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“一百模”升級至了“二百?！?。

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,。

“高校和研究者關注基礎研究,，培養(yǎng)人才,；大廠提供算力支撐、基礎設施建設和MaaS服務,；創(chuàng)業(yè)公司做大模型應用開發(fā)”,，復旦大學計算機學院教授、Moss系統(tǒng)負責人邱錫鵬在2023騰訊ConTech大會上總結道,。

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,、復旦大學、清華大學等高校和研究所,，最早在技術路徑發(fā)展上關注,、跟隨OpenAI的步伐?；谙纫徊绞袌龅亩床?，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,。

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)有的產品全部重做一遍,，結合已經(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)公司提供模型訓練的算力支撐,，以MaaS的形式提供一站式的大模型服務。

第二類是AI1.0時代的科技公司,，如商湯,、云知聲、科大訊飛等,。結合在語音,、CV方面的優(yōu)勢，在此基礎之上研發(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,、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,，預計明年推出第一款AI應用，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角色扮演類應用Talkie，增速一度跑贏國外同期明星產品Character AI,；月之暗面從長文本技術切入,，未來瞄準C端應用，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,、產品的人想法一碰，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用層面。

至此,，中國大模型已經(jīng)完成了從基礎能力到應用層的三連跳,，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)機會不在基礎能力層,，而在應用層。

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,，占主導優(yōu)勢，中文數(shù)據(jù)開放得還遠遠不夠,；從數(shù)據(jù)質量來看,，由于國內在數(shù)據(jù)產業(yè)的投入和精細化程度不足，導致了中文語料不僅少且能用得也不多的現(xiàn)狀,。數(shù)據(jù)質量直接與模型訓練效果掛鉤,，比如ChatGPT雖然只有1.5%的中文語料，也能達到比較好的效果,，但國內卻恰恰相反,。

在模型層面的積累，短時間內,，中國有著無法跨越的鴻溝,。OpenAI自2015年成立，在大模型領域的技術積累和投入,，已長達七年之久,，而國內才僅僅一年的時間。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王小川在硅谷調研中了解到,，OpenAI正在嘗試把1000萬塊GPU連在一起訓練一個大規(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100萬塊GPU,，訓練GPT-4要2.5萬塊,，國內對標GPT-3.5訓練需要4000塊。要中國拿出1000萬塊GPU去訓練大模型,，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,，還是得結合當前我國具體的實際情況?！?/p>

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原生應用,。

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

國外AI應用起步雖早,，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端應用代表，Character AI有14萬個評價,，Pi有1336個評價,；風靡一時的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）

大模型的技術能力再強，也要落在產品中被實際應用起來,，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”對應著大模型基礎技術能力,，“落地”則對應著場景應用，“我們中國大模型的機會,，不在技術科研,，應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)產品生態(tài)還培養(yǎng)起了一批產品經(jīng)理。如今,，上個時代的積累將沉淀為大模型應用誕生的肥料,。

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系，可以通過開源技術,、端到端的模式,、人的聰明才智，與做應用公司共同研發(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,，有大模型應用創(chuàng)業(yè)者告訴光錐智能：“實際做AI應用,，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)意義上的產品經(jīng)理需要轉型和提升,。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),，以技術為主要驅動,，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,，就要求產品經(jīng)理，需要懂得什么樣的AI產品需要匹配什么樣的技術,，甚至更進一步還能以產品需求為導向引領技術的發(fā)展,。這里面可能涉及一些具體的問題，比如產品經(jīng)理對技術的評測標準是什么,，怎么去評價技術的好壞,，怎么才能讓算法工程師跟上產品迭代的步伐等等”，總而言之,，王小川認為產品經(jīng)理要對自己的技術有判斷和評價,。

漫長的技術發(fā)展經(jīng)驗告訴我們，這已經(jīng)不是中國第一天面對基礎科技能力不如國外的棘手問題,。暫時的技術領先也并不代表什么,，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,。

每當新技術出現(xiàn),，都會有一部分人積極占據(jù)先機，獲得技術紅利,。任何技術革命帶來的技術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，引領新的商業(yè)生態(tài)呢,？

技術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、重構了線下零售,，同時也形成了線下,、線上一體化的供應鏈、數(shù)字化云倉,、新零售等物種,。

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

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)務的結合，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?！蓖跣〈ㄕf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,，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?！?/p>

“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,。”他補充道,。

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帶來的風險,？

事實上,，在幾百年的文學創(chuàng)作中，人類就不斷探討著人與非人物種之間的關系,，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》,，回應外界對其AI模型安全性的質疑,。

想要實現(xiàn)AI與人類價值觀的對齊,，一方面，依賴于技術,，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，或將是一個嶄新的世界,。