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親自出手!曝雷軍千萬年薪挖角95后AI天才少女,領導大模型團隊【附大模型行業市場規模分析】

新火種    2025-01-13

小米在大模型領域發力太晚了!雷軍千萬年薪挖角95后AI天才少女,領導大模型團隊【附大模型行業市場規模分析】

(圖片來源:攝圖網)

近日,中國頭部量化私募公司幻方量化旗下的AI大模型研究開發公司DeepSeek宣布,其全新系列模型DeepSeek-V3的首個版本已正式上線并同步開源。與此同時,一位95后“天才少女”羅福莉AI也隨之進入公眾視野。羅福莉是DeepSeek-V2的關鍵開發者之一,據媒體報道,小米創始人雷軍為了加速小米在AI大模型領域的布局,親自出手,開出千萬年薪,將羅福莉招至麾下。羅福莉將就職于小米AI實驗室,領導大模型團隊。

公開資料顯示,羅福莉本科就讀于北京師范大學計算機專業的她,碩士階段則在北京大學計算語言學專業深造,并在2019年還在北大讀碩士期間,就在人工智能領域頂級國際會議ACL上發表了8篇論文,其中2篇為一作。碩士畢業后,羅福莉加入了阿里達摩院,繼續從事人工智能研究工作。然而,她并未止步于此,而是選擇跳槽到Deepseek,擔任深度學習研究員,參與研發MoE大模型DeepSeek-V2。在Deepseek的這段時間里,她不僅為DeepSeek-V2的研發做出了重要貢獻,還積累了豐富的AI大模型研發經驗。

據了解,小米AI實驗室的大模型團隊成立于2023年4月,成立之初便已擁有6500張GPU資源,小米創始人兼董事長雷軍在該團隊扮演重要的領導角色。2024年5月16日,小米大語言模型MiLM正式通過大模型備案,標志著該技術的進一步成熟,相關模型將逐步應用于小米汽車、手機、智能家居等產品,2024 年11月12日,小米公司宣布其人工智能大模型MiLM已完成從一代到二代(MiLM2)的升級迭代 。

知情人士稱,雷軍認為小米在大模型領域發力太晚,因此決定親自挖人,重金招募能夠領軍小米大模型的人才。羅福莉的加入,無疑為小米AI實驗室的大模型團隊注入了新的活力和創新動力。

大模型通常指的是包含超大規模參數(通常在十億個以上)的神經網絡模型。這些模型基于神經網絡結構構成,受到人腦神經系統結構的啟發,由人工神經元(節點)和它們之間的連接組成。這些連接具有權重,可以通過學習過程進行調整,從而使得神經網絡能夠學習和適應輸入數據的模式。

全球AI大模型產業競爭

目前,全球AI大模型行業正在經歷技術創新和商業化加速發展階段。美國企業如OpenAI、Google和微軟處于領先地位,主導生成式AI和自然語言處理領域,他們的模型如GPT系列和PaLM被廣泛應用。同時,公司如Meta正在探索開源模式,以增強其生態影響力。行業趨勢包括模型規模擴張、多模態能力提升和垂直領域優化,但高計算成本和安全性挑戰仍然是主要問題。

圖表3:全球大模型領域領先企業及產品布局情況

中國大模型市場規模及滲透情況

2023年中國大模型行業市場規模達到132.3億元,近三年復合增速達到106.61%。初步估算,2024年中國大模型行業市場規模將達到205億元。

圖表1:2020-2024年中國大模型行業市場規模(單位:億美元)

盡管我國大模型的發展起步較晚,且實際商業化應用也僅僅只有短短1-2年,但當前已經滲透到多個行業。截至2023年,金融、政府、影視游戲和教育領域是大模型滲透率最高的四大行業,滲透率均超過50%。電信、電子商務和建筑領域的應用成熟度較高。

圖表2:2023年中國大模型行業滲透情況

中國大語言模型代表性企業區域分布及代表產品

從代表企業分布來看,北京有百度、清華大學、360、瀾舟科技、OpenBMB等機構和企業從事大語言模型開發,他們分別推出了文心一言、chatGLM、智腦及一見、孟子、CPM等產品。上海的大語言模型開發機構和企業包括稀宇科技、復旦大學、商湯科技、達觀數據、微盟,他們分別推出了MiniMax、Moss、日日新、曹植、WAI等產品。深圳的大語言模型開發機構和企業有騰訊、IDEA研究院、追一科技、華為、中國電子云等,他們分別推出了混元、封神榜MindBot、博文Bowen、盤古、星智政務垂直大模型等產品。杭州的大語言模型開發機構和企業包括阿里云、西湖心辰、宇視科技、恒生電子、螞蟻集團,他們分別推出了通義千問、西湖、梧桐、LightGPT、貞儀等產品。另外,廣州、成都、南京以及其他地區也有云從科技、曉多科技、孩子王、科大訊飛、哈工大等機構從事大語言模型開發。

圖表4:截至2023年大語言模型熱點地區代表性企業及平臺情況(一)

圖表5:截至2023年大語言模型熱點地區代表性企業及平臺情況(二)

騰訊研究院資深專家袁曉輝指出,大模型對各行業都產生了巨大影響。在大數據和大算力的支持下,計算機歷史上首次出現了“涌現”現象,即大語言模型在基礎對話、常識推理、翻譯和思維鏈等方面展現出更出色的水平。這種背景下,個人的生產效率也得到了顯著提升。對企業而言,借助大模型可以更好地講述自己的品牌故事,使品牌更有活力。

東方財富人工智能首席科學家劉志毅認為,未來的競爭優勢將更多地來自于AI與硬科技的深度融合,這要求我們在技術路線選擇和場景應用上有更精準的判斷。他總結道,只有將AI的創新潛力與實體經濟的發展需求緊密結合,找準應用場景和突破口,才能真正實現技術創新的價值轉化,推動產業升級和經濟高質量發展。

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