“大模型之都”，爭奪戰(zhàn)開打

賴鎮(zhèn)桃

暑期上映的好萊塢大片《碟中諜7》里，60歲的阿湯哥依然能打，只是這次他對抗的反派，是存在于虛擬世界卻又無處不在的人工智能“智體”。

銀幕之外的現(xiàn)實世界里，人和AI也在激烈博弈。7月份，好萊塢爆發(fā)了63年來最大規(guī)模的行業(yè)罷工，16萬演員、編劇集體憤怒地走上街頭，抗議數(shù)字人、生成式劇本“謀殺”他們的工作。

很快，AI也作出了反擊：人不愿意拍電影，那就我上吧。

兩部重量級影片《芭比》和《奧本海默》熱映之際，一段《芭比海默》的預(yù)告片橫空出世：打扮精致的芭比背負(fù)“拯救全人類”的使命，日以繼夜在實驗室奮斗，最終空中升起一朵粉色的蘑菇云。兩分多鐘的片子，從對白、演員、運鏡、剪輯、配音全由AI一手包辦。

人工智能，正在不斷突破人類想象力的邊界，而生成式AI的“大腦”—大模型，也成為科技圈熱烈追逐的新風(fēng)口。

每一項新技術(shù)的興起，必然伴隨著大量投資和企業(yè)的涌入。無論是在北京、上海，還是在深圳或者杭州，不少人都開始進入這個領(lǐng)域。那么，到底誰可能成為未來的贏家，還是贏家會有很多？

集聚和競爭

“OpenAI的成功，首先是技術(shù)理想主義的勝利。”搜狗創(chuàng)始人王小川曾在朋友圈如此總結(jié)。

回溯ChatGPT的養(yǎng)成，也確實始于硅谷極客的“放肆做夢”。OpenAI的創(chuàng)始人、現(xiàn)任CEO阿爾特曼，像大多數(shù)硅谷大佬一樣，也擁有天才少年般的履歷：8歲會編程和拆解電腦，考上斯坦福的計算機專業(yè)后，安分讀書是不可能的，念了兩年就輟學(xué)和同學(xué)一起創(chuàng)業(yè)，做出來的軟件以4300萬美元被收購，讓他賺到了人生的“第一桶金”。

28歲時，他被“欽點”為硅谷頂級孵化器Y Combinator的總裁，給公司物色項目的同時還個人入股了兩家創(chuàng)新企業(yè)，30歲就實現(xiàn)了財富自由。有多自由呢？用他自己的話來說就是“比我需要的錢還多”，以至于他要專門雇用幾十個人來打理自己和家族的財產(chǎn)。

這個時候，追求物質(zhì)和財富已經(jīng)不能帶來多少新鮮感，兒時的夢想反而擊中了他：在一個新的世界里，機器替代人完成大部分的工作，從工作中解放出來的人能收到現(xiàn)金補貼，人工智能不是冷冰冰的機器，而是“人的意志的延伸”。

但在2015年，AI的技能點還停留在語音交互、人臉識別、下圍棋這些單項任務(wù)，阿爾特曼想實現(xiàn)的是通用人工智能（AGI），也就像科幻小說和電影所展現(xiàn)的類似人類的人工智能。

也在同年，谷歌收購后來打敗李世石的深藍(lán)，在AI領(lǐng)域大有一家獨大之勢，阿爾特曼和馬斯克嗅到一絲技術(shù)威權(quán)的威脅，于是拉攏到一批頂級“碼農(nóng)”，發(fā)起非營利的人工智能實驗室OpenAI，“讓人類以安全的方式構(gòu)建通用人工智能”。因此可以說，硅谷在AI領(lǐng)域的智力、資本等資源集聚，以及大廠之間的互相競賽，是AI取得突破性進展的重要推動因素。

成立初期，OpenAI實驗室嘗試了不少項目，甚至還包括教機器人如何解魔方，但都沒找到通往AGI的具體道路。

直到2017年，OpenAI的研究人員才確信，AI學(xué)會像人一樣讀和寫，才能像人一樣理解和思考，打開AGI的“秘鑰”最有可能是大語言模型。簡單來說，大語言模型的邏輯就是一股腦先給AI投喂一波學(xué)習(xí)資料，讓它自己學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出一個初始模型，然后讓它做題，再用“標(biāo)準(zhǔn)答案”來檢驗，碰到做錯的題就反向微調(diào)模型的參數(shù)，通過“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”提升模型的準(zhǔn)確率。

這樣的過程，又被人調(diào)侃為像大模型“煉丹”：只有不斷提高參數(shù)和數(shù)據(jù)規(guī)模，達(dá)到一個質(zhì)變的閾值，大模型才會猛然“頓悟”，更專業(yè)來說是出現(xiàn)“涌現(xiàn)”效應(yīng)，相當(dāng)于模型原本答題得分只有60分上下，給它堆更多的參數(shù)和數(shù)據(jù)“上補習(xí)班”都沒長進，但堆到一定數(shù)量后，模型就突然“開竅”，答題準(zhǔn)確率一下子從60分提升到了90分，而且給它一點其他科目的學(xué)習(xí)資料，它在新的領(lǐng)域就無師自通了。

就拿OpenAI的GPT來說，初代和二代一直被谷歌的BERT吊打，GPT-3將參數(shù)由原來的15億猛堆到1750億，表現(xiàn)上堪稱驚艷逆襲。

硅谷在AI領(lǐng)域的智力、資本等資源集聚，以及大廠之間的互相競賽，是AI取得突破性進展的重要推動因素。

不過，“大力出奇跡”的缺點正在于燒錢。雖然還沒有專業(yè)的蓋棺定論，但大模型要跨過“涌現(xiàn)”的門檻，參數(shù)規(guī)模普遍要觸達(dá)千億級，這背后是需要強大算力支撐的。當(dāng)時GPT-3訓(xùn)練一次，在算力上就要花費460萬美元，讓OpenAI不得不“放下身段”轉(zhuǎn)為營利機構(gòu)，投靠微軟。

但無疑，GPT的“驚險一躍”，也是AI發(fā)展史上的一大步。

“傳統(tǒng)方式是，一個應(yīng)用要開發(fā)一個模型，比如做語義理解、信息提取，或者人臉識別、指紋識別，不同任務(wù)都要一一適配不同的模型和應(yīng)用。但現(xiàn)在一個大模型就可以解決這幾十上百個任務(wù)，也就是AI研發(fā)從碎片化走向集成化。”廈門大學(xué)信息學(xué)院教授紀(jì)榮嶸對南風(fēng)窗記者說。

方向和應(yīng)用場景

對大模型的追捧一直在持續(xù)，甚至有人說，大模型即使有泡沫也是美麗的泡沫。

“我們已經(jīng)到達(dá)了生成式AI的引爆點”“生成式AI會重塑所有行業(yè)”，在英偉達(dá)CEO黃仁勛的演講里，你能看到形容大模型的各種美好詞匯。高盛也在研究報告中推算，生成式AI可以在10年內(nèi)將全球GDP提高7%，全球3億崗位將被自動化取代。

同時，超然冷靜的也大有人在。最明顯的是投資人更謹(jǐn)慎了?！芭c國外相比，國內(nèi)AIGC目前融資頻次與體量有一定差距，大部隊還處在缺乏明確邏輯和標(biāo)的的觀望狀態(tài)?！币晃粚I(yè)投資人幾個月前曾這樣講道。

“一冷一熱都有對應(yīng)到現(xiàn)實，”紀(jì)榮嶸對南風(fēng)窗表示，“按照大模型的發(fā)展趨勢，肯定會顛覆人工智能的創(chuàng)新生態(tài)，業(yè)界和投資圈不可能不跟進。但現(xiàn)在市場上很多模型不論技術(shù)過不過關(guān)都號稱大模型，水分太高，所以也要謹(jǐn)慎。”

當(dāng)行業(yè)洗牌的齒輪開始轉(zhuǎn)動，更多大模型的玩家需要回歸價值尺度。

一方面，一些外在標(biāo)準(zhǔn)就能篩掉一批套殼的“大模型”。強大的算力、巨量的行業(yè)數(shù)據(jù)，是訓(xùn)練大模型的先決條件，同時國內(nèi)已經(jīng)推出大模型評測，只有真正去打榜，才能準(zhǔn)確判斷模型有多大、性能有多好。此外，國內(nèi)還有不少企業(yè)，都是基于開源模型做微調(diào)，也稱不上有自己的大模型。

另一方面，模型的打分又很大程度依賴主觀判斷。上海交通大學(xué)軟件學(xué)院院長姚建國告訴南風(fēng)窗：“AI的對話是否流暢，生成的圖片是否有瑕疵，這些都要靠用戶體驗來作出評價，所以ChatGPT現(xiàn)在看來這么成熟，一大原因就在于開放式測試與優(yōu)化，通過大量的用戶訪問、收集用戶體驗來優(yōu)化模型參數(shù)?！?/p>

狂歡過后，大模型的締造者也開始思考向何處去的問題?！熬扌腿斯ぶ悄苣Ｐ偷臅r代將要結(jié)束，我們要用新的方式讓它變得更好。”阿爾特曼在4月份的MIT活動上講道。

GPT-4已經(jīng)將訓(xùn)練大模型的“報名費”抬到了1億美元，從訓(xùn)練效果來看，參數(shù)堆到5000億以上就會出現(xiàn)邊際效應(yīng)遞減，一味追求更大的參數(shù)、更多的數(shù)據(jù)似乎已經(jīng)難以為繼。

姚建國認(rèn)為，到明年年中，廠商應(yīng)該會進入相對理智的階段，去分析自己為什么要做大模型，要做哪些行業(yè)，解決什么問題，能夠給技術(shù)帶來什么提升。無論是小模型還是大模型，用在最適合自己的場景里才能體現(xiàn)價值。

但整體而言，大模型留給外界的更多還是未知：“涌現(xiàn)”究竟如何產(chǎn)生，AI會朝什么方向進化，未來的組織形態(tài)會是大模型一統(tǒng)天下還是大小模型彼此共生，都有待時間來回答。

“落地”很重要

2022年11月，ChatGPT的橫空出世，一掃硅谷上上下下蔓延的“寒氣”。而實際上，更早前的9月，紅杉資本一篇名為《生成式AI：一個創(chuàng)造性的新世界》的重磅文章，就在業(yè)界廣泛流傳，里面第一次引出了生成式AI的概念，同時預(yù)測，生成式AI至少可以提高10%的效率或創(chuàng)造力，有潛力產(chǎn)生數(shù)萬億美元的經(jīng)濟價值。

就舉一個例子：Midjourney，全球最火的AI繪圖網(wǎng)站，每年一億多美元營收，整個公司只有11位全職員工：1個創(chuàng)始人，8個技術(shù)開發(fā)，1個法務(wù)和1個財務(wù)。而全球最大的傳統(tǒng)商業(yè)圖片庫，Getty Images，年收入9.26億美元，員工1700人。直白來說，兩者的人均產(chǎn)出比是17比1。

落到城市層面，搶灘AI大模型，不僅是對AI產(chǎn)業(yè)的升級激活，還能和大數(shù)據(jù)、云計算、半導(dǎo)體、基礎(chǔ)軟件等產(chǎn)業(yè)形成協(xié)同，不但拉動經(jīng)濟，還能使之轉(zhuǎn)型升級。

企業(yè)忙著“百模大戰(zhàn)”，城市在大模型的競速業(yè)已開啟。

今年5月，中國科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，國內(nèi)10億參數(shù)以上的大模型已發(fā)布79個，14個省市都有團隊在開展大模型研發(fā)，北京、廣東、浙江、上海站在第一梯隊。

值得關(guān)注的是，北京牢牢占據(jù)著頭部地位，已發(fā)布的大模型占了全國的大壁江山。清華旁的中關(guān)村，更是國內(nèi)大模型“宇宙中心”般的存在，這里有巨頭—百度和智源研究院，有積極投身大模型的二次創(chuàng)業(yè)者—搜狗創(chuàng)始人王小川、美團創(chuàng)始人王慧文、京東前AI掌門人周伯文，還有創(chuàng)新工場掌舵人李開復(fù)；中關(guān)村之外，還有腰部大廠的入局—360、第四范式、昆侖萬維等，北京稱得上是國內(nèi)大模型密度最高的城市。

落到城市層面，搶灘AI大模型，不僅是對AI產(chǎn)業(yè)的升級激活，還能和大數(shù)據(jù)、云計算、半導(dǎo)體、基礎(chǔ)軟件等產(chǎn)業(yè)形成協(xié)同，不但拉動經(jīng)濟，還能使之轉(zhuǎn)型升級。

“大模型本身屬于人工智能產(chǎn)業(yè)，所以大模型的城市格局，基本接近于AI產(chǎn)業(yè)的區(qū)域分布。一個城市如果沒有領(lǐng)軍企業(yè)的帶動，就很難形成一個集群。”姚建國告訴南風(fēng)窗。

入局大模型，不同城市也有各自的稟賦。

北京，多年來就是國內(nèi)的“AI第一城”，學(xué)術(shù)資源和人才資源的加持不可低估。上海，算力硬件是強項，壁仞科技、天數(shù)智芯、燧原科技，都是能為大模型提供算力的國產(chǎn)GPU公司，英特爾、英偉達(dá)的中國區(qū)總部也都坐落上海。深圳擅長頂層應(yīng)用，“北京做的是0到1的事情，上海做的是從1到10的事情，深圳則是做從10到100的事情”，業(yè)內(nèi)人士曾這樣形容。

“未來哪些城市能領(lǐng)跑大模型，肯定要有這幾個特質(zhì)：一是成熟的算力中心，這需要政府出錢主導(dǎo)建設(shè)，二是有充足的頭部企業(yè)，能和政府部門間實現(xiàn)數(shù)據(jù)打通，此外很重要的是城市的創(chuàng)新基因，從移動互聯(lián)網(wǎng)到大模型，頭部的基本都是那幾個城市，這就和城市本身善于擁抱技術(shù)、跟上日新月異的技術(shù)浪潮有關(guān)?！奔o(jì)榮嶸對南風(fēng)窗表示。

對于中國的數(shù)字經(jīng)濟重鎮(zhèn)，比如北京、上海、深圳和杭州來說，城市有產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，企業(yè)有資本和雄心，當(dāng)?shù)卣部赡苡谐渥愕姆龀仲Y金去進軍AI。競賽是好事，就像當(dāng)年的硅谷一樣，谷歌、微軟和阿爾特曼團隊的競賽，甚至還有馬斯克的加入，才成就了ChatGPT的橫空出世。

但另一方面，任何事情也都必須順應(yīng)產(chǎn)業(yè)趨勢，找到方向和突破口，同時，更要避免泡沫之后的一地雞毛。