AI大模型的創(chuàng)業(yè)熱潮其實剛剛開始，但又好像風云變幻了很多次，短時間內(nèi)，國產(chǎn)AI大模型已經(jīng)接近100個。

在全球性的產(chǎn)業(yè)趨勢面前，較短的時間里，中國市場已經(jīng)形成了不同組織形態(tài)的創(chuàng)業(yè)團隊，它們在短時間內(nèi)發(fā)布了多款AI大模型，以及與之相關不同類型產(chǎn)品。產(chǎn)業(yè)進度如此之快，也給了行業(yè)觀察者提供了較好的觀察樣本。

基于對不同創(chuàng)業(yè)團隊的拆解，對AI大模型創(chuàng)業(yè)的關鍵硬核問題的分析，白熊觀察員（微信公眾號：Baixiong42）將通過系列稿件探討以下問題

• AI大模型創(chuàng)業(yè)此刻的問題，什么是其中的硬核問題？

• 不同類型的創(chuàng)業(yè)團隊可能擁有的機遇和挑戰(zhàn)。

一、同一個AI夢想

風浪越大，AI大模型越多。

環(huán)球同此涼熱，這一波AI大模型創(chuàng)業(yè)已經(jīng)形成了產(chǎn)業(yè)趨勢。在美國，AI大模型相關創(chuàng)業(yè)掀起熱潮，而媒體給中國的AI大模型創(chuàng)業(yè)現(xiàn)象用的詞是“狂飆”。5月底，《中國人工智能大模型地圖研究報告》發(fā)布稱，中國目前已經(jīng)發(fā)布了AI大模型79個，幾乎每個省都有自己的AI大模型，幾乎每個大廠都有自己的大模型。中國本土的AI大模型創(chuàng)業(yè)狂飆半年，盤點當前形勢，實際上形成了三類團隊：

一是大廠團：中大型科技企業(yè)（所謂“大廠”）內(nèi)部組建的AI大模型研發(fā)部門/團隊，如百度組建的團隊發(fā)布了文心一言，該團隊為李彥宏親自帶隊；阿里云代表阿里系發(fā)布了通義千問等，而騰訊、華為、螞蟻、字節(jié)、美團的大模型據(jù)稱都已在路上。

值得注意的，除了這些市值（估值）在數(shù)千億甚至上萬億的互聯(lián)網(wǎng)大廠之外，在中國A股、港股市場上市的一些上市公司也發(fā)布了或號稱將發(fā)布AI大模型，這些公司有些是為炒作股價，暫時不做討論，有些公司我將合并到“大廠團隊”中，在后文討論。

二是獨立團：各類獨立的創(chuàng)業(yè)、融資進行AI大模型研發(fā)的團隊，這類團隊目前多數(shù)聚集在北京上海。如搜狗創(chuàng)始人王小川成立的百川智能，以及最近成為融資市場明星團隊的MiniMax。這類團隊的創(chuàng)始人多是前一波互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)熱潮中取得成功的創(chuàng)業(yè)者，身后也有一些大廠的身影。

三是學院派：它們的組織構成、戰(zhàn)略目標等企業(yè)團隊都有所區(qū)別，例如今年初就發(fā)布了MOSS大模型的復旦大學計算機學院團隊，MOSS號稱是國內(nèi)首個類ChatGPT大模型。

對于AI大模型創(chuàng)業(yè)可能遇到的困難，一般的觀點往往會將困難聚焦在算力和語問題上，但在白熊觀察員看來，這兩個問題在當前階段還不是三種創(chuàng)業(yè)團隊的核心問題?，F(xiàn)階段有一個硬核問題，將攔在AI大模型創(chuàng)業(yè)團隊面前，成為區(qū)分不同團隊能力的核心問題。

二、什么是硬核問題？

先定義一下“硬核”問題?！坝埠恕眴栴}是指在創(chuàng)業(yè)過程中難啃、難以解決，但同時又是創(chuàng)業(yè)團隊可以獨立突破的行業(yè)核心問題，某一家企業(yè)一旦突破，就能夠迅速甩開其它競爭對手。

對于AI大模型創(chuàng)業(yè)團隊而言，可能不久之后，他們就將面臨真正的硬核問題 ——?如何自主探索AI大模型領域的創(chuàng)業(yè)方向問題。

這里又包括兩個細分問題，一是如何自主探索技術路線；二是如何探索合適的商業(yè)模式、保持良好的商業(yè)化節(jié)奏等。現(xiàn)階段，大模型領域最高優(yōu)先級仍然是技術路線的探索，因為技術提升的空間仍然非常大，技術提升帶來的產(chǎn)品差異也非常大。

從創(chuàng)業(yè)的一般規(guī)律來看，在一條技術賽道上，當先行者技術路線已經(jīng)比較成熟時，雖然雙方差距較大，但追趕者完全可以學習別人的成功經(jīng)驗，即所謂“抄作業(yè)”。在這個階段，追趕者往往能迅速縮小差距，以超預期的速度將差距縮小至一代以內(nèi)，創(chuàng)造看似“奇跡”的發(fā)展速度。

當差距縮小到一代以內(nèi)之后，抄作業(yè)的模式往往失效，因為即使是領先者，他所采用最新的技術路線和商業(yè)模式也包含較大探索成分，本身不一定是正確，跟追趕者的情況也很可能不適配。甚至可能最終領先者可能要自我否定多次，最終跑出來的技術路線，很可能是一開始并不被看好的。

這也意味著，從技術路線到商業(yè)模式，中國AI大模型創(chuàng)業(yè)前將充滿對未知領域的探索，在這條賽道上，真正能抄的作業(yè)不多。

目前中美的差距有多大？通過新聞能看到一些企業(yè)家的預估，如李彥宏判斷中美在AI大模型領域差距是兩三個月，剛剛賣掉搜狗又重新下場創(chuàng)業(yè)的王小川則認為中美差距達到三年，雙方還互打了口水仗。當然，最自信的是科大訊飛的董事長劉慶峰，他則認為很快就能給ChatGPT一點來自A股上市公司的震撼，甚至提出了“_今年10月將整體趕超ChatGPT”_的豪言。

不過你怎么看，反正白熊觀察員選擇在手機里看。不過總體而言，中美的差距仍有可能很快縮短（或已經(jīng)縮短）至一代以內(nèi)。這時候才真正結束熱身，切入了大模型創(chuàng)業(yè)的正賽。

最近有條值得關注的新聞，圖林獎得主、Meta的首席科學家楊立昆（Yann LeCun）多次批評自回歸模型，認為這一技術路線沒有前途。在北京舉辦的2023世界人工智能大會上，楊立昆通過視頻參會發(fā)言。他延續(xù)了之前在其它場合多次提到了觀點，認為以ChatGPT為代表的自回歸模型永遠無法解決事實錯誤、邏輯錯誤等各種錯誤，同時也不了解世界的底層事實（也就是不能真正認知世界）。楊立昆之前的PPT中旗幟鮮明地指出：自回歸模型是注定失敗的（Auto-Regressive LLMs are doomed）。

目前，對楊立昆的觀點，業(yè)界并無激烈的反對與交鋒，因為對于AI大模型未來的技術路線，行業(yè)仍在探索中，現(xiàn)在正處于“迷茫期”。

這正是沒有作業(yè)可抄的一種表現(xiàn)，對于中國的創(chuàng)業(yè)者，是往GPT的方向繼續(xù)走，還是尋找新的技術路線?；蛘吒M一步說，國內(nèi)的AI大模型創(chuàng)業(yè)團隊，是否有自主探索技術路線的能力？

除了技術路線之外，商業(yè)化路線的探索也是一道硬核問題。與太平洋對岸的美國隊長Open AI類似，中國的AI大模型團隊也有不少已經(jīng)開放了API接口，可以接受用戶付費接入，但看看有些企業(yè)的價格標準，高得有點離譜，似乎只是在講某種資本故事。

最近一款名為妙鴨相機的應用出圈，這應該是國內(nèi)AI大模型領域第一款真正意義上出圈的應用。妙鴨相機采取了前置付費的模式，用戶需要先支付9.9元才能使用它的AI生成照片功能。從它的人氣來看，這一波應該收入不錯。從應用本身的玩法來看，妙鴨相機讓用戶上傳十幾張個人照片，可能是在后臺訓練了一個LoRa模型，這或是基于Stable Diffusion的技術應用。

這一波妙鴨相機的出圈算是給大模型的商業(yè)化打了樣，但顯然它跟國產(chǎn)AI大模型暫時還沒有什么關系。因為最近妙鴨相機舉行了一場媒體見面會，印證了之前外界的報道，它們正是阿里大文娛旗下孵化的創(chuàng)業(yè)團隊。不過，會后各類媒體的報道中，并沒有提到它們具體的使用的具體技術來源，重點還是介紹了一下企業(yè)的產(chǎn)品理念。如果這是一款運用了某種國產(chǎn)大模型的技術產(chǎn)品，媒體見面會的重心顯然就不會是那些內(nèi)容。

所以妙鴨相機的出圈，是否對國內(nèi)AI大模型創(chuàng)業(yè)產(chǎn)生一些啟發(fā)，希望實踐中會有證明。

三、為什么其它問題不是硬核問題

“自主探索”這個問題其實比較抽象，相對而言，此前被談論最多的其實是兩個具象的問題，一個是算力問題，特別是高端顯卡問題，另一個是語料問題。這兩個問題很重要，并且在某些發(fā)展階段也會成為硬核問題，但目前仍然不是。

先說說算力問題，這是最早的熱點問題，一方面是因為目前GPU領域一家獨大，而國際關系上的問題又嚴重影響了高端顯卡的進口。目前來看，無論是解決外部國際關系的問題，還是解決GPU生產(chǎn)制造的問題，短時間內(nèi)都不太可能。因此GPU會一直制約AI大模型行業(yè)的發(fā)展，提升了大模型的訓練能力。

不過從實操來看，現(xiàn)階段仍然有辦法。一是高端顯卡仍然有替代品可用，如英偉達的H800，又如英特爾已經(jīng)發(fā)布了面向中國特供的面向中國“特供”的7nm工藝深度學習芯片Habana Gaudi2，近期AMD首席執(zhí)行官蘇姿豐也明確表示要通過定制產(chǎn)品繞開相關的出口限制，尋找機會向中國客戶提供對應的人工智能解決方案。市場競爭的壓力給了中國AI大模型創(chuàng)業(yè)團隊一絲喘息的機會，從目前國產(chǎn)大模型的普遍參數(shù)量來看，這為產(chǎn)品仍然夠用。

當然，即使是A100這樣的芯片，創(chuàng)業(yè)團隊仍然可以小批量通過各種方式購買到，而依托大廠的一些創(chuàng)業(yè)團隊，甚至可以直接在海外搭建辦公室，把算力資源放在海外。

從當前大模型的發(fā)展現(xiàn)狀來看，不管對大模型吹的有多厲害，多數(shù)團隊還處在樣本驗證階段，這一階段對算力的需求仍然是有限的，隨著模型參數(shù)量的增大，算力的需求才會不斷增大。不過，無論是大廠團隊，還是獨立創(chuàng)業(yè)的團隊，目前這些解決方案基本上是適用的。算力的制約是行業(yè)性制約，任何一種類型的頭部團隊，都有可能借助資本的力量獲得算力，而在發(fā)展過程中的落伍者，即使你身在大廠內(nèi)部，也一樣會被無情砍掉。

因此，算力問題基本上不存在說某個團隊可以單獨突破，從而形成競爭上的獨家優(yōu)勢的局面。

同樣的原因也存在于語料這個問題上。語料這個問題其實形式更為嚴峻，半年前ChatGPT剛剛爆紅的時候，語料問題就被認為是將是中文AI大模型發(fā)展的一大障礙。

對于中文語料質(zhì)量問題，目前已經(jīng)有諸多討論，這里不做進一步討論。這里想說的是，為什么中文語料問題目前暫時不被我列為國產(chǎn)AI大模型創(chuàng)業(yè)的硬核問題，主要原因仍然是上面這兩個：一是當前大模型的階段，中文語料還沒有成為死結（本人近期和朋友一起橫向評測了幾個中文大模型的能力，后續(xù)另撰文詳述）；二是這個問題和顯卡問題類似，目前看不出哪家有可能單獨突破。

四、新的征程即將開始

數(shù)據(jù)顯示，5月至6月期間，OpenAI 的ChatGPT 網(wǎng)站的全球流量下降了10%，這是自2022 年11月以來的ChatGPT首次出現(xiàn)訪問量下降。

關于這個新聞有諸多原因解釋，有人認為是用戶的使用效率更高了，也有人認為用戶有更多大模型可供選擇。但在白熊觀察員（微信公眾號：Baixiong42）看來，考慮到AI大模型在全球范圍的滲透率跟各種國民級應用完全不在一個量級上，如果是用戶覺得大模型“更好用”了，那么無論如何ChatGPT作為頭部應用，只會成倍地吸引更多用戶。

在這個階段用戶數(shù)量下滑，幾乎可以說只有一個解釋，那就是那些出于嘗鮮目的使用ChatGPT的用戶興趣逐漸退潮。

當前的ChatGPT，從某種程度上很像PC互聯(lián)網(wǎng)時代的一些應用，仍然缺乏一個支點，讓它能撬動廣大普通用戶?；蛟S，正像楊立昆所說的問題，自回歸模型本身的局限，導致他還無法封裝出一個國民級應用？因此AI大模型創(chuàng)業(yè)者需要探索新的技術路線嗎？

對于大廠團、獨立團、學院派三個類型無數(shù)AI大模型創(chuàng)業(yè)團隊，這是硬核挑戰(zhàn)，也是甩開競爭者的一個重大機遇。

從近期中國A股中的“AI概念股”（包括AI大模型概念、AIGC概念等）的走勢來看，一大堆這類概念股已經(jīng)舒舒服服地泡在泡沫之中，這往往也正是泡沫即將破裂的時候，至少在中國是。

正如白熊觀察員在前文《美團救場光年之外，救不了“AI概念股”，大模型炒概念時代結束，新的征程即將開始》中所述，AI大模型創(chuàng)業(yè)在經(jīng)歷了過度自信的“愚昧之巔”后，也很可能需要學會如何穿越“絕望之谷”。

討論一個問題，在說完了是什么、為什么之后，接下去就應該說“怎么辦”——三類國產(chǎn)大模型創(chuàng)業(yè)團隊，該如何面對這個硬核問題，會有怎樣的機遇與挑戰(zhàn)，請關注下一篇《大模型創(chuàng)業(yè)展望（2）：三類創(chuàng)業(yè)者的挑戰(zhàn)與機遇》

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配圖：midjourney

白熊觀察員

永遠對未來充滿好奇心的探索者