文 / 六金
出品 / 節(jié)點商業(yè)組
最近,GPT賽道上爭議不斷,先是GPT-4的問世,用一些亮眼的功能讓人類感嘆自己是不是要丟工作?緊接著又有一封聯(lián)名信刷屏,圖靈獎得主、AI三巨頭之一的約書亞·本吉奧、埃隆·馬斯克等123個業(yè)界大佬,呼吁所有人工智能實驗室應(yīng)暫停比GPT-4更強大的AI系統(tǒng)訓(xùn)練。
大語言模型的安全問題已經(jīng)顯現(xiàn),ChatGPT被國內(nèi)廠商直接應(yīng)用并不現(xiàn)實,國內(nèi)科技公司迎來了超車機會,就像一直耕耘網(wǎng)絡(luò)安全的周鴻祎強調(diào)的那樣——不發(fā)展才是最大的不安全。
所以,當(dāng)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)革命再次發(fā)生時,我們要做的不是“因噎廢食”,而是努力儲備、趕上這一班車并且找機會超越,這也是國內(nèi)科技企業(yè)在AI大模型競爭上“全員加速中”的原因。
技術(shù)革命已經(jīng)發(fā)生,重要的是儲備力量
在大模型的應(yīng)用上,OpenAI已經(jīng)完成了從0到1的突破,而互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)有一個特點,就是但凡有一人捅破窗戶紙,那么就是千軍萬馬獨木橋,方向正確了大家就都能努力趕上。
國外科技巨頭中,微軟宣布將GPT-4、DALL-E等,全都整合在旗下的Bing搜索、office辦公套件、Teams聊天產(chǎn)品中;Adobe在老本行圖片處理上推出生成式AI Firefly生成圖像;谷歌也開放了聊天式機器人Bard……
在國內(nèi),百度發(fā)布文心一言,成為中國第一個類ChatGPT產(chǎn)品;華為在2021年基于昇騰AI與鵬城實驗室聯(lián)合發(fā)布了鵬程盤古大模型;阿里在2022年9月發(fā)布了“通義”大模型系列,包含NLP大模型AlicMind、視覺大模型、多模態(tài)大模型M6;騰訊和阿里思路差不多,在去年發(fā)布了混元AI大模型,其中包含NLP、CV和多模態(tài)等基礎(chǔ)模型和眾多行業(yè)/領(lǐng)域模型;京東也宣布研發(fā)產(chǎn)業(yè)版的ChatGPT—ChatJD;網(wǎng)易、360、字節(jié)跳動等都官宣了自己在AI大模型方面的布局。
可以說,目前國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)基本都擁有一個AI大模型,或者制定了相應(yīng)的計劃。
與國外企業(yè)專注于一個大模型并且在實驗室訓(xùn)練研發(fā)不同,國內(nèi)科技企業(yè)在大模型方面的布局和儲備是一個組合拳,是直接從產(chǎn)業(yè)端實戰(zhàn)出來的。雖然消費端的用戶感知并不強烈,但不代表咱們沒有大動作。
當(dāng)你發(fā)現(xiàn)開車時,自動駕駛對于障礙識別越來越精準(zhǔn)、倒車入庫踩線越來越細(xì)致,視覺大模型可能已經(jīng)迭代了好幾個版本;你發(fā)現(xiàn)家里的智能音箱越來越能get你的意思時,NLP大模型可能在默默努力……許多生活中服務(wù)和應(yīng)用升級的背后,都有大模型的功勞。
在所有頭部廠商中,商湯則是大模型儲備上的佼佼者,而且商湯的AI大模型已經(jīng)歷過商業(yè)化驗證。截至目前商湯的商用模型就超過了67000個,據(jù)商湯財報,其語言大模型、多模態(tài)大模型、AI內(nèi)容生成(AIGC)模型等正在從以前的“支持狀態(tài)”快速浮出水面。
行至2023年,對百度、商湯這種擁有大模型搭建能力的企業(yè),大家正在從“賣算力”走向“賣模型”,Maas也成為了AI企業(yè)發(fā)展的新商業(yè)路徑。
走穩(wěn)大模型的底層邏輯
在大模型這個賽道上,其實并無任何實質(zhì)性技術(shù)卡脖子。例如GPT的邏輯,是技術(shù)以及運用算力進行試錯與暴力破解。李彥宏也坦言,語言大模型是算力和數(shù)據(jù)的“暴力美學(xué)”,只有當(dāng)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)達(dá)到一定規(guī)模的情況下,才會出現(xiàn)智能涌現(xiàn)。
所以大模型繁榮式爆發(fā)的背后,是算力、算法、數(shù)據(jù)三大底層能力。在國內(nèi)科技廠商中,AI原生企業(yè)的積累不容小覷。
例如上文提到的商湯,已布局大模型領(lǐng)域5年之久,解決了不少大模型實際應(yīng)用中的問題,順利打開商業(yè)化的口子。
首先,在大模型的應(yīng)用領(lǐng)域上,商湯相比于單一的語言模型,有著更廣的半徑。
在CV領(lǐng)域,商湯研發(fā)了320億參數(shù)的全球最大通用視覺模型,實現(xiàn)高性能的目標(biāo)檢測、圖像分割和多物體識別算法等,在自動駕駛、醫(yī)療影像等領(lǐng)域得到應(yīng)用。據(jù)悉,商湯在 2022 年環(huán)視感知算法BEVFormer++ 獲得了 Waymo 挑戰(zhàn)賽冠軍。
在AIGC文生圖領(lǐng)域,2022年商湯訓(xùn)練的AIGC文生圖模型,對文生圖的理解以及推理速度等具備強能力。在NLP自然語言處理領(lǐng)域,商湯今年年中即將推出千億參數(shù)量的NLP大模型,顯著提高了文本生成、人機對話等任務(wù)的性能。
在多模態(tài)大模型方面,商湯已經(jīng)把擁有30億參數(shù)的多模態(tài)大模型—書生2.5開源。“書生2.5”不僅是世界上開源模型中ImageNet準(zhǔn)確度最高、規(guī)模最大的模型,也是物體檢測標(biāo)桿數(shù)據(jù)集COCO中唯一超過65.0mAP的模型,推動通用AI技術(shù)的規(guī);瘧(yīng)用。
這樣看來,商湯在大模型訓(xùn)練上收獲頗豐,已然跑在了行業(yè)前列。能取得領(lǐng)先優(yōu)勢,除了商湯跑得快以外,還因為起跑點不一樣,得益于其底層邏輯為“大裝置+大模型”。
這些年,商湯一直在打造SenseCore大裝置,2022年SenseCore大裝置持續(xù)擴建,已完成2.7萬塊GPU的部署,并實現(xiàn)了5.0exaFLOPS的算力輸出能力,有效支持20個千億參數(shù)量大模型(以千卡并行)同時訓(xùn)練,最高可支持萬億參數(shù)超大模型的訓(xùn)練。
把上文翻譯一下,作為基礎(chǔ)設(shè)施,商湯大裝置可以把AI能力變成一個從輸入到輸出的機器,而且商湯一直在擴大這個機器的能力,未來能應(yīng)用“機器”的領(lǐng)域更多,直至賦能千行百業(yè)。
還有業(yè)內(nèi)人士這樣拆解商湯“大裝置+大模型 ”的優(yōu)勢:
每次訓(xùn)練模型,相當(dāng)于給模型喂飯,既然要做飯,你需要采購數(shù)據(jù)中心、芯片、算力等,然后自己加工喂到模型嘴里,這是“食堂模式”。
但是有了SenseCore大裝置后,給模型喂飯就不用擔(dān)驚受怕今天買不到米、明天買不到菜,大裝置相當(dāng)于一片菜地,不需要出去采購,直接摘了果實做成食物就能喂給模型進行訓(xùn)練,這是商湯搭建大模型范圍廣、數(shù)量多的重要原因。
此外,大裝置還從算力、算法、平臺方面,帶動AI模型生產(chǎn)在規(guī)模、性能、速度等方面的提升,大幅降低AI模型的生產(chǎn)成本、加速大模型的研發(fā)。
例如前文提到,到2022年底,商湯的累計商用模型已經(jīng)達(dá)到了67000個,同比增加了93%;2022年人均研發(fā)模型數(shù)量9.35個,效率也比前年翻倍?梢赃@樣理解,從自家菜地里摘果實要比外采便宜得多也方便得多,大家給模型喂飯也有底氣了也更高效了、研發(fā)速度也提高了。有了這個基礎(chǔ),未來建立大模型的能力也有望從頭部玩家轉(zhuǎn)向中小入局者。同樣這也能解決AI模型生產(chǎn)成本高昂、AI模型定制化開發(fā)效率低,無法滿足市場的大量需求、難以訓(xùn)練高性能AI模型等問題。
據(jù)商湯最新財報的披露,公司已經(jīng)將SenseCore AI大裝置的能力向行業(yè)客戶開放,目前服務(wù)了8家客戶進行大模型訓(xùn)練,已訓(xùn)練超過10個大模型,其中就包括了CV大模型、NLP大模型和多模態(tài)大模型等。2022年,商湯SenseCore大裝置對外服務(wù)收入占到智慧商業(yè)整體收入的20%以上,商湯預(yù)計,今年這一收入規(guī)模及占比將大幅增加。
未來大模型
可以給商湯帶來多少紅利?
國際貨幣基金組織前副總裁朱民在不久前的一次會議中表示,AI大模型不是你說一句話、寫一首詩、作一幅畫的問題,它改變了全球未來競爭的格局,這個我們必須爭。
對于商湯來說,擁有大裝置+大模型,到底能為商湯贏來多少未來?我們不妨回到財報里細(xì)細(xì)拆解。
2022年,商湯業(yè)績增長最快的是智慧生活和智能汽車兩大業(yè)務(wù)板塊,皆是在大裝置+大模型的基礎(chǔ)上破局商業(yè)化。
商湯的智慧生活收入同比增長130%,機構(gòu)分析增長原因是擁有AIGC全棧能力的SenseMARS平臺,在200多個移動應(yīng)用中被持續(xù)使用,頭部客戶續(xù)約率超過95%,線下也覆蓋到了大型游樂園區(qū)、大型商場等120個場景。
不久前,SenseMARS還為房產(chǎn)營銷提供了AIGC的解決方案,相較于傳統(tǒng)VR看房,SenseMARS帶來了像素級的場景復(fù)刻,讓大家解鎖如同親臨現(xiàn)場般地漫游看房感受。
截至2022年底,商湯智慧生活的客戶數(shù)達(dá)到317個,同比增長23%,單客戶ARPU也同比增長了86%。值得一提的是,智慧生活板塊在AI傳感器、AI ISP芯片、智慧醫(yī)療等方面都有了商業(yè)化突破。
在另一個高增長板塊智能汽車上,商湯的表現(xiàn)在機構(gòu)的預(yù)料之內(nèi),因為汽車廠家的結(jié)構(gòu)并不復(fù)雜。
2022年,商湯的絕影智能車艙和智能駕駛產(chǎn)品完成了27款車型的適配和量產(chǎn)交付,量產(chǎn)交付數(shù)量超過50萬;座艙客戶包括蔚來、廣汽、比亞迪、長安等;L2+/L2++ADAS等產(chǎn)品主要交付給廣汽、合眾的旗艦車型;新增定點數(shù)超800萬輛,覆蓋30余家車企的80多款車型。
另外,基于多個AI模型上的積淀并且借助激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等基礎(chǔ)感知設(shè)備,商湯還推出了“絕影車路協(xié)同平臺”,可以對車端、路端的信息進行融合處理,實現(xiàn)“車-路-云”一體化決策控制。例如它能解決99%以上的單車盲區(qū)問題;借助AI云計算和云控平臺,還可以實現(xiàn)車輛感知范圍的千倍擴展;另外通過提供精準(zhǔn)路徑導(dǎo)航、車速建議和碳排放優(yōu)化等功能,更能顯著降低路口平均延誤時間和綠燈空放現(xiàn)象,提升交通效能超過20%。
中金公司在研報中稱,商湯的汽車業(yè)務(wù)依托于在視覺領(lǐng)域的多年積累,已具備客戶群基礎(chǔ),ADAS的標(biāo)桿案例也有望為后續(xù)拿單帶來示范效應(yīng);智慧生活與智能汽車占比在2025年有望達(dá)50-60%,遠(yuǎn)超當(dāng)前33%的水平,成為強勁驅(qū)動力。
寫在最后
AI領(lǐng)域的投資邏輯一直都是“投資前置,收益后置”。投資規(guī)模大,盈利周期長。
馬斯克當(dāng)年給了OpenAI一筆錢后就拂袖離去,坊間傳言沒有繼續(xù)投資,因此OpenAI無法支付在超級計算機上訓(xùn)練人工智能模型所需的巨額費用。再到OpenAI功成名就后,馬斯克和OpenAI之間又基于“摘桃子”battle了好幾個回合。
我們在AI賽道上也不能短視,特別是在大模型競爭上,任何企業(yè)都需要與具體的行業(yè)結(jié)合,才能形成確定性的商業(yè)模式,這才是長期投入帶來的“高技術(shù)門檻,強競爭壁壘”。對于深耕大模型已久的商湯來說,一家AI原生公司在講故事層面或許不如互聯(lián)網(wǎng)大廠那般豐富多彩;但在大模型研發(fā)落地上,則值得被注入新的期待。
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