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                中國AI新序章:從百模內(nèi)卷到應(yīng)用浪潮

                屬于科技產(chǎn)業(yè)的AI時(shí)代正在到來。

                自2022年10月ChatGPT面世以來,大模型一路狂奔。

                2023年,國內(nèi)科技行業(yè)形成了“百模大戰(zhàn)”之勢,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,越來越多的應(yīng)用涌現(xiàn),并在垂直行業(yè)落地商用?;赝^往一年,業(yè)界群雄并起,卻也伴隨著重復(fù)建設(shè)的爭議、面臨著產(chǎn)業(yè)化的難題。

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

                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,雖然目前國內(nèi)有200多個(gè)大模型,但是在2024年將會面臨激烈的競爭和淘汰。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,C端賽道則主要集中在生產(chǎn)力工具和娛樂屬性上。

                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。

                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)會是重要課題。比如國內(nèi)存在算力的問題,但是國內(nèi)有龐大的需求,包括大模型的需求?!拔磥響?yīng)用場景還是我們的優(yōu)勢,牽引國產(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?!彼f。

                2023:“百?!贝髴?zhàn)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1500家。

                火熱之勢可見一斑。包括百度、阿里巴巴、騰訊等在內(nèi)的國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司相繼發(fā)布了大模型應(yīng)用,商湯科技、曠視科技、科大訊飛則發(fā)布了基于不同行業(yè)的垂直大模型。

                公開資料顯示,截至今年10月份,國內(nèi)已經(jīng)發(fā)布了238個(gè)大模型。今年6月,騰訊云首次正式公布行業(yè)大模型研發(fā)進(jìn)展,并發(fā)布了面向B端客戶的騰訊云MaaS服務(wù)解決方案。今年7月,華為發(fā)布“不作詩只做事”的盤古大模型3.0,深耕政務(wù)、金融、制造、煤礦、鐵路、制藥、氣象等行業(yè)。

                而阿里巴巴腳步明顯更快。11月23日,阿里巴巴智能信息事業(yè)群旗下夸克團(tuán)隊(duì)對外發(fā)布了基于Transformer架構(gòu)自主研發(fā)的千億參數(shù)級夸克大模型。在此之前,阿里云已經(jīng)發(fā)布了通義千問大模型,并且包括天貓、釘釘?shù)仍趦?nèi)的諸多阿里系業(yè)務(wù)均表示會接入。

                阿里巴巴集團(tuán)CEO吳泳銘表示,“每個(gè)人和企業(yè)都將具備個(gè)性化的智能助理,大模型時(shí)代,面向年輕人,夸克有巨大機(jī)會創(chuàng)造出革新性搜索產(chǎn)品?!?/p>

                這些戰(zhàn)略級創(chuàng)新業(yè)務(wù),在阿里巴巴的組織上將作為獨(dú)立子公司運(yùn)營,業(yè)務(wù)上也將打破以往在阿里集團(tuán)內(nèi)的定位限制。

                夸克技術(shù)負(fù)責(zé)人蔣冠軍在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道采訪時(shí)指出,夸克將是一個(gè)集合搜、用、存于一體的智能信息產(chǎn)品,所以夸克大模型的目標(biāo),也是對搜、用、存進(jìn)行智能化升級。

                盡管各家都在發(fā)布自己的大模型,但是真正成功落地或商用的案例并不多。畢馬威中國科技、傳媒及電信行業(yè)主管合伙人陳儉德在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者采訪時(shí)表示,大模型賽道具有技術(shù)門檻高、資金投入多、商業(yè)模式尚不成熟的特點(diǎn),尤其是在國內(nèi)智能算力較為短缺的現(xiàn)狀下,各家大模型在持續(xù)投入人力、算力、資金并實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地方面,可能會面臨較大挑戰(zhàn)。此外,也不排除存在“套殼”“蹭熱度”等追風(fēng)、投機(jī)行為。預(yù)計(jì)未來一段時(shí)間內(nèi),中國人工智能大模型發(fā)展將從拼速度、拼數(shù)量轉(zhuǎn)向拼應(yīng)用、拼質(zhì)量,各類大模型及相關(guān)應(yīng)用,將在性能差異、易用性、應(yīng)用廣泛性等方面接受市場化檢驗(yàn),實(shí)現(xiàn)初步出清。

                資本的選擇

                事實(shí)上,在創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域,AI商業(yè)化從來不易,機(jī)構(gòu)們對于投資也是出手謹(jǐn)慎。

                “哪怕整個(gè)AI賽道在如火如荼地創(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)用場景的企業(yè),有一個(gè)非常尖銳的剛需切口,借此打開一個(gè)全新的市場,并且在收入層面能快速看到增長。

                這些受青睞的應(yīng)用可以分成“AI+”和“+AI”,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,國內(nèi)的企業(yè)正在加速追趕。

                大模型層面也競爭激烈。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100多家大模型企業(yè),每家都覺得需要有一個(gè)自己的輪子,某種意義上也造成一定的資源浪費(fèi)?!?/p>

                對此,360智腦專家葛燦輝也有同感,他預(yù)計(jì),目前國內(nèi)200多個(gè)模型到明年這個(gè)時(shí)候肯定不會有這么多?!霸诠杏蚴O挛宓绞乙呀?jīng)頂天了,私有域的也是非常殘酷的淘汰賽。”他說。

                談及2024年的發(fā)展趨勢,葛燦輝坦言,合作的效應(yīng)一定大于自己去把一切搞定,做APP之間的互操作會非常方便,這是趨勢。目前,360智腦大模型與OpenAI的API能做到100%兼容,第三方開源生態(tài)使用起來也更便利。

                “最主要的硬實(shí)力追趕還是在底層硬件和底層模型,很多國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司在推進(jìn)私有模型的追趕,消費(fèi)級硬件上的私有模型跟國外的差距并不大。”葛燦輝頗有信心地說。

                2024:迎來應(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,今年國內(nèi)在C端大模型領(lǐng)域的投資相對較少,主要原因是國內(nèi)大模型基礎(chǔ)層的不確定性。一方面剛開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)公司競爭不過國內(nèi)大廠,這種謹(jǐn)慎態(tài)度導(dǎo)致機(jī)構(gòu)對C端機(jī)會的觀望。

                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?!癒ill Time”則包括情感陪伴和游戲等,滿足了用戶在娛樂方面的需求,這兩個(gè)分類涵蓋了整個(gè)C端對于生成式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,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,對于從事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)趨勢后,興起了流量式收費(fèi),即按照token來計(jì)費(fèi)。這一新興的收費(fèi)方式為企業(yè)帶來了新的盈利機(jī)會,但也面臨著低價(jià)競爭和維持客戶使用量的挑戰(zhàn)。

                小米集團(tuán)技術(shù)委員會AI實(shí)驗(yàn)室大模型團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人欒劍向記者表示,現(xiàn)在的大模型,對于to B應(yīng)用來說,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?!跋啾戎?,C端用戶則對大模型的黏性不強(qiáng),只在娛樂方面的接受程度較高?!彼f。

                商用艱難進(jìn)化

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

                瀾舟科技合伙人、首席產(chǎn)品官李京梅表示,上半年大家都比較“燥熱”,預(yù)期非常高,下半年開始理性化,商業(yè)化階段的挑戰(zhàn)逐漸凸顯。而為了解決商業(yè)化問題,尋找標(biāo)桿客戶成為關(guān)鍵一環(huán)。通過與標(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)用過程中發(fā)現(xiàn)問題并及時(shí)改進(jìn)迭代。

                對于商用難點(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。

                對于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)化相對較難,但一旦找到了契合的場景,成功仍然是有可能的?!霸趖o B領(lǐng)域,很多龍頭公司確實(shí)對AIGC有很強(qiáng)的需求,大企業(yè)付費(fèi)意愿會比較高,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)?!彼f。

                除商業(yè)模式外,在技術(shù)層面,同樣存在阻礙生成式AI商業(yè)化的難題。

                例如“幻覺”的問題。在大模型的生成中,經(jīng)常會出現(xiàn)一些錯(cuò)誤或者被稱為“幻覺”的問題,這是在toB場景中目前還沒有完全解決的痛點(diǎn)。

                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題,他表示:“模型的可信是很大的問題,特別是面對to B客戶的時(shí)候,如果不把模型做成可信,非常難上線?!?/p>

                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”問題,并且確保可信性也成為商業(yè)化過程中的一項(xiàng)關(guān)鍵考量。

                (記者  倪雨晴  陶力)

                來源:21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道

                責(zé)任編輯:林紅

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