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21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道

記者倪雨晴 陶力 深圳、上海報(bào)道 

屬于科技產(chǎn)業(yè)的AI時(shí)代正在到來(lái)。

自2022年10月ChatGPT面世以來(lái)，大模型一路狂奔。如果在人類文明史上將2023年作為分界，在此之前是AI的混沌期，在此之后則是生成式AI開(kāi)天辟地的時(shí)代。

2023年，國(guó)內(nèi)科技行業(yè)形成了“百模大戰(zhàn)”之勢(shì)，從基礎(chǔ)大模型到行業(yè)大模型，各家飛速前行；到了下半年，越來(lái)越多的應(yīng)用涌現(xiàn)，并在垂直行業(yè)落地商用。回望過(guò)往一年，業(yè)界群雄并起，卻也伴隨著重復(fù)建設(shè)的爭(zhēng)議、面臨著產(chǎn)業(yè)化的難題。

當(dāng)競(jìng)速進(jìn)入白熱化，行業(yè)是否能找到合適的盈利點(diǎn)？如何更好在不同場(chǎng)景落地？又怎么解決算力掣肘的問(wèn)題？

多名行業(yè)專家在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者采訪時(shí)認(rèn)為，雖然目前國(guó)內(nèi)有200多個(gè)大模型，但是在2024年將會(huì)面臨激烈的競(jìng)爭(zhēng)和淘汰。另一邊廂，生成式AI的應(yīng)用仍將持續(xù)創(chuàng)新，其中B端產(chǎn)業(yè)應(yīng)用潛力大，展現(xiàn)出新的商業(yè)模式和機(jī)會(huì)，C端賽道則主要集中在生產(chǎn)力工具和娛樂(lè)屬性上。

整體而言，從2023年上半年的火熱之后，下半年業(yè)界對(duì)于生成式AI、大模型產(chǎn)業(yè)化都更加理性，呈現(xiàn)出創(chuàng)新與謹(jǐn)慎并存的態(tài)勢(shì)。

社科院數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究室主任蔡躍洲認(rèn)為，百模大戰(zhàn)反映的是通用目的技術(shù)滲透到方方面面，面對(duì)全方位的顛覆式創(chuàng)新，如何迎接背后的挑戰(zhàn)并抓住機(jī)會(huì)是重要課題。比如國(guó)內(nèi)存在算力的問(wèn)題，但是國(guó)內(nèi)有龐大的需求，包括大模型的需求。“未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景還是我們的優(yōu)勢(shì)，牽引國(guó)產(chǎn)供給能力的提升、技術(shù)能力的優(yōu)化迭代，孕育著機(jī)遇。”他說(shuō)。

2023：“百模”大戰(zhàn)的AB面

風(fēng)投數(shù)據(jù)分析公司PitchBook數(shù)據(jù)顯示，截至2023年10月15日，全球AIGC領(lǐng)域融資總額達(dá)232億美元（約合人民幣1656億元），比2022年全年增長(zhǎng)250.2%，其中AI核心（Al core）領(lǐng)域融資就達(dá)50.82億美元。目前，全球AIGC新興領(lǐng)域相關(guān)公司總數(shù)量已超過(guò)1500家。

火熱之勢(shì)可見(jiàn)一斑。以非凡資本為例，該機(jī)構(gòu)平臺(tái)上已經(jīng)收集了超過(guò)1000家國(guó)內(nèi)外AI應(yīng)用層企業(yè)，其從融資服務(wù)層面深度服務(wù)的企業(yè)有60余家，融資轉(zhuǎn)化率超過(guò)10%。

雖然AI創(chuàng)業(yè)者眾多，但是AI商業(yè)化從來(lái)不易，機(jī)構(gòu)們對(duì)于投資也是出手謹(jǐn)慎。

“哪怕整個(gè)AI賽道在如火如荼的創(chuàng)業(yè)，但相比往年，資本給到的扶持還是非常少。”非凡資本合伙人胡小婧對(duì)21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示，AI應(yīng)用層里，今年受機(jī)構(gòu)青睞的是能夠快速找到應(yīng)用場(chǎng)景的企業(yè)，有一個(gè)非常尖銳的剛需切口，借此打開(kāi)一個(gè)全新的市場(chǎng)，并且在收入層面能快速看到增長(zhǎng)。

這些受青睞的應(yīng)用可以分成“AI+”和“+AI”，“AI+”指的是AI-Native，完全基于生成式AI技術(shù)為出發(fā)點(diǎn)的創(chuàng)新應(yīng)用，“+AI”指的是在原先已有業(yè)務(wù)上，增加AI的工具就能大幅提效或產(chǎn)生增購(gòu)的應(yīng)用。

與此同時(shí)，AI應(yīng)用層的熱門趨勢(shì)也在不斷演變，兩種類型的企業(yè)在發(fā)展時(shí)間線上有所差別。

胡小婧進(jìn)一步指出，今年上半年非常利好“+AI”類的公司，因?yàn)樵诳蛻舻男枨蠡A(chǔ)上再去拓展應(yīng)用場(chǎng)景，能夠看到比較好的效果。在下半年，很多AI原生類的應(yīng)用也推出產(chǎn)品，開(kāi)始服務(wù)客戶。

若從全球視角看，目前則形成了“1+N”的格局，OpenAI的ChatGPT是“1”個(gè)超級(jí)明星產(chǎn)品，其他“N”款應(yīng)用在從各個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行突破，當(dāng)然格局也在不斷變化之中，國(guó)內(nèi)的企業(yè)正在加速追趕。

大模型層面也競(jìng)爭(zhēng)激烈。Fasion.AI創(chuàng)始人兼CEO程斌告訴記者：“2月份的時(shí)候，我們還在討論國(guó)內(nèi)到底有哪兩三家有實(shí)力訓(xùn)練真正的大模型，到5、6月份的時(shí)候涌現(xiàn)出來(lái)100多家大模型企業(yè)，每家都覺(jué)得需要有一個(gè)自己的輪子，某種意義上也造成一定的資源浪費(fèi)。”

對(duì)此，360智腦專家葛燦輝也有同感，他預(yù)計(jì)，目前國(guó)內(nèi)200多個(gè)模型到明年這個(gè)時(shí)候肯定不會(huì)有這么多。“在公有域剩下五到十家已經(jīng)頂天了，私有域的也是非常殘酷的淘汰賽。”他說(shuō)。

談及2024年的發(fā)展趨勢(shì)，葛燦輝坦言，應(yīng)用層面國(guó)內(nèi)特別喜歡做超級(jí)APP，但是在AI領(lǐng)域，很多API能力要開(kāi)放出來(lái)才能發(fā)揮最大價(jià)值，尤其在Agent時(shí)代，合作的效應(yīng)一定大于自己去把一切搞定，做APP之間的互操作會(huì)非常方便，這是趨勢(shì)。目前，360智腦大模型與OpenAI的API能做到100%兼容，第三方開(kāi)源生態(tài)使用起來(lái)也更便利。

“我們希望可以方便地接入LangChain LLamaIndex 等開(kāi)源生態(tài)工具鏈。最主要的硬實(shí)力追趕還是在底層硬件和底層模型，很多國(guó)內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司在推進(jìn)私有模型的追趕，消費(fèi)級(jí)硬件上的私有模型跟國(guó)外的差距并不大。”葛燦輝頗有信心地說(shuō)。

2024：迎來(lái)應(yīng)用浪潮

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型在C端和B端應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)出豐富的創(chuàng)新，然而，背后也隱藏著諸多挑戰(zhàn)。

胡小婧指出，今年國(guó)內(nèi)在C端大模型領(lǐng)域的投資相對(duì)較少，主要原因是國(guó)內(nèi)大模型基礎(chǔ)層的不確定性。一方面剛開(kāi)始大家不知道大模型的進(jìn)步速度，擔(dān)心C端產(chǎn)品容易被基礎(chǔ)模型迭代顛覆；另一方面也擔(dān)心創(chuàng)業(yè)公司競(jìng)爭(zhēng)不過(guò)國(guó)內(nèi)大廠，這種謹(jǐn)慎態(tài)度導(dǎo)致機(jī)構(gòu)對(duì)C端機(jī)會(huì)的觀望。

但是C端仍有諸多發(fā)力點(diǎn)。胡小婧介紹道，C端的創(chuàng)新點(diǎn)主要集中在兩個(gè)領(lǐng)域：“Save Time”和“Kill Time”。“Save Time”側(cè)重于節(jié)約使用者的時(shí)間，例如生產(chǎn)力工具和效率工具。這些工具在提高個(gè)人生產(chǎn)力的同時(shí)，形成了個(gè)人付費(fèi)的生態(tài)，甚至能夠由個(gè)人帶動(dòng)企業(yè)的付費(fèi)。另一方面，“Kill Time”則包括情感陪伴和游戲等，滿足了用戶在娛樂(lè)方面的需求，這兩個(gè)分類涵蓋了整個(gè)C端對(duì)于生成式AI新范式的主流需求。

B端應(yīng)用上，大模型的應(yīng)用呈現(xiàn)出兩種主要趨勢(shì)，一種是在原有的B端軟件基礎(chǔ)上，用AI工具增強(qiáng)原有解決方案，從而不斷增強(qiáng)產(chǎn)品壁壘和客戶價(jià)值。另一種趨勢(shì)是AI Agent的崛起，即基于不同的任務(wù)解決方案拼接形成完整的工作流。胡小婧認(rèn)為，這是下一代軟件的重要機(jī)遇，雖然AI Agent還處于早期階段，但其潛力不容小覷。

同時(shí)她還特別提到，對(duì)于從事to B軟件服務(wù)的公司而言，商業(yè)模式發(fā)生了巨大變化，在SaaS收費(fèi)趨勢(shì)后，興起了流量式收費(fèi)，即按照token來(lái)計(jì)費(fèi)。這一新興的收費(fèi)方式為企業(yè)帶來(lái)了新的盈利機(jī)會(huì)，但也面臨著低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)和維持客戶使用量的挑戰(zhàn)。

小米集團(tuán)技術(shù)委員會(huì)AI實(shí)驗(yàn)室大模型團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人欒劍向記者認(rèn)為，AI的應(yīng)用歷程并非一帆風(fēng)順，而是經(jīng)歷了起伏波折。在發(fā)展過(guò)程中，曾出現(xiàn)過(guò)幾個(gè)高峰，也經(jīng)歷過(guò)幾次嚴(yán)冬。現(xiàn)在的大模型，對(duì)于to B應(yīng)用來(lái)說(shuō)，正處于一個(gè)比較好的發(fā)展階段，因?yàn)樵谔岣咝史矫婵吹搅苏鎸?shí)的效果。“相比之下，C端用戶則對(duì)大模型的黏性不強(qiáng)，只在娛樂(lè)方面的接受程度較高。”他說(shuō)。

目前，很多大模型公司的to B應(yīng)用方向，不再是上來(lái)就學(xué)習(xí)一個(gè)真正的行業(yè)大模型，而是用知識(shí)圖譜的方式進(jìn)行企業(yè)內(nèi)部知識(shí)庫(kù)的整理，然后再用大模型溯源最終的知識(shí)庫(kù)來(lái)源，用大模型進(jìn)行總結(jié)歸納，最后推出給用戶。而“Safe Time”類型的企業(yè)，真正的工具性路徑還需要進(jìn)一步探索。

程斌認(rèn)為：“大模型某種意義上帶來(lái)了技術(shù)平權(quán)。當(dāng)技術(shù)門檻被拉得無(wú)限平的時(shí)候，合理有效的應(yīng)用將成為最終的殺手锏。目前大模型應(yīng)用的真正受益方，是以前已經(jīng)形成自己商業(yè)閉環(huán)、能夠快速利用大模型進(jìn)行降本增效甚至進(jìn)一步延展自己業(yè)務(wù)邊界的公司。接下來(lái)，在今年下半年到明年上半年，應(yīng)該會(huì)集中爆發(fā)一批很有創(chuàng)意的AI驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品的公司。”

商用艱難進(jìn)化

生成式AI的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用滾滾向前，隨之而來(lái)的商業(yè)化過(guò)程也面臨著一系列的挑戰(zhàn)。

瀾舟科技合伙人、首席產(chǎn)品官李京梅表示，瀾舟科技在2021年成立時(shí)選擇預(yù)訓(xùn)練模型，是因?yàn)轭A(yù)訓(xùn)練模型在to B的落地應(yīng)用中擁有更高的效率和更低的交付成本。然而，大模型的發(fā)展也伴隨著一個(gè)顯著的變化，即參數(shù)量的增加。過(guò)去的預(yù)訓(xùn)練模型偏小，但為了賦予大模型更廣泛的通用能力，如今的模型參數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了百億、幾百億的級(jí)別，今年瀾舟科技的孟子GPT大模型也是選擇做更大參數(shù)量。

她回顧道，上半年大家都比較“燥熱”以及特別興奮，預(yù)期非常高，下半年開(kāi)始理性化，商業(yè)化階段的挑戰(zhàn)逐漸凸顯。而為了解決商業(yè)化問(wèn)題，尋找標(biāo)桿客戶成為關(guān)鍵一環(huán)。通過(guò)與標(biāo)桿客戶共同打磨，不僅可以獲得真實(shí)的用戶反饋，還能夠在應(yīng)用過(guò)程中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并及時(shí)改進(jìn)迭代。

對(duì)于商用難點(diǎn)，達(dá)觀數(shù)據(jù)副總經(jīng)理呂文超表示，目前單個(gè)場(chǎng)景能夠產(chǎn)生的價(jià)值有限，客戶的付費(fèi)意愿與實(shí)際投入成本不成正比。為了解決這一問(wèn)題，他提出了幾種可能的方案。首先是組合打包，將多個(gè)產(chǎn)品線、多個(gè)方向進(jìn)行整合，形成一個(gè)付費(fèi)的整體解決方案。第二種方案是賣人力，即提供有經(jīng)驗(yàn)的工程團(tuán)隊(duì)，滿足客戶在咨詢和開(kāi)發(fā)方面的需求。第三種方案是原有產(chǎn)品的升級(jí)擴(kuò)展，通過(guò)完善現(xiàn)有產(chǎn)品，提升價(jià)值并拓展應(yīng)用領(lǐng)域。

對(duì)于to C商業(yè)化的挑戰(zhàn)，也有AI行業(yè)技術(shù)負(fù)責(zé)人對(duì)21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示，雖然to C商業(yè)化相對(duì)較難，但一旦找到了契合的場(chǎng)景，成功仍然是有可能的。“在to B領(lǐng)域，很多龍頭公司確實(shí)對(duì)AIGC有很強(qiáng)的需求，大企業(yè)付費(fèi)意愿會(huì)比較高，關(guān)鍵在于我們的功能是不是真的能解決企業(yè)真正的痛點(diǎn)。”他說(shuō)。

同時(shí)李京梅還談道了“幻覺(jué)”的問(wèn)題，這也是在toB場(chǎng)景中還沒(méi)有完全解決的痛點(diǎn)。在大模型的生成中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一些錯(cuò)誤或者被稱為“幻覺(jué)”的問(wèn)題，欒劍認(rèn)為，雖然幻覺(jué)在某些場(chǎng)合可能顯得不太靠譜，但在人們能夠容忍一定真實(shí)性錯(cuò)誤的場(chǎng)景下，會(huì)給大模型在創(chuàng)造力方面留下空間，產(chǎn)生意想不到的效果。“當(dāng)然，我們?nèi)孕枰粩嗟靥剿骱透倪M(jìn)，以確保人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都能發(fā)揮最大的價(jià)值。”他說(shuō)道。

此外，IBM實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)與人工智能首席架構(gòu)師徐孝天還提到了安全可信的問(wèn)題，他表示：“模型的可信是很大的問(wèn)題，特別是面對(duì)to B客戶的時(shí)候，如果不把模型做成可信，非常難上線。”

上述觀點(diǎn)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，共同描繪出大模型商用面臨的復(fù)雜格局。商業(yè)化路徑的探索需要理性思考和與用戶緊密合作，同時(shí)要解決模型生成中的“幻覺(jué)”問(wèn)題，并且確保可信性也成為商業(yè)化過(guò)程中的一項(xiàng)關(guān)鍵考量。

破局算力困境

隨著大模型演進(jìn)，對(duì)算力的需求變得愈發(fā)巨大。在這一背景下，業(yè)內(nèi)專家談及大模型算力的瓶頸和突破，有觀點(diǎn)認(rèn)為國(guó)內(nèi)算力情況樂(lè)觀，也有觀點(diǎn)指出全球短缺會(huì)長(zhǎng)期存在。

葛燦輝直言：“我們現(xiàn)在各方面算力也準(zhǔn)備得挺多，但永遠(yuǎn)都不夠，這是一個(gè)現(xiàn)狀。”這也反映了大模型應(yīng)用所需算力的迅猛增長(zhǎng)，盡管不少企業(yè)做了充分的準(zhǔn)備，但需求的不斷增加仍然讓人感到不足。

同樣感到緊缺的還有達(dá)觀數(shù)據(jù)的呂文超，“我們?nèi)タ蛻衄F(xiàn)場(chǎng)一般都是用推理階段，推理階段其實(shí)對(duì)算力的要求還好，不是很高，但是也出現(xiàn)了緊缺的問(wèn)題，”他說(shuō)道，“比如之前A100、A800屬于緊缺的顯卡（GPU），不好買，最新的消息是A10、A16這樣的普通顯卡都不好買了，下單周期很長(zhǎng)。”

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，獲取算力的成本大大增加，同時(shí)對(duì)于國(guó)產(chǎn)創(chuàng)新的需求也更加迫切。

國(guó)家層面已在加緊布局。近日，國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家數(shù)據(jù)局、中央網(wǎng)信辦、工業(yè)和信息化部、國(guó)家能源局聯(lián)合印發(fā)《深入實(shí)施“東數(shù)西算”工程加快構(gòu)建全國(guó)一體化算力網(wǎng)的實(shí)施意見(jiàn)》，提出到2025年底，綜合算力基礎(chǔ)設(shè)施體系初步成型。國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)地區(qū)各類新增算力占全國(guó)新增算力的60%以上，國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)算力資源使用率顯著超過(guò)全國(guó)平均水平。1ms時(shí)延城市算力網(wǎng)、5ms時(shí)延區(qū)域算力網(wǎng)、20ms時(shí)延跨國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)算力網(wǎng)在示范區(qū)域內(nèi)將初步實(shí)現(xiàn)。

企業(yè)層面的當(dāng)務(wù)之急是優(yōu)化模型、加強(qiáng)儲(chǔ)備。呂文超表示：“我們特別希望能把模型做小，中國(guó)本土的GPU廠商包括生態(tài)能起來(lái)，這樣成本就會(huì)大大降低，我們現(xiàn)在有很大一塊成本都是跟GPU相關(guān)。”

可以看到，當(dāng)前大背景下，國(guó)內(nèi)的芯片廠商面臨發(fā)展機(jī)遇，但是相比英偉達(dá)，生態(tài)仍是難題。程斌認(rèn)為，目前硬件訓(xùn)練端從單純的算力角度，國(guó)內(nèi)已經(jīng)有一些產(chǎn)品能夠跟國(guó)外產(chǎn)品對(duì)標(biāo)，但是缺乏生態(tài)的支撐，導(dǎo)致無(wú)法大面積鋪開(kāi)。而推理端的國(guó)產(chǎn)化替代目前走的更快一些。“真的到GPT-4乃至進(jìn)一步的訓(xùn)練，算力的瓶頸還是存在的。”他說(shuō)。

即便面臨種種挑戰(zhàn)，橫空出世的ChatGPT仍然令整個(gè)科技圈為之振奮、欣喜并充滿了幻想。在創(chuàng)業(yè)者的想象里它可能有許多樣子，一個(gè)具有強(qiáng)大的泛化性、通用性和實(shí)用性的AI助手，想必也會(huì)顛覆傳統(tǒng)的生產(chǎn)和工作模式。但是，它必須從芯片、算法、數(shù)據(jù)、軟件等多方面發(fā)力，就像一個(gè)人不僅要有骨骼、有血肉，還要有頭腦、靈魂。

工業(yè)和信息化部賽迪研究院數(shù)據(jù)顯示，目前我國(guó)已有超過(guò)19個(gè)語(yǔ)言大模型研發(fā)廠商，其中，15家廠商的模型產(chǎn)品已經(jīng)通過(guò)備案，預(yù)計(jì)2023年我國(guó)語(yǔ)言大模型市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到132.3億元，增長(zhǎng)率達(dá)到110%。

可以預(yù)見(jiàn)，在即將到來(lái)的2024年，模型能力進(jìn)一步完成從量變到質(zhì)變的飛躍后，還會(huì)呈現(xiàn)出更加驚人的爆發(fā)式增長(zhǎng)。

蔡躍洲認(rèn)為，國(guó)內(nèi)整體集成電路芯片的自給率2021年約是9.9%，2022年是10.1%，整體供需是不足的，同時(shí)國(guó)產(chǎn)信創(chuàng)自研芯片的轉(zhuǎn)換，在適配上面存在障礙。“化危為機(jī)的關(guān)鍵在于，大家有需求，對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈來(lái)講，其實(shí)給國(guó)產(chǎn)帶來(lái)了機(jī)會(huì)，國(guó)內(nèi)有這么大的需求，應(yīng)用場(chǎng)景也是優(yōu)勢(shì)。”

總體來(lái)看，算力芯片國(guó)產(chǎn)化既面臨諸多挑戰(zhàn)，又蘊(yùn)含著巨大的機(jī)遇。通過(guò)優(yōu)化模型、增強(qiáng)國(guó)內(nèi)芯片的適應(yīng)性、解決信創(chuàng)問(wèn)題，以及拓展國(guó)產(chǎn)芯片份額，有望在算力領(lǐng)域迎來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇。