從前,古人用算籌計算著千里萬里。如今,AI大模型卻能在分秒中容納下時空日月。
2023年,是AI大模型爆發(fā)元年,乘AIGC(生成式人工智能)之風而來,大模型浪潮席卷全球,并持續(xù)火熱??萍即髲S、中小企業(yè)、科研院所紛紛入局,試圖在這塊已成“兵家必爭之地”的新藍海市場占據(jù)有利位置。在將被技術重塑的未來,AI會帶來顛覆式創(chuàng)新還是漸進式迭代?又會給企業(yè)、產(chǎn)業(yè)以及資本市場帶來哪些新動能?
《證券日報》記者梳理東方財富Choice數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),截至12月24日,A股69家AIGC概念股的市值合計為8182.47億元,較年初增加2194.49億元,其中55家公司股價實現(xiàn)上漲,下跌公司數(shù)量僅14家。從資本市場層面來看,大模型的風,已然吹來。
“大模型遍地開花,人工智能的黃金十年自此開啟?!睎|高科技高級投資顧問胡學燦向《證券日報》記者表示,“這將極大地改變整個社會經(jīng)濟以及產(chǎn)業(yè)生態(tài),成為另一種生產(chǎn)力?!?/p>
AI引發(fā)“百模大戰(zhàn)”
回顧2023年,自3月份ChatGPT-4上線后,國內科技企業(yè)紛紛跑步入場。百度“文心一言”、阿里巴巴“通義千問”、華為“盤古”、360“智腦”、昆侖萬維“天工”、京東“靈犀”、科大訊飛“星火”、騰訊“混元”、商湯“日日新” 等大模型先后登場,AI終端百花齊放。截至2023年10月初,國內公開的AI大模型數(shù)量已經(jīng)達到238個,從“一百模”升級至“二百?!?。
賽智產(chǎn)業(yè)研究院院長趙剛向《證券日報》記者表示,國內人工智能企業(yè)都希望把握住AI時代機遇,紛紛圍繞通用大模型、行業(yè)大模型和專家領域大模型等提前布局,造就了“百模大戰(zhàn)”。目前,大模型產(chǎn)業(yè)整體上處于技術創(chuàng)新的活躍期。
“與早期的人工智能模型相比,今年我國大模型在參數(shù)量上取得了質的飛躍,復雜任務建模能力整體提升,學習能力、泛化性更強,具備了更高層次的認知互動能力?!北编]國家大學科技園元宇宙產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心執(zhí)行主任陳曉華對《證券日報》記者表示。
相較于通用大模型,許多中小企業(yè)為在行業(yè)取得一席之地,相繼發(fā)布深耕行業(yè)、具有專業(yè)能力的垂直大模型。其中,攜程發(fā)布旅游行業(yè)“攜程問道”,蜜度發(fā)布智能校對領域“蜜度文修”,網(wǎng)易有道發(fā)布基于教育的“子曰”,京東健康發(fā)布醫(yī)療健康行業(yè)的“京醫(yī)千詢”,螞蟻集團發(fā)布金融大模型……推動人工智能從感知走向認知、從識別走向生成、從通用走向行業(yè)。
“用戶增長放緩是事實,早期爆炸式增長是不可持續(xù)的。大模型要融入千行百業(yè),讓產(chǎn)業(yè)從AI化中收獲價值,才能成為廣泛的剛需,這是下一步的增長空間?!蔽浵伡瘓F副總裁、金融大模型負責人王曉航如是稱。
在業(yè)內人士看來,中國發(fā)展大模型的關鍵是抓住場景紅利,目前國產(chǎn)大模型的能力在垂直領域已經(jīng)夠用,最大的機會是將大模型向產(chǎn)業(yè)化、行業(yè)化、垂直化,深度定制方向發(fā)展。
量子位智庫數(shù)據(jù)顯示,2023年,中國AIGC產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模約170億元,預計2030年市場規(guī)模將達到萬億元級別?!敖陙?#xff0c;我國人工智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達5000億元,企業(yè)數(shù)量超4300家。智能芯片、通用大模型等創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)?!惫I(yè)和信息化部副部長徐曉蘭表示。
“百模大戰(zhàn)”漸漸步入下半場,“群模時代”來臨。
商業(yè)化加速落地
值得關注的是,由于當下的大模型訓練需要強大的算力支撐,尤其是參數(shù)量越大的模型成本越高。比如OpenAI(美國人工智能研究公司)的語言模型ChatGPT-3,僅每天運行成本就要花費約70萬美元。
隨著互聯(lián)網(wǎng)和科技企業(yè)不斷增加大模型參數(shù),傳統(tǒng)企業(yè)對于數(shù)智化轉型需求的增加,導致算力需求大幅上漲。并且,由于高端芯片獲取難度大、公共算力建設不足,算力租賃進入新一輪漲價周期。其中,并濟科技、中貝通信、匯納科技等公司在近期宣布算力服務收費大幅上漲,這也導致大模型的研發(fā)成本進一步提升。
在龐大的資金壓力下,大模型企業(yè)不得不加緊步伐尋找一條商業(yè)化之路。事實上,部分老牌互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大模型商業(yè)化路徑目前已較為清晰。
趙剛告訴記者,大模型商業(yè)變現(xiàn)主要有三種模式:一是企業(yè)通過大模型平臺使用費變現(xiàn),采取按使用時間計費或按信息量計費,主要面向個人用戶;二是企業(yè)通過大模型App應用定制化開發(fā)和部署收費變現(xiàn),主要面向企業(yè)用戶,用戶內部的數(shù)據(jù)也被用于訓練大模型,并針對企業(yè)營銷、產(chǎn)品設計、客戶服務等業(yè)務需求開發(fā)定制化大模型應用,幫助用戶實現(xiàn)降本增效目標;三是企業(yè)通過廣告等增值服務變現(xiàn),擁有海量用戶的大模型平臺發(fā)揮流量入口優(yōu)勢,借鑒互聯(lián)網(wǎng)模式,發(fā)展廣告等增值業(yè)務。
例如,百度在今年基于文心大模型重構了旗下多條產(chǎn)品線,將生成式AI作為輔助功能,嵌入原有業(yè)務,為用戶提供增值服務?!霸谖男囊谎訟pp、新場域、新搜索等方面的變現(xiàn),百度將會逐步建立一些付費方式,比如文庫輸入法已經(jīng)有了付費版本?!卑俣燃瘓F副總裁、移動生態(tài)商業(yè)體系負責人王鳳陽對《證券日報》記者表示。
“目前大模型商業(yè)化的路徑較為清晰,國內廠商也都在積極探索,但大模型的商業(yè)化之路,不能僅限于商業(yè)模式的探索嘗試,更在于解決大模型發(fā)展的底層問題?!倍辔粯I(yè)內人士對《證券日報》記者表示。
雖然大模型商業(yè)化之路道阻且長,但曙光已現(xiàn)。三六零2023年半年報顯示,“360智腦”大模型已經(jīng)開始創(chuàng)收,金額近2000萬元;商湯集團也公布,生成式AI在上半年相關收入增長670%;美圖表示,大模型拉動公司上半年利潤增長3.2倍。
“事實上,大模型的開發(fā)并不難,難的是如何讓企業(yè)心甘情愿地為之付費?!备淮荷劫Y本(香港)董事總經(jīng)理陳達對《證券日報》記者表示,只有真正能解決企業(yè)需求的大模型才會獲得青睞,例如好未來、面壁智能等企業(yè)用百度智能云的服務完成了大模型的訓練開發(fā)和優(yōu)化,提升了自身大模型效果,為企業(yè)降本增效,確實帶來了便利,所以企業(yè)的付費意愿也非常高。
“未來大模型會體現(xiàn)為一種無所不在的智能服務,商業(yè)化模式將非常豐富。它可以被嵌入各種軟硬件系統(tǒng),如智能汽車、智能機器人等,以智能產(chǎn)品的方式進行商業(yè)化,也可以被部署在云端,重構現(xiàn)有商業(yè)邏輯,提供商業(yè)化的大模型云服務和各種智能App平臺應用?!壁w剛認為。
向多模態(tài)趨勢進發(fā)
雖然各類大模型層出不窮,但不斷優(yōu)化升級,推動行業(yè)進步仍是各大互聯(lián)網(wǎng)公司的主攻方向。近期,大模型由單模態(tài)向多模態(tài)升級已成為行業(yè)熱點,多家公司多模態(tài)AI走紅。
11月份,OpenAI發(fā)布了GPT-4 Turbo并且開放了GPTs,再次顛覆行業(yè),揭開AIGC應用生態(tài)序幕。《達摩院2023十大科技趨勢》顯示,建立統(tǒng)一的、跨場景、多任務的多模態(tài)基礎模型會成為人工智能發(fā)展的主流趨勢之一。
東吳證券研報表示,多模態(tài)是實現(xiàn)通用人工智能的必經(jīng)之路。模態(tài)數(shù)據(jù)輸入可幫助模型能力和用戶體驗提高,允許多模態(tài)數(shù)據(jù)輸出也更符合真實世界需要。在數(shù)據(jù)、算法及算力上的要求都要高于單模態(tài),這一波自然語言大模型發(fā)展為其他模態(tài)提供了技術參考,行業(yè)有望加速發(fā)展。
雖然大模型在今年引發(fā)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)變革,但整個行業(yè)仍處于早期發(fā)展階段,積累與沉淀尚有不足。對企業(yè)來說,如何在行業(yè)站穩(wěn)腳跟,切實解決用戶需求,以及商業(yè)化變現(xiàn)仍值得繼續(xù)探索。
展望未來,艾媒咨詢集團CEO兼首席分析師張毅對《證券日報》記者表示,企業(yè)不能盲目跟風,需要解決自身已有的基礎產(chǎn)品和用戶群體在AI領域的訴求。而目前的大模型區(qū)別不大,用戶難以區(qū)分與抉擇找到適合自身的產(chǎn)品。在未來,企業(yè)只有通過優(yōu)化大模型產(chǎn)品去提高用戶工作效率,減少生產(chǎn)成本,切實地為客戶解決問題,才能脫穎而出,這也是大模型真正的發(fā)展方向。
趙剛預判,未來大模型的發(fā)展將有三大趨勢,一是通用大模型性能提升和優(yōu)化進一步深入,大模型將進入萬億參數(shù),采用萬卡以上集群進行訓練,性能進一步提升,同時圍繞不同應用場景進行模型調優(yōu);二是大模型的思考和探索能力將進一步提升,應用將從簡單智能應用向復雜智能應用邁進;三是大模型的超級應用將出現(xiàn),將整合內容生成、語義理解、推理、記憶、自主意識等能力,提供體驗感極強的智能服務,智能數(shù)字人或機器人等將成為經(jīng)濟社會各領域的標配。
從通用大模型到垂直大模型,從單模態(tài)向多模態(tài)融合,AI生成技術不斷迭代,加速應用落地和商業(yè)模式創(chuàng)新,已是大勢所趨,未來已來。(本報記者 袁傳璽 見習記者 梁傲男)
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