訴中新經(jīng)緯，他現(xiàn)在幫多家北京、杭州的公司招聘大模型相關(guān)工程師，年薪多在50萬(wàn)元至80萬(wàn)元之間，優(yōu)秀的可以突破100萬(wàn)元，“算比較高的”。

不少上市公司也因?yàn)樯孀愦竽Ｐ投蓛r(jià)大漲。數(shù)據(jù)顯示，截至4月24日收盤，三六零、昆侖萬(wàn)維、云從科技今年以來(lái)股價(jià)漲幅達(dá)153.52%、287.23%、155.58%。

昆侖萬(wàn)維宣布聯(lián)合奇點(diǎn)智源共同研發(fā)國(guó)產(chǎn)大語(yǔ)言模型“天工”3.5后，次日股價(jià)最高漲近16%，兩個(gè)交易日累計(jì)最大漲幅超22%。

三六零股價(jià)也終于擺脫了長(zhǎng)期的低迷狀態(tài)，今年股價(jià)最高時(shí)達(dá)20.85元/股，現(xiàn)在市值也來(lái)到了1185億元。不過(guò)截至24日收盤，該公司股價(jià)4月累計(jì)下跌4.99%。

云從科技股價(jià)今年累計(jì)最大漲幅一度達(dá)284.98%，股價(jià)曾達(dá)61.8元/股的歷史高點(diǎn)，但近期股價(jià)已回調(diào)超三成。不過(guò)，云從科技對(duì)大模型產(chǎn)品依舊寄予厚望。3月31日，云從科技披露了定增募資計(jì)劃，擬募資36.35億元用于“行業(yè)精靈”大模型研發(fā)項(xiàng)目。

不是所有模型都叫大模型

大模型賽道里數(shù)量更多的是公司、機(jī)構(gòu)的身影。這里面既有百度、騰訊、阿里這樣的大型互聯(lián)網(wǎng)公司，也有科大訊飛、商湯科技這樣的AI公司，還有中科院自動(dòng)化研究所、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室這樣的科研機(jī)構(gòu)。

不少AI創(chuàng)業(yè)公司，也趁這波浪潮單方面宣布進(jìn)軍大模型賽道。

什么樣的模型才能稱之為“大”？如此多的大模型，含金量究竟如何？

國(guó)家人工智能標(biāo)準(zhǔn)化總體組副組長(zhǎng)、北京航空航天大學(xué)人工智能研究院教授吳文峻對(duì)中新經(jīng)緯表示，一般認(rèn)為參數(shù)規(guī)模在百億以上的是大模型?！坝醒芯勘砻?，百億規(guī)模以上的大模型，就可能會(huì)出現(xiàn)所謂的‘涌現(xiàn)’現(xiàn)象，具備一定的自主學(xué)習(xí)、自我優(yōu)化和自我進(jìn)化能力，相較于百億以下規(guī)模的模型在邏輯推理、做數(shù)學(xué)題等方面有明顯提升。”吳文峻說(shuō)。

中國(guó)新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家、南開(kāi)大學(xué)經(jīng)濟(jì)研究所所長(zhǎng)劉剛接受中新經(jīng)緯采訪時(shí)表示，大模型的判定標(biāo)準(zhǔn)主要在于它是否能在不同的專業(yè)領(lǐng)域使用，以及參數(shù)規(guī)模的大小。“我認(rèn)為億級(jí)參數(shù)規(guī)模是大模型的入門門檻，現(xiàn)在國(guó)際上一些大模型參數(shù)規(guī)模可達(dá)到百億甚至千億?！?/p>

大模型發(fā)展的背后除了百億級(jí)的參數(shù)規(guī)模、海量數(shù)據(jù)外，還需要龐大的智能算力支撐。而智能算力的水平又與算力芯片、算力規(guī)模息息相關(guān)。這些都決定了大模型的研發(fā)不是容易的事，并非通過(guò)召開(kāi)一場(chǎng)發(fā)布會(huì)或展示幾頁(yè)P(yáng)PT就能實(shí)現(xiàn)。

盡管目前大模型的應(yīng)用有很大局限，具備對(duì)文本、圖片理解生成能力的都是少數(shù)，但有些公司已將一些此前推出的產(chǎn)品歸為大模型應(yīng)用。

3月，小米集團(tuán)總裁盧偉冰在財(cái)報(bào)電話會(huì)議上就表示，“小愛(ài)同學(xué)就是一個(gè)典型的大模型的應(yīng)用產(chǎn)品”。公開(kāi)資料顯示，小愛(ài)同學(xué)發(fā)布于2017年。

在市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)IDC中國(guó)研究總監(jiān)盧言霞看來(lái)，之前大部分AI應(yīng)用都不是基于大模型的。“大模型是對(duì)原有算法模型的技術(shù)升級(jí)，基于海量數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)預(yù)訓(xùn)練模型，到最終用戶環(huán)境中使用少量數(shù)據(jù)即可獲得比之前的算法模型更好的結(jié)果，相比上一代的算法模型有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。”盧言霞說(shuō)，“主要有三個(gè)要點(diǎn)，一是預(yù)訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)了多少數(shù)據(jù)，遷移學(xué)習(xí)的效果如何以及部署的整體成本如何?！?/p>

不過(guò)，劉剛認(rèn)為，只要是應(yīng)用產(chǎn)品基于人工智能，且參數(shù)規(guī)模、訓(xùn)練量在不斷增大，不斷迭代演化，盡管參數(shù)規(guī)模沒(méi)有達(dá)到千億級(jí)別，也依然可以叫做大模型應(yīng)用產(chǎn)品。

落地的不確定性

在人們預(yù)想中，大模型落地應(yīng)用以后除了在C端變成人們的智慧助手，還將在B端給千行百業(yè)帶來(lái)研發(fā)能力與生產(chǎn)效率的指數(shù)提升。

但現(xiàn)實(shí)是，目前，具備對(duì)文本、圖像、音頻和視頻綜合理解生成能力，且具備學(xué)習(xí)和使用“工具”能力的多模態(tài)大模型仍在路上，這意味著如何將這些能力落地到具體的應(yīng)用場(chǎng)景更加遙遠(yuǎn)。而這個(gè)過(guò)程，充滿了諸多不確定性。

劉剛表示，大模型落地的不確定性首先在市場(chǎng)，其次是技術(shù)?！笆袌?chǎng)的選擇對(duì)大模型至關(guān)重要，要看最后誰(shuí)的模型大家用起來(lái)更容易、成本更低，讓市場(chǎng)接受并使用。落地的關(guān)鍵在于能否適應(yīng)市場(chǎng)，有時(shí)候技術(shù)先進(jìn)未必適應(yīng)市場(chǎng)?！?/p>

吳文峻也提到了使用推廣方面的問(wèn)題，他認(rèn)為，廣泛部署大模型要占據(jù)一定的計(jì)算資源，很多人同時(shí)使用也會(huì)帶來(lái)資源消耗，大模型的訓(xùn)練和運(yùn)維也需要很多云資源。在云上部署后，怎樣在提供大規(guī)模服務(wù)的情況下保持良好的性價(jià)比，是推動(dòng)大模型落地的過(guò)程中需要解決的問(wèn)題。

吳文峻還提到，大模型相關(guān)技術(shù)本身還存在一些缺陷，比如事實(shí)錯(cuò)誤、邏輯推理的前后矛盾，這些問(wèn)題通常被稱為“幻覺(jué)”。要把大模型運(yùn)用在一些對(duì)輸出內(nèi)容的客觀性、準(zhǔn)確性要求比較高的場(chǎng)景還存在一定技術(shù)障礙。“在保證服務(wù)內(nèi)容正確性、客觀性的前提下怎樣節(jié)能增效、降低運(yùn)行成本是大模型在應(yīng)用推廣的時(shí)候需要重點(diǎn)關(guān)注的。”

吳文峻認(rèn)為，對(duì)于這些問(wèn)題，要通過(guò)一定的技術(shù)手段加上算力的支撐才能解決，還可以通過(guò)人的反饋來(lái)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤后進(jìn)行修正。“有些還需要增強(qiáng)專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)，對(duì)模型可能存在的問(wèn)題進(jìn)行檢查，然后定制成為可以在專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)用的模型。”

盧言霞表示，大模型落地的不確定性在于，是否真的能產(chǎn)出比之前的AI更好的效果，需要多久才能落地，“當(dāng)然也在于到底能不能成功落地”。

針對(duì)大模型應(yīng)用場(chǎng)景，吳文峻表示，B端和C端對(duì)大模型的需求不同，B端的技術(shù)要求會(huì)更高?！癈端的應(yīng)用目前主要在聊天對(duì)話、客服、文本生成、圖片生成等。不過(guò)我認(rèn)為大模型未來(lái)盈利的方向在B端，因?yàn)锽端是面向企業(yè)進(jìn)行定制服務(wù)的，部署的空間會(huì)更大，當(dāng)然技術(shù)要求也會(huì)更高?！?/p>

警惕最終“一地雞毛”

面對(duì)科技公司對(duì)大模型的追逐戰(zhàn)愈演愈烈，業(yè)內(nèi)也有質(zhì)疑聲音：我們需要這么多大模型嗎？瘋狂上線大模型，是否會(huì)導(dǎo)致最終“一地雞毛”？

盧言霞表示，“從大模型的開(kāi)發(fā)到落地，需要的算力、數(shù)據(jù)、人才，都是持續(xù)且較大規(guī)模的投資，另外當(dāng)前技術(shù)也不成熟，確實(shí)有可能產(chǎn)生泡沫。”

吳文峻認(rèn)為，在目前宣布進(jìn)軍大模型的約40家企業(yè)、機(jī)構(gòu)中，有一些企業(yè)本身在自然語(yǔ)言處理方面就有比較雄厚的積累，也有人工智能的技術(shù)儲(chǔ)備，他們做大模型沒(méi)有問(wèn)題。

“但也有企業(yè)是為了蹭熱點(diǎn)，爭(zhēng)取投資才來(lái)做大模型。國(guó)外有一部分模型已經(jīng)開(kāi)源，如果這些企業(yè)是基于開(kāi)源的模型，自己再重新訓(xùn)練，這樣做出來(lái)的模型可能在技術(shù)能力、指標(biāo)上達(dá)不到真正有用的大模型的要求?！眳俏木嵝眩?strong>“在目前宣布了做大模型的企業(yè)中，最后能做成的或許不超過(guò)一半。”

劉剛對(duì)此持較為中立的態(tài)度，他表示，大模型在各行各業(yè)都有很大應(yīng)用前景，而且不同的行業(yè)也會(huì)產(chǎn)生不同的大模型，大模型也有語(yǔ)義、語(yǔ)音、文字等各種類型。劉剛說(shuō)，“大模型即使是同質(zhì)化，我認(rèn)為也并非很嚴(yán)重的問(wèn)題，就是要允許多個(gè)模型之間的競(jìng)爭(zhēng)，最后有一個(gè)勝出了，就是找到了最優(yōu)的道路，也是完成了一個(gè)創(chuàng)新的進(jìn)化篩選過(guò)程?！?/strong>

（文章來(lái)源：中新經(jīng)緯）