大模型,洗牌開始了AI大模型扇動(dòng)翅膀,掀起了歷史的波瀾。但沒人想到,浪潮僅僅卷過半年,就將迎來一次徹底的大洗牌。去年11月30日,ChatGPT正式發(fā)布,2個(gè)月用戶過億。今年6月,ChatGPT流量開始下滑。網(wǎng)站與移動(dòng)客戶端流量環(huán)比下跌9.7%,用戶在網(wǎng)站的使用時(shí)長(zhǎng)下降8.5%。這被解讀成AI泡沫的一個(gè)征兆:初期新鮮感消失,AI要回到現(xiàn)實(shí);另一猜測(cè),是OpenAI的對(duì)手強(qiáng)者如云,它并沒有真正的技術(shù)護(hù)城河。
谷歌內(nèi)部文件泄密泄露:我們沒有護(hù)城河,OpenAI也沒有OpenAI迅速給GPT-4安排上Code Interpreter功能,賺足一波眼球。“這就是GPT-4.5!”人們歡呼。然而,Meta(前Facebook)突然動(dòng)手,直接將自己的大語(yǔ)言模型Llama 2開源了。Llama 2的水平在GPT-3之上。它的免費(fèi)開源商用,簡(jiǎn)直是一次殺手級(jí)的突襲,堪稱“AI大模型的安卓時(shí)刻”。這意味著,許多公司尚在研發(fā)的大模型,已被淘汰了。因?yàn)閯e人可以直接用開源模型,免費(fèi)的。國(guó)內(nèi)的AI進(jìn)程,更加熱火朝天。今年3月,百度首個(gè)發(fā)布了“文心一言”,開啟國(guó)產(chǎn)大模型“超越ChatGPT”之路。120天狂飆突進(jìn),互聯(lián)網(wǎng)科技公司、學(xué)術(shù)界大牛、大廠創(chuàng)業(yè)者、地方國(guó)家隊(duì)紛紛下場(chǎng)。國(guó)內(nèi)發(fā)布了79款10億參數(shù)以上的大模型。
不過,行業(yè)和專家都提出了質(zhì)疑:這么多的大模型,同質(zhì)化嚴(yán)重嗎?誰(shuí)的技術(shù)更強(qiáng)?誰(shuí)在更快進(jìn)入產(chǎn)業(yè),解決問題?這個(gè)風(fēng)頭上,國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC發(fā)布了《AI大模型技術(shù)能力評(píng)估報(bào)告,2023》,想要設(shè)立一些標(biāo)準(zhǔn)。IDC圍繞產(chǎn)品技術(shù)、行業(yè)應(yīng)用、服務(wù)生態(tài)三個(gè)維度,設(shè)計(jì)了36項(xiàng)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn),對(duì)頭部大模型進(jìn)行測(cè)評(píng)。目前,國(guó)內(nèi)的百度、阿里、騰訊、華為、科大訊飛、360、商湯等14家廠商都在評(píng)估之中。
從結(jié)果看,百度的文心大模型3.5綜合評(píng)分最高。并且,在算法模型、行業(yè)覆蓋上,都拿到唯一的滿分。文心從發(fā)布后一直在迭代。文心大模型3.5相比之前,模型效果已提升了50%,訓(xùn)練速度提升2倍,推理速度提升了30倍。多個(gè)公開測(cè)評(píng)顯示,文心3.5的綜合能力已超過ChatGPT 3.5。在中文能力上,已有超出GPT-4的表現(xiàn),拉平了中美的技術(shù)差。AI大模型第一戰(zhàn)正式結(jié)束,參賽者站在十字路口。超越GPT-3的開源模型,還會(huì)繼續(xù)出現(xiàn)。通用大模型注定是少數(shù)人的游戲,留下技術(shù)最頂尖的。更多創(chuàng)業(yè)者將集中到中間層、應(yīng)用層,在這些基礎(chǔ)模型之上做創(chuàng)新。IDC中國(guó)高級(jí)分析師楊雯表示:
AI大模型的主要價(jià)值體現(xiàn)在技術(shù)、應(yīng)用以及商業(yè)化3個(gè)方面:在技術(shù)方面,AI大模型帶來了認(rèn)知智能技術(shù)跨越式發(fā)展;在應(yīng)用方面,AI大模型可以為人類提供更加精準(zhǔn)和高效的服務(wù);在商業(yè)化方面,AI大模型將會(huì)帶來軟件入口級(jí)的顛覆,并促進(jìn)上層生態(tài)發(fā)展。
國(guó)內(nèi)大模型公司,在迅速形成共識(shí):技術(shù)差距追平后,產(chǎn)業(yè)縱深和商業(yè)化能力,是下一階段的戰(zhàn)場(chǎng)。
大模型,扎堆進(jìn)產(chǎn)業(yè)前幾天,我們?cè)赪AIC世界人工智能大會(huì)上,幾乎只能看到中美的公司。行業(yè)客戶們圍在各個(gè)大廠的展臺(tái)前,最想知道兩件事:AI到底能解決什么問題?怎么賣,賣多少錢?
WAIC的現(xiàn)場(chǎng)目前的大模型參數(shù)規(guī)模太大,加上算力成本極高,暫時(shí)還無法降低價(jià)格。動(dòng)輒千萬(wàn)、上億的部署成本,讓人望而卻步。在具體的行業(yè)場(chǎng)景,尤其是一些專業(yè)性強(qiáng)、知識(shí)密度高的領(lǐng)域,大模型的表現(xiàn)也還不夠精準(zhǔn)。行業(yè)大模型、產(chǎn)業(yè)落地、賦能千行百業(yè),成為各大廠商給出的標(biāo)準(zhǔn)答案。百度文心大模型,提出源于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐,服務(wù)于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐;華為云的盤古大模型,喊出了“不做詩(shī),只做事”,聚焦行業(yè)場(chǎng)景和垂直領(lǐng)域;騰訊云也認(rèn)為,“企業(yè)需要的,是在實(shí)際場(chǎng)景中真正解決了某個(gè)問題,而不是在100個(gè)場(chǎng)景中,解決了70-80%的問題”,他們探索了超50個(gè)行業(yè)大模型的應(yīng)用解決方案;京東言犀大模型,也是立足做產(chǎn)業(yè)大模型,要“把供應(yīng)鏈做透 ,把大模型做實(shí)”。這些廠商身上,透出一股極為務(wù)實(shí)、“接地氣”的氣質(zhì)。這有些反常的。更多想象的AI研究者,在科研機(jī)構(gòu)、實(shí)驗(yàn)室里把技術(shù)打磨成熟,像ChatGPT,而非直接到行業(yè)中應(yīng)用。背后真相是,僅在過去10年,國(guó)內(nèi)就經(jīng)歷了兩輪AI創(chuàng)業(yè)潮。但幸存者寥寥。
“AI教父”Geoffrey Hinton2012年的ImageNet大賽,“圖靈三巨頭”中的杰弗里·辛頓以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)奪冠,讓深度學(xué)習(xí)火了。學(xué)院派們下場(chǎng)創(chuàng)業(yè),如科大訊飛、商湯、曠視、云從等AI公司成為資本寵兒。
紀(jì)錄片AlphaGo劇照2016年,AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋冠軍李世石,AI真正意義上出圈了。AI創(chuàng)業(yè)和融資進(jìn)入高峰期,互聯(lián)網(wǎng)大廠全部入局。
2012-2023人工智能融資趨勢(shì)70%的中國(guó)AI公司成立于2014-2018年,但90%的公司到2019年還深陷虧損。在技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)落地之間,隔著一個(gè)復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)鴻溝。大部分創(chuàng)業(yè)者沒熬到今年的AI潮。而“活下來”的AI公司,也都領(lǐng)悟到了:人工智能一定要落地去解決問題,才能形成良性的商業(yè)模式,才能持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值。所以AI大模型們,都爭(zhēng)先恐后往行業(yè)里鉆。
千行百業(yè),用大模型重做一遍產(chǎn)業(yè)落地跑在前面的公司,都已布局了十幾年。他們從之前的云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)+、企業(yè)軟件、新基建潮、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期,就在積累行業(yè)合作者和高質(zhì)量數(shù)據(jù)。在幫助行業(yè)數(shù)字化期間,他們就是從一線場(chǎng)景、復(fù)雜問題、龐雜需求的摔打里練出來的。在IDC評(píng)估中,百度文心拿到了唯一的行業(yè)覆蓋度滿分,因?yàn)槠銩I在能源、金融、教育、城市、工業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域都有布局和落地。
制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí),是大家的期待。在2008年,中國(guó)有4500種商品要靠進(jìn)口,很多是技術(shù)和工業(yè)品,比如集成電路、屏幕、汽車、工業(yè)設(shè)備。到今天,我們很多技術(shù)實(shí)現(xiàn)了自立自強(qiáng),比如大飛機(jī)、新能源汽車、液晶顯示面板。很多工廠的智能化,是從質(zhì)檢環(huán)節(jié)開始的。過去,一條流水線要十幾個(gè)質(zhì)檢工人,人工的效率很低,即便之后有了工業(yè)視覺的輔助,也是一份辛苦、附加值很低的工作。顯示面板又是典型的高精產(chǎn)品,生產(chǎn)工序復(fù)雜、精密,良品率極為關(guān)鍵,幾微米的瑕疵也無法容忍。TCL與百度文心合作,構(gòu)建了電子制造行業(yè)大模型。將訓(xùn)練樣本減少30%-40%,還讓TCL兩個(gè)產(chǎn)線檢測(cè)mAP指標(biāo)平均提升10%+,新產(chǎn)線冷啟動(dòng)效率提升3倍,產(chǎn)線上線開發(fā)周期降低30%。而在汽車制造,百度與長(zhǎng)安汽車的合作又不同。汽車設(shè)計(jì)需要經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師,在2萬(wàn)多種零部件、幾十萬(wàn)個(gè)參數(shù)里,去尋找滿足需求的排列組合,再寫成文檔、畫出圖紙。通過百度大模型,可以迅速進(jìn)行信息組合,自動(dòng)生成設(shè)計(jì)文檔,大幅減少了汽車研發(fā)的時(shí)間和成本。如果把行業(yè)大模型的能力,從一個(gè)工廠放大到一座城市,就是百度打造的智能交通解決方案。今年的五一,居民旅游出行達(dá)到高峰。假期前的最后一個(gè)工作日,北京城市的擁堵指數(shù)暴增了2.5倍,從二環(huán)堵到了六環(huán)。亦莊,成了當(dāng)時(shí)北京唯一不堵車的“綠洲”。因?yàn)楫?dāng)?shù)夭渴餉I全域信控方案,亦莊300多個(gè)智能路口,都能根據(jù)車流量自動(dòng)調(diào)節(jié)紅綠燈。
同樣的AI交通已經(jīng)在國(guó)內(nèi)69個(gè)城市落地。根據(jù)百度測(cè)算,這能讓通行效率提升15%-30%,從而拉動(dòng)GDP2.4%-4.8%的增長(zhǎng)。除此之外,百度文心還和浦發(fā)銀行打造金融行業(yè)大模型,與國(guó)家電網(wǎng)做電力大模型,還打造了政務(wù)、汽車、城市、航天、傳媒等11個(gè)行業(yè)大模型。數(shù)字化程度高的企業(yè),有數(shù)據(jù)積累、人才團(tuán)隊(duì)、基礎(chǔ)設(shè)施,落地大模型應(yīng)用相應(yīng)也會(huì)走得更快。絕大部分中小企業(yè)還未數(shù)字化,他們并非沒有機(jī)會(huì),但更需要低成本、低門檻、開箱即用的系列產(chǎn)品。湖北襄陽(yáng)一位鐵路工人,靠自學(xué)使用百度飛槳的開發(fā)套件,獨(dú)立實(shí)現(xiàn)了從建設(shè)數(shù)據(jù)集、到模型訓(xùn)練、再到模型部署的整套流程,做了一個(gè)自動(dòng)識(shí)別火車車號(hào)的應(yīng)用程序。以前檢查貨運(yùn)火車的車號(hào),往往要人工核對(duì)數(shù)小時(shí),襄陽(yáng)車輛段用了這個(gè)程序后,只用3分鐘就能做完,給當(dāng)?shù)剀囕v段節(jié)省了20多萬(wàn)的成本。研究機(jī)構(gòu)Epoch估算,AI和大模型訓(xùn)練,要不了3年時(shí)間,在2026年就會(huì)耗盡所有高質(zhì)量數(shù)據(jù)。
左起:低質(zhì)量文本、高質(zhì)量文本、圖像數(shù)據(jù)耗盡時(shí)間數(shù)據(jù)是未來AI競(jìng)爭(zhēng)的一個(gè)勝負(fù)點(diǎn)。把AI普及的門檻不斷降低,到產(chǎn)業(yè)落地中去,產(chǎn)生和積累更多高質(zhì)量數(shù)據(jù)。這個(gè)過程中,AI能力也會(huì)不斷迭代,更符合行業(yè)需求,從而開啟增長(zhǎng)的飛輪。
百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖說,未來所有企業(yè)都將強(qiáng)依賴大模型,所有產(chǎn)品都會(huì)基于大模型開發(fā)。
百度文心,AI十年技術(shù)+產(chǎn)業(yè)落地的先跑,是百度過去十年All in AI,戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向最好的嘉獎(jiǎng)。現(xiàn)如今,百度是全球少數(shù)在芯片、架構(gòu)、大模型、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上,都擁有先進(jìn)自研技術(shù)的企業(yè)。與微軟、谷歌、Meta一起,被評(píng)為全球四大AI公司。算力和芯片是當(dāng)下焦點(diǎn)。大模型的基礎(chǔ)層需要數(shù)以萬(wàn)計(jì)的芯片,而英偉達(dá)GPU面臨斷供。百度自研有昆侖芯,目前已部署幾萬(wàn)片,并對(duì)外向行業(yè)輸出。第三代的昆侖芯片預(yù)計(jì)在2024年初就會(huì)量產(chǎn)。同時(shí),百度智能云在山西陽(yáng)泉修建了亞洲最大單體智算中心,每秒可以完成4EFLOPS(400億億次浮點(diǎn)運(yùn)算),滿足文心的訓(xùn)練和推理。在框架層,百度的飛槳PaddlePaddle是中國(guó)首個(gè)開源的產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)框架,替代谷歌TensorFlow和Meta的Pytorch,在中國(guó)的市場(chǎng)綜合份額排第一。
模型層的文心大模型,包含30多個(gè)大模型,分為基礎(chǔ)大模型、任務(wù)大模型、行業(yè)大模型三級(jí)體系,全面滿足產(chǎn)業(yè)需求。
百度內(nèi)部的產(chǎn)品,如搜索、信息流、地圖等,都已在進(jìn)行AI原生重構(gòu)。同時(shí),飛槳長(zhǎng)期深耕產(chǎn)業(yè)落地,連接著750萬(wàn)的開發(fā)者,20萬(wàn)家企事業(yè)單位。文心共享飛槳生態(tài),解決了大模型研發(fā)和部署難題,加快文心的產(chǎn)業(yè)落地。作為AI的領(lǐng)軍者,百度不但培育出本土化的中國(guó)AI平臺(tái)和工具,還在搭建一個(gè)教育、產(chǎn)業(yè)、開發(fā)社區(qū)的AI生態(tài),要在5年為社會(huì)培養(yǎng)500萬(wàn)AI人才,補(bǔ)充國(guó)內(nèi)AI人才缺口。今年5月,百度也宣布設(shè)立10億元的百度文心投資基金,鼓勵(lì)投資中國(guó)的AI創(chuàng)業(yè)者,鼓勵(lì)他們文心大模型的能力、百度智能云的算力,去開發(fā)和創(chuàng)新。
百度創(chuàng)始人李彥宏說:
新的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略關(guān)鍵點(diǎn),不是一個(gè)國(guó)家有多少個(gè)大模型,而是你的大模型上有多少原生的AI應(yīng)用,這些應(yīng)用在多大程度上提升了生產(chǎn)效率。
如果我們能擠上牌桌,獲得競(jìng)賽入場(chǎng)券,中國(guó)將擁有更壯大的數(shù)字化產(chǎn)業(yè),數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模將獲得巨大增長(zhǎng)。”我們總是高估未來2年的變化,而又低估未來10年的變革。不管你叫它智能時(shí)代、第四次工業(yè)革命,人工智能是用技術(shù)變革,打破一切格局的難得機(jī)遇。大模型推動(dòng)的歷史車輪,才剛剛開始。接下來的十年,注定也屬于AI。先期的泡沫會(huì)不斷釋放,大模型公司不斷洗牌,這是必然的過程。在產(chǎn)業(yè)落地的進(jìn)程中,留下那些能真正走進(jìn)行業(yè),去解決問題、創(chuàng)造生態(tài)的公司。
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