大模型的現(xiàn)在進(jìn)行時(shí)：走出對話框，走向產(chǎn)業(yè)端

　　來源 / Alter

　　大模型熱潮涌動(dòng)了一年多后，越來越多人平復(fù)了激動(dòng)的情緒，開始從客觀的視角重新思考大模型的價(jià)值和機(jī)會。

　　紅杉資本在Al Ascent 2024的開場演講中提到，大模型的創(chuàng)造能力和推理能力，第一次實(shí)現(xiàn)了以類似人類的方式進(jìn)行交互，將支撐起數(shù)十萬億美元的市場。

　　然而和AGI的遙遠(yuǎn)夢想相比，大模型的創(chuàng)業(yè)者們卻不得不正視擺在眼前的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)：大模型的訓(xùn)練成本高達(dá)數(shù)千萬元，但至今還鮮見殺手級應(yīng)用，在“先射箭后畫靶”的質(zhì)疑聲中，生存仍然是最先要考慮的問題。

　　一面是重構(gòu)千行萬業(yè)的機(jī)會，一面是必須要翻越的高山，2024年的大模型市場，還會翻出怎樣的浪花?

　　01 大模型的數(shù)量快速收斂

　　據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，國內(nèi)已經(jīng)有200多個(gè)大模型，并且引發(fā)了“百模大戰(zhàn)”的說法�？缮晕⒗硇砸恍┚湍苊靼祝�“大煉模型”不過是早期過于狂熱的產(chǎn)物，不少大模型存在“套殼”的嫌疑，有機(jī)會上牌桌中終歸只有頭部幾家。

　　市場研究機(jī)構(gòu)CB Insights發(fā)布的《2023年人工智能行業(yè)現(xiàn)狀報(bào)告》顯示，2023年中國AI領(lǐng)域的投融資數(shù)量約為232筆，同比下降38%;融資總額約為20億美元，同比下降70%。大模型熱度空前的局面下，資本市場卻罕見“降溫”。

　　對2023年的融資數(shù)據(jù)再深挖一層，融資額度在5000萬元以上的項(xiàng)目只有26個(gè)，其中還包括少數(shù)幾家企業(yè)的多輪融資。而大模型本就是一門“燒錢”的生意，那些拿不到錢的創(chuàng)業(yè)者，注定會悄無聲息地消失。

　　事實(shí)也是如此。大模型熱潮進(jìn)入到第二年，真正有機(jī)會進(jìn)入決賽圈的企業(yè)，似乎只剩下兩個(gè)流派。

　　一派是有資源、有技術(shù)、有人才的科技大廠，比如百度的文心大模型、阿里的通義系列大模型、華為云的盤古大模型等。在ChatGPT走紅之前，這些科技大廠就已經(jīng)開始探索大模型的方向，對大模型價(jià)值的理解也更加深刻。

　　比如華為云在2023年7月發(fā)布的盤古大模型3.0，被定位為“一個(gè)面向行業(yè)的大模型系列”，注意力聚焦在了產(chǎn)業(yè)層面。百度創(chuàng)始人李彥宏也曾多次公開表示，“卷大模型沒意義，卷AI原生應(yīng)用才有價(jià)值。”

　　另一派是被互聯(lián)網(wǎng)大廠青睞的明星創(chuàng)業(yè)者，目前主要是智譜AI、月之暗面、百川智能、零一萬物和Minimax，被媒體形容為“大模型五虎”。

　　五家“獨(dú)角獸”拿走了大模型領(lǐng)域40%以上的融資，但總?cè)谫Y額不到200億元，而亞馬遜已經(jīng)為Anthropic投資了40億美元，微軟對OpenAI的注資早已超過100億美元。“缺錢”仍將是國內(nèi)大模型創(chuàng)業(yè)者的常態(tài)。

　　需要說明的是，現(xiàn)階段的大模型市場遠(yuǎn)沒有到?jīng)Q賽時(shí)刻，淘汰賽才剛剛開始，新的大模型仍有機(jī)會崛起，一些熟面孔也可能跑不到最后。但可以篤定的是，大模型不是一場毫無章法的無序競爭，并不難猜測接下來的走向。

　　當(dāng)前大模型被普遍認(rèn)可的有三個(gè)價(jià)值，即效率、體驗(yàn)和創(chuàng)造，且都不缺少落地的土壤：在體驗(yàn)層面優(yōu)化人機(jī)交互，創(chuàng)造層面已經(jīng)產(chǎn)生了大量的AIGC內(nèi)容，效率層面的直接例子就是編程和研發(fā)效率的提升。

　　而價(jià)值體現(xiàn)的唯一路徑，正是將模型和各行各業(yè)的需求融合。也就意味著，“煉大模型”將是小部分玩家的戰(zhàn)場，將大模型的能力落地到千行萬業(yè)，才是每一個(gè)開發(fā)者都可以參與其中的事，才會是大模型的終極方向。

　　02 走出對話框，走向產(chǎn)業(yè)端

　　互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，在很多人眼中是先To C再To B的路線，不管是電商、搜索還是網(wǎng)絡(luò)游戲，目標(biāo)對象都是個(gè)體為單位的消費(fèi)群體，直到國內(nèi)的人口紅利見頂，“產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的概念才漸漸被討論。

　　以至于在大模型浪潮興起后，不少人想要重走互聯(lián)網(wǎng)的“老路”�？砂岩暯欠糯笠恍┑脑�，互聯(lián)網(wǎng)的繁榮其實(shí)是網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)落地應(yīng)用的“果”，借用業(yè)內(nèi)普遍將算力比作電力的比喻，算力和數(shù)據(jù)是“燃料”，而大模型對標(biāo)的是蒸汽時(shí)代的發(fā)動(dòng)機(jī)、電力時(shí)代的電動(dòng)機(jī)，扮演的是“引擎”的角色。

　　以電動(dòng)機(jī)為例，在日常生活中無處不在，卻幾乎沒有人會注意到，因?yàn)閯?chuàng)造價(jià)值的是電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)的空調(diào)、洗衣機(jī)、榨汁機(jī)等產(chǎn)品。沿用同樣的邏輯，對話式AI就像是給電動(dòng)機(jī)加了扇葉，目的是給人們演示電動(dòng)機(jī)的作用，想要進(jìn)一步釋放大模型的價(jià)值，必須要走出對話框，走向產(chǎn)業(yè)端。

　　科技大廠選擇“面向行業(yè)”的原因也就不難理解。盡管大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的時(shí)間并不長，價(jià)值卻早已被驗(yàn)證。

　　早期是科研等領(lǐng)域的試水。

　　2018年的時(shí)候，谷歌大腦團(tuán)隊(duì)就宣布完成了可識別蛋白質(zhì)結(jié)晶的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，用于輔助多種疾病的藥物研發(fā)。

　　預(yù)訓(xùn)練大模型誕生后，不少科研機(jī)構(gòu)開始將大模型能力應(yīng)用到藥物研發(fā)領(lǐng)域。比如西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院的劉冰教授團(tuán)隊(duì)，基于盤古藥物分子大模型發(fā)現(xiàn)了全球40年來首個(gè)新靶點(diǎn)、新類別的抗生素，將先導(dǎo)藥物的研發(fā)周期縮短至1個(gè)月，研發(fā)成本較傳統(tǒng)方式降低了70%。對比新藥研發(fā)“平均需要10年時(shí)間、花費(fèi)10億美元”的鐵律，大模型的能力幾乎可以用“降維打擊”來形容。

　　然后是大中型企業(yè)的探索。

　　不同于外界印象中的“守舊”形象，擁有豐富私有數(shù)據(jù)資源的大中型企業(yè)，在大模型落地應(yīng)用中，可以說是名符其實(shí)的先驅(qū)。

　　可以找到的案例也更多。螞蟻金服發(fā)布了金融大模型，涵蓋理財(cái)顧問、保險(xiǎn)代理、投研、金融營銷、保險(xiǎn)理賠等業(yè)務(wù);山東能源集團(tuán)在華為云上搭建了“盤古礦山大模型”，涵蓋9大專業(yè)40多個(gè)應(yīng)用場景，推進(jìn)人工智能大規(guī)模“下井”;廣發(fā)證券通過盤古大模型大幅提升了預(yù)測精度，企業(yè)財(cái)務(wù)異常識別準(zhǔn)確率高達(dá)90%……有別于自上而下的賦能，大中型企業(yè)已經(jīng)學(xué)會了使用工具。

　　現(xiàn)在越來越多行業(yè)開始擁抱大模型。

　　比起缺乏付費(fèi)意愿的C端用戶，一旦大模型釋放的生產(chǎn)力被印證，B端客戶對新技術(shù)的渴求要更加強(qiáng)烈。

　　IDC曾在2023年第四季度進(jìn)行過一場AI應(yīng)用調(diào)研，結(jié)果顯示超過九成企業(yè)已經(jīng)布局了AI應(yīng)用，已經(jīng)接觸大模型并且有明確預(yù)算的企業(yè)占比24%、34%的企業(yè)開始制定潛在應(yīng)用場景、35%的企業(yè)開始進(jìn)行試點(diǎn)，僅有7%的企業(yè)對生成式AI完全沒有規(guī)劃。歷史上的每一次工業(yè)革命，都離不開新舊生產(chǎn)力迭代，只要大模型能夠做出場景創(chuàng)新，大大小小的企業(yè)總能在權(quán)衡后做出正確的選擇。

　　不過，大模型的落地是個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，除了在方向上達(dá)成共識，還要找到更高效、更普適的路徑。

　　03 終端和大模型加速融合

　　智能手機(jī)、PC、智能汽車、智能音箱等數(shù)量龐大的終端，儼然是大模型落地中不可或缺的一環(huán)。如果把大模型比作“超級大腦”，智能手機(jī)、智能汽車等終端就是人類走向AI時(shí)代的“器官”。

　　所以在過去一年中，端側(cè)AI的說法被頻頻提及。

　　華為在2023年8月的鴻蒙4.0發(fā)布會上，官宣了小藝智能助手的升級，不僅支持用戶使用自然語言進(jìn)行交互，還能幫助用戶輸出小作文、圖片、視頻等內(nèi)容;三星將生成式AI作為Galaxy S24系列的最大賣點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了即圈即搜、通話實(shí)時(shí)翻譯、筆記助手;即使是慢了半拍的蘋果，也在不久前公布了自己研發(fā)的MM1多態(tài)大語言模型……大模型和終端的融合已經(jīng)是一種現(xiàn)在進(jìn)行時(shí)。

　　端側(cè)AI的理念，讓外界看到了人機(jī)交互再次被重構(gòu)的可能。就像觸摸屏淘汰了傳統(tǒng)的鍵盤和鼠標(biāo)，打開了超級APP的格局，大模型讓“人機(jī)對話”成為現(xiàn)實(shí)，和智能助手聊聊天就能點(diǎn)外賣、打車、購物。

　　倘若只是從“入口之爭”的角度看待大模型和終端的關(guān)系，不僅和大模型走出對話框的趨勢相悖，也低估了終端廠商的決心。

　　不久前結(jié)束的第21屆華為分析師大會上，華為副董事長、輪值董事長徐直軍在主題演講中提到了兩個(gè)不應(yīng)被忽略的信息：

　　第一個(gè)是打造統(tǒng)一的開發(fā)者平臺，面向鯤鵬、昇騰和鴻蒙生態(tài)所有的開發(fā)者，將基于華為云打造一個(gè)統(tǒng)一的開發(fā)者平臺，給開發(fā)者一個(gè)統(tǒng)一的入口，讓開發(fā)者在這三個(gè)生態(tài)上自由地移動(dòng)。

　　第二個(gè)是打造“小藝”超級智能體，基于盤古大模型把“小藝”打造成為超級助手，并把HarmonyOS Next打造成為一個(gè)原生智能的操作系統(tǒng)，統(tǒng)一AI能力底座，構(gòu)建系統(tǒng)級原生智能。

　　統(tǒng)一的開發(fā)者平臺和系統(tǒng)級原生智能，既是進(jìn)一步打通產(chǎn)業(yè)端和消費(fèi)端的關(guān)鍵，也是對大模型和終端深度融合的注解。

　　比如開發(fā)者可以通過盤古大模型理解和匹配用戶的高階意圖，結(jié)合意圖框架做服務(wù)管理和分發(fā)，精準(zhǔn)地觸達(dá)目標(biāo)用戶，在電商、政務(wù)、金融、教育等場景中提供用戶需要的個(gè)性化服務(wù);再比如加速大模型工程化，在數(shù)據(jù)工程、模型開發(fā)和應(yīng)用開發(fā)等環(huán)節(jié)外，不斷簡化應(yīng)用部署和分發(fā)的流程，原本需要面向不同終端開發(fā)不同APP的服務(wù)，也許只需要喚醒“小藝”就能滿足。

　　剛剛，華為開發(fā)者大會2024(HDC2024)官宣，將于今年6月21日~23日在東莞舉辦。根據(jù)HDC2024邀請函中釋放的信息，會上將發(fā)布盤古大模型5.0，并將和HarmonyOS Next鴻蒙星河版同臺亮相。同時(shí)也預(yù)示著，徐直軍在主題演講中的內(nèi)容并非是在“講故事”，而是2024年即將上演的一幕。

　　做一個(gè)大膽的預(yù)測，在HDC2024披露更多關(guān)于盤古大模型5.0以及端模融合的消息后，將有越來越多的終端廠商跟進(jìn)，討論的焦點(diǎn)將不再局限于端側(cè)大模型，而是怎么打通生態(tài)、怎么為開發(fā)者賦能，跳出“入口之爭”的思維誤區(qū)，推動(dòng)大模型從嘗鮮期走向落地期，從“好玩”走向“好用”。

　　有別于行業(yè)端落地的潤物無聲，數(shù)以億計(jì)、乃至十億計(jì)的智能終端，直接影響著普羅大眾的體驗(yàn)和感知。終端和大模型的結(jié)合，不單單是終端廠商的“戰(zhàn)爭”，關(guān)系著每一個(gè)開發(fā)者的前途命運(yùn)。大模型的行業(yè)應(yīng)用和用戶教育，不再是兩條平行線，2024年將是交叉的開始。

　　04 結(jié)語

　　回顧每一次工業(yè)革命的歷程，比發(fā)明更重要的其實(shí)是推廣，怎么將新技術(shù)推向千行萬業(yè)。

　　大模型代表的新一輪工業(yè)革命也是如此。大模型的價(jià)值，不在于有多少參數(shù)，甚至不在于有多么“逆天”的能力，而是讓大模型被越來越多的人使用，通過場景化的創(chuàng)新產(chǎn)生價(jià)值。2024年也許就是大模型市場的拐點(diǎn)，不再是“煉模型”的時(shí)代，而是“用模型”的時(shí)代。