騰訊大模型，沾點(diǎn)阿里味

　　大模型賽道的發(fā)令槍響徹云霄。

　　對于科技巨頭而言，這不僅僅是一場技術(shù)競賽，更是對未來商業(yè)模式、技術(shù)趨勢和市場需求的深度探索。國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)科技圈中的領(lǐng)頭羊之一騰訊，終于遲遲邁出了關(guān)鍵一步。

　　6 月 19 日，騰訊云首次正式向公眾揭示了其行業(yè)大模型的研發(fā)進(jìn)度，并發(fā)布了針對 B 端客戶的創(chuàng)新服務(wù)解決方案——騰訊云 MaaS(Model-as-a-Service，模型即服務(wù))。

　　此前，中國的互聯(lián)網(wǎng)巨頭們——百度、阿里巴巴等，都已經(jīng)明確了自己在大模型領(lǐng)域的決心。如今隨著騰訊的正式布局，這場戰(zhàn)役已經(jīng)全面打響。

　　早一些的百度和阿里巴巴，選擇的道路不盡相同，但無一例外都看到了大模型在賦能消費(fèi)者、助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的巨大潛力。與之相比，騰訊似乎更注重 B 端市場，從面向行業(yè)的 MaaS 服務(wù)方案可見一斑。

　　騰訊云正在將這場競爭引向了一個新的方向——更加聚焦的 B 端市場。在一定程度上，這將加速中國大模型技術(shù)的發(fā)展步伐，同時也會推動中國 AI 產(chǎn)業(yè)的整體技術(shù)升級。

　　不過對于稍晚進(jìn)入戰(zhàn)場的騰訊云而言，一場惡戰(zhàn)自然是避免不了的。

　　略欠新意的騰訊云 MaaS

　　通覽此次發(fā)布會，可以將其主要內(nèi)容歸納為三個重點(diǎn)：面向行業(yè)的定向服務(wù);三層驅(qū)動的產(chǎn)品架構(gòu);以及由內(nèi)而外的發(fā)展策略。

　　客觀地講，騰訊云的大模型在整體架構(gòu)設(shè)計和實(shí)際應(yīng)用方向上，并沒有展現(xiàn)出過多出人意料的創(chuàng)新之處，甚至有一些 " 阿里味兒 "。

　　拿大模型設(shè)計來說，騰訊云并沒有像此前的百度、阿里等一樣，公布一個基礎(chǔ)的通用大模型，而是一口氣推出了覆蓋金融、文旅、政務(wù)、傳媒、教育等 10 大行業(yè)的多個模型，提供超過 50 個解決方案。

　　對此，騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群 CEO 湯道生在現(xiàn)場解釋到，" 我們認(rèn)為必須有針對性的行業(yè)大模型，再加上企業(yè)自己的數(shù)據(jù)、精調(diào)，才能打造可需要和可應(yīng)用的服務(wù)。"

　　在騰訊的視角下，這一步具有創(chuàng)新性，然而行業(yè)大模型在現(xiàn)今并非新鮮事物，相關(guān)更深入的解讀，下文中會繼續(xù)探討。

　　回到發(fā)布會，在整體架構(gòu)設(shè)計上，騰訊行業(yè)大模型解決方案主要分為三層：

　　在應(yīng)用層(MaaS)提供大模型微調(diào)、訓(xùn)練和應(yīng)用等模型服務(wù);在平臺層提供數(shù)據(jù)標(biāo)注和 AI 加速組件等工具，支持并加速企業(yè)大模型開發(fā);在技術(shù)底座提供包括基礎(chǔ)算力設(shè)施和內(nèi)置的多個行業(yè)大模型。

　　這與阿里云的大模型架構(gòu)幾乎如出一轍。

　　今年 4 月，阿里云智能集團(tuán) CEO 張勇在阿里云峰會上表示，目前阿里云已形成了全棧的技術(shù)服務(wù)，搭建了模型即服務(wù)(MaaS)、平臺即服務(wù)(PaaS)、基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)三層架構(gòu)。

　　據(jù)介紹，阿里云 MaaS 層包括 API 服務(wù)、基礎(chǔ)大模型 / 通義大模型、企業(yè)專屬大模型、魔搭社區(qū);平臺層包括模型開發(fā)、模型推理與部署、模型訓(xùn)練、大數(shù)據(jù)平臺等;基礎(chǔ)設(shè)施層包括靈駿智能計算集群、彈性計算 ECS 集群等。

　　實(shí)際上，關(guān)于 MaaS(Model-as-a-Service，模型即服務(wù))這個概念，國內(nèi)最早是阿里云通義千問大模型的研發(fā)負(fù)責(zé)人周靖人，在去年 11 月的云棲大會上提出。

　　周靖人曾表示，已經(jīng)看到有一些云計算友商不斷地采用這個新概念，去設(shè)計它自身云的產(chǎn)品體系。

　　誠然，在特定產(chǎn)品方面，騰訊和阿里存在一些差異。但從大體架構(gòu)上看，二者的區(qū)別并不顯著。這種情況或許反應(yīng)了后來者在定義產(chǎn)品架構(gòu)時所面臨的困境。畢竟，同為互聯(lián)網(wǎng)云廠商，市場上的正確答案可選項本就不多。

　　此外，在大模型推廣上，騰訊云也采取了由內(nèi)而外的發(fā)展策略。

　　發(fā)布會上，騰訊云展示了一系列大模型應(yīng)用的實(shí)例，這些應(yīng)用大多數(shù)已經(jīng)集成到騰訊的現(xiàn)有 SaaS 產(chǎn)品中，并提升了產(chǎn)品的智能化水平，例如騰訊會議、騰訊企點(diǎn)智能客服以及 AI 代碼助手。

　　這種開發(fā)和應(yīng)用大模型的策略，與微軟和阿里之前的做法有許多共通之處。例如，微軟把基于大模型的智能助手 Copilot 集成到他們的多個 ToB 和 ToC 產(chǎn)品服務(wù)中，包括 Windows、GitHub、Bing 搜索和 Azure 云服務(wù)。

　　阿里巴巴也已經(jīng)宣布，未來所有阿里巴巴的產(chǎn)品都將集成 " 通義千問 " 大模型。釘釘和天貓精靈已經(jīng)成為了首批產(chǎn)品，并在完成評估認(rèn)證后將正式發(fā)布新的功能。

　　今年 5 月 17 日，馬化騰在出席騰訊股東大會時表態(tài)，認(rèn)為大模型是幾百年不遇、類似發(fā)明電力的工業(yè)革命一樣的機(jī)遇，騰訊也在埋頭研發(fā)，但并不急于把半成品拿出來展示。

　　不過，通過此次發(fā)布會，也能看出騰訊對于縮小行業(yè)身位差距的緊迫感。畢竟，在這個競爭激烈的領(lǐng)域中，一旦有一家公司的 " 數(shù)據(jù)飛輪 " 開始運(yùn)轉(zhuǎn)，對于后發(fā)者來說，迎頭趕上就需要付出更多的努力。

　　行業(yè)大模型已蔚然成風(fēng)

　　騰訊此次的宣傳重點(diǎn)，無疑是針對行業(yè)的大模型。

　　騰訊認(rèn)為，通用大模型已經(jīng)在某些環(huán)節(jié)(例如客服營銷環(huán)節(jié))被應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了降低成本和提高效率的目標(biāo)。然而，在具體的企業(yè)場景中，通用大模型可能無法很好地運(yùn)轉(zhuǎn)。

　　背后是由于它可能無法理解行業(yè)專業(yè)術(shù)語，無法了解企業(yè)內(nèi)部獨(dú)特的情況，它的回答可能會比較籠統(tǒng)，有時候甚至可能會提供不準(zhǔn)確的信息。這非常致命，在許多企業(yè)場景中，用戶對企業(yè)提供的專業(yè)服務(wù)的要求很高，容錯率低。企業(yè)如果提供了錯誤的信息，可能會承擔(dān)巨大的法律責(zé)任和面臨公關(guān)危機(jī)。

　　此外，如何在使用大模型的同時保護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)和隱私，以及降低使用成本，也是一個需要解決的問題。

　　因此，企業(yè)使用的大模型必須是可控、可追溯、可修正的，且必須進(jìn)行反復(fù)和充分的測試才能投入使用。為了提供更高實(shí)用性的智能服務(wù)，需要結(jié)合行業(yè)針對的大模型和企業(yè)自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和精調(diào)。

　　為此，除了發(fā)布行業(yè)%20MaaS%20解決方案外，騰訊云為客戶提供模型預(yù)訓(xùn)練、模型精調(diào)、智能應(yīng)用開發(fā)等服務(wù)，企業(yè)可以根據(jù)%20TI%20平臺內(nèi)置的大模型，加入企業(yè)自己的數(shù)據(jù)，生成專屬模型。

　　上面的描述，可以簡單地概括為，大模型的類別劃分為通用大模型、行業(yè)大模型以及專屬大模型，這三者的關(guān)系是按照遞進(jìn)順序展開的。

　　這種對大模型的再設(shè)計，確實(shí)有一定的道理。在騰訊的宣傳口徑中，騰訊云認(rèn)為這是他們的獨(dú)特之處。然而，關(guān)于上述三種模型的實(shí)踐，已經(jīng)在國內(nèi)許多廠商之間變得相當(dāng)普遍。

　　今年%204%20月的阿里云合作伙伴大會上，阿里云宣布各種生態(tài)伙伴和企業(yè)都可以利用自己的行業(yè)知識和場景需求，對千問大模型進(jìn)行再訓(xùn)練和微調(diào)，從而創(chuàng)建專屬大模型，并將其集成到自己的整體解決方案中。

　　周靖人進(jìn)一步解釋道，與千問通用大模型相比，千問專屬大模型不僅擁有通用大模型的所有知識和能力，還具有對應(yīng)行業(yè)和場景的知識積累，可以更好地滿足各種企業(yè)對大模型的特殊要求，支持各種垂直行業(yè)的各種應(yīng)用和服務(wù)。

　　百度方面此前在文心大模型技術(shù)交流會上，也曾公開表示，"%20文心千帆大模型平臺%20"，作為一個大模型生產(chǎn)平臺，企業(yè)可以在文心千帆上基于任何開源或閉源的大模型，開發(fā)自己的專屬大模型。

　　在通用大模型到專屬大模型的迭代路徑上，騰訊與主流大模型廠商也存在一些相似之處。

　　即平臺提供可視化的開發(fā)工具鏈(包括數(shù)據(jù)生成、標(biāo)注、回流的數(shù)據(jù)閉環(huán)管理功能)，客戶可以使用數(shù)據(jù)進(jìn)行模型微調(diào)，從而獲得自己的專屬大模型。

　　關(guān)于%20"%20通專%20"%20的討論，中國工程院院士廖湘科在%202023%20中國算力發(fā)展研討會總結(jié)道，通用模型可以服務(wù)各行各業(yè)，我們需要可以對標(biāo)%20ChatGPT%20的通用大模型，而各行各業(yè)可以根據(jù)行業(yè)實(shí)際需求在通用大模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)和推理，定制行業(yè)的專用模型。

　　可以肯定的是，大模型的競爭，已經(jīng)開始從通用大模型迅速擴(kuò)展至面向垂直領(lǐng)域的行業(yè)大模型，甚至專屬大模型。

　　為云攢局的騰訊大模型

　　騰訊公開的第一步選擇的并非是%20C%20端通用大模型，而是落地于%20B%20端的行業(yè)大模型。騰訊云副總裁吳運(yùn)聲解釋稱，對于%20C%20端通用大模型，騰訊內(nèi)部也有相關(guān)應(yīng)用，但目前尚不能對外公開相關(guān)信息。

　　此前據(jù)職場%20Bonus%20報道，騰訊針對類%20ChatGPT%20對話式產(chǎn)品已成立%20"%20混元助手%20(%20HunyuanAide%20)%20"%20項目組，凝聚內(nèi)部多個團(tuán)隊的能力。Owner%20為張正友，PM%20分別為俞棟、王迪、劉田，該項目有至少%207%20位組長、7%20位%20Sponsor，除了%20TEG、PCG、CSIG%20力量的參與，微信和互娛的也出現(xiàn)在名單人員的業(yè)務(wù)覆蓋面內(nèi)。

　　這次只公開了行業(yè)大模型的進(jìn)展，意味著騰訊其他業(yè)務(wù)線上的大模型可能還未達(dá)成階段性進(jìn)展，也反映出集團(tuán)對云業(yè)務(wù)的支持力度。顯然，這其中的原因是非常好理解的。

　　過去一段時間，市場研究機(jī)構(gòu)%20IDC%20在%202022%20年底的預(yù)測報告中，將中國云計算行業(yè)在未來五年的平均增長速度下調(diào)了%2010%。這一調(diào)整是受到互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)整體增速放緩的影響，同時政企集成業(yè)務(wù)也未能幸免。這些因素共同導(dǎo)致了互聯(lián)網(wǎng)云廠商普遍降低了業(yè)務(wù)預(yù)期。

　　具體來看，阿里云今年一季度首次出現(xiàn)收入負(fù)增長，營業(yè)收入同比減少%202%，其他云廠商表現(xiàn)也中規(guī)中矩。為了獲得增長，繼阿里云啟動史上最大規(guī)模降價之后，騰訊云、移動云、京東云陸續(xù)跟上。

　　而如今，隨著各個產(chǎn)業(yè)對大模型的深入投入和布局，行業(yè)共識逐步形成：大模型正在改變云生態(tài)。它有可能成為互聯(lián)網(wǎng)云廠商在價格戰(zhàn)之外謀求份額增長的新動力，為云計算行業(yè)帶來全新的變革契機(jī)。

　　譬如，投資機(jī)構(gòu)%20A16Z%20認(rèn)為，生成式%20AI%20市場里的大量資金，其實(shí)最終流向了基礎(chǔ)設(shè)施公司。A16Z%20估計，應(yīng)用程序公司平均將約%2020%-40%%20的年收入，用于推理和定制化的微調(diào)。這部分通常直接支付給云服務(wù)提供商，以獲取實(shí)例或支付給第三方模型提供商，后者將大約一半的收入投入于云基礎(chǔ)設(shè)施。據(jù)此有理由推測，生成式%20AI%20總營收的%2010%-20%%20將流向云服務(wù)提供商。

　　對于騰訊云來說，這就像是一根%20"%20救命稻草%20"。

　　2023%20年%204%20月%2023%20日，IDC%20發(fā)布的《中國公有云服務(wù)市場(2022%20下半年)跟蹤》報告顯示，公有云%20IaaS+PaaS%20市場份額中，騰訊云由%2011.1%%20減少%201.2%%20至%209.9%;由第二位降至第四位。