隨著ChatGPT在全球范圍內迅速爆紅，AI大模型賽道的熱潮也開始從國外涌向國內，并隨之急速升溫。而作為新一代的顛覆性技術，AI大模型一度被視為一次全新的生產力革命。因此，各路玩家都圍繞“AI大模型”發(fā)布了一系列產品，國內AI界也開始上演一場關于“大模型”的戰(zhàn)爭。
縱觀國內當下涉足AI大模型賽道的玩家，主要可分為以阿里、騰訊、百度等為代表的互聯網廠商和以商湯科技、昆侖萬維、科大訊飛等為代表的科技公司，以及以王小川、王慧文等為代表的初創(chuàng)企業(yè)。而正所謂，八仙過海各顯神通，這三類不同屬性的參與者在這場“千模大戰(zhàn)”中也展現出了其獨特的優(yōu)勢。
（配圖來自Canva可畫）
互聯網大廠資源傍身
國產AI大模型賽道熱鬧非凡，互聯網廠商們紛紛摩拳擦掌。百度和阿里先后上線了各自的大規(guī)模語言模型“文心一言”和“通義千問”；騰訊、網易、京東也相繼公開了自家的大模型產品“混元”、“玉言”和“ChatJD”。而一眾互聯網大廠之所以能夠競相推出自己的AI大模型新品或研發(fā)計劃，其背后的實力不容小覷。
首先，互聯網大廠擁有雄厚的資金儲備，能夠長期有效地支持其AI大模型的創(chuàng)新和研發(fā)。高算力代表著高成本，這就意味著AI大模型需要高昂的訓練費用和研發(fā)投入，而沒有雄厚的資金支撐，幾乎沒有跑完全程的希望。相比較而言，互聯網大廠資金儲備充足，能保證大模型的正常運行。據公開資料顯示，無論是百度、阿里還是騰訊，每年研發(fā)投入資金就高達百億元，研發(fā)團隊人數破萬，在技術研發(fā)上實力雄厚，是目前當之無愧的“第一梯隊”玩家。
其次，互聯網大廠積累了海量數據參數，可以在一定程度上提升AI大模型的能力和效用。數據是大模型的基礎，目前來看，通過大規(guī)模數據訓練超大參數量的巨量模型，被認為是非常有希望實現通用人工智能的一個重要方向。而“BAT”等互聯網大廠流量大、用戶覆蓋面廣，能夠為大模型的生成提供足夠的數據參數。比如，“文心一言”背后有百度的海量搜索數據和語料庫；阿里的“通義千問”則有來自電商、云計算等領域的語料庫。
最后，互聯網大廠豐富的應用場景和大模型十分貼近，可以讓AI大模型的落地變得更容易。互聯網大廠分別來自電商、社交、游戲、教育等諸多行業(yè)，并且擁有面向用戶的多個產品和服務，如百度和360的搜索、騰訊的社交媒體、阿里的云計算和電商等，其主營業(yè)務十分貼近大模型應用場景，而基于其原有業(yè)務在資源和技術上的積累，這些互聯網大廠則是最有機會推動模型技術向C端用戶普及的玩家。
科技公司技術作保
在互聯網大廠積極布局AI大模型之時，科技公司的身影也異?；钴S。商湯科技宣布推出了“日日新”大模型體系；昆侖萬維和奇點智源合作自研了大語言模型“天工”；科大訊飛也發(fā)布了“星火”大模型。而科技公司之所以能夠爭先恐后地推出自己的AI大模型方案和發(fā)展計劃，則與其自身強大的底氣不無關系。
一方面，科技公司在AI大模型的應用探索上已取得了一定的先發(fā)優(yōu)勢，這有助其率先搶占用戶心智。憑借超前的戰(zhàn)略眼光，大多數科技公司多年前便已展開了人工智能技術在各業(yè)務領域的應用探索，并將相關技術全面應用到旗下社交娛樂、信息分發(fā)等業(yè)務板塊，且現已取得一定的先發(fā)優(yōu)勢。比如，昆侖萬維在2020年就已經開始領先布局AIGC，耕耘三年，如今發(fā)布的“天工”3.5也被其自稱為將是“中國第一個真正實現智能涌現的國產大語言模型”。
另一方面，科技公司在人工智能等技術上有著深厚積累，可以為AI大模型的落地提供強有力的技術支撐。包括商湯科技、科大訊飛等在內的科技公司早在ChatGPT火爆之前，就有了大量關于人工智能的積累。比如，作為國內領先的人工智能企業(yè)，科大訊飛不但擁有豐富的AI技術積累和經驗，目前還建有業(yè)界一流的AI數據中心。而憑借在AI技術領域的巨大優(yōu)勢，這些科技公司更有可能做出真正意義上的類ChatGPT的自然語言生成的大模型。
另外，科技公司在AI技術應用上的商業(yè)化落地經驗，能為其AI大模型商業(yè)化落地提供借鑒。由于在AI領域的長期積累，大多數科技公司已經通過建立技術優(yōu)勢，以及AI產業(yè)化實現了盈利反哺技術研發(fā)，形成了可持續(xù)發(fā)展的商業(yè)模式。比如“AI四小龍”之一的商湯科技，就有著超過20年的AI原創(chuàng)技術，并且其領先的AI技術正不斷落地在生活場景中。而隨著其AI技術應用逐漸規(guī)?；涞?，其商業(yè)化也在隨之加速。
創(chuàng)業(yè)企業(yè)洞察力為憑
在互聯網大廠和科技公司開卷之際，創(chuàng)業(yè)公司也在AI大模型的風口中找到了機會，又為這一領域添了一把火。原美團聯合創(chuàng)始人王慧文的一則“AI英雄榜”，宣布高調入局“劍指”大模型；隨后，前搜狗CEO王小川、前京東AI掌門人周伯文、被譽為“AI框架領域第一華人”的阿里技術副總裁賈揚清等一眾大佬也爭先加入了AI大模型的創(chuàng)業(yè)隊伍。而這些創(chuàng)業(yè)企業(yè)之所以能夠成為殺向大模型賽道的一匹黑馬，當然還是得益于其得天獨厚的優(yōu)勢。
一是，初創(chuàng)企業(yè)更敏銳，能夠快速洞悉AI大模型的市場需求并展開相應業(yè)務。互聯網時代競爭激烈，各企業(yè)都在搶占市場盲點，想要憑借先發(fā)優(yōu)勢占得市場份額的高點。相比較而言，初創(chuàng)企業(yè)往往具有更敏銳的市場洞察力，能夠迅速發(fā)現市場中未被充分滿足的需求，也更容易適應市場需求并做出戰(zhàn)略調整，從而推出具有獨特性和優(yōu)勢的產品和服務。
二是，初創(chuàng)企業(yè)更靈活，可以基于大模型進行“再開發(fā)”，以挖掘新的交易機會。由于初創(chuàng)企業(yè)往往充滿探索精神，因此其可以選擇的商業(yè)模式也更為多樣化，除了利用AI大模型為自己打工，AI創(chuàng)業(yè)者們還能基于大模型進行“再開發(fā)”，尤其是一些基于AI大模型發(fā)展的垂直應用場景，也有可能成為企業(yè)新的增長機會。比如，使用文心一言大模型，基于其語音和文本處理功能，開發(fā)者可以再增加線上記賬小模型，用語音輸入實現實時記賬。
三是，初創(chuàng)企業(yè)更專注，有足夠的時間和精力去研究和開發(fā)出AI大模型更多的場景和功能。眾所周知，無論是互聯網大廠還是科技巨頭，往往都有著多條業(yè)務線，因此，各項資源就會比較分散，而作為其若干個業(yè)務中的一個，大模型領域能被分到的資源就十分有限。相比較而言，初創(chuàng)企業(yè)更專注于一項業(yè)務，會通過聚焦產品本身進行深度思考，從而精準挖掘用戶需求，設計出讓用戶滿意的產品，讓用戶更愿意為之買單。
有門道，更有門檻
為了追逐AI大模型的浪潮，無論是互聯網大廠，還是科技公司，亦或是初創(chuàng)企業(yè)，無一不都亮出了絕招。國內的AI大模型已然遍地開花了，至于誰會成為最后的贏家，目前雖尚無定論，但值得注意的是，每一個狂熱賽道的背后往往不乏擔憂，而追逐大模型的玩家自然也都面臨著共同的難題。
一來，AI大模型在算力、算法等核心技術方面都還不太完善，還有很大的進步空間。在AI時代，生產力的三要素分別是應用場景、專有數據和基礎模型。然而，大模型技術應用范圍雖然廣泛，但目前落地的場景卻比較有限。而且當前國內算力稀缺、數據模型訓練不足，甚至版權糾紛等問題依舊難以忽視。更何況，本身缺乏核心技術、套用別家公司硬件或數據庫來預訓練參數的也不在少數，可見，國產大模型還有很長的一段路要走。
二來，AI大模型頂級的技術人才是稀缺資源，各玩家之間的搶人大戰(zhàn)將難以避免。隨著大模型越來越火熱，高精尖的技術人才就成了兵家必爭之地，大廠們更是毫不吝嗇地開出百萬年薪來爭奪。根據脈脈發(fā)布的《AIGC?才趨勢報告》顯示，自OpenAI推出的2021年以來，對于AIGC相關人才的爭奪就已經開始了。2021年1-2月，AIGC相關崗位招聘同比上升281.88%；2022年和今年的1-2月，招聘數量分別保持了76.74%和31.3%的同比增幅。
三來，AI大模型目前的落地場景還較為有限，商業(yè)化想要徹底跑通恐怕還需要時間。無論是對哪個行業(yè)而言，商業(yè)化都是極為難過的一關。即便是技術領跑全行業(yè)的openAI，在商業(yè)化方面也有著不小的煩惱，比如，openAI的估值雖然隨著ChatGPT的走紅而一路高升，但每一次預訓練參數都要耗費巨資，因此其虧損也在持續(xù)擴大。其他玩家的商業(yè)化嘗試恐怕也是收效甚微，短時間內幾乎不可能覆蓋預訓練所需成本。
總而言之，對所有參與的玩家來說，大模型無疑是一場艱苦的馬拉松競賽。而且，隨著國內各種大模型接踵而至，“百模大戰(zhàn)”也已經正式打響，留給參與者們的時間似乎并不算多了。而待到潮水消退，國內的AI大模型玩家們恐怕只有堅持做自己，才能夠在這場競賽中走得更長遠些。
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