面對AI時代，所有產品都值得用大模型重做一次
編者按：本文來自微信公眾號洞見新研社（ID：DJXYS-0309），作者 | 辰紋，創業邦經授權轉載。
“面對AI時代，所有產品都值得用大模型重做一次?！?/p>
這是阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里云智能集團CEO張勇在2023阿里云峰會上對AIGC（生成式AI）進化的判斷，在這背后則是由ChatGPT為起始點，而引發的大模型“涌現”。
其中，既包括正在中國大陸上發生的“百模大戰”，科技大廠、創業公司乃至科研機構在過去的1個月時間內爭先恐后的推出或宣布即將推出自己的大模型，也包括模型在突破某個規模時，出現了意想不到的能力。
圖源：民生證券研究院
打響“百模大戰”第一槍的是百度文心一言，隨后華為盤古、360智腦、商湯日日新、阿里通義千問、京東靈犀、昆侖萬維天工等大模型先后登場，后續還有騰訊混元、科大訊飛星火等大模型排隊等著上線。
與此同時，美團聯合創始人王慧文、搜狗創始人王小川、出門問問創始人李志飛等科技大佬重出江湖，并且帶動了一批資金，開始了大模型方向的再創業。
撥開行業競爭中真假難辨的迷霧，在張勇的語境中，大模型要用怎樣的方式來再造AI，對于每個參與者來說，如何才能拿到通向大模型時代的船票呢？
由價值驅動的“百模大戰”
互聯網是有記憶的，從“蔚小理”帶起過的新造車大戰，到滴滴快的帶起過的網約車大戰，從摩拜和ofo帶起過的共享單車大戰，再到如今由ChatGPT帶起的“百模大戰”，牽引著玩家扎堆入局的邏輯都是由價值驅動的FOMA心理。
“FOMA”是“Fear of Missing Out（錯過恐懼）”的縮寫，在營銷領域特指一種營銷策略，即通過制造“緊迫感”或“錯過”的感覺，來促使人們參與某件事情。
大模型競爭中，參與者大多害怕錯過行業起勢的時間窗口，抱著“我可以不強，但不能沒有”的心態上車，特別是由于包括GPT 3.5在內的大模型技術都已開源，進入門檻的障礙基本被掃平，更是吸引了大量的創業公司入局，搶著與科技大廠同時起跑。
當然，更大的內驅力還是來自于大模型的價值。
首先是來自資本市場的熱炒，今年2月初時，東方財富上的“ChatGPT”板塊還只有29只股票，到4月份就已經攀升到60多家。
隨便點幾個受益公司，360受AI、信創、數據安全和ChatGPT等概念持續輪動的影響，今年以來股價上漲超過150%，昆侖萬維則從AIGC+游戲進一步拓展到“天工”3.5的發布，當前市值也較年初上漲超過260%。
更加夸張的是，華為盤古大模型4月8日發布前后，帶動常山北明、川大智勝、拓維信息、麒麟安信等產業鏈公司股價集體上漲。此外像AI標簽屬性較強的科大訊飛、商湯科技在公布大模型相關業務布局后，今年股價也都有不錯的表現。
東方證券就表示，ChatGPT題材是超越元宇宙、虛擬現實的大風口，資本市場今年可能會反復炒作。
大模型題材在炒作的過程中，不排除個別公司確實有投機心理存在，但對于科技大廠而言，更看中大模型對自身業務推動的價值。
比如，字節跳動無論是今日頭條還是抖音，內容分發在其業務布局中處于絕對核心，其內容平臺的屬性同時又有內容生成的需求，這與大模型主要應用的匹配度極高。
一方面能夠降低創作門檻，吸引更多的創作者加入平臺，另一方面，內容分發的體驗能夠得到持續提升，字節跳動是不可能對大模型視而不見的。
阿里在發布通義千問時，張勇就表示，包括天貓、釘釘、高德地圖、淘寶、優酷、盒馬等在內的所有產品都要接入大模型，進行全面改造。
以最先接入通義千問的釘釘為例，在釘釘文檔中，可借助通義千問自動配圖、創作文章、撰寫郵件、生成方案；在會議中，可以完成記錄、總結、生產待辦事項；甚至還能幫助總結未讀群聊信息中的要點......
這些肉眼可見的進化，讓釘釘進一步加深了在協同辦公場景競爭的護城河。
從云計算業務的角度，BAT、華為、字節跳動這種體量的科技巨頭算力資源是現成的，跟進訓練自己的大模型順理成章，如果大模型后續成長走在行業前列，在一定程度上也能對云計算業務造成正向推動，實現雙贏。
微軟為OpenAI大模型訓練提供云服務的成功就在眼前，貼上全世界第一個訓出GPT-4云平臺的標簽，或多或少會加深Azure在客戶心中的印象，在與AWS 的拔河拉鋸中為自己又爭取了些許優勢。
大模型競逐，產業融合是評判標尺
回到大模型競爭的現實，如何才能在“百模大戰”中勝出？
目前跑在前面的科技大廠給出的統一答案是與產業的融合，誰的速度更快，誰的成本更低，誰的競爭就更有優勢。
事實上，在大模型“涌現”之前，AI一直在探索與產業的融合，特別是像計算機視覺、語音識別、自然語言識別這類識別型AI技術，普遍采用小模型來解決一些行業中的問題，像流水線上的工業質檢、交通管理中的違章識別等都是AI識別的典型能力。
這些AI在產業中有落地，但滲透的速度很慢，很大一個原因就是，小模型確實能夠很好的完成指定任務，但缺點也同樣明顯，一個AI只能解決一個問題。
闖紅燈、超速、逆行等都是交通違章，若要識別這三種違章行為，則需要對這三個場景進行三次訓練，由于不具備通用性，小模型的應用范圍被限定在一個很小的空間內，同時落地成本也居高不下。這也是國內AI企業一直虧錢，財報業績長期赤字的原因所在。
大模型的出現，給AI有了一次再造的機會，其方式就是用更快的速度融入到更廣闊的產業土壤之中。
阿里宣布旗下所有產品都要接入通義千問的同時，也面向企業廣泛邀請參與測試，在發布會當天，阿里云就宣布將與OPPO安第斯智能云聯合打造OPPO大模型基礎設施，基于通義千問完成大模型的持續學習、精調及前端提示工程，未來建設服務于其海量終端用戶的AI服務。
同時，中興通訊、吉利汽車、智己汽車、奇瑞新能源、毫末智行、太古可口可樂、波司登、掌閱科技等多家企業也表示，將與阿里云在大模型相關場景展開技術合作的探索和共創。
在通義千問之前，百度的文心一言也是將B端“生態圈”作為宣傳和業務重點，華為云盤古大模型則提出了“AI for Industries”理念。
曾有機構對BAT和華為大模型的核心差異做過總結：
百度：文心大模型涵蓋基礎大模型、任務大模型、行業大模型的三級體系，打造大模型總量約40個，產業應用覆蓋了電力、燃氣、金融、航天等行業。
騰訊：大模型產業化應用方向主要為騰訊自身生態的降本增效服務，其中廣告類應用表現出色。
阿里：M6大模型基于阿里云、達摩院打造的硬件優勢，可將大模型所需算力壓縮到極致；另外其底層技術優勢還有利于構建AI的統一底層。
華為：訓練出業界首個2000億參數以中文為核心的預訓練生成語言模型。目前發布了盤古氣象大模型、盤古礦山大模型、盤古OCR大模型三項較為重磅的行業大模型。
很顯然，各家的特點都很鮮明，呈白花齊放之勢，但萬變不離其宗，產業融合是唯一共識。
事實上，在大模型的影響下，有些行業已經開始發生變化。
4月12日，藍色光標發布郵件，決定無期限全面停止創意設計、方案撰寫、文案撰寫、短期雇員四類相關外包支出。此前，藍色光標曾宣布將接入百度文心一言的能力。
更早之前，心動游戲CEO黃一孟發文說，已有游戲團隊把原畫外包和翻譯外包團隊砍掉，當人類被替換，大模型已經開始對行業產生實際影響了。
云計算的現在與大模型的未來
如今，大模型的競爭混沌初開，創業公司與科技巨頭同臺競爭，市場的最終走向將會如何？參照云計算的發展過程，我們或許已經找到答案。
眾所周知，云計算市場在海外有AWS（亞馬遜）、Azure（微軟）和GCP（Google）三巨頭，在國內則有BAT和華為，之所以是科技巨頭成為云計算的絕對主角，主要在于云計算的特點，需要達到一定的規模才能產生邊際效應，而在此之前，需要投入大量資源進行基礎設施建設。
阿里云直到成立13年后，才在2022財年首次實現年度盈利，在其背后是遍布全球的上百個數據中心與超200萬臺服務器構建的云服務基礎設施體系。
與云計算類似，大模型也需要耗費大量的算力資源與海量的數據成本，曾有機構估算，OpenAI訓練GPT-3的成本為幾百萬到千萬美元；訓練GPT-4時，調用了上萬片英偉達A100顯卡，耗費的成本大約為數千萬至一億美元。
隨著GPT的迭代，其訓練花費將成指數級增長，有傳聞，百度在訓練文心一言時，調用了幾乎所有的A100顯卡，由此可見，大模型終究也將是少數人的游戲。
出門問問創始人李志飛在接受媒體采訪時，也表達過通用AI大模型有時間窗口的觀點，“人才壁壘、時間壁壘、數據壁壘、資金壁壘一旦建立起來，小的團隊就沒有戲了?！?/p>
李彥宏說，“重新做一個ChatGPT沒有多大意義，基于語言大模型開發應用機會很大，但沒有必要再重新發明一遍輪子”，表達的也是同樣一個意思。
話已經說到這個份上了，大模型創業還有機會嗎？半導體行業的一些有趣現象或許可以打開我們的思路。
英特爾一直在孜孜不倦的嘗試突破摩爾定律的物理極限，經常會花費數倍于前一代產品的成本來推動CPU的更新與迭代，市場上經常會出現新一代CPU的價格是上一代產品的10倍，甚至百倍的情況。
追求性能的用戶固然會追捧新一代CPU，可是在巨大的價差面前，仍然會有相當數量的用戶選擇使用上一代產品。
同樣的道理，GPT-3和GPT-4在訓練成本上有差距，同時隨著大模型向前進化，訓練成本的差距會更大，科技巨頭探索在大模型的最前沿，在其身后會存在若干有代差、精度要求較低、“夠用就行”的大模型，而這或許就是創業公司的機會，在成本、市場需求、技術進步的三者之間找到平衡，不斷調整策略。
另外一個方面，深入行業的垂類大模型也值得一試，王小川表示，盡管垂類模型的通用性沒法與OpenAI抗衡，但可以通過針對具體場景優化，在細分場景里達到與OpenAI相近的效果，從而積累用戶、構建起生態，跑通小閉環。
關于大模型創業，360創始人周鴻祎就很樂觀，“中國不會只有一個大語言模型，將來每個行業，企業甚至每個人都有自己定制的GPT大模型?！?
結語
從長期來看，大模型是一場持久戰，因而無論是現在入局，還是幾個月或是幾年后再入局，在本質上并沒有什么區別，大模型競爭的核心不是搶速度，爭第一，而是要沉下心來想清楚，在這場長跑中如何分配體力，如何獲取資源，順順利利的跑到終點。
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