ChatGPT之外，美國大模型搞到什么程度了？

　　年初以來，OpenAI以ChatGPT在全球掀起AI大模型熱潮。但美國的AI大模型，遠(yuǎn)不止于OpenAI的ChatGPT。

　　井噴式發(fā)展

　　綜合各種數(shù)據(jù)，雖然中國發(fā)展勢(shì)頭迅猛，但美國依然是全球發(fā)布大模型最多的國家，到2023年5月，其10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上的基礎(chǔ)大模型就已突破100 個(gè)。

　　《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》報(bào)道，美國2022年大模型投資總額達(dá)474億美元，是第二名中國(134億美元)的約3.5倍，且仍保持激增態(tài)勢(shì)。高盛則進(jìn)一步預(yù)測，美國2025年大模型相關(guān)投資可達(dá)千億美元，約全球的1/2。

　　高盛的調(diào)查顯示，羅素3000指數(shù)公司中有16%的公司在2023年的財(cái)報(bào)會(huì)議中提到了大模型，其經(jīng)濟(jì)學(xué)家估計(jì)，大模型將在十年內(nèi)提高1%的整體勞動(dòng)生產(chǎn)率，并為標(biāo)普500指數(shù)帶來約14%的增長。

　　除了ChatGPT，美國如今具有代表性的通用大模型公司還包括：Anthropic、Cohere以及Google等。

　　其中，由OpenAI前高管Dario和Daniela Amodei等人于2021年自立門戶創(chuàng)辦的Anthropic，目前估值已達(dá)300億美元，是僅次于OpenAI(約860億美元估值)的通用大模型企業(yè)。

　　Anthropic擁有多位參與過GPT-2與GPT-3研發(fā)的前OpenAI核心員工，其大模型產(chǎn)品Claude2也被認(rèn)為是僅次于ChatGPT-4的經(jīng)典力作，甚至有分析師認(rèn)為，Claude2的性能優(yōu)于ChatGPT-4。

　　比如，Claude2可以處理多達(dá)約75000個(gè)單詞的數(shù)據(jù)集，而ChatGPT大約是3000個(gè)，這意味著它可以處理和輸出更復(fù)雜的內(nèi)容，也被應(yīng)用到更有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域，比如生成數(shù)千字的長文內(nèi)容。

　　更讓Claude2積攢人氣的是，它直接免費(fèi)向公眾開放，而不是像GPT-4一樣需要付費(fèi)使用。

　　優(yōu)秀的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)和強(qiáng)大的產(chǎn)品性能，讓Anthropic備受資本追捧，谷歌、韓國*移動(dòng)運(yùn)營商之一SK Telecom(SKT)、亞馬遜都已成為其投資者，其中僅亞馬遜的投資就高達(dá)40億美元。

　　在Anthropic之外，還有一家令人稱道的公司便是Cohere。

　　今年6月，2019年創(chuàng)立的Cohere獲得NVIDIA、Oracle、Salesforce Ventures等投資的2.7億美元，成為估值20億美元的獨(dú)角獸，也是估值僅次于OpenAI和Anthropic的基礎(chǔ)大模型公司。

　　Cohere同樣以強(qiáng)大創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)備受業(yè)內(nèi)矚目，其創(chuàng)始人之一Aidan Gomez是大語言模型領(lǐng)域開創(chuàng)性論文《Attention is All You Need》的最年輕作者，正是這篇文章首次提出了著名的Transformer架構(gòu)，成為通用大模型發(fā)展的基礎(chǔ)模型，ChatGPT就是在這一架構(gòu)的基礎(chǔ)上誕生。

　　Cohere與OpenAI提供的產(chǎn)品類似，但它看到了“數(shù)據(jù)隱私”這個(gè)市場機(jī)會(huì)，將自己與OpenAI的定位區(qū)分開來，選擇了ToB賽道，堅(jiān)定地走商用大模型的路線。其產(chǎn)品基礎(chǔ)能力包括三大類：文本檢索，文本生成和文本分類，并且可針對(duì)客戶需求，強(qiáng)調(diào)安全性，隱私以及定制化服務(wù)。

　　Cohere的另一大賣點(diǎn)是，不受任何云端平臺(tái)限制，進(jìn)而保障資料的私密安全性。它提供靈活性存儲(chǔ)和資料隱私保護(hù)路徑，可使用戶實(shí)現(xiàn)本地部署，以滿足客戶資料存儲(chǔ)不同位置的需求。

　　Cohere能迅速轉(zhuǎn)向，找到自己的差異化定位，離不開Aidan及其聯(lián)合創(chuàng)始人獨(dú)特的人才觀和創(chuàng)業(yè)哲學(xué)。

　　Aidan曾表示，Cohere尋找不同背景但對(duì)AI非常感興趣并富有雄心的人：他不一定有大公司的漂亮履歷，但是一定要對(duì)自己專注的領(lǐng)域有非常高的興趣和熱情，而且不光會(huì)寫論文，還要有實(shí)際動(dòng)手的能力。

　　差異化的產(chǎn)品戰(zhàn)略，與眾不同的團(tuán)隊(duì)背景，讓Cohere成為通用大模型領(lǐng)域的一股清流。

　　日前，Cohere發(fā)布了全球*公開可用的多語言理解模型，該模型基于來自母語人士的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠閱讀和理解全球超過100種最常用的語言。

　　再來看巨頭Google 。

　　12月6日，Google DeepMind重磅推出了多模態(tài)AI模型Gemini，可以同時(shí)橫跨文字、圖片、影音、程式碼等多模態(tài)進(jìn)行學(xué)習(xí)與理解。

　　以客服機(jī)器人的應(yīng)用為例，使用Gemini作為模型不僅能夠從對(duì)話的字面意思上理解客戶，更能同時(shí)從表情、聲調(diào)接收到客戶話語中的意圖，能處理包括音訊、程式碼、圖像、視訊等內(nèi)容。

　　據(jù)實(shí)測結(jié)果，Gemini是*個(gè)在大模型多任務(wù)語言理解上超越人類專家的模型，且在32項(xiàng)AI測試中，有30項(xiàng)測驗(yàn)結(jié)果超過GPT-4。

　　憑借強(qiáng)大的性能，Gemini迅速出圈，并且為其母公司Alphabet創(chuàng)造巨大聲量。12月7日，Google 母公司Alphabet股價(jià)漲幅5.31%，收于136.93美元，總市值達(dá)到1.72萬億美元。Google 則計(jì)劃逐步將這一模型融合進(jìn)其搜索、廣告等其他服務(wù)中。

　　但談到美國大模型，更值得重視的還是其在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)展以及未來想象。

　　加速產(chǎn)業(yè)落地

　　斯坦福大學(xué)發(fā)布的《2023年人工智能索引報(bào)告》中顯示，2022年，美國的35個(gè)大模型中，只有3個(gè)大模型來自于實(shí)驗(yàn)室，32個(gè)都誕生于產(chǎn)業(yè)中。今年，也仍然保持著這一趨勢(shì)。

　　2023年3月30日，當(dāng)外界還沉浸在通用大模型涌現(xiàn)的狂歡中，彭博社憑一己之力將眾人的注意力集中到行業(yè)新賽道。當(dāng)天，它對(duì)外宣稱，自己已構(gòu)建出迄今為止*的金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練了專門用于金融領(lǐng)域大語言模型的LLM，并開發(fā)了擁有500億參數(shù)的語言模型——BloombergGPT。

　　頂著全球*金融大模型的光環(huán)，BloombergGPT依托彭博社大量的金融數(shù)據(jù)源，構(gòu)建了一個(gè)3630億個(gè)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集。高金智庫分析，它可極大提高金融機(jī)構(gòu)的工作效率及穩(wěn)定性，協(xié)助降本增效。

　　在降本層面，BloombergGPT可以在投研、研發(fā)編程、風(fēng)險(xiǎn)控制及流程管理等方面減少人員投入；增效層面，它既可以通過給定的主題和語境，自動(dòng)生成高質(zhì)量的金融報(bào)告、財(cái)務(wù)分析報(bào)告及招股書，同時(shí)輔助會(huì)計(jì)和審計(jì)方面的工作，還可提煉梳理財(cái)經(jīng)新聞或者財(cái)務(wù)信息，釋放專業(yè)人力到更需要人工專業(yè)的領(lǐng)域。

　　天風(fēng)證券則在報(bào)告中指出，由于BloombergGPT比ChatGPT擁有更專業(yè)的訓(xùn)練語料，它將在金融場景中表現(xiàn)出強(qiáng)于通用大模型的能力，進(jìn)而也標(biāo)志著金融領(lǐng)域的GPT革命已經(jīng)開始。

　　BloombergGPT只是一個(gè)典型案例，目前，美國金融大模型已呈現(xiàn)出明顯的三個(gè)“流派”：一是獨(dú)立全棧自研，強(qiáng)調(diào)自主可控;二是在他人的基礎(chǔ)上結(jié)合自身數(shù)據(jù)與場景微調(diào)，形成契合自身的金融大模型;三是從云端調(diào)用，按需接入各類大模型API做私有化部署，科技基礎(chǔ)薄弱的中小型金融公司多采用這類方式。

　　據(jù)有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，美國金融AI約占整體AI領(lǐng)域融資的6.7%。

　　醫(yī)療行業(yè)，是美國大模型落地應(yīng)用的另一片熱土，谷歌、微軟等科技巨頭， Sensely、Enlitic等醫(yī)療科技公司，AbSci、Exscientia等生物醫(yī)藥初創(chuàng)企業(yè)，以及賽紐仕等CXO(醫(yī)藥外包)企業(yè)，都已參與其中。

　　化合物合成、靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)等新藥研發(fā)業(yè)務(wù)，電子病歷、輔助問診等醫(yī)院診療業(yè)務(wù)，則是美國醫(yī)療大模型應(yīng)用的常用場景，CT(電腦斷層掃描)、MRI(磁共振成像)等醫(yī)療器械在大模型賦能下進(jìn)一步增強(qiáng)。

　　眾多醫(yī)療大模型中，谷歌的Med-PaLM2是被關(guān)注的重點(diǎn)。它是*個(gè)在美國醫(yī)師執(zhí)照考試（USMLE）的MEDQA數(shù)據(jù)集上達(dá)到“專家”考生水平的大模型，其準(zhǔn)確率達(dá)85分以上；也是*個(gè)在包括印度AIIMS和NEET醫(yī)學(xué)考試問題的MEDMCQA數(shù)據(jù)集上達(dá)到及格分?jǐn)?shù)的人工智能系統(tǒng)，得分為72.3分。

　　Med-PaLM2也正對(duì)行業(yè)帶來變革性影響。

　　通過Med-PaLM2，可以分析大規(guī)模的生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)與疾病相關(guān)的基因、蛋白質(zhì)和代謝途徑，識(shí)別潛在的靶點(diǎn)，幫助篩選具有潛在活性的藥物分子，從而縮小候選藥物的范圍，并優(yōu)先選擇具有較高活性的化合物進(jìn)行后續(xù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。備受時(shí)間煎熬的新藥研發(fā)，則將因此縮短研發(fā)周期，降低研發(fā)成本。

　　Med-PaLM2的成功，還刺激谷歌在醫(yī)療大模型領(lǐng)域投入更多。

　　如：與醫(yī)療軟件公司Epic合作，開發(fā)了一種基于ChatGPT的，可向患者自動(dòng)發(fā)送專業(yè)醫(yī)療信息的工具;谷歌的合作方、護(hù)理供應(yīng)商Carbon Health也基于GPT-4推出了一種AI工具Carby，它可以根據(jù)醫(yī)生病人之間的對(duì)話，自動(dòng)生成診斷記錄，大大提高醫(yī)生的效率和診斷體驗(yàn)。目前Carby已經(jīng)被130+家診所、超過600名醫(yī)療人員使用，舊金山的一家診所表示，使用了Carby后，其就診病人數(shù)量增加了30%。

　　在谷歌之外，AI芯片巨頭英偉達(dá)也在醫(yī)療大模型領(lǐng)域布局多年。

　　2021年，英偉達(dá)宣布與Schrodinger(美醫(yī)療資訊技術(shù)公司)建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，通過提升其計(jì)算平臺(tái)的速度和精確度，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的評(píng)估，加速開發(fā)新的治療方法。

　　2022年9月，英偉達(dá)發(fā)布了用于訓(xùn)練和部署超算規(guī)模的大型生物分子語言模型——BioNeMo，幫助科學(xué)家更好地了解疾病并尋找治療優(yōu)解，BioNeMo還提供云API服務(wù)支持預(yù)訓(xùn)練AI模型。今年7月，英偉達(dá)又向生物技術(shù)公司Recursion投資5000萬美元，支持開發(fā)和訓(xùn)練在生物和化學(xué)領(lǐng)域的AI基礎(chǔ)模型。

　　教育領(lǐng)域也是美國大模型應(yīng)用落地的重要場景之一，其核心應(yīng)用主要集中于語言學(xué)習(xí)、在線課程與輔助學(xué)習(xí)三個(gè)層面。其標(biāo)志性案例是美國在線教育組織Khan Academy于4月發(fā)布的基于GPT-4模型，具有輔導(dǎo)教學(xué)、教案生成、寫作訓(xùn)練、編程練習(xí)等功能的AI助教Khanmigo。

　　目前，Khan Academy已經(jīng)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化運(yùn)作，付費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)為9美元/月或者99美元/年。其中，輔導(dǎo)教學(xué)可以為學(xué)生進(jìn)行一對(duì)一輔導(dǎo)。Khanmigo會(huì)主動(dòng)解釋答題思路，并引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行答題的思維訓(xùn)練，直至學(xué)生自己計(jì)算出正確答案;此外，Khanmigo還可以作為寫作指導(dǎo)老師，根據(jù)人物特征、故事背景等具體細(xì)節(jié)，提示和建議學(xué)生以不同的切入點(diǎn)進(jìn)行寫作、辯論等，釋放學(xué)生的創(chuàng)造力。

　　強(qiáng)大的意圖理解和自然語言交流能力，以及文本和圖像生成能力，讓Khanmigo可以真正理解學(xué)生，有針對(duì)性地給學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議，并且大幅提升教材的供給，包括寓教于樂的課件、豐富的課外資料等，這讓教育的“千人千面”有了實(shí)現(xiàn)的可能，也正對(duì)行業(yè)產(chǎn)生重要影響。

　　綜合來看，美國大模型還在加速與產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展，新的產(chǎn)業(yè)革命也正因此發(fā)生。

　　中國優(yōu)勢(shì)與機(jī)遇

　　從全球范圍來看，中 美兩國引領(lǐng)著大模型的發(fā)展。

　　根據(jù)《中國人工智能大模型地圖研究報(bào)告》，目前全球累計(jì)發(fā)布大模型202個(gè)，其中中 美兩國大模型數(shù)量占全球大模型總數(shù)量的近80%。

　　中國大模型的參與者同樣眾多，頭部科技企業(yè)(阿里、百度、騰訊、華為等)、新創(chuàng)公司(智譜AI、百川智能等)、傳統(tǒng)AI企業(yè)(科大訊飛、商湯科技等)以及高校研究院(清華、復(fù)旦、中科院等)均已深度布局，并正逐漸形成互聯(lián)網(wǎng)巨頭通用模型領(lǐng)跑、AI廠商、創(chuàng)業(yè)公司及科研院所百花齊放的格局。

　　雖然目前美國在大模型領(lǐng)域呈現(xiàn)出領(lǐng)跑態(tài)勢(shì)，而且對(duì)中國采取了諸如禁止美國企業(yè)向中國提供云計(jì)算以及大模型訓(xùn)練服務(wù)等打壓措施，中國大模型依然有著巨大發(fā)展機(jī)遇，并具備超越美國的基礎(chǔ)。

　　首先是，中國從政府到業(yè)界都在力推大模型的發(fā)展與趕超。據(jù)《金融時(shí)報(bào)》報(bào)道，中國已在全球前十的大模型研發(fā)機(jī)構(gòu)中占據(jù)四席，分別是百度、BAAI智源研究院、清華大學(xué)以及阿里巴巴研究院。百度的“文心一言”、阿里巴巴的“通義千問”等都是我國自研的大模型，其性能足以與美國的大模型一較高下。

　　Leonis Capital報(bào)告分析表示，相較于美國企業(yè)更加重視底層研發(fā)能力，中國百度、阿里等*巨頭之外的絕大多數(shù)企業(yè)，更偏框架、行業(yè)應(yīng)用層面的研發(fā)，而這種差異將為中國帶來巨大機(jī)會(huì)，讓中國在生成式AI應(yīng)用和大模型行業(yè)解決方案應(yīng)用領(lǐng)域超越美國，最終以應(yīng)用*倒逼或支持基礎(chǔ)端的趕超。

　　因?yàn)椋�中國雖然在底層研發(fā)技術(shù)上相較于美國略顯遜色，但卻具有超大的市場規(guī)模以及豐富的應(yīng)用場景，可以為大模型的落地應(yīng)用提供廣闊的空間和條件，進(jìn)而通過行業(yè)應(yīng)用先行來帶動(dòng)整體的突破。

　　大模型一個(gè)很重要的特征是，應(yīng)用和技術(shù)的雙輪驅(qū)動(dòng)。也就是說，消費(fèi)者在使用大模型的時(shí)候，并不僅僅是貢獻(xiàn)利潤，還可以通過數(shù)據(jù)回環(huán)，使大模型獲得更多的反饋，從而提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。豐富的場景可以讓大模型更加突出實(shí)用性，并匹配需求取得更好的效果，也帶動(dòng)更快的技術(shù)發(fā)展。

　　基于這一特征，中國若能依托巨大的市場規(guī)模以及豐富的場景，把握住應(yīng)用這個(gè)關(guān)鍵，尊重市場規(guī)律，持續(xù)從市場應(yīng)用中獲得利潤，再反饋給資金和人才的積累，最終在底層技術(shù)上突破將是水到渠成的事。

　　作為國內(nèi)AI大模型領(lǐng)軍者的李彥宏近日也在極客公園創(chuàng)新大會(huì)2024上表示，“大模型時(shí)代的來臨，真正的價(jià)值在于原生應(yīng)用。”

　　李彥宏認(rèn)為，大模型本身并不是大多數(shù)人的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，原生應(yīng)用才是。無論對(duì)于大廠，還是中小企業(yè)，創(chuàng)業(yè)者，原生應(yīng)用都是很大的機(jī)會(huì)。

　　李彥宏說，看到媒體、社會(huì)、公眾主要的興奮點(diǎn)還在基礎(chǔ)模型上，沒有轉(zhuǎn)到AI原生應(yīng)用上，“我多多少少有點(diǎn)著急。”最近幾次公開發(fā)言，也括公司內(nèi)部講話，他也都是在不停的強(qiáng)調(diào)。“我們一定要去卷AI的原生應(yīng)用，要把這個(gè)東西做出來了，你的模型才有價(jià)值。”

　　事實(shí)上，中國已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，通過豐富的場景以及應(yīng)用創(chuàng)新取得*的發(fā)展，并最終帶動(dòng)整個(gè)科技產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步，在大模型領(lǐng)域，這一趨勢(shì)也正在繼續(xù)。但對(duì)比中 美在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的發(fā)展，有一點(diǎn)倒是值得中國大模型企業(yè)現(xiàn)在就高度重視：更早地在海外布局，朝向全球化發(fā)展。

　　如今的中國企業(yè)，也更有基礎(chǔ)出海，在全球市場找到更加廣闊的發(fā)展空間。