是時(shí)候冷靜下來,重新思考大模型的價(jià)值了。
短短一個(gè)月,隔壁看大模型的記者已經(jīng)跑了不下5場發(fā)布會(huì)。
8月31日,國內(nèi)AI視頻技術(shù)頭部公司百家云召開戰(zhàn)略發(fā)布會(huì),推出全新大模型產(chǎn)品「百問大模型」。就在兩個(gè)月前,百家云剛剛發(fā)布面向企業(yè)市場營銷需求的「市場易」GPT大模型。
同樣是在8月,百川智能發(fā)布公司旗下第三款大模型產(chǎn)品Baichuan-53B。這家創(chuàng)業(yè)不到半年的公司,在過去三個(gè)月里,連續(xù)發(fā)布了三個(gè)大模型。
......
密集的產(chǎn)品發(fā)布,只是今年大模型創(chuàng)業(yè)潮的冰山一角。從年初到現(xiàn)在,短短九月間,AIGC創(chuàng)業(yè)者數(shù)量一路狂飆,“百模大戰(zhàn)”帶來的硝煙彌漫開來。
有業(yè)內(nèi)人士向Chaos新觀察表示,中國目前已發(fā)布的大模型早已接近 200個(gè)。有通用大模型、垂直行業(yè)大模型;有已經(jīng)落地的、即將落地的,甚至還有一些根本沒有考慮落地的。上半年,無論行業(yè)、什么領(lǐng)域,似乎都能與大模型來個(gè)“沾親帶故”。
有人在狂熱中野蠻生長,有人在狂熱中黯然離場。大模型創(chuàng)業(yè)這場熱潮似乎還沒有消退,就已經(jīng)有玩家倒下,成為了*批炮灰。
行業(yè)真的需要這么多大模型嗎?大模型創(chuàng)業(yè)是否會(huì)帶來泡沫?哪些大模型真正有價(jià)值,哪些只是“套殼產(chǎn)品”?國內(nèi)外大模型較為成熟的落地應(yīng)用,有哪些經(jīng)驗(yàn)可以借鑒......
是時(shí)候冷靜下來,重新思考大模型的價(jià)值了。
大模型狂飆,百模大戰(zhàn)開啟
2022 年底,OpenAI 正式發(fā)布 ChatGPT,迅速破圈,短短 2 個(gè)月便用戶過億,引發(fā)了全球科技愛好者的狂歡。隨著 AIGC、大模型概念井噴,大批創(chuàng)業(yè)者涌入,大模型數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。
與此同時(shí),在二級(jí)市場,國內(nèi)A股多家企業(yè)接連發(fā)布定增預(yù)案,擬定增募集資金用于訓(xùn)練大模型,募資金額常常動(dòng)輒數(shù)億、數(shù)十億。
據(jù)科技部5月份發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報(bào)告》,中國已發(fā)布79個(gè)10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型。其中,自然語言處理仍是最為活躍的重點(diǎn)領(lǐng)域,其次是多模態(tài)領(lǐng)域,在計(jì)算機(jī)視覺和智能語音等領(lǐng)域的大模型還較少。有業(yè)內(nèi)人士估算,目前,國內(nèi)大模型數(shù)量早已逼近200個(gè),甚至有券商報(bào)告稱,行業(yè)正在步入“萬模大戰(zhàn)”的時(shí)代。
在同一時(shí)期,硅谷也爆發(fā)了一波AIGC創(chuàng)企投融資與收并購的高潮。除了最受關(guān)注的OpenAI外,歐美許多行業(yè)巨頭通過收并購AIGC創(chuàng)企,搶灘打造細(xì)分領(lǐng)域的護(hù)城河。
其中,最受關(guān)注的包括AI初創(chuàng)公司Anthropic獲得4.5億美元C輪融資,其大模型產(chǎn)品Claude被視為OpenAI GPT-4的主要競爭對(duì)手;估值超過550億美元的云計(jì)算巨頭Snowflake收購Neeva,后者是一家由兩位前Google員工創(chuàng)立的生成式AI搜索公司;估值380億的大數(shù)據(jù)巨頭Databricks斥資13億美元,收購生成式AI公司MosaicML,幫助企業(yè)進(jìn)行大模型訓(xùn)練。
全球的目光再次聚焦到硅谷。可以看到,人工智能已經(jīng)成為今年科技領(lǐng)域當(dāng)之無愧的主戰(zhàn)場。然而,頻發(fā)的大額融資與收并購,也意味著許多初創(chuàng)公司面臨著資金枯竭的局面,開始尋求抱緊巨頭大腿。
有人開始倒下
AIGC繞不開商業(yè)化大考
在千行百業(yè)之間的大模型之戰(zhàn)一觸即發(fā)之際,已經(jīng)有創(chuàng)業(yè)者開始倒下。
今年7月,來自美國的AI聊天機(jī)器人明星創(chuàng)業(yè)企業(yè)Jasper宣布裁員,給大模型的創(chuàng)業(yè)熱潑了一盆涼水。Jasper靠OpenAI的GPT-3發(fā)家,而當(dāng)更強(qiáng)的GPT-3.5/4發(fā)布,Jasper就瞬間喪失了產(chǎn)品競爭力,頗有點(diǎn)“長江后浪推前浪,前浪死在沙灘上”的意味。
同樣是在 7 月,國內(nèi)一款名為“妙鴨相機(jī)”的 C 端應(yīng)用上線,爆火出圈。“只需 9.9 元,上傳照片就能獲取 AI 寫真集”、“讓海馬體們失業(yè)”......不過很快,妙鴨相機(jī)就受到了用戶數(shù)據(jù)隱私與安全的質(zhì)疑,其產(chǎn)品價(jià)值也被認(rèn)為“天花板太低”,同質(zhì)化產(chǎn)品迅速涌現(xiàn)。
熱潮之下,創(chuàng)業(yè)者們需要更多的冷思考。大模型在今年成為了風(fēng)口,但它并非是新概念,以百度、騰訊、阿里、華為為代表的國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠及科技巨頭,均已布局多年。百度在今年 3 月推出文心一言,其前身可追溯到 2019 年的預(yù)訓(xùn)練模型 ERNIE 1.0;華為在 2021 年 4 月就發(fā)布了盤古大模型;2022 年,騰訊混元大模型問世,阿里則在同年發(fā)布通義大模型。
要想打造一個(gè)技術(shù)成熟的大模型,算法、數(shù)據(jù)、算力缺一不可,這無不需要龐大的人才與資金投入。國盛證券曾估算,GPT-3 訓(xùn)練一次的成本約為 140 萬美元,對(duì)于更大的大型語言模型,訓(xùn)練成本甚至在 200 萬美元至 1200 萬美元之間。
不是所有入局者都能玩得起、玩得轉(zhuǎn)大模型。
在國內(nèi),一級(jí)市場大額融資越來越難,是國內(nèi)許多AIGC創(chuàng)業(yè)企業(yè)面臨的尷尬處境。有業(yè)內(nèi)人士評(píng)價(jià),目前國內(nèi)許多AICG創(chuàng)業(yè)主要圍繞小參數(shù)大模型,并且喜歡在各類參數(shù)評(píng)測上進(jìn)行比拼,缺乏核心競爭力。
而在二級(jí)市場,許多A股上市公司借機(jī)炒作概念,也讓投資人對(duì)于AI項(xiàng)目的出手慎之又慎。
隨著競爭提速,國內(nèi)外的大模型更加需要重點(diǎn)思考如何商業(yè)化落地,如何開始通過自身業(yè)務(wù)造血。
國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)和科技巨頭傾向于結(jié)合大模型的力量,進(jìn)一步發(fā)布自身所長。百度聚焦搜索、小度智能音箱等場景;騰訊則仰仗微信、QQ 等社交領(lǐng)域的優(yōu)勢;阿里發(fā)揮辦公、電商等應(yīng)用所長,華為則擁有 5G、通信等產(chǎn)業(yè)基座實(shí)力。
新入局的企業(yè),需要避開正面交鋒,找出差異化發(fā)展之道。
百川智能創(chuàng)始人、CEO 王小川與曾在與極客公園的對(duì)話中表示,一家公司不可能把所有賽道都做完。”百川智能在B端選擇做開源模型,賦能行業(yè)企業(yè),同時(shí)內(nèi)部部署了C端的超級(jí)應(yīng)用。“我們?cè)谒伎既绾巫飞?GPT-4,思考大模型到底能給 C 端帶來哪些應(yīng)用。”
走向B端,能否成為制勝法寶?
在一場商業(yè)化浪潮之中,只有極少數(shù)人才能站上浪潮之巔,笑到最后。
“百模大戰(zhàn)”并非只有大廠能贏,提升自身技術(shù)實(shí)力、抓住產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景才是硬道理。
隨著時(shí)間的推移,公眾對(duì)于許多AIGC領(lǐng)域C端應(yīng)用已經(jīng)開始“去魅”。即使是“老大哥”ChatGPT,也變得不再如原先那般吸引人。分析公司Similarweb數(shù)據(jù)顯示,在今年6月份,ChatGPT網(wǎng)站的閱讀流量與訪問者數(shù)據(jù)首次出現(xiàn)了下降。
目前,無論是通過GPT生成文本,還是通過Stable Diffusion生成圖像,亦或者通過Llama模型進(jìn)行多模態(tài)任務(wù)應(yīng)用,都還沒達(dá)到促進(jìn)產(chǎn)業(yè)變革的節(jié)點(diǎn)。
這就是AIGC實(shí)力的天花板嗎?顯然不是。
許多企業(yè)開始避開C端應(yīng)用的聚光燈,探索讓大模型走進(jìn)B端,深度賦能產(chǎn)業(yè)。
今年6月,騰訊才姍姍來遲般首次正式公布行業(yè)大模型研發(fā)進(jìn)展,并發(fā)布面向B端客戶的騰訊云 MaaS(Model-as-a-service,模型即服務(wù))服務(wù)解決方案。不同于百度、阿里等聚焦的通用大模型,騰訊云MaaS的技術(shù)底座則是一系列的行業(yè)大模型,包括金融、政府、文旅、傳媒、教育等,與產(chǎn)業(yè)結(jié)合,致力于讓大模型可以長期可持續(xù)發(fā)展。
百家云發(fā)布的百問大模型也是一個(gè)典型的案例。作為一個(gè)AIGC場景化平臺(tái),百問主打的就是幫助企業(yè)私有化部署GPT大模型。
目前來看,大模型要想變成生產(chǎn)力工具,就必須進(jìn)入應(yīng)用場景,而百問確實(shí)做到了“讓新技術(shù)更接地氣”:一方面百問具備將現(xiàn)有的軟件Copilot化,給傳統(tǒng)的軟件增加更加智能的能力,如在業(yè)務(wù)系統(tǒng)、辦公軟件、搜索引擎中加入智能問答,以及幫助企業(yè)低成本接入數(shù)字人互動(dòng)直播、智能客服、自動(dòng)寫作等各類AIGC服務(wù)等;而另一方面,則是百問可以幫助企業(yè)基于AIGC開發(fā)全新應(yīng)用,更好地解決客戶問題。
可以明顯看到,一些企業(yè)在布局AIGC賽道時(shí),選擇避開聊天機(jī)器人、AI制圖等C端爆款應(yīng)用,轉(zhuǎn)而聚焦相對(duì)“無聊”的to B產(chǎn)業(yè)端口。
這種打法,也是國外一些AIGC創(chuàng)企的選擇。一個(gè)有意思的案例是Databricks與MosaicML之間的聯(lián)姻。
今年6月27日,大數(shù)據(jù)巨頭Databricks斥資13億美元,收購生成式AI公司MosaicML,成為年度AIGC收購熱點(diǎn)。讓人出乎意料的是,這場收購竟來源于一場“巧合”。在今年3月份之前,Databricks沒想買,而MosaicML也沒想賣,雙方CEO甚至素未謀面。
Databricks的CEO Ali Ghodsi與MosaicML的CEO Naveen Rao,在今年的一場AI會(huì)議中認(rèn)識(shí)。在交流之后,他們意識(shí)到兩家公司的目標(biāo)極為相似:1、讓AI變得觸手可及,人人都能訓(xùn)練自己的大模型;2、保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)隱私安全;3、聚焦toB賽道。
這是一條小眾的路。“ChatGPT帶動(dòng)了生成式對(duì)話應(yīng)用的狂熱,但我們都對(duì)這些不感興趣。”Ali Ghodsi說,“我們聚焦B2B業(yè)務(wù),這個(gè)賽道很無聊,也沒有多少人關(guān)注。”
MosaicML瞄準(zhǔn)的是中小企業(yè)訓(xùn)練、部署自身垂直行業(yè)大模型的需求。比如通過MosaicML,僅需5萬美元,花35天的時(shí)間,就可以根據(jù)客戶需求訓(xùn)練出一個(gè)Stable Diffusion模型。
Databricks發(fā)現(xiàn),雙方不僅有著同一個(gè)客戶群體,很多客戶在訓(xùn)練自己的大模型時(shí),會(huì)同時(shí)用到Databricks與MosaicML,這構(gòu)成了雙方合作的基礎(chǔ)。
很多巨頭都想買MosaicML,但最終只有Databricks的offer打動(dòng)了他們。MosaicML的CEO Naveen Rao本身就是AI大神級(jí)人物,當(dāng)初從Intel跳槽出來創(chuàng)業(yè),就是不希望被大公司體系束縛。
而Databricks收購MosaicML這件大事,卻在短短幾周就推進(jìn)了下去——雙方的談判,只需要一個(gè)簡單的Zoom鏈接。這讓Naveen Rao好感倍增,認(rèn)為Databricks沒有Intel般的“大公司病”。
國外另一家在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域關(guān)注度極高的公司Snowflake同樣聚焦B端,也常常被拿來與Databricks比較。Snowflake市值超過550億美元,目前主要聚焦“數(shù)據(jù)云”業(yè)務(wù),并通過對(duì)Neeva(企業(yè)級(jí)AI搜索引擎)的收購,強(qiáng)化AI能力,加速企業(yè)與數(shù)據(jù)的交互和搜索。
隨著Databricks、Snowflake等科技巨頭陸續(xù)落子,各家在AIGC領(lǐng)域下一個(gè)十年之爭的版圖也逐漸明晰——從B端企業(yè)入手,真正讓AI引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革。
結(jié)語
ChatGPT的誕生,意味著奇點(diǎn)時(shí)刻降臨,它引發(fā)了更底層的變化,大模型之爭已經(jīng)開啟。沒有疑問的是,人工智能是未來必爭的戰(zhàn)場。
然而,大模型并非越多越好。通用大模型耗資巨大,只是少數(shù)玩家的游戲。可以預(yù)見的是,不久的將來會(huì)有越來越多的低質(zhì)量大模型出現(xiàn),也會(huì)有一大批跟風(fēng)企業(yè)倒下。未來,“百模大戰(zhàn)”、“千模大戰(zhàn)”、“萬模大戰(zhàn)”究竟是否會(huì)引發(fā)多大泡沫,又有多少投資人會(huì)血本無歸?
大模型的產(chǎn)業(yè)價(jià)值仍待挖掘,與B端深度融合給它帶來了更為廣闊的想象空間。在數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)安全方面,大模型無疑會(huì)引發(fā)公眾更大的擔(dān)憂。安全性和可信性將成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界關(guān)注的重點(diǎn)。
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