万物皆可AI大模型，百舸争流、千帆竞技之中谁将获胜？

编辑 | 虞尔湖

出品 | 潮起网「于见专栏」

过去几年，国家一直在提倡“新型基础设施建设”、“互联网+”等发展理念。实际上，这些理念的背后，都有着相同的逻辑。那就是以社会发展的前进方向为驱动力，把一些新技术、新领域像套公式一样，应用到各行各业，从而让其发挥应用价值，将其“新基建”的使命落到实处。

(相关资料图)

只是，从技术到应用，从来都是充满了障碍，更是一个漫长的过程。回顾历史，从第一次工业革命时期的蒸汽机从发明到广泛应用，就历时80余年，而在第二次工业革命的电气时代，从电动机从发明到大规模应用，同样经历了65年。

这也意味着，作为人类发展共识的AI人工智能，未来走向全民普及、广泛应用，也恐怕并非一日之功、更难以是一片坦途。所幸的是，2022年底由美国OpenAI公司掀起的ChatGPT大模型热潮，让人们再次看到了AI技术走向应用、走向全面普及的更多可能性。

那么，半年多过去，AI大模型相关的技术、产品、应用是否已经走向成熟？还是概念依旧大于实际？我们通过当前的AI大模型产品应用现状来分析，或许可以窥探一二。

AI大模型不是“万金油”，却是兵家必争之地

与任何新技术的发展轨迹一样，以ChatGPT为代表的AI大模型产品，也经历了技术由简到繁、应用由浅入深的过程。

据观察，在GPT-4等大语言模型出现后，AI的技术应用已有雏形。例如，在基本的文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理等方面，已经足以为各行各业的不同需求场景提供解决方案。

AI大模型，顾名思义，是指具有巨大参数规模的人工智能模型。而基于Transformer模型架构的生成式语言模型GPT和生成式人工智能的AIGC，就似乎该大模型技术下的典型应用。

前者在各种自然语言处理任务中，可以进行对话生成、文本摘要等，尤为智能。而后者则可以通过学习大量的数据，生成具有一定逻辑性和创造性的内容，不限于文本、图像、音乐等。

也正是因为这类应用面向自然语言，所以应用场景也十分广泛，甚至正在成为全球科技企业的必争之地。正如有经济学家称，ChatGPT正在成为第25种通用目的技术，此前人类最伟大的发明是轮子。

而全球顶级的人工智能公司除了OpenAI以外，还有英伟达、微软、谷歌、亚马逊、IBM等，这些巨头企业几乎无一例外的，将AI大模型的研发方向拔高至战略高度。国内巨头企业同样是争先恐后，纷纷入局。

例如，除了国内的头号AI科技企业百度自3月中旬官宣推出文心一言外，阿里巴巴也相继发布其大模型产品通义千问，并在各自深耕的人工智能、电子商务、云计算等领域得以应用。

而近期科技圈最引人注目的2023世界人工智能大会（WAIC），也释放出了一系列信号。据媒体报道，此次大会聚齐30多家科技企业，其中不乏百度、腾讯、阿里、华为、京东等巨头，同时也有商汤、网易等垂直领域的选手。

而在AI大模型创业的大江大河中，教育行业的科大讯飞、母婴行业的孩子王等，同样没有缺席。

作为巨头企业，其布局AI大模型显然并非只是“自用”，而是搭建相关技术平台，逐渐表现出其开放性的一面。

与此同时，一些科技行业的创业者，也是用饱满的热情，来迎接这样的时代大趋势，如此前王慧文高调入局AI大模型，并高薪招兵买马，成立的“光年之外”已经被美团收购，前途光明。而创新工场CEO李开复，搜狐创始人王小川等知名创业者也纷纷入局。

不过，作为全球“尖端”技术，目前AI相关的技术并不成熟，而且入局门槛高、投入也十分巨大，加上其应用场景虽多却并不集中，因此也给相关技术的研发与商业化应用带来了挑战。

而在千帆竞技、百舸争流的AI大模型赛道，当创业者都摩拳擦掌、跃跃欲试之时，将会上演什么样的故事？

技术为基、应用为王

众所周知，科技的价值在于应用，AI大模型也不例外。据观察，过去半年多的大模型概念热度正在逐渐消退，各行各业对其应用落地也如“八仙过海、各显神通”。

例如，在金融行业，AI大模型的应用价值，已经初见端倪。据了解，AI大模型可以通过大量的金融数据分析与学习，对金融业务的风险进行更加科学、准确的评估、预测，从而为金融机构更好地做好风控管理提供有价值的参考信息。

与此同时，AI大模型可以通过智能客服及自动化服务等，提升客服效率。而且，也可以用于监测经济环境的变化，辅助交易决策，从而投资回报率等。

而在医疗行业，AI大模型则可以通过分析医疗影响、身体检测报告，提升疾病的诊断效率、准确度。而在药物研发、临床试验等方面，也可以辅助科研人员加速新药的研发，缩短研发周期。

同样，在电子商务与零售行业，AI大模型相关技术可以为这类平台、企业提供个性化、数字化、智能化的营销支持，从而提升销售转化率、消费者购物体验、降低客户投诉率等。

据了解，阿里巴巴的通义千问，就不仅可以为阿里巴巴旗下的电商平台提供技术支持，也可以开放给阿里云的客户提升终端服务水平。

除此以外，AI大模型的应用价值，还体现在其与智能硬件结合方面。例如，今年2月初，小度宣布融合文心一言，打造针对智能设备场景的AI模型“小度灵机”，拥有超级助理和智能管家等功能。紧接着，在阿里巴巴在发布大模型产品后，天猫精灵也宣布将正式接入阿里巴巴通义千问。

由此可见，AI大模型自ChatGPT带来了一股热潮之后，其丰富的应用正在呈现百花齐放、百家争鸣的新局面。值得一提的是，目前在相对传统的制造业、交通运输行业也逐渐出现了AI大模型的应用产品。

而以科大讯飞为代表的教育AI公司，更是在技术、应用、软件、硬件方面形成生态化效应，甚至在颠覆教育行业原有的技术架构、产品应用等商业布局。

无论如何，各大科技巨头虽然入局人工智能的目的不同、初心各异，但是都将其注意力聚焦在了技术提升与商业化应用方面，可谓殊途同归。这也意味着，AI大模型行业的发展方向，将是技术为基、应用为王。

正如IDC中国副总裁钟振山在关于AI大模型数据报告的演讲中表示，“技术提供商以及技术使用方都应了解该项技术的本质，可能的应用场景，落地的可能性，并为即将产生的变革做好准备。”

未来可期，挑战仍在

AI大模型的市场增长势头肉眼可见、市场前景更是鼓舞人心。据IDC对基于大模型的AI市场规模的最新预测，预计中国人工智能市场规模在2023年将超过147亿美元，到2026年这一规模将超过263亿美元。

图源：IDC基于大模型的AI市场预测数据

不过，正是因为AI大模型市场的大爆发，也引来了无数玩家入局，竞争日趋激烈。与此同时，所有玩家也都面临几乎相同的挑战。正如钟振山认为，过去通用AI市场日渐饱和，不具备大模型能力的厂商难以维持竞争优势。

「于见专栏」认为，AI大模型由科技概念走向应用落地，挑战十分巨大，未来也将很快进入淘汰赛阶段。

首先，AI大模型的技术迭代，同样需要基于AI的算法、算力、数据等进行升级迭代，因此入局门槛高，倘若此前企业并无太多AI基因、行业基础，甚至缺乏大模型技术研发的数据及相关能力，恐怕很多企业都会浅尝辄止，难以为继。

与此同时，AI大模型的研发，注定面临资金投入巨大、回报周期相对较长的挑战。例如，今年，百度就正式宣布设立规模为10亿元的「百度文心投资基金」，重点投资孵化大模型领域的优质创业企业，为其提供包括资金、技术、人才在内的一站式资源。而放宽至人工智能行业，在过去十年，百度在AI领域的投入超过1000亿元。

由此可见，对于入局的企业而言，巨额的资金投入就是最大的门槛。而且，AI大模型的研发与应用，需要不断迭代其算力、算法等核心技术，同时需要进行机器训练，因此即使是垂直到一个行业，投入同样不会太低。

例如，据预测，孩子王布局大模型，按GPT-3的一次训练成本来评估，一次训练，需要额外支出数百到千万美元的投入。

其次，AI大模型技术虽然会越来越成熟，但是如何寻找更多可供发挥的应用场景，而且这种场景还具有一定的普适性，既能解决当前的市场需求，也能兼顾其复用价值、降低研发成本，也是非常大的问题。

目前看来，除了以AIGC为代表的语音、文字等生成式AI具有较为广泛的应用场景外，一些个性化的AI大模型需求，也将会因为其应用受限，导致企业的研发投入难以短期回本，这也意味着，很多企业在大手笔投入相关研发技术的同时，难于在商业化方面实现规模化，从而导致入不敷出。很显然，这也将十分考验创业企业的资本实力。

再次，如以上分析，正因为主流应用场景所有玩家基本都会涉足，而中长尾的应用场景则如无人之境，因此也会导致AI大模型的产品会面临产品与服务同质化的挑战。

而对于垂直应用的行业而言，也将直接影响其技术应用的价值与推进速度。因此，未来AI大模型或将陷入进退两难的境地。

结语

AI大模型带来的热潮仍在持续，甚至从未有一个科技热点能，像该热点一样持续时间如此之久。这也意味着，很多科技企业拥抱新技术、创新AI产品与服务，已经成为大势所趋。而在“群模乱舞”的行业混战中，能够胜出的企业，必然是那种资本实力雄厚，技术方面有所沉淀的科技企业。

而在头部企业角逐市场的过程中，除了前文所述的若干挑战外，由此带来的伦理道德问题，也将给整个行业带来全新的挑战。例如，生成式AI带来的版权问题、因为机器学习所需要的数据，或许会泄露AI大模型产品用户的隐私信息等。

种种迹象表明，AI大模型走向阳光普照，尚需翻越很多大山，才能奔向星辰大海。

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