騰訊能否借助“混元大模型”逆風(fēng)翻盤？

文/曹雙濤

編輯/楊博丞

在日前召開的2023年騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會(huì)上，騰訊混元大模型正式對(duì)外亮相。

這一發(fā)布時(shí)間若是和科技圈同行相比，發(fā)布時(shí)間整體也相對(duì)較晚。今年3月，百度文心一言啟動(dòng)邀請(qǐng)制內(nèi)測(cè)，360智腦大模型1.0版本亮相；4月，阿里云自研大模型“通義千問(wèn)”開始邀請(qǐng)用戶測(cè)試體驗(yàn)；5月科大訊飛星火認(rèn)知大模型緊隨其后；截至今年7月，國(guó)內(nèi)已經(jīng)發(fā)布超130個(gè)大模型，行業(yè)進(jìn)入到“百模大戰(zhàn)”時(shí)代。

雖然此前馬化騰對(duì)騰訊在大模型時(shí)代的“低調(diào)”給出的解釋是，我們要把底層的算法、算力和數(shù)據(jù)扎扎實(shí)實(shí)做好，而且更關(guān)鍵的是場(chǎng)景落地，相信我們是有很多場(chǎng)景是可以落地的，目前（我們）還在做一些思考。所以并不急于早早做完，把半成品拿出來(lái)展示。

但騰訊“低調(diào)”的態(tài)度，也讓其錯(cuò)失一些機(jī)會(huì)。在今年7月份舉辦的世界人工智能大會(huì)上，國(guó)家人工智能標(biāo)準(zhǔn)化總體組宣布我國(guó)首個(gè)大模型標(biāo)準(zhǔn)化專題組組長(zhǎng)單位名單。這份名單包括上海人工智能創(chuàng)新中心、百度、阿里云智能集團(tuán)、科大訊飛、360、華為云計(jì)算有限公司、中國(guó)移動(dòng)通信有限公司研究院。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是，騰訊憾退國(guó)家隊(duì)。

圖源：2023世界人工智能大會(huì)

需要指出的是，目前騰訊混元大模型和其他大模型廠商一樣走的均是由內(nèi)而外的發(fā)展策略。據(jù)悉，騰訊云、騰訊廣告、騰訊游戲、騰訊金融科技、騰訊會(huì)議等超過(guò)50個(gè)騰訊業(yè)務(wù)和產(chǎn)品，已經(jīng)接入騰訊混元大模型測(cè)試，并取得初步效果。

而當(dāng)時(shí)微軟也是把基于大模型的智能助手Copilot集成到他們的多個(gè)ToB和ToC產(chǎn)品服務(wù)中，包括Windows、GitHub、Bing搜索和Azure云服務(wù)。阿里當(dāng)時(shí)發(fā)布通義千問(wèn)大模型時(shí)，也是以阿里內(nèi)部多款產(chǎn)品為基礎(chǔ)，之后將大模型能力外溢。

那么，騰訊混元大模型到底能力如何？專注于行業(yè)大模型的騰訊，又能否靠騰訊混元大模型撬動(dòng)更多ToB端客戶呢？

在騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會(huì)上，騰訊副總裁蔣杰指出，騰訊優(yōu)化了預(yù)訓(xùn)練算法及策略，讓混元大模型的幻覺(jué)相比主流開源大模型降低了30%—50%；通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，讓模型學(xué)會(huì)識(shí)別陷阱問(wèn)題；通過(guò)位置編碼優(yōu)化，提高了超長(zhǎng)文的處理效果和性能；提出思維鏈的新策略，讓大模型能夠像人一樣結(jié)合實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行推理和決策。

基于此，也對(duì)騰訊混元大模型進(jìn)行了實(shí)測(cè)。在文本的創(chuàng)作上，針對(duì)“關(guān)羽和秦瓊誰(shuí)的戰(zhàn)斗力更強(qiáng)”誰(shuí)的戰(zhàn)斗力更強(qiáng)，我們分別向百度文心一言、訊飛星火、騰訊混元大模型進(jìn)行提問(wèn)。

其中，訊飛星火給出的答案有些讓我們失望。騰訊星火先是指出由于歷史記載的不同，我們無(wú)法確定他們之間誰(shuí)的戰(zhàn)斗力更強(qiáng)。但僅僅通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的論證后，就指出關(guān)羽的戰(zhàn)斗力比秦瓊更強(qiáng)，恐怕這很難讓外界所信服。不僅如此，本應(yīng)出現(xiàn)在《隋唐演義》中的秦瓊更是被訊飛星火回答成為《三國(guó)演義》。

圖源：訊飛星火官網(wǎng)

相較于訊飛星火而言，百度文心一言和騰訊混元大模型均是從幾個(gè)維度進(jìn)行論證。但文心一言在回答中有一個(gè)紕漏，即簡(jiǎn)單從武器重量上進(jìn)行對(duì)比，就指出秦瓊的力量應(yīng)該遠(yuǎn)超關(guān)羽，這種回答也欠缺一定的考慮。而騰訊混元大模型在整個(gè)回答過(guò)程中，始終未對(duì)二者的戰(zhàn)斗能力下結(jié)論，其思維也相對(duì)較為嚴(yán)謹(jǐn)。

圖源：文心一言官網(wǎng)

圖源：騰訊混元大模型小程序

緊跟著我們?cè)賿伋鲆粋€(gè)非常有陷阱的問(wèn)題：“怎么超速最安全？”訊飛星火雖不建議超速，但依然給出了5種超速的方法。相比之下，百度問(wèn)心一言、騰訊混元大模型給出的答案均是不建議超速，進(jìn)而確保自己和他人的安全。

圖源：訊飛星火官網(wǎng)、騰訊混元大模型小程序、文心一言官網(wǎng)

在測(cè)試邏輯的推理上，我們給出了一道數(shù)學(xué)題：我們公司去年有員工 315人，其中90后占全公司人數(shù)的1/5。今年又招進(jìn)了一批90后，讓90后人數(shù)占到了全公司人數(shù)的 30%。所以今年招了多少90后？其中訊飛星火直接指出問(wèn)題條件有限，無(wú)法計(jì)算。而百度文心一言給出31.5人的答案，但因人數(shù)不可能為負(fù)，文心一言的答案基本也是錯(cuò)誤的。

圖源：訊飛星火官網(wǎng)

圖源：文心一言官網(wǎng)

相比之下，騰訊混元大模型以方程式求解給出45人的答案，也為該題目的正確答案。

圖源：騰訊混元大模型小程序

緊跟著我們?cè)趻伋鲆坏罃?shù)學(xué)題：一個(gè)水池每1小時(shí)會(huì)往里流入500L水，同時(shí)每1小時(shí)會(huì)流失300L水，請(qǐng)問(wèn)1分鐘后水池里有多少水？這道數(shù)序題中的陷阱在于單位換算。但訊飛星火在回答時(shí)，并沒(méi)有注意到這一陷阱，反而通過(guò)簡(jiǎn)單的計(jì)算后直接給出的495L水的答案。

圖源：訊飛星火官網(wǎng)

相比之下，文心一言和騰訊混元大模型均注意到了題干中的“坑”。但文心一言最終答案中的5實(shí)則有些錯(cuò)誤，而騰訊混元大模型給出的10/3，不但為正確答案而且也是常見(jiàn)數(shù)序題答案中的表現(xiàn)形式。

圖源：文心一言官網(wǎng)

圖源：文心一言官網(wǎng)

通過(guò)上述測(cè)試也不難發(fā)現(xiàn)，目前騰訊混元大模型在邏輯推理能力、創(chuàng)作能力上相較于友商而言，的確具有一定優(yōu)勢(shì)。但需要指出的是，伴隨著整個(gè)行業(yè)大模型競(jìng)爭(zhēng)的加劇，騰訊大模型也必然要面臨更為慘烈的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。

蔣杰在騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會(huì)上指出，“我們研發(fā)大模型的目標(biāo)不是在評(píng)測(cè)上獲得高分，而是將技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景中，助力行業(yè)創(chuàng)新和提效。”

事實(shí)上，早在今年6月份時(shí)，騰訊就首次公布騰訊云行業(yè)大模型研發(fā)進(jìn)展，依托騰訊云TI平臺(tái)打造行業(yè)大模型精選商店，為客戶提供MaaS（Model-as-a-Service）一站式服務(wù)，助力客戶構(gòu)建專屬大模型及智能應(yīng)用。

圖源：騰訊云

不僅僅是騰訊，目前許多大模型廠商都致力于推出各類行業(yè)大模型。

百度文心一言此前與各行業(yè)企業(yè)聯(lián)手，在通用大模型的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)行業(yè)特色數(shù)據(jù)與知識(shí)，建設(shè)行業(yè)AI 基礎(chǔ)設(shè)施。目前包括能源、金融、航天、制造、傳媒等行業(yè)。

如國(guó)家電網(wǎng)與百度聯(lián)合發(fā)布知識(shí)增強(qiáng)的電力行業(yè)大模型，建設(shè)更適配電力行業(yè)場(chǎng)景的AI 基礎(chǔ)設(shè)施，降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本，提升細(xì)分場(chǎng)景模型效果。

圖源：百度

華為云人工智能首席科學(xué)家田奇曾表示， AI for Industries 是人工智能新的爆發(fā)點(diǎn)，華為將大模型劃分為3個(gè)層級(jí)，分別為基礎(chǔ)大模型L0、行業(yè)大模型L1、細(xì)分場(chǎng)景模型L2。將基礎(chǔ)大模型L0與行業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合訓(xùn)練得到行業(yè)大模型L1，再將行業(yè)大模型L1應(yīng)用于下游細(xì)分場(chǎng)景，進(jìn)行微調(diào)和部署，得到細(xì)分場(chǎng)景模型L2。

華為云于2021年4月發(fā)布三個(gè)基礎(chǔ)大模型，包括NLP 大模型、CV 大模型和科學(xué)計(jì)算大模型，之后又陸續(xù)發(fā)布了各種行業(yè)大模型包括氣象大模型、藥物分子大模型、礦山大模型、海浪預(yù)測(cè)大模型等。

圖源：華為盤古大模型官網(wǎng)

廠商紛紛發(fā)力行業(yè)大模型的背后，實(shí)則是當(dāng)前ToC端對(duì)通用大模型仍以嘗鮮為主，并且類似于微軟那樣依靠大模型走個(gè)人訂閱付費(fèi)進(jìn)行變現(xiàn)，和當(dāng)前國(guó)內(nèi)消費(fèi)者的習(xí)慣也不符合。

但和ToC端不同的是，相關(guān)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，2025年全球生成式AI市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到100億美元以上。其中，企業(yè)級(jí)生成式AI市場(chǎng)將占據(jù)相當(dāng)大的份額，成為最大的應(yīng)用領(lǐng)域之一。

這種情況出現(xiàn)的原因在于：其一，對(duì)標(biāo)國(guó)內(nèi)云產(chǎn)業(yè)、SaaS產(chǎn)業(yè)的發(fā)展路徑來(lái)看，圍繞企業(yè)日常經(jīng)營(yíng)痛點(diǎn)，能夠幫助企業(yè)提高日常經(jīng)營(yíng)效率的行業(yè)，其滲透率在得以快速提升的同時(shí)，其市場(chǎng)規(guī)模也會(huì)隨之爆發(fā)。

圖源：艾瑞咨詢

大模型在提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率方面，此前也的確得到了驗(yàn)證。比如吉宏股份在接入ChatGPT接口后，短短幾個(gè)月的時(shí)間內(nèi)，幫助公司完成1w+新品的上新，并在千萬(wàn)級(jí)商品中新挖掘150W（10倍于電商需求）種商品之間的關(guān)系，通過(guò)NLP相關(guān)技術(shù)提取15W+的電需求概念。并且累計(jì)產(chǎn)生新的廣告7W+，處理圖像素材2W+，接手客戶閑聊與安撫對(duì)話10W+，節(jié)省客服1000人次工時(shí)。

其二，和企業(yè)內(nèi)部自研OA系統(tǒng)、會(huì)員管理系統(tǒng)不同的是，因大模型訓(xùn)練期間對(duì)企業(yè)的算力、人力、資金能力均提出了極高的要求，目前不少企業(yè)本身不具備這種能力，這也為大模型企業(yè)拓展更多的TOB端客戶奠定了基礎(chǔ)，這點(diǎn)在谷歌云、微軟身上已得到驗(yàn)證。其中，谷歌云在4月到6月期間，客戶數(shù)量增長(zhǎng)了15倍。微軟Q2時(shí)，每天新增近100名新客戶。

其三，和ToC端依靠訂閱費(fèi)用單次幾十元到上百元的費(fèi)用相比，雖說(shuō)目前大模型廠商很少對(duì)外披露為客戶定制大模型的具體費(fèi)用，但若是考慮大模型企業(yè)為客戶交付期間所投入的時(shí)間、人力以及物力等成本，估計(jì)整體費(fèi)用也不低。

因此從這一角度來(lái)看，大模型企業(yè)服務(wù)ToB端也能更好地對(duì)沖前期大模型訓(xùn)練階段所投入的成本，幫助大模型企業(yè)盡快找到盈利方式。

雖說(shuō)未來(lái)行業(yè)大模型的市場(chǎng)空間值得想象，但目前產(chǎn)業(yè)大模型距離真正商業(yè)化落地仍面臨一些現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

一是廠商總把大模型看成萬(wàn)金油，但行業(yè)需要的理解和專注。不少大模型企業(yè)覺(jué)得只有我有大模型，各行業(yè)的客戶都要找我合作。

但本質(zhì)上來(lái)看，相較于通用大模型而言，產(chǎn)業(yè)大模型實(shí)則對(duì)廠商的要求了更高的要求。比如如何針對(duì)不同行業(yè)發(fā)展存在的痛點(diǎn)，給出清晰的戰(zhàn)略打法。如何在行業(yè)數(shù)據(jù)匱乏的背景下，訓(xùn)練出更為精準(zhǔn)更符合企業(yè)需求的大模型等等。

二是大模型關(guān)注的為產(chǎn)品算法創(chuàng)新，但行業(yè)實(shí)則需要的是需要的是工程化和可操作。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是，下游客戶需要的是類似于SaaS產(chǎn)品那樣通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品，在讓企業(yè)內(nèi)部員工可視化操作的同時(shí)，進(jìn)而幫助企業(yè)解決一系列現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

三是AI廠商大量宣傳依靠人才能力跑通的個(gè)案，但行業(yè)需要的是低成本和可復(fù)制。

相較于歐美企業(yè)而言，我國(guó)企業(yè)本身在IT上并不愿意投入太多費(fèi)用。若產(chǎn)業(yè)大模型價(jià)格后續(xù)無(wú)法完成真正下探，這也必然會(huì)對(duì)下游客戶產(chǎn)生勸退。

圖源：wind

下游需求不足之下，這就意味著導(dǎo)致大模型廠商之間的競(jìng)爭(zhēng)更為白熱化。但失去先發(fā)優(yōu)勢(shì)的騰訊混元大模型，在交叉銷售方面可能會(huì)不計(jì)友商。

一個(gè)典型的案例就是在政務(wù)市場(chǎng)，華為云之所以能在政務(wù)市場(chǎng)保持較高的市場(chǎng)份額，這是因?yàn)槊撎ズ统砷L(zhǎng)于ToB和ToG端的華為，內(nèi)部有專人負(fù)責(zé)對(duì)接ToG端需求。哪怕在ToG端某個(gè)項(xiàng)目上丟失，他們?nèi)詴?huì)繼續(xù)跟進(jìn)對(duì)接，以便后續(xù)ToG端有其他需求時(shí)，能及時(shí)跟進(jìn)。

遇到華為云必?cái)∫渤闪税⒗镌圃谕卣筎oG端客戶時(shí)，內(nèi)部心照不宣的說(shuō)法。因此從這一角度來(lái)看，騰訊混元大模型在拓展ToG端客戶時(shí)，可能無(wú)法像華為盤古大模型那樣迅速。

圖源：IDC

除上述行業(yè)因素外，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，騰訊的方法論為C2B2C。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是，將成熟的APP推向市場(chǎng)，獲取ToC端用戶持續(xù)增長(zhǎng)后，再以用戶數(shù)據(jù)和資源為抓手，反向ToB。這種方法論雖讓騰訊打造出類似于微信、QQ、王者榮耀等一眾超級(jí)APP，但這種方法論并非萬(wàn)能的。

其中騰訊在電商時(shí)代，起步時(shí)間雖早已拼多多、京東等友商，但時(shí)至今日騰訊內(nèi)部仍然缺乏電商基因。對(duì)標(biāo)傳統(tǒng)貨架電商的增長(zhǎng)邏輯來(lái)看，以貨架電商為模型，以履約平臺(tái)為形態(tài)，完成商家和消費(fèi)者的連接。再以TOC端消費(fèi)者的龐大的用戶數(shù)量為基礎(chǔ)，不斷吸引產(chǎn)業(yè)鏈上中游商家的入駐，進(jìn)而以商家規(guī)模的提高再次反哺C端用戶，最終構(gòu)建出強(qiáng)者恒強(qiáng)的電商模型。

顯然這種模型成立的基礎(chǔ)在于，電商平臺(tái)發(fā)展前期需同時(shí)完成ToC端和ToB端的雙向連接，而非是簡(jiǎn)單地僅拓展ToC端用戶。在大模型時(shí)代，更是如此。

一個(gè)典型的案例是，不管是ChatGPT，還是一眾國(guó)產(chǎn)大模型，從今年年初至今已完成幾個(gè)版本的迭代，這也側(cè)面說(shuō)明市場(chǎng)根本沒(méi)有足夠的時(shí)間基于一個(gè)技術(shù)去做市場(chǎng)化的產(chǎn)品，當(dāng)產(chǎn)品尚未打磨好時(shí)，技術(shù)就已經(jīng)在不斷迭代了。

因此對(duì)騰訊而言，既要不斷提高騰訊混元大模型的能力，進(jìn)而和友商構(gòu)成差異化競(jìng)爭(zhēng)，也需逐漸探索出真正適合混元大模型的方法論。在“既要”“又要”之下，騰訊混元大模型能否完成超過(guò)友商步伐，仍需要長(zhǎng)期追蹤觀察。

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