投资界24小时- 快手 正面挑衅字节跳动；瑞幸的欺诈行为比揭露的22亿更严重；光大控股新基金启动，初始规模100亿
06-18
大模型应用爆发的一年，谁能最先突破？ 年底，大型模型厂商再次秀出“肌肉”。
2月1日，此前在大机型领域保持“沉默”的字节跳动终于有了新动作。
推出“Coze按钮”AI Bot开发平台；与以往的聊天机器人形式不同，“Coze”更多的是，例如今年 11 月 Open AI 发布的 GPT，允许用户通过聊天、调用插件等方式创建个人定制的 Bot，实现“零代码”发展。
图片来源：微博截图 除了Byte的消亡，猎豹移动CEO傅盛创立的猎户星也在1月21日发布了自己的大型号Orion-14B；傅盛强调，在企业应用场景中，猎户星大模型在与企业私有数据和应用相结合时，可以实现千亿参数的模型效果。
2016年首次冲向大机型市场的科大讯飞、360等厂商，如今正在快速迭代；前者近期发布了Spark大模型V3.5，后者推出了大模型搜索应用“AI”。
不久前，手机厂商也纷纷涌入大模型赛道。
1月10日，荣耀发布了自主研发的70亿参数端侧AI大模型“魔幻大模型”。
此后，五款国内主流手机手机厂商华为、小米、OPPO、vivo、荣耀纷纷齐聚大机型领域，与此同时，大洋彼岸的苹果也传言正在测试在iOS中引入生成式AI功能。
18、图片来源：微博截图“百模之战”似乎并没有随着时间的推移而平息，反而愈演愈烈，2020年各大车型赛道会迎来新的重大变化吗？ 01.各大厂商涌入，赛道拥挤 创造它的OpenAI早在2016年就成立，并在2018年推出了第一代生成式预训练模型GPT-1，这也是ChatGPT的最初原型。
此前，业界的NLP模型（自然语言处理）主要基于特定任务的大量标注数据进行训练，能力有限。
GPT在自然语言推理、问答任务、常识推理等方面都取得了突破，为此还获得了微软10亿美元的投资。
随后，从GPT-1到GPT-2再到GPT-3，GPT的能力在短短2年内不断提升。
2018年11月27日，随着GPT-3.5修改而来的人工智能对话式聊天机器人ChatGPT的推出，这项一直在小圈子里流行的研究成果首次得到了公众的认可。
能聊天、画画、写文案、写代码，强大的功能让ChatGPT一经发布就迅速流行起来。
五天内注册用户数突破百万，两个月月活跃用户突破一亿，成为历史上增长最快的消费者。
或应用程序。
消息传到中国，引起千层浪。
人工智能已经发展到这个程度了吗？令人震惊的是，在淘宝上出售ChatGPT账户甚至已经成为一门生意。
与此同时，看到巨大商机的各界大佬也纷纷退到一边，表示将尽快推出自己的大车型。
今年3月至9月，各大互联网公司都在争夺这一赛道的一席之地。
从百度的语言大模型“文心一言”和智脑大模型，到阿里巴巴的“统一千问”大模型、科大讯飞的Spark大模型，再到腾讯的混元大模型，国内传统互联网三大巨头“BAT”都有了告一段落。
此外，华为、京东、商汤科技、网易有道、昆仑万维（18.SZ）等也相继推出大型号产品。
就连中国移动、中国联通、电信三大运营商，以及长虹等家电厂商，清华、复旦、中科院等科研院所和高校也都发布了自己的大机型。
2019年5月的中关村论坛上，专家表示，国内发布的“10亿参数以上”的大模型数量仍为79个；据GitHub统计，截至年底，国内已经发布了近千个大型语言模型。
“百模大战”不再是谎言。
不过，与当初外卖行业的“百团大战”相比，“百模之战”对资金的要求更高。
根据NVIDIA官方信息，在底层模型的训练阶段，训练1亿个参数的GPT-3需要34天，并且使用AGPU芯片。
为了维持日常推理，OpenAI 至少需要 32,400 A；据此计算，ChatGPT 仅硬件成本就超过 8 亿美元。
昆仑万维集团CEO方瀚甚至公开表示，“没有A卡，实验就做不了”。
为此，海天瑞盛、银赛集团等“AI概念股”甚至纷纷发布定向增发计划，募集资金用于训练大模型。
此时，如何缩小与ChatGPT的差距，同时尽快找到应用落地方向，实现自生成，就成为“百模之战”每一个参与者都必须面对的问题。
02.大模型有哪些应用场景？ 从商业角度来看，大车型带来的机会可以概括为三类：降本增效、扩大原有市场需求、创造新市场需求。
大模型*生成人机对话、图形、文本、音视频的能力不仅使其广泛应用于传统客服场景，而且对游戏、影视制作等产生深远影响。
阿里巴巴、美团的在线智能客服算法，以及中国移动的“九天大模型”、中国电信的TeleChat大模型都是此类产品，其应用场景直接针对智能客服、智慧政务等。
2018年亚运会上，科大讯飞与中国移动联合推出了基于Spark机型的全新5G通话。
接听电话后，申请服务将立即转换为文本，生成分钟数，并生成待办事项。
在游戏影视制作方面，导演陆川曾在接受采访时表示，“用AI绘制电影海报，15秒的效果比专业海报公司一个月制作的效果还要好。
”图片来源：微博截图。
原有的市场需求正在扩大。
，体现在传统业务的升级，这也是大车型应用最为广泛的领域。
以传统搜索引擎为例，访问文心一言，在百度搜索框中输入问题后，给出的答案将不再是链接，而是更加确定的答案。
基于此，可以通过接入大模型来重构百度地图、网盘、图书馆等应用。
旗下拥有多项业务的腾讯也完成了腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯会议等业务和产品对接腾讯混元大模型的测试，并取得了初步成果。
此外，大型模型也已广泛应用于传统教育、医疗、汽车等领域。
科大讯飞学习机接入科大讯飞Spark模型后，实现了AI一对一辅助教学、中英文作文批改、口语练习等功能；百度推出工业级医疗产业模式“心灵医生”；华为云盘谷大车型的赋能，让文杰新M7在智能驾驶领域“遥遥领先”，预计两个月后突破10万台。
在创造新的市场需求方面，AI超级助手、AI机器人等需求也在不断被创造。
对于前者，各种通用型大型机型，包括文心一言、科大讯飞Spark、统一千文等都有相应的产品。
它们大多数能够理解用户的语言语义并具有图像理解能力。
他们可以调用软件API，使用各种工具帮助用户完成任务；而后者则有优必、追米、玉树等不少于10家机器人企业展示相关产品。
然而，繁荣的背后，也隐藏着隐忧。
对比各种大型机型的应用，不难发现，无论是提高效率还是扩大需求，市面上绝大多数应用都实现了相对相似的功能。
以AI学习机为例。
除了科大讯飞的相关产品外，网易有道接入了自越模型，好未来接入了MathGPT，作业帮接入了银河模型，文心一言接入了。
百度和智脑都有类似产品在售。
从功能上看，各家都宣传类似的功能，比如AI一对一辅导、通用AI作业助手、虚拟口语教练等，从消费者的角度来看，几乎很难体会到其中的差异。
虽然每家公司都能拿出一堆排行榜来证明自己的大模型得分更高、能力更强；但反映到实际应用中，差异只有百分之几甚至千分之几。
这仍然让人怀疑：我们真的需要这么多大型模型吗？ 03. 会出现“杀手级应用”吗？ 尽管市场上的大型车型让人眼花缭乱，但业界对于大型车型的发展趋势已经形成了一定的共识。
百度创始人李彦宏曾表示：“人类进入AI时代的标志不是很多大型模型的产生，而是很多AI原生应用的产生。
”创始人周鸿祎今年年初在谈到大模型的发展趋势时也表示，今年将成为大模型应用场景年，“杀手级应用”将会出现。
这也意味着大机型与C端用户的距离将越来越近。
Byte 的“Button”平台就是一个例子。
据《趣街商报》介绍，它拥有无限扩展的能力。
用户可以通过添加插件不断加强定制Bot的能力；此外，用户还可以将本地文件上传到Bot的知识库以供将来参考。
它学习；创建的机器人还可以部署在不同的社交平台和应用程序上。
这相当于为用户提供了开发自己的聊天机器人的机会，让更多的人参与到AI生态系统的建设中来。
与此同时，大型模型也正在经历软硬件融合协作的过程。
在这方面，智能手机厂商无疑是行业的代表。
据《趣街商报》不完全统计，国产智能手机中，华为Mate60 Pro、小米14 Pro、vivo X系列、OPPO Find X7系列、荣耀Magic6系列等手机目前均搭载大型号。
除了让AI助手变得更加智能之外，这些大型模型还有一个关键应用领域是手机相册。
本来，如果你想把照片中的其他游客去掉，只能用PS，这很考验你的功底和技术。
现在，你可以直接使用AI擦除功能，一步到位，几乎没有瑕疵。
类似的还有美图（.HK）自主研发的AI视觉模型“启象智能”。
已与三星达成合作。
用户可以在Galaxy S24系列手机上体验AI图像编辑功能；不仅可以“智能P图”，还可以通过用户给出的图片进一步生成“AI画风”。
图片来源：微博截图。
手机的基准场景是PC（电脑）。
1月份，联想发布了AIPC产品。
嵌入大模型后，拥有更强的算力支撑能力、更智能的人机交互、更开放的应用生态。
金山办公（11.SH）推出的WPS AI是一款可以在PC平台上应用的软件产品。
它主打智能文档，可以帮助用户轻松创建办公所需的文本和PPT，还可以独立消化PDF等文件资料并回答有关这些资料的问题。
此外，教育也是一个重要的应用场景。
科大讯飞、好未来、作业帮、网易有道等厂商纷纷将大型模型集成到AI学习机中，今年教育学习平板销量猛增。
并且基于产品迭代，学习平板的价格不断上涨。
深度技术研究院院长张晓荣认为，未来大模型可能会朝着专业化、个性化、低门槛的方向发展。
模型的功能将针对特定领域或特定需求进行更加细分和优化；同时，通过提供更友好的界面和更方便的界面，降低使用难度，让更多的人参与到基于大模型的开发和研究中。
并且由于计算能力有限，大型模型可能更多地部署在云端和边缘；这样可以减少计算资源和存储资源的消耗，提高模型的响应速度和可用性。
但无论是哪种趋势，都要结合实际成本；否则，仅仅盲目投资显然是不可持续的。
上半年，360（60.SH）的新兴业务“智能大脑”虽然营收近万元，但仅占总营收9.1亿元的2.1%。
科大讯飞（30.SZ）预计非净利润同比下降71%-81%。
主要原因与公司加大自有可控平台大型认知模型研发投入有关。
此外，如何让用户更好地了解大模型的决策过程和结果，提高其信任度也是一个关键问题。
04.中国大车型与国外大车型差距有多大？ 国内大型模型产业正如火如荼，在美国更是如此。
据《中国人工智能大模型地图研究报告》统计，全球发布的大机型中，中国和美国占比近80%。
早在今年5月，美国就实现了参数规模超过10亿规模的基础大型模型的突破。
除了大家熟知的ChatGPT之外，美国代表性的通用模型公司还有Anthropic、Cohere、Google等。
其中，Anthropic被称为“OpenAI的竞争对手”。
其开发的聊天机器人Claude一次可以总结约75000个单词。
它比ChatGPT更适合处理长对话和内容，对大量文档进行深入分析，并且具有更快的平均响应时间。
图片来源：微博截图 Cohere的特点是定位差异化。
与OpenAI不同的是，它坚定地选择了toB路线，提供灵活的存储和数据隐私保护路径，强调安全、隐私和定制化服务。
至于谷歌，最新的情况是推出了AI模型Gemini，其特点是多模态处理和理解复杂逻辑的能力。
Gemini 是唯一在行业标准 MMLU（多任务语言理解）基准测试中超越人类专家测试结果的 AI 模型。
图片来源：微博截图 北京社科院研究员王鹏认为，中美大模型的差异主要体现在三个方面：融资水平、基础大模型发展水平、应用层发展水平。
据不完全统计，今年上半年，在美国AIGC一级市场，硅谷在人工智能领域的融资总额约为1亿美元，占全球融资总额的55%，平均轮融资金额为3.3亿美元。
同期，国内人工智能领域则显得谨慎得多。
投资事件数量同比下降49%，涉及金额61.74亿元，同比下降62%。
从基础大模型的发展水平来看，国内大模型还存在数据总量不足、计算资源匮乏、场景渗透有限等问题。
毕竟，从公开数据量来看，英文数据本身占据主导地位，而美国也在采取各种方式限制中国获取算力核心资源。
至于应用层，中国也在效仿；其中，较为明显的是在办公、金融、医疗等领域落后于美国。
针对国内多家厂商声称自己的大型模型已经超越GPT-4的事实，张晓荣认为：“理论上，有些厂商可能会部分优于GPT-4，但考虑到算法、计算能力和数据资源，双方认为，在其他方面的投入下，国产机型全面超越GPT4的可能性比较小。
“在他看来，我们需要正视国内外大机型的差距，这涉及到技术、人才、资金等多方面因素。
好消息是中国拥有较大的市场规模和丰富的应用场景，这为大模型的落地应用提供了广阔的空间和条件，而且数据和场景越多，大模型就越实用，这让中国还有机会追赶美国。
尽管其底层研发技术略落后于美国，但在大型模型领域仍然存在很多问题有待解决，最典型的就是产出结果缺乏可信度。
，而且缺乏安全性，这对于人和AI来说都将是一个长期的学习过程。
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