您现在的位置 :

首页  >  企业新闻 >  > 正文

大厂上桌,疯狂卷“模”

时间 :2023-04-12 23:09:44   来源 : 和讯网

“就连‘久疏’科技战场的王小川都来了,试问谁还能不被大模型‘卷’到?”10日,一位科技公司创始人在朋友圈发文感慨。当日,搜狗创始人王小川宣布携5000万美元入局大模型创业。

大模型,这条当下最火的赛道里更多是大厂的身影。据中新经纬记者不完全统计,截至发稿,中国已有超过30家公司、机构发布了大模型产品或公布了大模型计划,互联网大厂悉数登场。他们在争什么?


(资料图)

jwview

密集发布,但远未成熟

这30多家公司、机构中,既有百度、腾讯、阿里这样的互联网公司,也有科大讯飞(002230)、商汤科技这样的AI公司,还有中科院自动化研究所、上海人工智能实验室这样的科研院所。

4月是大模型密集发布期,仅4月10日一天,就有商汤科技推出“日日新SenseNova”大模型体系、昆仑万维(300418)宣布即将推出“天工”大模型、王小川入场大模型创业等消息传来。

大模型密集亮相,是否意味着行业和技术进入成熟期?

IDC中国助理研究总监卢言霞接受中新经纬记者采访时认为,当前各家公司密集发布大模型或公布大模型进展,主要还是被市场热度倒逼的。“事实上,行业成熟期远未到来,目前仍是起步阶段。但这种密集发布会推动大模型技术的落地,加速商业化。”卢言霞说。

科技公司APUS自研了“天燕”大模型,该公司创始人李涛接受中新经纬记者采访时表示,大模型相当于AI时代的操作系统,今天的“百花齐放”,恰恰说明大模型发展还处于早期阶段。

jwview

在争什么?

4月11日,阿里云官宣自研大模型“通义千问”开启邀请测试后第四天,在阿里云峰会上,阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇表示,阿里巴巴所有产品未来将接入“通义千问”大模型,进行全面改造。他认为,面向AI时代,所有产品都值得用大模型重新升级。

百度方面也表示,文心大模型已大规模应用于搜索、信息流、智能音箱等互联网产品,并通过飞桨开源开放平台、百度智能云赋能工业、能源、金融、通信、媒体、教育等各行各业。

据腾讯方面介绍,其混元AI大模型团队推出的万亿中文NLP预训练模型HunYuan-NLP-1T

已成功落地于腾讯广告、搜索、对话等内部产品并通过腾讯云服务外部客户。

4月8日,华为云人工智能领域首席科学家田奇表示,华为云盘古大模型推动人工智能开发从“作坊式”到“工业化”升级。他举例说,华为云盘古药物分子大模型,缩短先导药物研发周期从数年到1个月。

商汤科技“日日新SenseNova”推出的语言大模型“商量SenseChat”,可帮助开发者更高效地编写和调试代码,为用户提供个性化的医疗建议,还能轻松从复杂文档中提取和概括信息。

这些大模型在各行各业的应用,无论是在C端还是B端,将科技公司的竞争推向了另一个高度。

卢言霞认为,大模型之争,本质是各公司AI技术含量的表现。“大模型的价值,简单说就是提升AI应用的准确度,提升AI在产业落地的可能性。AI不只是大模型,大模型给AI锦上添花。”在卢言霞看来,几乎所有的AI应用场景,大模型的应用都值得期待。“除非是那些基于规则而不是基于机器学习、深度学习算法的应用。否则,大模型可以在任意AI应用场景落地。”

李涛认为,大模型的竞争本质上也会是生态的竞争。大模型的价值就在于它作为生态的底座,为整个生态提供AI的能力。但最终它需要根据用户需要的场景,通过精炼模型、上层应用为用户创造价值,提供良好的用户体验,才能形成完整的闭环。

jwview

我们需要这么多大模型吗?

在大模型“百花齐放”的当下,大多数公司看到的是机会,但也不排除有些公司是“炒概念”。对于投资者来说,还需要仔细甄别其中的风险。

昆仑万维在公告中提醒称,“天工”3.5目前仍在测试阶段,后续仍面临技术研发进展不及预期、应用实践不及预期、商业化落地不确定及行业政策变化等风险。此外,昆仑万维提示称,公司持续加大投入,预计还会对公司2023年财务状况产生负面影响。

另一方面,面对科技公司对大模型的追逐战愈演愈烈,业内也有质疑声音:我们需要这么多大模型吗?有何差异?

卢言霞认为,头部公司还是有自己做大模型的必要的。从差异来说,短期内会体现在软硬件整体成本的性价比、模型预测的准确度等。中期的差异取决于每个公司先面向哪些应用场景去打磨大模型。长期来看,则要看各公司AI实力的竞争。“各家大模型大概率会趋同,差异要看商业化能力。”

李涛表示,就像最终主流手机操作系统只剩下了Android和iOS两家,大模型经过市场竞争,到达成熟期时最终也只会剩下两三家。

“一家科技公司是否有必要做大模型,一定要想清楚自己的定位,打算在这个生态的哪个环节创造价值,以及是否有持续的力量赢得这场竞争。更具体的,要看是否有足够的数据不断迭代改进大模型?是否有足够的算力支撑训练?是否要持续对基础算法投入?”李涛说。

民生证券研报认为,大模型表面不再稀缺后,实质格局更像“太极拳”:易学难精。因为开源基础以及大公司本身的算力储备与资金实力,单纯发布一个大模型门槛没有市场想象那么高。但是能够拥有高质量数据场景助力持续迭代,使得逐步性能逼近ChatGPT的大模型预计最终仍是“凤毛麟角”。市场会逐步凝结共识:得数据者得天下,数据是差异化竞争关键。

(更多报道线索,请联系本文作者常涛:changtao@chinanews.com.cn)

本文首发于微信公众号:中新经纬。文章内容属作者个人观点,不代表和讯网立场。投资者据此操作,风险请自担。

标签:

推荐文章

X 关闭

X 关闭