AI 大模型风口下的鱼龙混杂,谁是真正的王者?

网友 1年前 532 ℃ 导读

随着 AI 大模型的火爆,越来越多的企业加入到这一领域的竞争中。近期,多家公司相继发布了 AI 大模型相关产品,其中不乏知名企业和新兴科技公司。 然而,这一狂热背后也引发了一些担忧。AI 大模型虽然应用范围广泛,但目前落地的场景还相对有限。而且,大模型的技术难度和应用场景距离很远,这也意味着一些入局者并没有真正理解大...

随着 AI 大模型的火爆,越来越多的企业加入到这一领域的竞争中。近期,多家公司相继发布了 AI 大模型相关产品,其中不乏知名企业和新兴科技公司。

然而,这一狂热背后也引发了一些担忧。AI 大模型虽然应用范围广泛,但目前落地的场景还相对有限。而且,大模型的技术难度和应用场景距离很远,这也意味着一些入局者并没有真正理解大模型技术的核心,只是在蹭热点。

AI 大模型风口下的鱼龙混杂,谁是真正的王者?

如何分辨优劣,挑选真正的王者呢?首先,需要明确大模型技术的应用场景,以及企业是否能够真正将其应用到实践中。其次,需要考虑大模型的技术创新和能力,这是企业区分自己和其他竞争者的关键。

除此之外,还需要考虑企业的品牌和信誉度,以及其在相关领域的影响力和市场地位。这些因素综合考虑,才能够真正找到 AI 大模型领域的王者。

鱼龙混杂大模型:谁在蹭热点?谁有真实力?

来源 :价值研究所

进入 5 月,国产大模型的风口非但没有熄火,反倒越烧越旺。过去一个星期,就有多家企业发布 AI 大模型相关产品:

5 月 5 日,网易有道发布了基于 “子曰” 大模型开发的 AI 口语老师剧透视频,介绍其基于教育场景的类 ChatGPT 产品布局;5 月 6 日,科大讯飞发布认知大模型 “讯飞星火”,董事长刘庆峰表示有信心超越 ChatGPT;同日,淘云科技发布 “国内首个” 儿童认知大模型 “阿尔法蛋”……

在上述公司之外,还有很多企业宣布进军大模型,类 ChatGPT 产品正在密锣紧鼓研发中,预计不久便会正式上线。企业的热情毋庸置疑,AI 大模型似乎已经不是一条选择题,而是必做题。

然而,狂热背后不乏担忧。大模型技术应用范围虽广,目前落地的场景毕竟有限。而这群入局大模型的企业,分别来自游戏、教育、动漫等诸多行业,和大模型的应用场景离得很远。

当国产大模型变得泛滥,我们该如何分辨优劣?

 没技术不要紧

  有公司靠 “外援” 捣鼓大模型

要评判一个大模型的优劣,首先看技术,其中最核心的是算法和算力,即训练参数量。因为参数量越大,系统的知识面就会越广,表现也会越稳定。资料显示,openAI 在 2020 年推出的 ChatGPT-3 参数量已经达到 1750 亿,谷歌在一年后发布的 PaLM 则达到 5400 亿,更不用说最新的 ChatGPT-4 了。

参照此技术标准,我们可以精准识别一批蹭热点的企业:它们要么确实拿出了产品,但参数量和 ChatGPT 等有较大差距,功能也较单一;更有甚者,套用别家公司的硬件、数据库来预训练参数,本身缺乏核心技术。

当中的代表,有昆仑万维。

4 月 10 日,昆仑万维宣布联合奇点智源研发 “天工 3.5” 国产大语言模型。根据发布会上的介绍,“天工 3.5” 定位为 “中国第一个真正实现智能涌现” 的大模型产品,具备智能问答、聊天互动、文本生成等多种应用功能以及丰富的科学、技术、文化、艺术和历史知识储备。

根据官方资料,昆仑万维最早在 2020 年布局 AIGC 业务,投入数亿元组建研发团队。去年 12 月,“昆仑天工” 首次亮相,初代产品提供图像、音乐、文本及代码 AI 生成功能。作为对比,大模型领头羊 openAI 在 2019 年发布 ChatGPT-1,每一代产品的研发周期都在一年左右。

乍一看,昆仑万维的 “天工 3.5” 功能全面对标 ChatGPT,比起百度 “文心一言”、阿里 “通义千问” 等国产大模型毫不逊色。在研发速度上,昆仑万维也领先于大多数国内同行。不过昆仑万维的缺点也很突出 ——“天工 3.5” 是和阿里云合作的产物,后者的参数、硬件设备帮了昆仑万维很大忙。

事实上,昆仑万维一直抱紧阿里云的大腿。资料显示,过去几年昆仑万维的海外数据基本都在使用阿里云公有云储存服务,2020 年布局 AIGC 时也是在阿里云的协助下建立算力集群。在 “天工 3.5” 发布后,还有媒体爆出昆仑万维缺乏文本生成、数据处理专利的消息,和百度、阿里形成鲜明对比。

同样遭遇技术质疑的,还有 “AI 四小龙” 之一的商汤科技。

商汤科技在 4 月 10 日发布了自研大模型系统 “日日新 SenseNova”,内含 AI 数字人视频生成平台 “如影”,3D 内容生成平台 “琼宇” 和 “格物”,类 ChatGPT 产品 “SenseChat” 等产品。别人都是发布单个产品,商汤科技一次过拿出一套 “全家桶”,可见其野心之大。

然而,商汤的大模型全家桶在发布那天就有翻车迹象。演示视频公布后,就有媒体和网友发现商汤 “妙画” 生成的图片和 AI 网站 Civitai 的图片撞车,甚至还有来自 Civitai 的文字注释。SenseChat 则在一些基础问题上表达含糊不清,其训练参数量也遭到质疑。

在价值研究所(ID:jiazhiyanjiusuo)看来,缺乏数据源,是昆仑万维和商汤科技共同的命门。

“文心一言” 背后有百度的海量搜索数据和语料库,阿里的 “通义千问” 则有来自电商、云计算等领域的语料库,流量大、用户覆盖面广,能提供足够的参数。缺乏面向 C 端用户的通用产品、没有参数积累,强行上马大模型,昆仑万维和商汤科技的尴尬处境完全可以预料。

 没应用场景又如何?

  这些企业硬要和 AI 攀关系

除了缺乏核心技术、产品缺陷明显的昆仑万维等企业,另一类企业的行为更让人迷惑:在缺乏应用场景的情况下,硬要给自身产品贴上大模型标签、 “硬蹭” 热点。

这一类企业,以专注 C 端服务的互联网公司为主,尤其是近年来处境不佳的教育、科技金融、游戏公司。

比如专注于智能教育硬件研发的淘云科技,在 5 月 6 日发布了首个儿童认知大模型 “阿尔法儿童认知大模型” 和 GPT 机器人,并宣布把平台的儿童原始语料加入科大讯飞的 “讯飞星火” 大模型中。同样来自教育领域的学而思,也在近日宣布研发数学大模型 MathGPT,目前已取得阶段性成果,预计年内推出。

这类企业最大的问题在于,大模型的应用场景、目标用户和它们的业务有巨大差异。强推大模型,根本无法为它们的用户带来多少帮助。

根据淘云科技董事长刘庆升的说法,“阿尔法儿童认知大模型” 基于儿童场景提供更贴近幼儿理解力的生成式内容,让儿童用户在轻松的氛围下积累新知识。问题在于,类 ChatGPT 应用仍无法保证 100% 准确率,常识性的错误屡见不鲜。对于认知能力有限的儿童来说,并不稳定的大模型反倒可以带来反作用。

当然,上面这些公司蹭热点的目的虽然很明确,但好歹拿出了实打实的产品或规划。还有一些企业,不仅业务场景和大模型相去甚远,甚至还没有拿出实际产品就开始往自己脸上贴金。

比如定位于 “国漫 IP 孵化平台和漫画分享社区” 的快看漫画,就在 4 月 27 日宣布成立 AIGC 事业部。创始人兼 CEO 陈安妮更是在内部信中表示,AI 将会给内容产业带来 “颠覆式” 生态变革。

再比如最近一边捣鼓直播电商、一边忙着进军本地生活的小红书,也没忘记筹备大模型团队。根据 36 氪报道,小红书在今年 3 月开始组建研发团队,主要成员来自广告 NLP 技术部门。4 月,小红书悄悄上线了一款名为 “Trik” 的 AI 创作应用,主打 AI 绘画,但没有大规模宣传,至今没有引发多少关注。

总的来说,这两类企业的大模型布局都经不起推敲。但蹭上大模型风口,确实为其带来了可观的流量,也掀起资本市场的狂欢。前面提到昆仑万维,在发布 “天工 3.5” 次日股价暴涨 16%。或许正因为市场过于狂热,才会反过来迫使这些企业主动迎合热点。

可惜这种热度是无法持续的,而且还会遭到监管机构的重点关照。在 “天工 3.5” 发布次日,昆仑万维就收到了深交所的关注函,要求前者结合项目研发进度、行业政策风险、对公司财务的影响等情况,说明该业务可能面临的风险。

虽然深交所没有把话挑明,但明眼人都看得出这封关注函写满对昆仑万维蹭热点的怀疑。在价值研究所(ID:jiazhiyanjiusuo)看来,蹭热点的行为正在损坏行业生态。给大模型降降火、让市场回归理性,对踏实搞研发的企业来说非常重要。

 追赶 ChatGPT

  一场艰苦的马拉松竞赛

不可否认,除了上面这些蹭热点的公司外,国内有不少企业在认真打磨大模型产品,也有一定的技术积累和丰富的应用场景。不过从百度、阿里,再到 360,几乎所有头部企业都承认自己的技术不如 openAI 的 ChatGPT。

5 月 7 日,周鸿祎应邀来到东方甄选直播间,和俞敏洪、董宇辉大谈国内的大模型创业热潮。周鸿祎直言,openAI 比国内企业领先至少两年,国产大模型有机会在一年内追上 ChatGPT-3.5,但 openAI 已经开始训练 ChatGPT-5 了。

“上来就说能超越 ChatGPT,那叫吹牛。”

周鸿祎最后这番话,不少媒体认为是在影射 5 月 6 日发布 “讯飞星火” 认知大模型的科大讯飞。科大讯飞董事长刘庆峰在发布会上表示,“讯飞星火” 在文本生成、知识问答、数学能力上已经超过 ChatGPT,目标是到今年 10 月,通用认知能力对标 ChatGPT,并在中文上超越 ChatGPT。

周鸿祎是否意有所指不得而知,可以肯定的是,投资者、用户对国产大模型的耐心正在流失,要求变得更加苛刻,外部的竞争也更加激烈 —— 留给国产大模型的时间已经不多了。

5 月 4 日,微软宣布 Bing 预览版全面开放,该系统此前已接入 openAI 的 ChatGPT-4;一天后,谷歌也宣布向所有拥有 Wordspace 账号的用户开放 Bard AI 工具访问权限。

微软和谷歌先后走向开放,意味着新一轮用户争夺战正式打响。一旦它们渗透进国内市场,面对技术上的差距,国产大模型并没有太多应对方法。比起那群蹭热点的企业,追赶 openAI 的骨干力量更值得我们关注 —— 特别是百度、阿里、腾讯三巨头,周鸿祎治下的 360,疑似被其揶揄的科大讯飞实力也不容小觑。

这几家公司的优势是相似的:雄厚的资金储备;拥有诸多面向用户的产品 / 服务,语料库十分丰富;主营业务贴近大模型应用场景,如百度和 360 的搜索,腾讯的社交媒体,阿里的云计算和电商,科大讯飞的智慧办公等。现阶段,这些企业的产品距离 ChatGPT 当然还有一定差距,但并非没有追赶的机会。

要知道,即便是技术领跑全行的 openAI,也有自己的苦恼。过去一年,随着 ChatGPT 走红 openAI 的估值也是一路走高,成为全球范围内升值最快的独角兽 —— 可惜随之飙升的,还有亏损额。

据外媒报道,openAI 上一财年净亏损达到 5.4 亿美元,同比几乎放大一倍。每一次预训练参数都要耗费巨资,要提升系统稳定性又必须不断加大参数量和预训练频次,亏损自然成为无解难题。国盛证券的研报指出,通过测算,2800 亿参数量的大模型预训练成本约为 200 万美元 / 次,谷歌的 PaLM 号称拥有 5400 亿参数,单次预训练成本将高达 1200 万美元。

今年 2 月推出的付费版 ChatGPT 和其他商业化尝试收效甚微,短时间内不可能覆盖预训练所需成本。CEO Sam Altman 曾暗示,公司未来几年可能需要筹集约 1000 亿美元的资金,才能进一步提升技术,打磨下一代产品。

openAI 的经历表明,AI 大模型研发如同一场漫长且艰难的马拉松 —— 不要总是奢望弯道超车,踏踏实实和参数打交道是成功的基础。

结束语

在当前大模型的火热背景下,需要谨慎对待这一领域,避免盲目跟风,选择真正的优质产品和服务,才能够获得最好的效果。AI大模型是一项前景广阔的技术,可以应用于各种场景和领域。近来,国内大量企业进军这个赛道,希望能够在这个领域中分得一杯羹。但是,我们也应该看到,技术发展是需要时间和沉淀的,只有真正有实力的企业才能够在这个领域中占据一席之地。那些蹭热点的企业,即便短期内能够取得一些成绩,也不可能在这个领域中生存下去。

同时,监管也是非常重要的一环。监管机构应该加大对大模型领域的监管力度,打击那些不良企业和行业乱象,创造一个健康的发展环境。同时,从业者们也应该时刻保持清醒头脑,不要被市场的狂热氛围冲昏了头脑,一定要保持技术的创新和实力的积累,才能够在这个赛道中真正取得成功。

未来,AI大模型的发展前景是非常广阔的,随着技术的不断发展,我们相信它将会在更多的领域中得到广泛应用。但是,我们也需要明确的认识到,技术的发展需要时间和沉淀,需要实力的积累和实践的积累。只有那些真正具备实力的企业,才能够在这个领域中立于不败之地。

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