編輯 | 虞爾湖

出品 | 潮起網(wǎng)「于見專欄」

過去幾年，國家一直在提倡“新型基礎設施建設”、“互聯(lián)網(wǎng)+”等發(fā)展理念。實際上，這些理念的背后，都有著相同的邏輯。那就是以社會發(fā)展的前進方向為驅動力，把一些新技術、新領域像套公式一樣，應用到各行各業(yè)，從而讓其發(fā)揮應用價值，將其“新基建”的使命落到實處。

只是，從技術到應用，從來都是充滿了障礙，更是一個漫長的過程?；仡櫄v史，從第一次工業(yè)革命時期的蒸汽機從發(fā)明到廣泛應用，就歷時80余年，而在第二次工業(yè)革命的電氣時代，從電動機從發(fā)明到大規(guī)模應用，同樣經(jīng)歷了65年。

這也意味著，作為人類發(fā)展共識的AI人工智能，未來走向全民普及、廣泛應用，也恐怕并非一日之功、更難以是一片坦途。所幸的是，2022年底由美國OpenAI公司掀起的ChatGPT大模型熱潮，讓人們再次看到了AI技術走向應用、走向全面普及的更多可能性。

那么，半年多過去，AI大模型相關的技術、產(chǎn)品、應用是否已經(jīng)走向成熟？還是概念依舊大于實際？我們通過當前的AI大模型產(chǎn)品應用現(xiàn)狀來分析，或許可以窺探一二。

AI大模型不是“萬金油”，卻是兵家必爭之地

與任何新技術的發(fā)展軌跡一樣，以ChatGPT為代表的AI大模型產(chǎn)品，也經(jīng)歷了技術由簡到繁、應用由淺入深的過程。

據(jù)觀察，在GPT-4等大語言模型出現(xiàn)后，AI的技術應用已有雛形。例如，在基本的文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理等方面，已經(jīng)足以為各行各業(yè)的不同需求場景提供解決方案。

AI大模型，顧名思義，是指具有巨大參數(shù)規(guī)模的人工智能模型。而基于Transformer模型架構的生成式語言模型GPT和生成式人工智能的AIGC，就似乎該大模型技術下的典型應用。

前者在各種自然語言處理任務中，可以進行對話生成、文本摘要等，尤為智能。而后者則可以通過學習大量的數(shù)據(jù)，生成具有一定邏輯性和創(chuàng)造性的內(nèi)容，不限于文本、圖像、音樂等。

也正是因為這類應用面向自然語言，所以應用場景也十分廣泛，甚至正在成為全球科技企業(yè)的必爭之地。正如有經(jīng)濟學家稱，ChatGPT正在成為第25種通用目的技術，此前人類最偉大的發(fā)明是輪子。

而全球頂級的人工智能公司除了OpenAI以外，還有英偉達、微軟、谷歌、亞馬遜、IBM等，這些巨頭企業(yè)幾乎無一例外的，將AI大模型的研發(fā)方向拔高至戰(zhàn)略高度。國內(nèi)巨頭企業(yè)同樣是爭先恐后，紛紛入局。

例如，除了國內(nèi)的頭號AI科技企業(yè)百度自3月中旬官宣推出文心一言外，阿里巴巴也相繼發(fā)布其大模型產(chǎn)品通義千問，并在各自深耕的人工智能、電子商務、云計算等領域得以應用。

而近期科技圈最引人注目的2023世界人工智能大會（WAIC），也釋放出了一系列信號。據(jù)媒體報道，此次大會聚齊30多家科技企業(yè)，其中不乏百度、騰訊、阿里、華為、京東等巨頭，同時也有商湯、網(wǎng)易等垂直領域的選手。

而在AI大模型創(chuàng)業(yè)的大江大河中，教育行業(yè)的科大訊飛、母嬰行業(yè)的孩子王等，同樣沒有缺席。

作為巨頭企業(yè)，其布局AI大模型顯然并非只是“自用”，而是搭建相關技術平臺，逐漸表現(xiàn)出其開放性的一面。

與此同時，一些科技行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者，也是用飽滿的熱情，來迎接這樣的時代大趨勢，如此前王慧文高調(diào)入局AI大模型，并高薪招兵買馬，成立的“光年之外”已經(jīng)被美團收購，前途光明。而創(chuàng)新工場CEO李開復，搜狐創(chuàng)始人王小川等知名創(chuàng)業(yè)者也紛紛入局。

不過，作為全球“尖端”技術，目前AI相關的技術并不成熟，而且入局門檻高、投入也十分巨大，加上其應用場景雖多卻并不集中，因此也給相關技術的研發(fā)與商業(yè)化應用帶來了挑戰(zhàn)。

而在千帆競技、百舸爭流的AI大模型賽道，當創(chuàng)業(yè)者都摩拳擦掌、躍躍欲試之時，將會上演什么樣的故事？

技術為基、應用為王

眾所周知，科技的價值在于應用，AI大模型也不例外。據(jù)觀察，過去半年多的大模型概念熱度正在逐漸消退，各行各業(yè)對其應用落地也如“八仙過海、各顯神通”。

例如，在金融行業(yè)，AI大模型的應用價值，已經(jīng)初見端倪。據(jù)了解，AI大模型可以通過大量的金融數(shù)據(jù)分析與學習，對金融業(yè)務的風險進行更加科學、準確的評估、預測，從而為金融機構更好地做好風控管理提供有價值的參考信息。

與此同時，AI大模型可以通過智能客服及自動化服務等，提升客服效率。而且，也可以用于監(jiān)測經(jīng)濟環(huán)境的變化，輔助交易決策，從而投資回報率等。

而在醫(yī)療行業(yè)，AI大模型則可以通過分析醫(yī)療影響、身體檢測報告，提升疾病的診斷效率、準確度。而在藥物研發(fā)、臨床試驗等方面，也可以輔助科研人員加速新藥的研發(fā)，縮短研發(fā)周期。

同樣，在電子商務與零售行業(yè)，AI大模型相關技術可以為這類平臺、企業(yè)提供個性化、數(shù)字化、智能化的營銷支持，從而提升銷售轉化率、消費者購物體驗、降低客戶投訴率等。

據(jù)了解，阿里巴巴的通義千問，就不僅可以為阿里巴巴旗下的電商平臺提供技術支持，也可以開放給阿里云的客戶提升終端服務水平。

除此以外，AI大模型的應用價值，還體現(xiàn)在其與智能硬件結合方面。例如，今年2月初，小度宣布融合文心一言，打造針對智能設備場景的AI模型“小度靈機”，擁有超級助理和智能管家等功能。緊接著，在阿里巴巴在發(fā)布大模型產(chǎn)品后，天貓精靈也宣布將正式接入阿里巴巴通義千問。

由此可見，AI大模型自ChatGPT帶來了一股熱潮之后，其豐富的應用正在呈現(xiàn)百花齊放、百家爭鳴的新局面。值得一提的是，目前在相對傳統(tǒng)的制造業(yè)、交通運輸行業(yè)也逐漸出現(xiàn)了AI大模型的應用產(chǎn)品。

而以科大訊飛為代表的教育AI公司，更是在技術、應用、軟件、硬件方面形成生態(tài)化效應，甚至在顛覆教育行業(yè)原有的技術架構、產(chǎn)品應用等商業(yè)布局。

無論如何，各大科技巨頭雖然入局人工智能的目的不同、初心各異，但是都將其注意力聚焦在了技術提升與商業(yè)化應用方面，可謂殊途同歸。這也意味著，AI大模型行業(yè)的發(fā)展方向，將是技術為基、應用為王。

正如IDC中國副總裁鐘振山在關于AI大模型數(shù)據(jù)報告的演講中表示，“技術提供商以及技術使用方都應了解該項技術的本質(zhì)，可能的應用場景，落地的可能性，并為即將產(chǎn)生的變革做好準備?！?/p>

未來可期，挑戰(zhàn)仍在

AI大模型的市場增長勢頭肉眼可見、市場前景更是鼓舞人心。據(jù)IDC對基于大模型的AI市場規(guī)模的最新預測，預計中國人工智能市場規(guī)模在2023年將超過147億美元，到2026年這一規(guī)模將超過263億美元。

圖源：IDC基于大模型的AI市場預測數(shù)據(jù)

不過，正是因為AI大模型市場的大爆發(fā)，也引來了無數(shù)玩家入局，競爭日趨激烈。與此同時，所有玩家也都面臨幾乎相同的挑戰(zhàn)。正如鐘振山認為，過去通用AI市場日漸飽和，不具備大模型能力的廠商難以維持競爭優(yōu)勢。

「于見專欄」認為，AI大模型由科技概念走向應用落地，挑戰(zhàn)十分巨大，未來也將很快進入淘汰賽階段。

首先，AI大模型的技術迭代，同樣需要基于AI的算法、算力、數(shù)據(jù)等進行升級迭代，因此入局門檻高，倘若此前企業(yè)并無太多AI基因、行業(yè)基礎，甚至缺乏大模型技術研發(fā)的數(shù)據(jù)及相關能力，恐怕很多企業(yè)都會淺嘗輒止，難以為繼。

與此同時，AI大模型的研發(fā)，注定面臨資金投入巨大、回報周期相對較長的挑戰(zhàn)。例如，今年，百度就正式宣布設立規(guī)模為10億元的「百度文心投資基金」，重點投資孵化大模型領域的優(yōu)質(zhì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)，為其提供包括資金、技術、人才在內(nèi)的一站式資源。而放寬至人工智能行業(yè)，在過去十年，百度在AI領域的投入超過1000億元。

由此可見，對于入局的企業(yè)而言，巨額的資金投入就是最大的門檻。而且，AI大模型的研發(fā)與應用，需要不斷迭代其算力、算法等核心技術，同時需要進行機器訓練，因此即使是垂直到一個行業(yè)，投入同樣不會太低。

例如，據(jù)預測，孩子王布局大模型，按GPT-3的一次訓練成本來評估，一次訓練，需要額外支出數(shù)百到千萬美元的投入。

其次，AI大模型技術雖然會越來越成熟，但是如何尋找更多可供發(fā)揮的應用場景，而且這種場景還具有一定的普適性，既能解決當前的市場需求，也能兼顧其復用價值、降低研發(fā)成本，也是非常大的問題。

目前看來，除了以AIGC為代表的語音、文字等生成式AI具有較為廣泛的應用場景外，一些個性化的AI大模型需求，也將會因為其應用受限，導致企業(yè)的研發(fā)投入難以短期回本，這也意味著，很多企業(yè)在大手筆投入相關研發(fā)技術的同時，難于在商業(yè)化方面實現(xiàn)規(guī)模化，從而導致入不敷出。很顯然，這也將十分考驗創(chuàng)業(yè)企業(yè)的資本實力。

再次，如以上分析，正因為主流應用場景所有玩家基本都會涉足，而中長尾的應用場景則如無人之境，因此也會導致AI大模型的產(chǎn)品會面臨產(chǎn)品與服務同質(zhì)化的挑戰(zhàn)。

而對于垂直應用的行業(yè)而言，也將直接影響其技術應用的價值與推進速度。因此，未來AI大模型或將陷入進退兩難的境地。

結語

AI大模型帶來的熱潮仍在持續(xù)，甚至從未有一個科技熱點能，像該熱點一樣持續(xù)時間如此之久。這也意味著，很多科技企業(yè)擁抱新技術、創(chuàng)新AI產(chǎn)品與服務，已經(jīng)成為大勢所趨。而在“群模亂舞”的行業(yè)混戰(zhàn)中，能夠勝出的企業(yè)，必然是那種資本實力雄厚，技術方面有所沉淀的科技企業(yè)。

而在頭部企業(yè)角逐市場的過程中，除了前文所述的若干挑戰(zhàn)外，由此帶來的倫理道德問題，也將給整個行業(yè)帶來全新的挑戰(zhàn)。例如，生成式AI帶來的版權問題、因為機器學習所需要的數(shù)據(jù)，或許會泄露AI大模型產(chǎn)品用戶的隱私信息等。

種種跡象表明，AI大模型走向陽光普照，尚需翻越很多大山，才能奔向星辰大海。