AI大模型走出“泡沫期” 原生應用始于2024？
自2022年底ChatGPT問世，科技行業AI大模型的熱潮便席卷全球，2023年，全球科技巨頭無不加碼布局，旨在能在這輪由AI大模型掀起的科技革命中占據領先位置。
在此背景下，我國科技企業迅速跟進。工業和信息化部賽迪研究院數據顯示，目前，我國已有超過19個語言大模型研發廠商。其中，15家廠商的模型產品已經通過備案。預計今年我國語言大模型市場規模將達到132.3億元，增長率將達到110%。
事實上，AI技術已發展多年，之所以在2023年熱度急速攀升，在于計算量提升帶來的變化。
在AI圍棋打敗人類棋手之時，Google Bert的參數規模為3億；2020年后GPT-3橫空出世，參數量級已經跨越到了1750億；迭代到GPT-4，參數繼續成倍增長，已達1.8萬億左右。
當計算量達到10的22次方之后，模型能力會完成從量變到質變的飛躍，呈現出驚人的爆發式增長。
隨著參數規模擴大，下半年以來，技術的顛覆性影響逐漸深入到產業界，重構傳統的產業形態和產業模式。Gartner預測，到2026年，超過80%的企業將在生產中使用生成式人工智能API和模型，或在部署生成式人工智能應用。
而2024年或是AI大模型應用爆發的一年。近日，獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長傅盛在2023探索大會上表示，未來一定會出現很多像移動智能手機時代的滴滴、美團外賣等，在過去時代中沒有出現過的應用。
競爭與淘汰
業內普遍認為，AI大模型時代是繼IT時代、移動互聯網時代之后又一個充滿機遇和可能性的新時代。從全球范圍看，世界各地均在積極推動大模型研發和應用，其中美國和中國發布的通用大模型總數占全球發布量的80%。
緊跟ChatGPT的腳步，各大企業和機構紛紛加入大模型競爭中，包括百度、阿里巴巴、騰訊等互聯網大廠，商湯科技、曠視科技等AI領域廠商，智譜華章、百川智能、達觀數據等大模型初創企業，以及復旦大學、清華大學等高校機構。公開資料顯示，截至今年10月，國內已經發布了238個大模型。
在新的大模型競爭中，創業公司和大廠各有優勢。大廠有多年的積累和大量的用戶，得以獲得海量用戶數據和反饋，但一線創業公司通常擁有創新的技術和業務模式，同樣存在快速技術迭代的可能。正如百川智能創始人、CEO王小川所說，“小創新靠大廠，大創新仍然要靠小廠”。
在《SuperCLUE中文大模型基準測評報告，2023》中，大廠和創業公司大模型的平均成績差值約1分，幾乎持平。
但國內外大模型的能力差距仍然存在。“我們與OpenAI的差距正在拉大，不是在縮小。”復旦大學計算機科學技術學院教授肖仰華表示。
在SuperCLUE測評中，GPT4-Turbo以總分89.79分遙遙領先，高于國內所有的大模型及國外的代表性大模型。國內得分最高的大模型是文心一言4.0，但距離GPT4-Turbo仍有15.77的分差。
“現在國內主流的大模型的能力水平基本上在GPT3.5上下。”非凡資本合伙人吳畏向21世紀經濟報道記者表示，在他看來，其中差距在半年以上。
大模型的核心壁壘包括算力、數據、算法，因而也是差距集中表現的方面。度小滿CTO許冬亮在2023金融街論壇年會上表示，只有極少的企業能夠從頭到尾地完成產業級研發。
算力是大模型訓練的基石。如今，模型參數指數級增長，訓練所需算力巨大，千億級別的通用大模型，訓練一次就需要付出幾千萬的成本。當前國內已發布的大模型中，參數規模達到千億及以上的廠商僅為10個左右。
在美國最新一輪的封鎖制裁下，國產化替代方案的需求更加迫切。但在很長一段時間內，芯片與算力仍會是國產大模型與ChatGPT之間一道巨大的鴻溝。
“國內每家公司都要做，這就會產生一個問題，每家都做自己的，但每家數據、算力也有限，也沒有多少錢可以支持研發，并且又在做一些很基礎的、重復性的事情。”復旦大學計算機學院教授、Moss系統負責人邱錫鵬在此前接受21世紀經濟報道記者采訪時表示。
隨著國內大模型不斷追趕，行業的競爭格局也將隨之發生改變。目前，大模型行業仍處于泡沫期，擁有技術力量的公司不想被時代的浪潮拋下，企圖通過訓練自己的大模型迎頭趕上，所以有了百模大戰、千模大戰。當行業進入成熟期，只有少量企業能真正賦能行業，擠掉泡沫后才能沉淀出價值。
“以后大模型會逐漸呈現寡頭的趨勢，因為算力有限的情況下，以及大模型過于同質化，會使得算力資源以及數據資源未來會集中，有一些價值性不高的大模型也會逐漸被淘汰。”沙利文大中華區總監李慶向21世紀經濟報道記者表示。
業內普遍認為，在通用大模型中，最后勝出的只會是少數的幾家巨頭。
“被淘汰的大模型企業也不會就此消失，他們可能會找到自己的機會，比如做多模態的大模型、或某些特定的行業的大模型等。”吳畏向記者表示。
下半年以來，市場對于大模型的熱度較年初已有顯著降溫，在業內看來，這無非是市場對新技術“高估短期影響，低估長期潛力”的體現。從另一個角度來看，當新技術祛魅，落地過程中各類問題逐漸顯現，對于大模型過度的期待也在趨于理性的過程中。
應用與商業化
當行業競爭加劇，大模型落地應用便成為各方關注焦點。
IDC在2023年8月的《Gen AI ARC Survey》的調研報告中指出，在擁有5000名以上員工的企業中，80%的企業認為生成式AI將在未來18個月內顛覆他們的業務。
“大模型絕不應該只停留在煉金術階段，我們要推動它變成科學的大模型，只有跟行業深度融合才有可能真正地實現可持續發展。”肖仰華表示。
首先是從通用大模型向垂直大模型的轉型，有行業觀點認為，大模型未來發展將趨于通用化與專用化并行。
今年6月，騰訊云首次正式公布行業大模型研發進展，并發布了面向B端客戶的騰訊云MaaS服務解決方案。今年7月，華為發布“不作詩只做事”的盤古大模型3.0，深耕政務、金融、制造、煤礦、鐵路、制藥、氣象等行業。此外，面向旅游的“攜程問道”、面向醫療的百度“靈醫”大模型、面向教育的網易“子曰”大模型等也集中在下半年陸續發布。
其中，金融行業的應用場景豐富，是最早進行數字化轉型的機構，成為AI大模型落地應用的最佳場景之一。金融行業積淀了包括金融交易數據、客戶信息在內的海量數據，良好的數據基礎為AI大模型的落地應用提供條件。目前，生成和決策兩類金融大模型，已在銀行、證券等金融機構中實現落地。
“怎么將自己的業務和商業場景與AI的邏輯相匹配，以及如何尋求AI價值創新，而不單一是從效率上體現，可能是目前推進中需要考慮的問題。”李慶表示，“如果不能靈活使用大模型，或者不能完全適配自己的商業場景，可能在一定程度上很難完全實現降本增效的目的。”
而對于后來者來說，大模型的機會或在于應用。基于大模型技術的AI原生應用被看作會真正點燃行業的路徑，吳畏向記者表示，從投資人角度，也更看好大模型應用的創業公司。
百度創始人、董事長兼CEO李彥宏近日在一場圓桌活動上表示，百模大戰是對社會資源的浪費，更多資源應該放在超級應用。在11月的西麗湖論壇上，他也說過，“AI原生時代，我們需要100萬量級的AI原生應用，但是不需要100個大模型。”在百度世界2023現場，百度率先甩出了十余款AI原生應用。
新技術的繁榮一定是應用的繁榮，如上傳20張照片生成寫真照的妙鴨相機，輸入幾個關鍵詞就可生成高質量視頻的Pika，這些火爆的創新產品為AI創業拉開一條新口子。業內普遍認為，原生應用能夠撬動更大的商業價值，是人類進入AI時代的標識。
它們有基于原有的產品融合大模型的能力，也有重新搭載大模型的基于場景的應用。“目前我們看到很多應用都是選擇了第二種。”李慶向記者表示。
他認為，監管層面可能會給予一定空間。“在大模型剛出來時，因為對于其理解以及未來的應用相對模糊，一開始采取從嚴的策略，之后隨著應用的誕生，以及國內外的差異，監管層面或許會給予適當的靈活空間來支持行業的發展。”
不過遺憾的是，直到年末，國內依然沒有一款持續火爆的AI應用出現，即便是紅極一時的妙鴨相機，也在上線僅兩個月后因多次付費、用戶黏性不夠等漸漸淡出大眾視野。在吳畏看來，國內大模型應用的商業模式仍待探索，相比之下，海外市場擁有更大的機會。“海外類似的應用單月收入已突破百萬美元。”
不過，此類問題并不可操之過急，大模型高昂的使用成本、自身存在的幻覺問題、市場的付費意愿不足等都是限制應用發展的原因，而這些問題的解決都在日新月異的變革中推進。
業內有觀點認為，繁榮的AI原生應用生態需要大模型、智能算力、AI原生應用研發新范式三要素相輔相成，也有觀點認為，AI原生應用的起點會在2024年。可以肯定的是，爆發還需時間，但AI應用的未來值得期待。
(作者：董靜怡)
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