文|數(shù)智前線 游勇 石兆
編輯|趙艷秋
《狂飆》里的高啟強(qiáng)說，風(fēng)浪越大，魚越貴?，F(xiàn)在，這正在類ChatGPT大模型市場發(fā)生。相比于在消費(fèi)端的熱鬧，企業(yè)級市場的商戰(zhàn)也已經(jīng)打響。
數(shù)智前線獲悉，微軟已帶著OpenAI旗下ChatGPT等服務(wù)，開始拜訪國內(nèi)行業(yè)企業(yè)。而一家央企相關(guān)負(fù)責(zé)人告訴數(shù)智前線，百度創(chuàng)始人李彥宏不久前剛帶隊(duì)拜訪了他們，討論大模型與其核心場景的結(jié)合及應(yīng)用。此前，百度宣布將于3月份推出新一代大語言模型“文心一言”，這將是國內(nèi)第一家正式推出對標(biāo)ChatGPT的產(chǎn)品。百度智能云也已官宣，將對外提供“文心一言”的調(diào)用服務(wù)。
2月22日李彥宏在財(cái)報(bào)發(fā)布后給員工的內(nèi)部信中說，AI技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到一個(gè)臨界點(diǎn)，各行各業(yè)都不可避免地被改變。中國AI市場即將迎來爆發(fā)性的需求增長，其商業(yè)價(jià)值的釋放將是前所未有的、指數(shù)級的。
各行業(yè)客戶也開始了行動(dòng)，有的已與有大模型能力的企業(yè)開始了初步接洽，有的甚至參與了大模型的內(nèi)測?！癈hatGPT類的應(yīng)用看似先在消費(fèi)端展開，但估計(jì)最后變現(xiàn)主要靠toB，現(xiàn)在在ChatGPT的刺激下，國內(nèi)各行業(yè)都動(dòng)起來了，很可能趟出一條大模型toB路線?！币晃恍袠I(yè)人士對數(shù)智前線稱。
01 ChatGPT引發(fā)商業(yè)暗戰(zhàn)
國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠們都感受到了來自ChatGPT的沖擊和機(jī)遇。
一位百度人士告訴數(shù)智前線，百度上下都在緊鑼密鼓地做準(zhǔn)備，公司內(nèi)的工作強(qiáng)度很高，來公司咨詢的企業(yè)和機(jī)構(gòu)也非常多。這些日子，百度也密集官宣了與行業(yè)企業(yè)、機(jī)構(gòu)以及合作伙伴的合作。據(jù)悉，已有互聯(lián)網(wǎng)、媒體、金融、汽車、企業(yè)軟件等近300家頭部企業(yè)加入“文心一言”生態(tài)，其中甚至包括了少林寺，而一些客戶已開始內(nèi)測。
阿里、字節(jié)跳動(dòng)、華為也都在推進(jìn)生成式大模型。阿里達(dá)摩院正在研發(fā)該類產(chǎn)品，并計(jì)劃與釘釘?shù)壬a(chǎn)力工具深度結(jié)合。字節(jié)在去年底已在內(nèi)部幾次開會(huì)討論。一位金融行業(yè)人士告訴數(shù)智前線，字節(jié)旗下火山引擎不久前向他們推銷了內(nèi)容生成式模型的服務(wù)，“但都是寫文案，做素材，覺得有用，但不是質(zhì)變”。華為也在跟進(jìn)，這件事對華為相關(guān)方面有很大觸動(dòng)，公司相關(guān)專家第一時(shí)間坦承OpenAI所帶來的啟發(fā)。
相比于業(yè)內(nèi)的狂熱，騰訊系顯得比較謹(jǐn)慎。數(shù)智前線獲悉，微信張小龍?jiān)诓痪们暗哪陼?huì)上發(fā)言說，對這種熱點(diǎn)要保持警惕，不能一窩蜂去追。事實(shí)上，騰訊目前也未在此事上過多宣傳，只是說有技術(shù)儲(chǔ)備。據(jù)悉，企業(yè)微信也預(yù)留了接口，具備可接入ChatGPT這類模型的能力。
值得關(guān)注的是，這次并不是“剃頭挑子一頭熱”，除了大模型企業(yè)和云計(jì)算公司感到興奮外，ChatGPT幾乎引發(fā)了所有行業(yè)的思考，它所代表的通用大模型正變成一個(gè)生產(chǎn)力工具，往行業(yè)場景里深入，行業(yè)接受度之廣，令人難以想象。
電力行業(yè)某技術(shù)專家告訴數(shù)智前線，ChatGPT的熱潮在央國企里引起關(guān)注，他所在的企業(yè)已開始打算投入部分資源，期望聯(lián)合平臺(tái)企業(yè)的大模型，來訓(xùn)練電力調(diào)度場景的小模型，他們認(rèn)為就像云一樣，大模型未來也會(huì)是一種基礎(chǔ)設(shè)施。
柳州鋼鐵冷軋廠上個(gè)月開始，嘗試用類ChatGPT產(chǎn)品來處理技術(shù)文檔。廠長陸兆剛有一個(gè)很痛的需求，他每天需要看各種文案以及為了解決各類故障的技術(shù)文檔。他希望用ChatGPT把需要的技術(shù)文檔，從海量數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地找出來，提高工作效率。
當(dāng)然，相比于淺層的尋找技術(shù)文檔的需求，工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用還有更大的想象空間。一位百度智能云人士告訴數(shù)智前線，電影《流浪地球》里有一個(gè)情節(jié)，大家在月球上制造地球發(fā)動(dòng)機(jī)，其實(shí)就是人工智能推進(jìn)下的3D打印。未來，通用大模型可進(jìn)行工業(yè)設(shè)計(jì)，推動(dòng)智能制造。此外，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)下有一個(gè)巨大的痛點(diǎn)，是有太多的接口協(xié)議，如何去實(shí)現(xiàn)互聯(lián)和對接。未來，通過通用大模型帶來的智能，它如果能自動(dòng)去識(shí)別硬件的協(xié)議并進(jìn)行匹配，這將是件影響行業(yè)的大事。
在家裝行業(yè)，一位家裝平臺(tái)負(fù)責(zé)人告訴數(shù)智前線，他們正在和大模型廠商洽談合作，希望將人工智能大模型的模塊內(nèi)置到設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)工具里。以前設(shè)計(jì)師做出了效果圖，跟客戶確認(rèn)，對方通常會(huì)提出新的需求，而設(shè)計(jì)師更新一版效果圖需要兩三天時(shí)間?，F(xiàn)在如果能直接在設(shè)計(jì)工具里接入大模型的能力，設(shè)計(jì)出效果圖之后，可以直接跟用戶在場景里面聊，然后快速修改出效果圖，對設(shè)計(jì)師的簽單和用戶的體驗(yàn)上都會(huì)有很好的提升。
這位負(fù)責(zé)人補(bǔ)充道，未來在家裝設(shè)計(jì)上，“大模型可能會(huì)超過50%的一般設(shè)計(jì)師水平”。他們也已經(jīng)嘗試了一段時(shí)間，“現(xiàn)在還是有一些挑戰(zhàn)”，主要是這些生成式人工智能對素材和數(shù)據(jù)的要求比較高，不是簡單輸入就能得到很好的效果。
金融業(yè)一向是利用技術(shù)紅利的先鋒軍，對大模型也表現(xiàn)出濃厚興趣?！敖鹑诒ｋU(xiǎn)領(lǐng)域本來都是NLP（自然語言處理）的大用戶，不過很多用的是傳統(tǒng)或上一代的NLP，經(jīng)常達(dá)不到業(yè)務(wù)部門的要求。用GPT可以大幅提高產(chǎn)品能力?！币晃唤鹑跇I(yè)人工智能資深人士告訴數(shù)智前線，“而且，GPT會(huì)逐步進(jìn)入核心環(huán)節(jié)?！?/p>
另一位資深人士說，金融業(yè)有大量數(shù)據(jù)分析工作，大模型如果可以按照數(shù)據(jù)分析師的思路和方式，實(shí)現(xiàn)大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析和處理的工作，將會(huì)提高業(yè)務(wù)的效率?！爱?dāng)然，這要看未來人工智能是否能成長出一種能力，能識(shí)別金融數(shù)據(jù)和渠道信息的真實(shí)性?！币晃辉趪秀y行從事大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的資深人士告訴數(shù)智前線。
在生物科技領(lǐng)域，天壤此前將人工智能模型用于蛋白質(zhì)的研究，比如大分子藥、酶的改造。以前的通用做法是，拿一個(gè)長度一兩百的天然蛋白質(zhì)，對某些地方進(jìn)行局部改造，變成一個(gè)新的蛋白質(zhì)，不僅耗時(shí)耗力，且未必成功。因?yàn)橛蟹浅６嗟目赡?，它需要人工不停地去試，花大量時(shí)間去驗(yàn)證?，F(xiàn)在在大模型的幫助下，能夠非?？焖?、準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)一個(gè)蛋白質(zhì)，需要哪一塊核心結(jié)構(gòu)就保留下來，然后通過生成式大模型生成一個(gè)新的蛋白質(zhì)。
不僅如此，通過生成式AI技術(shù)，甚至可以生成自然界中不存在的蛋白質(zhì)。據(jù)估計(jì)，人類目前已知的天然蛋白質(zhì)數(shù)量為10^15，而未知空間中還有很多可能解決醫(yī)療健康、能源環(huán)保等挑戰(zhàn)的功能蛋白質(zhì)沒有被觸及。這些工作都需要更大的模型、更多的算力和海量數(shù)據(jù)支持才能得以實(shí)現(xiàn)。
在教育領(lǐng)域，一位從業(yè)者告訴數(shù)智前線，他們在暢想包括真正的人機(jī)對話語言學(xué)習(xí)；給定關(guān)鍵詞，讓AI寫故事和畫繪本；出考題試卷等應(yīng)用場景。雖然人機(jī)對話之前就運(yùn)用多年，包括智能音箱和各類語音助手，但普遍表現(xiàn)得不太智能。如果能用大模型優(yōu)化體驗(yàn)，能帶來很大的想象空間。
02 “等待國內(nèi)大模型”
盡管OpenAI的ChatGPT在消費(fèi)端得到了熱情追捧，但在國內(nèi)的行業(yè)商業(yè)落地上表現(xiàn)得不盡如人意。
一家企業(yè)稱，上周微軟的人到他們公司推廣OpenAI的服務(wù)，是toB類的。但這項(xiàng)服務(wù)存在一些比較突出的問題：一是不允許私有化部署，只能使用微軟提供的API接口。中美在應(yīng)用部署上的習(xí)慣不盡相同，比如美國的很多客戶，包括政府機(jī)構(gòu)都習(xí)慣使用公有云，但中國很多大中客戶出于安全等考慮，會(huì)要求私有化部署。
二是成本較高，不算運(yùn)行訓(xùn)練成本，相關(guān)服務(wù)的平均價(jià)格大約為每次調(diào)用2美分。智能客服企業(yè)云蝠智能創(chuàng)始人魏佳星也告訴數(shù)智前線，上個(gè)月他們試運(yùn)行了ChatGPT，感覺“一般場景很難負(fù)擔(dān)得起”。他分析說，智能客服業(yè)務(wù)，每一通電話對客戶的收費(fèi)才0.12元，利潤在2分錢左右，當(dāng)這項(xiàng)產(chǎn)品的調(diào)用成本降到1分錢人民幣時(shí)，行業(yè)里才可能會(huì)像用水用電一樣使用起來。
上述家裝平臺(tái)負(fù)責(zé)人也表達(dá)了類似的看法，“ChatGPT用在家裝設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，節(jié)省設(shè)計(jì)師兩三天時(shí)間，花這個(gè)錢還是很合算。但如果是客服就不太劃算，調(diào)用成本太高。”
三是OpenAI提供的API接口目前還比較單一，只能提供幾個(gè)功能，更無法與企業(yè)業(yè)務(wù)流深度綁定，更像一個(gè)大外掛。
鑒于上述原因，多家行業(yè)企業(yè)人士告訴數(shù)智前線，“真正應(yīng)用需要等國內(nèi)的大模型起來了”。畢竟大多數(shù)公司都不會(huì)自己做訓(xùn)練大模型這樣的燒錢規(guī)劃，只有等待國內(nèi)類似ChatGPT的大模型出來后，看推廣深度，有沒有私有化部署和改造的機(jī)會(huì)。
無論是從商業(yè)模式還是成本上，行業(yè)企業(yè)都希望國內(nèi)能出現(xiàn)比較能打的類GPT大模型。期望他們提供更切合中國企業(yè)習(xí)慣的服務(wù)，也能夠在價(jià)格上更符合國情。
“再過一年，大模型的成本肯定會(huì)降下來，GPU的算力在往上漲，推理的速度會(huì)更快。而且模型本身還有很多地方可以優(yōu)化，工程上做得也更加緊縮?！眹鴥?nèi)做通用人工智能的創(chuàng)業(yè)公司天壤創(chuàng)始人薛貴榮告訴數(shù)智前線。
除了上述之外，市場調(diào)研公司IDC高級分析師盧言霞對數(shù)智前線分析，大語言模型的商業(yè)化落地還面臨兩方面的挑戰(zhàn)：安全和技術(shù)。安全方面在于ChatGPT生成的內(nèi)容產(chǎn)生的版權(quán)問題，內(nèi)容造成的虛假宣傳問題如何管控，以及倫理問題。目前有些廠商在發(fā)力數(shù)字水印，向數(shù)據(jù)多媒體添加數(shù)字信息來達(dá)到文件的版權(quán)保護(hù)，人機(jī)內(nèi)容生成的辨別等。
在技術(shù)方面，主要是目前問題回答的準(zhǔn)確度仍然不夠，模型數(shù)據(jù)無法實(shí)時(shí)更新，造成的答案內(nèi)容不及時(shí)，中文語料庫不足，導(dǎo)致ChatGPT在回答中”水土不服”等技術(shù)問題。不過，隨著預(yù)訓(xùn)練大模型的廣泛應(yīng)用和升級，準(zhǔn)確度和效率會(huì)有所改善。
而一家制造型企業(yè)的數(shù)字化資深人士告訴數(shù)智前線，實(shí)體企業(yè)最關(guān)心的還是業(yè)務(wù)層面的問題，包括供應(yīng)鏈、產(chǎn)能、良率、交付時(shí)間，“新技術(shù)如果能在這些要素上取得收益才會(huì)去考慮，否則都是炒作概念，無法落地。”
讓AI大模型跑出來，需要與真實(shí)場景方方面面匹配，讓客戶可以更低門檻、更有效率、更低成本地應(yīng)用AI大模型，如何讓AI大模型從巨頭的參數(shù)游戲，成為產(chǎn)業(yè)的普惠技術(shù)，也是巨頭必須要做的事情。
03 中國企業(yè)路在何方
ChatGPT走紅之后，國內(nèi)大企業(yè)的熱情徹底被點(diǎn)燃，百度、阿里、騰訊、字節(jié)、華為、快手、小米等紛紛表態(tài)，自家有類ChatGPT的技術(shù)或即將推出相關(guān)產(chǎn)品。
由于中文比英文難理解太多，這涉及技術(shù)、漢字信息熵比英文字母高很多、互聯(lián)網(wǎng)中文信息質(zhì)量等問題，初心資本李可佳對數(shù)智前線說，國內(nèi)第一版出來后，遭遇的挑戰(zhàn)會(huì)更多，但好處是知道這里面的差距在哪里，再慢慢地跟上?！岸恳淮蝺r(jià)值鏈的重構(gòu)，都是一次巨大的商業(yè)機(jī)會(huì)?！?/p>
不過，一些人士認(rèn)為，中外企業(yè)在大模型上的差距正在拉大，對中國企業(yè)能不能在技術(shù)商業(yè)上迎頭趕上，有一定疑慮。但以目前聚焦最多、外界給予壓力最大的百度來分析，客觀來講，中國企業(yè)已具備必要條件。
ChatGPT給用戶帶來驚艷的背后是大語言模型的功勞，而訓(xùn)練大模型主要是三大要素——算法、數(shù)據(jù)和算力。百度、阿里、華為、浪潮都有超大模型的訓(xùn)練和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。比如，2021年底，百度已發(fā)布文心ERNIE，參數(shù)規(guī)模為2600億，與海外大模型處于同等數(shù)量級上。它還可實(shí)現(xiàn)文字生圖，具備了多模態(tài)的技能。這也是人們猜測OpenAI隨時(shí)可能發(fā)布的GPT-4，極有可能做的一件事。
不過，百度技術(shù)委員會(huì)主席吳華此前表示，雖然在百度文心大模型中，涉及各種理解和生成的能力都有，但ChatGPT是在展現(xiàn)方式上使用戶能更加容易、以自然語言的方式去實(shí)現(xiàn)交互，是一個(gè)革新性的認(rèn)識(shí)，對自己有很大啟發(fā)。而根據(jù)用戶反饋，也會(huì)快速優(yōu)化大模型。
高質(zhì)量的數(shù)據(jù)投喂是訓(xùn)練大模型的另一個(gè)關(guān)鍵要素。雖然ChatGPT未公布訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，但根據(jù)GPT-3的描述，大約有31億個(gè)網(wǎng)頁內(nèi)容、書籍、維基百科，之后還添加了代碼托管平臺(tái)Github的各種代碼。此外，英語約占46%, 德、日、中文等則各占大概5%，總體為3000億單詞的語料。
業(yè)界人士告訴數(shù)智前線，中文的處理方式不能照搬。國內(nèi)企業(yè)在中文數(shù)據(jù)處理上有更多經(jīng)驗(yàn)，在中文語料上更豐富，也可借助英文語料進(jìn)行優(yōu)化補(bǔ)充。而關(guān)鍵的是，融入對中國文化理解的本土化AI模型，對市場和用戶是最好的。國研新經(jīng)濟(jì)研究院創(chuàng)始院長朱克力告訴數(shù)智前線：據(jù)他了解，百度“文心一言”GPT模型目前在版本更新上已有較大進(jìn)步，針對中文語料上做了大量調(diào)整，在快速迭代和語義準(zhǔn)確方面能夠發(fā)揮得更優(yōu)。
除了上述行業(yè)因素，百度已形成了全棧布局，從底層的人工智能通用芯片昆侖芯，到人工智能框架飛槳，到大模型文心，最后是上層應(yīng)用如搜索、小度、Apollo智艙系列產(chǎn)品等，都在“文心一言”生態(tài)圈，這四層能實(shí)現(xiàn)端到端優(yōu)化，形成更高效的大模型 。而大模型訓(xùn)練有非常高的成本，全棧能力也意味著，任何一層的改進(jìn)，都可能會(huì)優(yōu)化和降低成本。
而大模型的發(fā)展，也會(huì)反過來推動(dòng)企業(yè)的業(yè)務(wù)晉級。比如，OpenAI在GPT模型上導(dǎo)入了至少1萬個(gè)英偉達(dá)GPU，大模型應(yīng)用意味著需要更多的算力。百度自研的通用人工智能芯片昆侖芯已更新了兩代產(chǎn)品。昆侖芯科技告訴數(shù)智前線，大模型對計(jì)算的要求主要體現(xiàn)在算力、互聯(lián)和成本三方面，而算力的核心就是人工智能芯片。就大模型而言，他們已做了布局優(yōu)化，也有切實(shí)落地，在研的下一代產(chǎn)品會(huì)有進(jìn)一步提升。
云業(yè)務(wù)也是這個(gè)邏輯。OpenAI的ChatGPT是通過微軟云對外提供服務(wù)，“文心一言”則將通過百度智能云對外提供服務(wù)，行業(yè)可以通過API和基礎(chǔ)設(shè)施，搭建AI模型和應(yīng)用。
隨著企業(yè)進(jìn)入深度用云階段，智能服務(wù)已成為行業(yè)的必選項(xiàng)。百度集團(tuán)執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖曾介紹，之前企業(yè)選擇云廠商更多是看算力、存儲(chǔ)等基礎(chǔ)云服務(wù)，以后企業(yè)對云的需求會(huì)更加聚焦智能服務(wù)，會(huì)更多看框架好不好、模型好不好，以及芯片-框架-模型-應(yīng)用這四層架構(gòu)之間的協(xié)同是否高效。
某種程度上，大模型等AI產(chǎn)品將改變云行業(yè)的格局。這一趨勢已在美國云廠商中顯現(xiàn)。2022年，美國云廠商實(shí)現(xiàn)高增長，以微軟Azure云分析，自動(dòng)駕駛、醫(yī)療制藥、智能制造等需求增長，使其AI算力營收增速超過100%。AI計(jì)算正成為美國云廠商的競爭焦點(diǎn)。在國內(nèi)，各家云廠商去年投入汽車云，也是看重自動(dòng)駕駛等AI計(jì)算帶來的高增長。隨著AI計(jì)算、AI算法和軟件、AI大模型等爆發(fā)式增長，云服務(wù)將從數(shù)字時(shí)代躍遷到智能時(shí)代，這將為云打開發(fā)展空間。這對百度智能云是有利的。此前，它已連續(xù)四年穩(wěn)居AI云服務(wù)市場第一，讓制造、交通、能源等傳統(tǒng)行業(yè)受益。根據(jù)財(cái)報(bào)，2022年，百度智能云全年總營收177億，同比增長23%。
而未來比拼的關(guān)鍵是，誰能降低大模型的應(yīng)用門檻，誰能以更低成本提供AI產(chǎn)品，將大模型進(jìn)行行業(yè)普惠。百度此前在文心大模型推出時(shí)，針對開發(fā)者發(fā)布了一系列開發(fā)套件、API和開發(fā)平臺(tái)，同時(shí)為增加人們對大模型的認(rèn)知，也實(shí)踐建立文心·旸谷社區(qū)。而百度智能云也在推進(jìn)AI基礎(chǔ)設(shè)施和大量通用AI產(chǎn)品。這些實(shí)踐對接下來文心一言的行業(yè)普惠都很關(guān)鍵。
這些天，一些中國創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)也宣布將加入通用大模型的競爭中來，這為市場帶來更多活力。但大模型動(dòng)輒千萬美金起步的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求，注定了它極高的研發(fā)門檻。有業(yè)內(nèi)人士稱，未來3年是巨頭之間的競爭。
除了具有先發(fā)優(yōu)勢的百度，中國具有大模型能力的大企業(yè)隨后也將有可能官宣進(jìn)入該市場，而人工智能和大模型在行業(yè)市場上的開發(fā)、落地和普惠，將會(huì)是科技界下一個(gè)階段的競爭焦點(diǎn)。