本報記者 秦梟 北京報道

近年來，人工智能的巨大突破對社會發(fā)展產(chǎn)生了重大的影響，尤其是在以ChatGPT為首的AI大模型誕生后，使AI技術得以廣泛地下沉到更多的應用場景,，眾行業(yè)因此迎來了全新的變革,。雖然人工智能在C端（消費者端）的廣泛運用能夠引起公眾的廣泛關注,，但B端（企業(yè)用戶端）的市場價值卻顯現(xiàn)極少。隨著時間進入2024年下半年,，AI大模型的技術焦點也從先前的理論探索逐步轉(zhuǎn)向?qū)嶋H應用階段,。各行各業(yè)紛紛在這場AI熱潮中尋找新的業(yè)務創(chuàng)新點和行業(yè)增長點,。

紅帽全球副總裁兼大中華區(qū)總裁曹衡康對《中國經(jīng)營報》記者表示,，目前AI的發(fā)展還處于早期,，首先要解決有無的問題，在AI的應用和如何變現(xiàn)方面,，整個行業(yè)都還需要探索,，大模型本身目前還有一些問題,，比如幻覺，所以對于AI做事，既要有信心，同時也應看到技術發(fā)展目前的局限性。在其看來,，開源、輕量化的“小模型”是推動企業(yè)級AI應用落地的有效途徑,。

開源共建AI生態(tài)

當前,，大模型已經(jīng)成為整個 AI（人工智能）產(chǎn)學界追逐的技術“寵兒”,，“煉大模型”如火如荼，AI技術也從多分支發(fā)展，進入大模型時代，讓AI變成了通用技術,。包括OpenAI,、Google、微軟,、英偉達,、百度、華為,、阿里巴巴等企業(yè)巨頭紛紛參與其中,，各式各樣參數(shù)不一、任務導向不同的“大模型”也陸續(xù)面市,。而在大模型競爭進入市場爭奪的白熱化階段后,，企業(yè)在開源、閉源上的爭論也更為激烈,。

“開源”是軟件開發(fā)領域的專業(yè)名詞,，其全稱為“開放源代碼”，在版權限制范圍內(nèi),，任何人都可以公開獲取源代碼,，并進行修改甚至重新開發(fā),。與之相反,，在閉源的情況下，只有源代碼所有者掌握代碼修改的權利,，其他人只能向其購買軟件,。

在一些業(yè)內(nèi)人士看來，無論是基于自然語言處理,、機器視覺,、深度學習,、強化學習,，還是垂直行業(yè)模型,，并不是互聯(lián)網(wǎng)大廠們的“玩具”,，也不是閉門造車就能完成的工程。

因研發(fā)推出ChatGPT而進入聚光燈下的OpenAI,，也正因閉源備受爭議,。馬斯克作為OpenAI的創(chuàng)辦人之一，近日在社交媒體上炮轟OpenAI閉源做法：“OpenAI最初是作為一家開源的非營利性公司而創(chuàng)建的,，為了抗衡谷歌,，但現(xiàn)在它已經(jīng)成了一家閉源的營利性公司,，受微軟控制……這完全不是我的本意,。”

Meta首席執(zhí)行官扎克伯格在日前的采訪中也表示：“我不認為AI技術是一種應該被私藏起來的東西——那樣就只有一家公司可以用它來打造他們想要的某個中心化,、單一化的產(chǎn)品,?！?/p>

紅帽全球副總裁兼大中華區(qū)總裁曹衡康說道：“開源閉源并沒有對錯和優(yōu)劣之分,，在閉源環(huán)境當中,，可能會有安全隱憂,，因為你不知道它閉源的環(huán)境當中有沒有人監(jiān)督它,。開源的好處就是一旦出現(xiàn)安全問題，整個社區(qū)都會來幫你檢查‘問題出在哪里’,。快速地通過社區(qū)的方式解決問題,，AI亦是如此,，在大語言模型當中,，其實還有很多的空間可以做的地方?！?/p>

“坦白地講,，大模型很好，可是很多公司把模型做得太復雜?，F(xiàn)在很多的模型動不動達到‘萬兆’，萬億參數(shù)去做語言模型,、非常復雜,。我覺得這是非常浪費的事情,?！辈芎饪抵毖裕t帽是以開源的方式去做AI解決方案的,，無論在AI的哪一個領域，模型領域,、模型調(diào)優(yōu)領域,、模型開發(fā)領域,、應用開發(fā)領域或者將來部署的領域，只要牽涉到AI,，紅帽所有的產(chǎn)品和解決方案都是開源的。

曹衡康表示,，紅帽不做硬件,，不做應用,，而是在兩者之間提供領先的AI平臺,，幫助企業(yè)安全高效地部署和管理AI模型,、應用,；構(gòu)建AI基礎設施層,，為企業(yè)提供安全的可擴展基礎設施和自動化,。

基于此,，紅帽在日前推出了紅帽企業(yè)Linux AI（RHEL AI）。該基礎模型平臺整合了IBM研究院的開源授權Granite大型語言模型（LLM）系列,、基于大規(guī)模對話機器人對齊（LAB）方法的InstructLab模型對齊工具，以及通過InstructLab項目實施的社區(qū)驅(qū)動模型開發(fā)方法,，可以讓用戶更加便捷地開發(fā),、測試和部署生成式AI模型,，并已集成到紅帽的混合機器學習運營平臺OpenShift AI中,。

加速企業(yè)級AI應用落地

實際上，不是每個行業(yè)都有必要做大模型,。訓練基礎模型的成本非常之高,，這對于很多企業(yè)來說是不現(xiàn)實的,。不過,，行業(yè)模型一定要訓練,，大模型未來會成為整個社會的基礎設施,、行業(yè)的基礎設施,。

但從全球市場來看，目前很多的大模型集中在語言大模型,，其共性是基本都會“對話作詩”,，而大模型要在行業(yè)領域賦予價值。如何基于大模型解決行業(yè)細分領域的具體問題受到更多的關注,。

曹衡康認為,，目前AI的發(fā)展還處于早期，首先要解決有無的問題,。在AI的應用和如何變現(xiàn)方面,，整個行業(yè)都還需要探索，對于AI做事,，既要有信心,，同時也應看到技術發(fā)展目前的局限性。

“針對行業(yè)企業(yè)可以有小模型,，用更小的算力解決生產(chǎn)和應用的問題,。”紅帽大中華區(qū)市場總監(jiān)趙文斌認為,，其實市場的解決方法很多，只是因為市場還處于早期,、還沒有看清楚,，短期突出的是算力緊張的問題,。隨著研究更深入或者更多的工具,、更多廠商的方案更清楚，這個問題相對會被平滑地過渡過去,。

紅帽大中華區(qū)解決方案架構(gòu)部高級總監(jiān)王慧慧表示,，每一個企業(yè)都在摸索AI應用場景的問題?！拔覀兛吹侥壳按罅康纳墒紸I,，是基于對話性的大語言模型。但這不是企業(yè)級AI應用,，企業(yè)級AI應用才是真正為企業(yè)創(chuàng)造生產(chǎn)力的內(nèi)容,。什么樣的企業(yè)級AI應用真的能夠做到新質(zhì)生產(chǎn)力呢？就是用更少的投入得到更多的產(chǎn)出,，這其實是更值得探討的問題,，而且我國有如此多的企業(yè)，我很堅信企業(yè)級AI應用在中國一定會發(fā)展得特別迅速,，只是現(xiàn)在大家好像還沒有開始探討這件事,。”

（編輯：張靖超 審核：李正豪 校對：顏京寧）