原文來源：光錐智能

圖片來源：由無界 AI生成

2022年11月30日,，是ChatGPT面世的第一天,。

至今整整一年的時間，“人類與AI的未來”撕開科幻的外衣,，正式踏入現(xiàn)實,。

在商業(yè)世界，新技術(shù)一路狂奔,，引發(fā)百模大戰(zhàn),，一批創(chuàng)業(yè)公司如雨后春筍，退入幕后的大佬們紛紛下場,，激烈的競爭中興奮,、迷茫、挫敗相互交織,；

而在普通人的生活中,，既有AI模特、AI畫師等“新職業(yè)”引發(fā)下崗潮的恐慌,，也有靠AI知識培訓(xùn)月入一套房的弄潮兒,，就連蕭山丈母娘，也知道該瞄準大模型工程師,。

然而，伴隨著OpenAI的宮斗鬧劇,，擺在所有人面前的是當AI作為新物種出現(xiàn),，生而為人數(shù)千年，巨變之下,，何為我們,？

美國物理學(xué)家費曼曾說，“我們每個人都有一把開啟通往天堂的鑰匙,，很不幸,，這把鑰匙同時能夠開啟地獄之門?！?/p>

害怕AI不夠強大,，又害怕AI太過強大，是人類心中一道永遠在搖擺的天平,。

在《流浪地球》的電影中,，在極度不穩(wěn)定的現(xiàn)實中，人們依賴于從MOSS身上得到確定性,，而后又因恐懼MOSS失控,，啟動“隔離計劃”，將其封存在北極與空間站,。

人工智能究竟如何改變了人類社會,？有哪些具體而又深刻的影響？是否將重塑我們的世界,？巨變之中有哪些機遇與風(fēng)險,？在全球的科技競賽中,，中國的位置在哪？優(yōu)勢又在哪,？一個個看似遙遠而又宏大的問題,，突然迫在眉睫。

炒作與機遇齊飛,，理智與理想并存,，關(guān)于大模型的答案之書，需要每個人的回答,。

2023年,，大模型完成三級跳

八個月內(nèi)就誕生了238個大模型，每隔一天中國就會官宣一個新的大模型,，這是2023年的中國速度,。

回顧這一年，ChatGPT火爆后不到一個月的時間,，阿里,、華為、騰訊,、京東,、字節(jié)、360,、商湯,、科大訊飛等一眾大廠紛紛下場，或官宣入場或亮相大模型,。

百模大戰(zhàn)一觸即發(fā),，數(shù)據(jù)顯示，戰(zhàn)事最膠著之際,，國內(nèi)一個月就能冒出30多個大模型,。截至2023年10月，我國擁有10億參數(shù)規(guī)模以上大模型的廠商及高校院所達到了254家,，從“一百?！鄙壷亮恕岸倌！?。

但混戰(zhàn)只是短暫性的階段,，僅三個月后，大模型行業(yè)就迎來了過濾分層,，泥沙俱下過后,，行業(yè)格局也逐漸變得明朗起來。

“高校和研究者關(guān)注基礎(chǔ)研究,，培養(yǎng)人才,；大廠提供算力支撐,、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和MaaS服務(wù)；創(chuàng)業(yè)公司做大模型應(yīng)用開發(fā)”,，復(fù)旦大學(xué)計算機學(xué)院教授,、Moss系統(tǒng)負責(zé)人邱錫鵬在2023騰訊ConTech大會上總結(jié)道。

底層是高校,，中間層是大廠,，最上面一層是大模型創(chuàng)業(yè)公司，分工清晰,，各司其職,，構(gòu)成了當下的中國大模型版圖。

IDEA研究院,、智源研究院,、中科院自動化研究所、上海人工智能實驗室,、復(fù)旦大學(xué),、清華大學(xué)等高校和研究所，最早在技術(shù)路徑發(fā)展上關(guān)注,、跟隨OpenAI的步伐,。基于先一步市場的洞察,，這些研究院所發(fā)布的論文,、開源大模型、數(shù)據(jù)集和工具,，都為中國大模型的誕生,、迭代打下了基礎(chǔ)。

此外,，這些高校也在源源不斷地向市場上輸送人才,。清華系創(chuàng)業(yè)團隊撐起了國內(nèi)大模型創(chuàng)業(yè)的“半壁江山”，王慧文,、王小川等互聯(lián)網(wǎng)大佬高調(diào)入局,，智譜AI、面壁智能,、月之暗面等公司創(chuàng)始人師出同門。據(jù)不完全統(tǒng)計,，近期活躍的AI大模型創(chuàng)企中,，擁有清華背景的創(chuàng)始人至少有17位，涉及11家企業(yè),。

中間層的大廠,，進一步劃分有兩類,。一類是騰訊、百度,、阿里,、華為、字節(jié)等互聯(lián)網(wǎng)大廠,，憑借著在云計算和技術(shù)方面的積累,，一方面可以自研通用大模和行業(yè)大模型，把現(xiàn)有的產(chǎn)品全部重做一遍,，結(jié)合已經(jīng)打透的行業(yè),，落地大模型解決方案；另一方面也可以給企業(yè)客戶和創(chuàng)業(yè)公司提供模型訓(xùn)練的算力支撐,，以MaaS的形式提供一站式的大模型服務(wù),。

第二類是AI1.0時代的科技公司，如商湯,、云知聲,、科大訊飛等,。結(jié)合在語音,、CV方面的優(yōu)勢，在此基礎(chǔ)之上研發(fā)大模型,，商湯繼承在CV方面的優(yōu)勢,，發(fā)布了“日日新”大模型,；云知聲延續(xù)其在語言方面的優(yōu)勢，發(fā)布了山海大模型,，展現(xiàn)在醫(yī)療問診方面的能力,。

隨著大模型地基的進一步穩(wěn)固，基礎(chǔ)能力走向成熟,，今年下半年,，創(chuàng)業(yè)從想法落實到了行動，開始涌現(xiàn)出一批“黑馬”創(chuàng)業(yè)公司,。

名校,、技術(shù)、行業(yè)經(jīng)驗三重背景拉滿,，一出道就奔馳在了大模型的快車道上,。

百川智能以平均28天的速度迭代大模型，探索醫(yī)療問診,，預(yù)計明年推出第一款A(yù)I應(yīng)用,，劍指超級App；智譜AI今年累計獲得融資25億元人民幣,，一舉成為國內(nèi)公開融資最高的大模型創(chuàng)業(yè)企業(yè)之一,；MiniMax海外推出的AI角色扮演類應(yīng)用Talkie,，增速一度跑贏國外同期明星產(chǎn)品Character AI；月之暗面從長文本技術(shù)切入,，未來瞄準C端應(yīng)用,，正在探索AI角色扮演、對話等場景,。

各類黑客馬拉松和路演現(xiàn)場,，座無虛席、人聲鼎沸,，創(chuàng)業(yè)者,、投資人、觀眾擠破頭只為拿到一張入場券,。創(chuàng)業(yè)者們激情澎湃,，“超越字節(jié)”，“打造下一個抖音”,，“我就是下一個張一鳴”,，一番豪言壯志響徹路演大廳。

最小00后,，普遍95,、90后，幾個搞技術(shù),、產(chǎn)品的人想法一碰,，臨時組個小團隊就開始了創(chuàng)業(yè)之路。大模型儼然成為了香餑餑,，奇績創(chuàng)壇剛結(jié)束的路演數(shù)據(jù)顯示,，在AI方向，就有51家大模型公司,，更有超過一半集中在應(yīng)用層面,。

至此，中國大模型已經(jīng)完成了從基礎(chǔ)能力到應(yīng)用層的三連跳,，在近一年的摸索中,，大模型創(chuàng)業(yè)者們逐漸意識到了一個事實：中國大模型“先天體弱”，中國創(chuàng)業(yè)機會不在基礎(chǔ)能力層,，而在應(yīng)用層,。

中國大模型核心競爭力在哪兒？

中國大模型的“體弱”之癥,，還要追溯到“根”上,，構(gòu)成大模型有四要素，分別為數(shù)據(jù)、模型,、算力和場景，根基打得不牢,，大模型自然也就走得慢,。

目前，大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來自于公開的文檔,、資料和數(shù)據(jù),。從數(shù)據(jù)總量來看，公開的粗加工數(shù)據(jù)仍以英文居多,，占主導(dǎo)優(yōu)勢,，中文數(shù)據(jù)開放得還遠遠不夠；從數(shù)據(jù)質(zhì)量來看,，由于國內(nèi)在數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的投入和精細化程度不足,，導(dǎo)致了中文語料不僅少且能用得也不多的現(xiàn)狀。數(shù)據(jù)質(zhì)量直接與模型訓(xùn)練效果掛鉤,，比如ChatGPT雖然只有1.5%的中文語料,，也能達到比較好的效果，但國內(nèi)卻恰恰相反,。

在模型層面的積累,，短時間內(nèi)，中國有著無法跨越的鴻溝,。OpenAI自2015年成立,，在大模型領(lǐng)域的技術(shù)積累和投入，已長達七年之久,，而國內(nèi)才僅僅一年的時間,。而在中國馬不停蹄追趕過程中，OpenAI還在加速度,，百億美金,、頂尖人才、超級計算都在源源不斷地輸送進名為“GPT”的大模型引擎中,。

在算力層面也不容樂觀,，一面要面臨著算力資源短缺的共同問題，一面還要活在美國的層層封鎖之下,。

在2023騰訊ConTech大會上,，百川智能創(chuàng)始人、CEO王小川在硅谷調(diào)研中了解到,，OpenAI正在嘗試把1000萬塊GPU連在一起訓(xùn)練一個大規(guī)模的模型,。

王小川對此感到十分震驚，“英偉達一年大概生產(chǎn)100萬塊GPU，訓(xùn)練GPT-4要2.5萬塊,，國內(nèi)對標GPT-3.5訓(xùn)練需要4000塊,。要中國拿出1000萬塊GPU去訓(xùn)練大模型，目前從資源層面還遠遠達不到”,。

據(jù)邱錫鵬判斷：“我們離OpenAI算力的差距太大,，能保持緊密跟隨已是不易，但要談到趕超,，還是得結(jié)合當前我國具體的實際情況,。”

有經(jīng)驗,、有方向,，更要正視差距和不足，正如王小川所言,，當下大模型公司需要思考的問題是,，如何用一個稍弱的大模型做出一個好的AI原生應(yīng)用。

“國外會做大模型,，但并不代表著會做應(yīng)用”,，不少創(chuàng)業(yè)者向光錐智能反饋道，在應(yīng)用方向,，國內(nèi)與國外目前處于同一起跑線上,。

國外AI應(yīng)用起步雖早，但發(fā)展仍處于早期,，類型主要集中在效率對話助手,、情感類對話助手、繪畫,、照片,、游戲幾個領(lǐng)域。

以美區(qū)蘋果商店為例,，大熱的效率工具中,，OpenAI的ChatGPT有47萬個評分；微軟的Bing Chat有18萬個評分,；大火的C端應(yīng)用代表,，Character AI有14萬個評價，Pi有1336個評價,；風(fēng)靡一時的AI生成相機Lensa AI有39萬個評價,。作為參考，TikTok在美區(qū)蘋果商店有1634萬個評分,；YouTube有3370萬個評分,；Snapchat有196萬個評分,。

(圖源：美區(qū)蘋果商店截圖）

大模型的技術(shù)能力再強,，也要落在產(chǎn)品中被實際應(yīng)用起來，而這恰恰是中國最核心的優(yōu)勢,。

“理想上慢一步,，落地上快三步?！?/p>

這是王小川對當前中國大模型機會的詮釋，“理想”對應(yīng)著大模型基礎(chǔ)技術(shù)能力,，“落地”則對應(yīng)著場景應(yīng)用,，“我們中國大模型的機會，不在技術(shù)科研,，應(yīng)用才是我們跑得更快的地方”,。

回顧互聯(lián)網(wǎng)時代，中國曾經(jīng)誕生了淘寶,、微信,、抖音等超級App，在產(chǎn)品體驗,、市場運營,、用戶需求洞察等方面都積累了大量的經(jīng)驗，與此同時,，繁榮的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品生態(tài)還培養(yǎng)起了一批產(chǎn)品經(jīng)理,。如今，上個時代的積累將沉淀為大模型應(yīng)用誕生的肥料,。

王小川認為這里面有兩個核心的難點需要去解決,，如果能解決好兩個問題,，中國的應(yīng)用或許就能走在美國的前面。

首先是要有大模型,，模型效果差一點也沒關(guān)系,，可以通過開源技術(shù)、端到端的模式,、人的聰明才智,，與做應(yīng)用公司共同研發(fā)等途徑來彌補大模型本身的缺陷。

重要的是要把大模型用起來,，有大模型應(yīng)用創(chuàng)業(yè)者告訴光錐智能：“實際做AI應(yīng)用,，對大模型能力的要求遠沒有想象中那么高，GPT-3.5基本就能達到一個還可以的效果?！?/p>

其次是,，傳統(tǒng)意義上的產(chǎn)品經(jīng)理需要轉(zhuǎn)型和提升。王小川指出,，大模型創(chuàng)業(yè)跟互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)最大的區(qū)別在于,，大模型是科技創(chuàng)業(yè)，以技術(shù)為主要驅(qū)動,，故而進入壁壘極高,；而互聯(lián)網(wǎng)是創(chuàng)意創(chuàng)業(yè)，幾乎不存在卡技術(shù)的環(huán)節(jié),，換而言之,，只要有好的想法就能實現(xiàn)。

”大模型創(chuàng)業(yè)的特性,，就要求產(chǎn)品經(jīng)理,，需要懂得什么樣的AI產(chǎn)品需要匹配什么樣的技術(shù)，甚至更進一步還能以產(chǎn)品需求為導(dǎo)向引領(lǐng)技術(shù)的發(fā)展,。這里面可能涉及一些具體的問題,，比如產(chǎn)品經(jīng)理對技術(shù)的評測標準是什么，怎么去評價技術(shù)的好壞,，怎么才能讓算法工程師跟上產(chǎn)品迭代的步伐等等”,，總而言之，王小川認為產(chǎn)品經(jīng)理要對自己的技術(shù)有判斷和評價,。

漫長的技術(shù)發(fā)展經(jīng)驗告訴我們,，這已經(jīng)不是中國第一天面對基礎(chǔ)科技能力不如國外的棘手問題。暫時的技術(shù)領(lǐng)先也并不代表什么,，中國之所以能做大模型,，一是因為本身市場就足夠大和復(fù)雜，若大模型企業(yè)能占據(jù)一席之地,，或許就已經(jīng)擁有了十分可觀的增長空間,。

OpenAI的先進放在中國的環(huán)境中也會出現(xiàn)“水土不服”，一如多年前數(shù)據(jù)庫行業(yè),，Oracle雖然先進,，但數(shù)字化程度滯后的國內(nèi)根本用不上，全靠中國數(shù)據(jù)庫企業(yè)攬下臟活和累活,，從搬運賬本切入數(shù)據(jù)庫賽道,。

大模型亦是如此，國內(nèi)企業(yè)生怕掉隊,，迫切想趕緊用上大模型,，但遠水解不了近渴,，私有化部署、安全,、價值觀對齊,、場景落地等諸多現(xiàn)實問題更適合中國大模型企業(yè)發(fā)揮。

人與AI的未來,，在變革中共生

過去不可被改變,，但是未來可以被創(chuàng)造。

每當新技術(shù)出現(xiàn),，都會有一部分人積極占據(jù)先機,，獲得技術(shù)紅利。任何技術(shù)革命帶來的技術(shù)變革都是由此開始的,。

如今,，在百模大戰(zhàn)的比賽場上，所有人都試圖尋找最終的天選之子,，究竟是存量的競爭還是增量出奇跡，大廠和創(chuàng)業(yè)公司們,，都不肯放過任何一個機會,。

“從信息時代走向智能時代，一個大的時代,，就像之前工業(yè)時代一樣,，會有新的公司起來?！闭缤跣〈ㄋf,，盡管，大廠們有在互聯(lián)網(wǎng)時代積累了數(shù)十年的資本,，但普遍觀點認為,，小創(chuàng)新靠大廠，大創(chuàng)新仍然要靠小廠,。

而在激烈的競爭之下,，新公司又是否會像互聯(lián)網(wǎng)時代的巨頭們一樣，創(chuàng)造一個新的時代,，甚至取代目前的科技巨頭,，引領(lǐng)新的商業(yè)生態(tài)呢？

技術(shù)的變革總是周期性的,，我們或許可以從歷史的長河中尋找答案,。

正如互聯(lián)網(wǎng)時代，催生出了線上零售模式,，成長出了阿里巴巴,、京東等一批巨頭企業(yè),，產(chǎn)業(yè)鏈上也有無數(shù)網(wǎng)店、工廠抓住機會,，踩上了暴富的快車道,。在這個過程中，沒有誰取代誰,，只有電商形態(tài)顛覆,、重構(gòu)了線下零售，同時也形成了線下,、線上一體化的供應(yīng)鏈,、數(shù)字化云倉、新零售等物種,。

相比新舊之間的取代關(guān)系,，更多的是業(yè)態(tài)模式的創(chuàng)新、重構(gòu),。

不過,，新的AI業(yè)態(tài)究竟如何展開，仍在朦朧之中,。正如曾經(jīng)字節(jié)跳動給BAT的震動,，在快手、抖音,、秒拍,、美拍、微視等一片短視頻App之中,，沒有人知道,，誰是最大的那匹黑馬。因此無論大廠還是小廠,，都在積極探索AI與業(yè)務(wù)的結(jié)合,，等待爆發(fā)的奇點、為明天押注,。

與此同時,，不同于以往高新技術(shù)突破的漂浮感，AI的變革已經(jīng)滲透進了社會中每一個人的生活之中,。

“用孫正義的話講,，會用AI和不會用AI的人就是像人和猴子區(qū)別一樣,。”王小川說道,，“我把ChatGPT放在我手機頁面的底部,，每天都會使用,。在未來兩三年內(nèi)，我們工作方式,、生活方式會有天翻地覆的變化,，智能體到來之后，跟你工作的可能不只是人,，也有機器,。”

“雖然大模型成長速度快于年輕人,，但年輕人是快于非年輕人的,。在時代變革的時候，年輕人更有機會,?！彼a充道。

機會固然存在,，但難題也隨之而來——在暢想AI帶來社會進步之時,，我們又該如何規(guī)避AI帶來的風(fēng)險？

事實上,，在幾百年的文學(xué)創(chuàng)作中,，人類就不斷探討著人與非人物種之間的關(guān)系，AI作為人造智能,，更是游離在倫理的邊緣。

要讓AI與人和平相處,，基于一個先決條件,，價值觀的對齊。正如《流量地球》里,，MOSS被要求“保衛(wèi)人類文明”,，卻認為“保衛(wèi)人類文明的唯一辦法，是毀滅人類”一樣,，AI強大的計算,、判斷能力與非人的認知，是恐懼的源頭之一,。

也正是如此,，在今年大模型狂奔以來，安全性始終都是根本宗旨,，正如OpenAI早在年初,，就曾發(fā)布過《我們保障AI安全的方法》，回應(yīng)外界對其AI模型安全性的質(zhì)疑,。

想要實現(xiàn)AI與人類價值觀的對齊,，一方面,，依賴于技術(shù)，但更重要的是,，人類自己先要形成一套一致的價值觀體系,。

然而問題是，自人類社會誕生之時,，偏見就根植于思想,、行為，如今自然也藏匿在AI訓(xùn)練的數(shù)據(jù)之中,。換言之,，當我們在探討AI倫理之時，我們也在審視著自己,。

AI的發(fā)展推著人類文明的車輪滾滾向前,，當我們站在一個新周期的門外，門縫已經(jīng)打開,。

2024,，或?qū)⑹且粋€嶄新的世界。