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大廠競逐AI大模型 虛火過旺還是星辰大海?

2023-04-14 10:45 來源:南方日報 次閱讀
 
大廠競逐AI大模型 虛火過旺還是星辰大海?

你方唱罷我登場。

  過去一周,國產(chǎn)AI大模型賽道熱鬧非凡。先是阿里巴巴旗下超大規(guī)模語言模型“通義千問”開放內(nèi)測,后有商湯科技、昆侖萬維放出自家打造的大模型成果。與此同時,科大訊飛、騰訊、360、字節(jié)跳動等也在“摩拳擦掌”,紛紛將發(fā)展人工智能列為未來企業(yè)的核心戰(zhàn)略……

  國內(nèi)科技企業(yè)圍繞AI大模型上演“百團大戰(zhàn)”背后,誰能憑硬實力拔得頭籌?這一新興技術(shù),究竟是虛火過旺還是星辰大海?

  南方日報記者?許雋?葉丹?郜小平

  國產(chǎn)大模型“百舸爭流”

  AI大模型,指的是擁有數(shù)百萬以上參數(shù)規(guī)模的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這類模型在經(jīng)過專門的訓(xùn)練后,即可對海量數(shù)據(jù)進行復(fù)雜處理和任務(wù)處理。由海外科技公司OpenAI開發(fā)的ChatGPT之所以擁有強大的對話交互能力,背靠的正是名為“GPT”的AI預(yù)訓(xùn)練模型。

  今年以來,隨著ChatGPT爆紅“出圈”,“大模型熱潮”也從國外涌向了國內(nèi)。

  4月7日,阿里巴巴正式發(fā)布超大規(guī)模語言模型“通義千問”,并定向邀請用戶測試體驗。與百度于3月中旬上線的“文心一言”大模型工具類似,“通義千問”也具備與用戶進行多輪對話的能力,并支持代碼編程、文案創(chuàng)作等功能。

  雖然沒趕上國內(nèi)大模型產(chǎn)品的“首發(fā)”,但是“通義千問”卻可能是最早通過各個場景應(yīng)用融入人們生活的一個。據(jù)阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里云智能集團CEO張勇透露,釘釘、天貓精靈將于不久后正式接入該模型,未來阿里巴巴全系產(chǎn)品都將用上。

  4月9日,360宣布,將基于360GPT大模型開發(fā)人工智能產(chǎn)品矩陣“360智腦”,未來將其率先落地在“360搜索”場景,后續(xù)面向電商、營銷、辦公等場景深度落地。

  4月10日,商湯科技公布“日日新SenseNova”大模型體系雛形,并現(xiàn)場演示了該模型體系下“商量SenseChat”語言工具的超長文本閱讀理解、健康咨詢等創(chuàng)新能力。同日,游戲起家的昆侖萬維也對外預(yù)告,不日將發(fā)布和奇點智源合作自研的大模型成果——“天工”3.5,并宣稱這是“中國第一個真正實現(xiàn)智能涌現(xiàn)的國產(chǎn)大語言模型”。

  京東、科大訊飛、騰訊、字節(jié)跳動打造的大模型產(chǎn)品也有望在未來一個月集中亮相。

  除此之外,由美團聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文、創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復(fù)、搜狗創(chuàng)始人王小川等企業(yè)高管領(lǐng)銜的“AI大模型創(chuàng)業(yè)軍團”,也對AI大模型風(fēng)口“虎視眈眈”。

  “當前AI大模型仍是新興技術(shù),未來的競爭格局在一定程度上取決于各廠商的舉措、戰(zhàn)略方向與資本投資方向?!盜DC中國助理研究總監(jiān)盧言霞指出,目前AI大模型處于百花齊放的狀態(tài),未來企業(yè)要想真正跑贏對手,不能僅靠“一頭熱”,而是需要培養(yǎng)自身在數(shù)據(jù)、場景、軟硬一體算力等方面的多重能力。

  大廠上演AI“軍備競賽”

  “每年5000萬到1億美元的花費,是千億級大模型訓(xùn)練的入場券?!崩鋈f維CEO方漢指出,AI大模型高昂的訓(xùn)練成本和研發(fā)投入,讓眾多入局者“望而生畏”。而據(jù)公開資料顯示,無論是百度、阿里巴巴買還是騰訊、華為每年在研發(fā)上投入的資金均在百億元規(guī)模,研發(fā)團隊人數(shù)破萬,且在技術(shù)研發(fā)上實力雄厚,是目前當之無愧的“第一梯隊”玩家。

  以華為為例,身處“制裁常態(tài)化”壓力之下,2022年企業(yè)研發(fā)投入仍高達1615億元,占總營收的25.1%,現(xiàn)金流表現(xiàn)整體健康。在AI大模型相關(guān)的技術(shù)積累上,華為擁有芯片、算力、模型、算法等完善的生態(tài)鏈布局。早在2019至2020年間,公司內(nèi)部就已啟動“盤古大模型”立項,該模型在預(yù)訓(xùn)練階段累計學(xué)習(xí)了40TB大小的文本資料,參數(shù)規(guī)模達千億級別,目前在工業(yè)、制造、金融、醫(yī)藥等行業(yè)場景都已有成熟的應(yīng)用案例。

  百度在人工智能領(lǐng)域布局已有近10年時間,是國內(nèi)少數(shù)在芯片層、框架層、模型層、應(yīng)用層有全棧布局的科技企業(yè)。同樣早在2019年,公司就已打造文心大模型ERNIE?1.0。經(jīng)過多輪迭代,目前模型已經(jīng)升級到3.0版本。除在模型框架內(nèi)的基礎(chǔ)訓(xùn)練外,ERNIE3.0每天還要接收數(shù)十億用戶的搜索請求,這為“文心一言”積累了豐富的語料庫。

  相較之下,阿里巴巴與騰訊在大模型方面雖然沒能搶占“頭啖湯”,但是基于原有業(yè)務(wù)、資源和技術(shù)的積累,他們卻是最有機會推動模型技術(shù)向C端用戶普及的兩家。在業(yè)內(nèi)人士看來,深厚的算力積累和豐富的應(yīng)用場景,都是阿里和騰訊的最大“法寶”。

  以阿里巴巴為例,張勇曾經(jīng)指出,大模型是一場“AI云計算”的全方位競爭。超萬億參數(shù)的大模型研發(fā),并不僅僅涉及算法問題,更囊括了底層龐大算力、網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等諸多領(lǐng)域的復(fù)雜系統(tǒng)性工程,需要有超大規(guī)模AI基礎(chǔ)設(shè)施的支撐。而阿里云從2019年就開始投入大模型研發(fā),算力優(yōu)勢突出,是全球首個完成10萬億參數(shù)AI大模型訓(xùn)練的企業(yè)。

  騰訊方面雖然還沒有發(fā)布通用的AI大模型工具,但企業(yè)自身不乏在網(wǎng)絡(luò)、存儲、軟件優(yōu)化、訓(xùn)練框架和芯片等大模型技術(shù)上的積累,距離打造一款成熟產(chǎn)品只有“一步之遙”。

  而從各自的特有優(yōu)勢來看,百度擁有“搜索”這一核心流量入口,有利于第一時間搶占用戶心智;阿里、騰訊各自擁有釘釘、天貓精靈,微信/QQ等豐富的應(yīng)用生態(tài),能夠推動廣泛的場景落地;華為大模型成果在B端已有成熟落地,有望率先在垂直細分領(lǐng)域做出成績。

  “直道沖鋒”任重而道遠

  浙商證券指出,大模型越來越成為當下科技企業(yè)核心競爭力的重要體現(xiàn)。與“元宇宙”等概念不同,大模型有著相對清晰的商業(yè)模式和應(yīng)用場景。目前,業(yè)內(nèi)也已基本形成共識:大模型將成為AIGC(即AI生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式)時代的核心支撐。

  “中國需要有自己的AI大模型,這是彰顯科技創(chuàng)新實力的需要,也是經(jīng)濟和社會發(fā)展的需要。”互聯(lián)網(wǎng)分析師易方寒告訴南方日報記者,以語言大模型為代表的大模型,作為實現(xiàn)通用人工智能的關(guān)鍵路徑之一,將成為國內(nèi)外科技企業(yè)競逐的主賽道。

  然而,在推動國產(chǎn)AI大模型發(fā)展的過程中,人才儲備不足、算法和模型質(zhì)量不高、算力存在短板等問題,仍然是擺在百度、阿里巴巴等科技企業(yè)面前的難題。

  以算法和模型質(zhì)量不高為例。經(jīng)與ChatGPT對比,百度“文心一言”、阿里巴巴“通義千問”等模型在邏輯思辨、復(fù)雜數(shù)理計算上仍有不小的提升空間。此外,在中文語料庫方面,據(jù)深圳數(shù)據(jù)交易所董事長李紅光指出,我國還面臨數(shù)據(jù)分散,導(dǎo)致數(shù)據(jù)支撐不足的問題。

  “數(shù)據(jù)分散在不同的地方,碎片化比較嚴重,也比較封閉,同時,沒有經(jīng)過整理的數(shù)據(jù),存在字段缺失、信息不準等問題,目前國內(nèi)數(shù)據(jù)流通中存在供給不足的問題,尤其是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)供給不足,限制了國內(nèi)AI大模型的發(fā)展。”李紅光分析,數(shù)據(jù)資源變成數(shù)據(jù)要素,關(guān)鍵點就是數(shù)據(jù)治理,原始數(shù)據(jù)經(jīng)過治理升級后才會成為人工智能領(lǐng)域的支撐。這也正是數(shù)據(jù)交易所存在的價值——給國內(nèi)AI大模型的發(fā)展提供數(shù)據(jù)“養(yǎng)分”。

  能耗方面也有挑戰(zhàn)。在中興通訊執(zhí)行副總裁、首席運營官謝峻石看來,大模型的高速發(fā)展,也意味著巨大的能耗——有數(shù)據(jù)顯示,ChatGPT的總算力消耗約為3640PF-days,需要7-8個投資規(guī)模30億元、算力500P的數(shù)據(jù)中心才能支撐運行。如何降低訓(xùn)練大模型的成本和能耗?能否通過自研AI加速芯片降低推理成本?這同樣需要業(yè)界共同思考并解決。

  此外,生成式AI也帶來了一系列隱患,包括國家安全、虛假內(nèi)容、數(shù)據(jù)泄露、侵權(quán)風(fēng)險、失業(yè)風(fēng)險、濫用風(fēng)險等。對此,西南政法大學(xué)數(shù)字法治政府研究院研究員鄭志峰認為,我國需要構(gòu)建一套涵蓋研發(fā)、利用全過程、全要素的監(jiān)管機制,劃清技術(shù)紅線,確保技術(shù)向善。

  “中國認知智能大模型的發(fā)展不僅要‘彎道超車’,還需要‘直道沖鋒’?!笨拼笥嶏w副總裁、研究院院長劉聰指出,我國豐富的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用生態(tài),為國產(chǎn)AI大模型的落地提供了肥沃的土壤。此外,在垂直類別或多模態(tài)的大模型領(lǐng)域,我國也存在“彎道超車”的機會。

  盡管如此,要想對標目標并保持差距不斷縮小,我國仍然需要在芯片、高質(zhì)量數(shù)據(jù)、系統(tǒng)迭代等方面“正面擊破”。“我們要正視差距,并且以最先進水平為目標奮起直追?!?/p>

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