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特約作者丨潘心怡? 編輯丨薛芳 出品丨深網(wǎng)·騰訊新聞小滿工作室 “百模大戰(zhàn)這些創(chuàng)業(yè)公司，大家用的都是OpenAI的訓練方法，因為參數(shù)大數(shù)據(jù)也差不多，結(jié)果是同質(zhì)化嚴重。市面上根本用不了這么多大模型，到2024年應(yīng)該就會退熱，發(fā)現(xiàn)誰在岸上誰在裸泳?！毙”?CEO 李笛在2023年年初告訴《AI光年》。 李笛一語成讖。去年年初轟轟烈烈的百模大戰(zhàn)，經(jīng)過一年繁花著錦烈火烹油的高光時刻后，當下也進入了平淡期，創(chuàng)業(yè)獨角獸的光環(huán)紛紛開始褪去，明星創(chuàng)始人被投資人起訴，“六小虎”中的兩家，有兩家在逐步放棄預訓練模型。 當下大模型賽道的游戲當下的競爭已經(jīng)常態(tài)化，大模型創(chuàng)業(yè)獨角獸也變成了“吞金獸”?！禔I光年》曾問過一位投大模型應(yīng)用的投資人，大模型獨角獸估值過200億后，還能向誰去融資？“BAT戰(zhàn)投在早期都紛紛出手了，后期融資其實很不樂觀。” 現(xiàn)如今，中國大模型的陣營依然是兩大派別，大廠派和創(chuàng)業(yè)派。僅僅一年時間，大廠還是大廠，創(chuàng)業(yè)公司卻多少少了點銳氣。投資人中有人已經(jīng)悲觀的下了結(jié)論，創(chuàng)業(yè)公司打不贏大廠。 “中國一定會有自己的ChatGPT。這跟搜索引擎一樣，我們有自己的合規(guī)要求。但是中國版的ChatGPT只會在5家公司里產(chǎn)生：BAT+字節(jié)+華為。”迅雷創(chuàng)始人、遠望資本程浩告訴《AI光年》。 這是《AI光年》策劃的《大模型競爭進入深水期》系列觀察第一篇，關(guān)注的是曾經(jīng)如火如荼的大模型應(yīng)用市場，《AI光年》拜訪了一級市場的投資人、大模型應(yīng)用創(chuàng)業(yè)者和大廠的大模型從業(yè)者。 投資人給《AI光年》2024年的觀感是，大模型已經(jīng)“講爛了”，資本不再是技術(shù)信仰派，只有更好變現(xiàn)能力的明星團隊才好拿錢。 大模型投資兩極化 OpenAI的發(fā)家之路，讓外界再次燃起技術(shù)改變未來的希望。一個聲音總是響起：大模型是走向通用人工智能的第一步，所有行業(yè)都值得用大模型重做一遍。 大模型迎來了一場產(chǎn)學研的集體狂歡：大型科技公司聲浪不斷、科學家抱團創(chuàng)業(yè)、大廠高P集體出走…… 時間過去兩年，現(xiàn)在的局面是，狂歡和混沌的故事線在國內(nèi)AI圈子中并行。 以百模大戰(zhàn)讓API價格降無可降為界，牌桌上就已經(jīng)開始悄悄分出了一些勝負：大廠之間進入從卷技術(shù)到卷應(yīng)用的下半場，在AI Agent這樣的應(yīng)用上大肆下注；大模型獨角獸公司們一波三折，但也經(jīng)歷著“放棄基礎(chǔ)大模型”的糾結(jié)，減員和調(diào)整令人不安。 互聯(lián)網(wǎng)大廠的大模型之戰(zhàn)“卷”到所有人，關(guān)注點從技術(shù)平移到應(yīng)用，談錢越來越不可恥，砸錢換一個入場券的游戲已經(jīng)結(jié)束。 OpenAI發(fā)布的推理模型o1成為一個節(jié)點，行業(yè)逐漸形成共識：技術(shù)平權(quán)正在到來，大模型應(yīng)用落地已經(jīng)進入全面開花的前夜。 OpenAI的光芒令科技界艷羨，一旦進入談錢階段，一切未必有看上去那樣美好——預計OpenAI今年創(chuàng)收35至45億美元，虧損40至50億美元。 雖然行業(yè)標桿還沒看到盈利曙光，但中國人在賺錢這件事上往往更加心急。 沒有人比投資圈更愿意因利起早了，ChatGPT拉開大模型投資熱的局面后，國內(nèi)也掀起一陣投資熱潮。原因不難解釋，是技術(shù)搶跑的需要，也是疫情期間被抑制的需求找到了出口。 一個經(jīng)常被提及的案例是月之暗面，今年2月月之暗面拿下超70億元的A輪融資，但除了大模型五小虎外，大部分大模型應(yīng)用廠商融資金額大多沒有超過億元。 總體來看，據(jù)鈦媒體數(shù)據(jù)，目前國內(nèi)披露獲得投資的大模型公司只有大約 20 家，除去已經(jīng)被美團收購的光年之外，融資額超過億元的不足 5 家。 短暫的火熱后，不少投資人今年的觀感是，大模型已經(jīng)“講爛了”，資本不再是技術(shù)信仰派，只有更好變現(xiàn)能力的明星團隊才好拿錢。 炒股機器人Arbor Chat創(chuàng)始人鄭其森最近在考慮融資，一番接觸下來，他發(fā)現(xiàn)“創(chuàng)投在AI的投資上還是很積極考慮，但是出手比較謹慎”。 鄭其森明顯感到，資方對商業(yè)可用性和變現(xiàn)能力的重視日益加深，但大模型又是一個明確的方向，因此會產(chǎn)生一些矛盾心理。“大部分資金還是重注在比較明確的大模型方向，但另一方面大家都覺得大模型的投資到了盡頭?！? 投資人Jack向《深網(wǎng)》解釋這種矛盾心理的來源。 “如果投了一個大模型技術(shù)團隊，遲遲得不到一個milestone的報告，肯定會著急”。在國內(nèi)“純技術(shù)團隊很難融到錢”，一心追求技術(shù)突破，不去落地搞應(yīng)用，“那就不要走投資這條路”。 Jack任職于一家風險投資機構(gòu)，他原本預期，大型科技公司本該扮演很多大模型項目的“接盤方”，但從目前的趨勢來看，他們在投資上的出手次數(shù)并不樂觀。 近期月之暗面被投資人在香港起訴的消息成為一級市場的熱點，“風險投資不風險”和一級市場整體冷清也有關(guān)系。數(shù)據(jù)顯示，2023年中國創(chuàng)投市場的交易同比降低了22%。 Jack告訴《深網(wǎng)》：“現(xiàn)在很多機構(gòu)限制出售量，會上限定一個月只能上會一個項目，”以前對沒過會但自己看好的項目，投資人之間會“遞小紙條”互相推薦，“今天大部分的VC都沒錢情況下，大家都不聊項目了”。 面對大模型這樣充滿不確定的概念時，Jack發(fā)現(xiàn)很多機構(gòu)的投資邏輯從“人+事”轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭说囊蛩囟嘁恍薄? “他們現(xiàn)在會投一些人，其實沒有想好要做什么大模型產(chǎn)品，或者是項目長什么樣，反正先投它，做出來再說，我信你這個人?！盝ack說。 決策出發(fā)點遠離核心價值，暗含一種隱喻：擴張性行業(yè)態(tài)勢最起碼不會在大模型早期投資階段上演。 宏觀敘事角度出發(fā)，背后的原因可以追溯得更久：上一輪科技創(chuàng)新周期的成果轉(zhuǎn)化尚未結(jié)束，大模型所在的人工智能產(chǎn)業(yè)還沒到大規(guī)模釋放紅利的時候。 大模型很多應(yīng)用屬于高度細分領(lǐng)域，是產(chǎn)業(yè)鏈中的“偏科生”，市占率有限。因此，PE/VC在這類新科技的投資上更為審慎。 網(wǎng)商銀行相關(guān)人士對《深網(wǎng)》透露，很多技型小企業(yè)拿不到資本市場直接融資，是因為這些“科小”普遍輕資產(chǎn)運作，“拿得出手”且能用于抵押貸款的有形資產(chǎn)十分有限。 該人士進一步解釋，知識產(chǎn)權(quán)為主的無形資產(chǎn)的價值毋庸置疑，但在轉(zhuǎn)化為金融資源的“定價”時存在很高的專業(yè)門檻。 無形資產(chǎn)的屬性是一方面，高昂的研發(fā)和訓練成本也導致資方不再單純追求技術(shù)先進性。 “當然技術(shù)壁壘還是大家看重的?！碧焓雇顿Y人、人工智能專家郭濤坦誠，“但在AI能自我進步的年代，其實沒有人有任何長遠的技術(shù)壁壘。” 技術(shù)平權(quán)的一天遲早來到，隨著市場對大模型的認知提高，評估標準發(fā)生改變也不足為奇。 除了綜合考慮項目的商業(yè)模式、市場前景和競爭優(yōu)勢等因素，還有一個淺顯但管用的標準，即該項目是否是明星大模型團隊。 在大模型創(chuàng)業(yè)項目如雨后春筍冒出來的2023年，郭濤對《深網(wǎng)》回憶，自己也接觸過幾個項目，但結(jié)果令人失望。 “基本上都不具備投資價值，市場里90%項目都是開源模型，但并沒有成熟的生態(tài)體系，更不用說缺乏成功案例和品牌效應(yīng)了。”他感嘆。 就目前的趨勢來看，越來越多的投資人在考慮非技術(shù)性的壁壘，例如垂直行業(yè)的進入門檻、品牌及客戶基礎(chǔ)等。 和所有新技術(shù)的命運一樣，檢驗其靠譜與否的唯一衡量標準，最終還是要落到商業(yè)化的可行性和規(guī)?；?。 郭濤總結(jié)到，大模型現(xiàn)在投資的盈利方式還是B端市場。如語言服務(wù)、數(shù)字分身、數(shù)字人等，包括百度的文心大模型、騰訊的混元大模型。C端除了對算力資源要求比較高的一些服務(wù)都是免費的，向B端收費是一個大趨勢。 變現(xiàn)、變現(xiàn)，還是變現(xiàn)！ 奔向飛往深圳的航班路上，趙杰輝還不忘念叨著“Q4還得沖刺一把，多談幾個單子”。 趙杰輝是滴普科技的創(chuàng)始人和CEO，創(chuàng)業(yè)之前在華為、阿里工作過多年，屬于典型的“商業(yè)技術(shù)精英”。 形勢比人強，趙杰輝現(xiàn)在常掛在嘴邊的一句話是“只有持續(xù)迭代才能活下去”。也許這也解釋了，靠大模型賺到“真金白銀”的企業(yè)不多，滴普科技卻能躋身隊列之中的原因。 2022年開始，滴普投入到以大模型為代表人工智能技術(shù)，重塑原有的數(shù)據(jù)平臺業(yè)務(wù)，迭代成為企業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)業(yè)生成式AI應(yīng)用服務(wù)商。據(jù)他介紹，滴普科技今年的營收約增長90%，其中40%都來自大模型相關(guān)業(yè)務(wù)。 滴普位于北京中關(guān)村，上一輪“雙創(chuàng)”潮中，這里是“宇宙中的宇宙，蘋果中的核心”。2014年以及之后的大約3年，中關(guān)村彌漫的都是科技創(chuàng)新的氛圍，釀造了一個又一個的“創(chuàng)業(yè)傳奇”。 十年后的今天再看，氣候已經(jīng)完全變化。 “大模型賽道，甚至是整個人工智能行業(yè)，像m以前那樣突然出現(xiàn)一個市值翻100倍的公司不太可能?！盝ack的語氣非常篤定，“以后很難出現(xiàn)BAT和獨角獸，涌現(xiàn)出來會是大量的中小公司。” 獨角獸企業(yè)難再現(xiàn)不是什么新鮮論調(diào)，而是近乎行業(yè)默契的存在。 在這一輪始于ChatGPT的創(chuàng)新浪潮里，不論信奉的是技術(shù)信仰派還是AI平民化，都必須是“務(wù)實派”，盡快證明自己的變現(xiàn)能力，這是重中之重。 在和被投企業(yè)交流時，Jack發(fā)現(xiàn)，即使是對早期企業(yè)，拉單子、做項目也成為今年的一個重要課題。 Jack的觀察是，“去年大家對技術(shù)的崇拜大于賺錢的目標，直到今年因為跟客戶坐下來面對面交流，了解客戶的需求，才弄清楚在一些場景里，模型到底能不能做，哪一步能做，哪一塊能通過工程化的能力解決?！? 相對成熟的滴普科技，則在更早階段看清了這個道理。 2018年和滴普科技同時段起步的幾家數(shù)據(jù)中臺公司，已經(jīng)泯然眾人矣。這也讓趙杰輝早早明白，在資本、市場都站隊“變現(xiàn)能力”的當下，與其去談技術(shù)理想的變革，to B市場更重要的是好好活下去。 趙杰輝和《深網(wǎng)》分享了自己的觀點：“大模型為代表的人工智能，在ToB落地一定是以客戶的實際價值優(yōu)先，滿足市場的剛性需求?！? 大模型率先沖擊的就是傳統(tǒng)的AI解決方案公司，如果大模型可以滿足一家企業(yè)百分之五十以上的需求，花錢搞方案的必要性也就大大降低——這也意味著一部分蛋糕會被分走。 有數(shù)據(jù)顯示，行業(yè)智能化滲透率將從2021年的7%增長到2026年的30%，更多行業(yè)的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)會被大模型能力滲透。 同時，據(jù)艾瑞咨詢推算，2023年中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場規(guī)模為45億元，預計到2028年，其市場規(guī)模將達170億元，且未來五年的復合增長率為30.4%。 在滴普面向的to B市場，接住這波大模型紅利的，大部分是已經(jīng)坐上牌桌的企業(yè)，靠的是對既有業(yè)務(wù)進行延續(xù)和變革，鮮少見到突然崛起的新勢力在蠶食市場。 背后的原因不難理解，一個企業(yè)如果真正想把大模型落到深度業(yè)務(wù)的推理決策，就必須要有一定的數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)。 B端大模型精調(diào)和落地，需要團隊依靠在產(chǎn)業(yè)的多年經(jīng)驗、基于客戶私有數(shù)據(jù)的治理和多種專業(yè)機理模型與大語言模型協(xié)同，并深入理解用戶需求來實踐，才能真正能夠產(chǎn)生深入的有剛需的價值。 “多個模型形成一個模型的技術(shù)棧協(xié)同起來，有了整體落地的模型服務(wù)平臺，才能夠讓人工智能在一個行業(yè)里面真正發(fā)揮深度的作用?！壁w杰輝補充道。 快遞100總經(jīng)理陳登坤也對《深網(wǎng)》表示，大模型的基礎(chǔ)通用人工智能能力針對所有公司都是普惠的，體現(xiàn)大模型應(yīng)用差異的一是在于公司的私有領(lǐng)域知識庫，二是公司的用戶應(yīng)用場景。 一般認為，大模型的發(fā)展有三大基礎(chǔ)，算力、算法和數(shù)據(jù)。當前討論較多的數(shù)據(jù)更多是各類公開和公共數(shù)據(jù)，但隨著大模型向各個產(chǎn)業(yè)、細分領(lǐng)域和場景深入，行業(yè)性數(shù)據(jù)、商業(yè)性數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)等非公開數(shù)據(jù)就成為核心資源。 同樣的邏輯在鄭其森的創(chuàng)業(yè)路徑上得到了驗證，ArborChat雖然是個新產(chǎn)品，但過去六年多，鄭其森和團隊做出的金融AI產(chǎn)品，服務(wù)于國內(nèi)外眾多銀行和基金。 其中一個業(yè)務(wù)包括，抽取和分析銀行信貸業(yè)務(wù)客戶的財務(wù)報表，并通過提取大量的會計數(shù)字，放到信貸模型里面做分析，“這讓平時會計師七個小時的工作流程壓縮到了半小時之內(nèi)”。 通用大模型的爆發(fā)，讓他看到了垂類模型在金融領(lǐng)域落地的更多可能性，尤其是在實時投資洞察、投資組合監(jiān)察和深度金融分析方面。 他舉例，如要知道排名前100科技公司在核能有沒有投入，基金公司分析師可能需要花一個星期才能做完研究。 但現(xiàn)在分析師能通過ArborChat的Excel插件規(guī)?；瓿闪?00家公司的AI搜索，“一星期”縮短到了“一分鐘”。 技術(shù)不是難點，可貴的地方在于，鄭其森看到了市場的空白。參照國外的情況，他的信心更來自“GPT也沒能取代一切”。 通用大語言模型不是專門的金融工具，不會特意找金融數(shù)據(jù)庫對接，其通用框架在處理金融數(shù)據(jù)時，往往會參考很多過時的資訊，這對于二級市場投資者幾乎是“0容忍”的存在。 趙杰輝的觀點與之類似，“大廠可以跟你卷價格，初創(chuàng)企業(yè)卷不起”，因此在大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)輕易能覆蓋的范圍里做事，一定是沒有價值的。 B端的語料沒有被大廠壟斷，只要服務(wù)夠好、夠聚焦，就有在垂直領(lǐng)域創(chuàng)造價值的可能性。用趙杰輝的話說，“一定要在大廠的射程之外，找到自己的藍海，逐步構(gòu)建自己的不可替代性價值”。 對于更早期的團隊，Jack認為還有一個選擇，如果業(yè)務(wù)方向和大廠某個部門的方向一致，則存在被收購的可能。 經(jīng)驗告訴Jack，當大廠發(fā)布了一個AI功能，一定要足夠聰明去研究和判斷會不會沖擊或間接影響到自己的項目，快速做出應(yīng)對，并適當配置位置。 “我們很多項目，投它的時候跟它最后賺錢的時候已經(jīng)完全不是一個樣子?！彼f。 面向to B，賺此刻的錢 科創(chuàng)企業(yè)要躲開射程的“大廠”， 實際上一直在追逐OpenAI的腳步。 OpenAI今年9月發(fā)布的O1模型，通過強化學習的技術(shù)路徑大幅提高了大模型在邏輯推理方面的能力。 市場糾結(jié)的點在于，其最新模型Orion在開發(fā)過程中，未能達到預期的性能特別是在編碼任務(wù)上未能超越前代產(chǎn)品GPT-4。 與之相對的是，中國的互聯(lián)網(wǎng)大廠更多把注意力放在了應(yīng)用層上。究其原因，業(yè)內(nèi)的普遍觀點是，國內(nèi)即使是大廠和明星企業(yè)，技術(shù)優(yōu)勢都不明顯，最后拼的還是算力成本和應(yīng)用生態(tài)。 11月12日，李彥宏最近一次公開發(fā)言中，兩個點值得關(guān)注： 一是“過去24個月，AI行業(yè)的最大變化是大模型基本消除了幻覺”。 AI幻覺（指大語言模型提供的看似合理但錯漏百出的答案）如果真能徹底解決，大模型在許多垂直行業(yè)就能進行精準的預測和建議，避免失誤帶來的損失，使得大模型應(yīng)用落地更進一步。 二是文心大模型的日均調(diào)用量超15億，相較5月披露的2億，增長7.5倍，相較一年前首次披露的5000萬次，更是增長約30倍。 李彥宏表示“這個增速超出預期”，說明AI是真需求，而這條陡峭的增長曲線，代表著過去兩年中國大模型應(yīng)用的爆發(fā)。 應(yīng)用層作為大模型最接近產(chǎn)業(yè)鏈下游的部分，游戲、辦公、金融等垂直行業(yè)不同應(yīng)用場景的多樣性需求，也可以反推產(chǎn)業(yè)中上游進步。 王仲遠此前在接受《深網(wǎng)》專訪時曾表示，“C 端用戶對于體驗非常敏感，對于很輕微的幻覺問題，都會感知強烈，當這些都被解決，殺手級應(yīng)用自然就出現(xiàn)了?！? 大模型作為一個效率工具，已在設(shè)計、廣告、電商等領(lǐng)域有了明確的應(yīng)用，比如，文章摘要、會議紀要，主要用于把非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。 就C端層面而言，相較于遙遙無期的殺手級應(yīng)用，大模型為現(xiàn)有產(chǎn)品升級和生態(tài)賦能的作用更明顯。 比如，在騰訊視頻劇集《長相思2》播出期間，騰訊旗下面向C端用戶的AI大模型應(yīng)用騰訊元寶，就因為扮演角色和用戶對話、討論劇情“出圈”，一個月內(nèi)達到創(chuàng)紀錄的3億互動熱度。 不久前，騰訊元寶升級為新一代大模型 " 混元 turbo"，在交互體驗、AI 搜索，以及多模態(tài)理解能力上均迎來進一步的提升。 問及騰訊元寶是否會嵌入商業(yè)搜索結(jié)果，騰訊首席戰(zhàn)略官詹姆斯?米歇爾（James Mitchell）強調(diào)：“就目前而言，我們專注于盡可能地增加元寶對用戶的吸引力，而非急于進行商業(yè)變現(xiàn)?！? 面向付費用戶意愿較低的C端，大廠之間更樂意比拼的是降低大模型門檻，以增強用戶粘性，避免陷入人有我無、落于他人的局面。 360集團副總裁、AI搜索負責人梁志輝給《深網(wǎng)》舉了個反例，在AI重塑搜索引擎的過程中，Google這樣在傳統(tǒng)搜索引擎競爭中取得領(lǐng)先地位的企業(yè)，反而落后了，至今都還沒有推出原生AI搜索引擎。 “它們的組織弱點在于不愿意去做利潤低于鏈接廣告的東西，拉低公司整體低毛利的創(chuàng)新項目難以得到足夠的資源支持，這點在Google體現(xiàn)明顯。” 梁志輝進一步補充：“大象轉(zhuǎn)身慢、既得利益龐大，自我顛覆的代價巨大?！焙蛅o C端大模型商業(yè)化前景相比，to B端在現(xiàn)階段是更具確定性的存在，背后一個重要的推動力量是央國企。 公開數(shù)據(jù)顯示，從2024年1-7月，央國企采購大模型項目數(shù)量已超過950個，且均勻布局在智算中心、大模型預訓練、Agent和行業(yè)應(yīng)用等多個方向。 公開的招標數(shù)據(jù)不能完全解釋市場需求，很多央國企對大模型的應(yīng)用和落地，實際上是之前數(shù)據(jù)管理的延續(xù)，而不是覆蓋。 央國企大模型落地時，也格外注重行業(yè)應(yīng)用。包括大模型預訓練，大模型開發(fā)，以及針對個別環(huán)節(jié)或特定場景構(gòu)建大模型應(yīng)用或解決方案。 作為企業(yè)數(shù)據(jù)湖倉平臺行業(yè)的長期的市場參與者，趙杰輝認為其中一個原因是：“美國和中國ToB市場，最后真正能夠在產(chǎn)業(yè)端把大模型落地的關(guān)鍵，一定跟基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)能力分不開?！? 他進一步解釋，原有的數(shù)據(jù)平臺市場一定會被以大模型為代表的人工智能技術(shù)浪潮重塑，一方面人工智能技術(shù)會極大的釋放原有數(shù)據(jù)平臺的價值，另一方面快速擁抱人工智能技術(shù)的程度會深度重構(gòu)市場的競爭格局。 而中國在供應(yīng)鏈端、制造業(yè)上積累的數(shù)據(jù)和語料，“不比美國弱，甚至比較強”。 路線的分叉，照見的北美和中國人工智能執(zhí)棋思路的不同。 Jack認為，一些直觀感受更能傳遞這種信息：在美元VC投資人海島度假曬朋友圈的周末，穿著中山裝的政府工作人員反而在學術(shù)會議上，勤勤懇懇學習“大模型到底是什么”。 國內(nèi)更多“我可以”的聲音實際上傳導自政策端。Jack的觀察是，政策層面對AI的幫助尤大，無論落地效果是否達到預期，從數(shù)據(jù)到算力，“基礎(chǔ)建設(shè)”已經(jīng)在全力配備中。 實際上本輪大模型的發(fā)展，包括OpenAI在內(nèi)，走的都是“力大磚飛”的路線，疊堆更多算力以創(chuàng)造更多奇跡。 對算力資源的投入往往以億美元為單位計量，同時考慮的全球環(huán)境不確定性，政策端的支持很大一部分傾注在算力上。 據(jù)中信建設(shè)證券數(shù)據(jù)顯示，2024年-2027年全球大模型推理的峰值算力需求量的年復合增長率為113%，遠高于訓練的78%。 環(huán)球同此涼熱，當前大模型的發(fā)展放緩，部分原因在于算力瓶頸。萬卡集群的升級能夠提供足夠的算力支持，對推動大模型的發(fā)展至關(guān)重要。 國內(nèi)的情況是，通信巨頭、頭部互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)及AI企業(yè)共同推動超萬卡集群技術(shù)革新。其中，中國移動等運營商有著強大的機房資源，作為算力基建主力正加速建設(shè)智算中心。 但目前來看，從AI Infra （人工智能基礎(chǔ)設(shè)施,是連接算力和應(yīng)用的AI中間層基礎(chǔ)設(shè)施）到Maas（通過API接口調(diào)用即可使用的AI商業(yè)模式），都沒有一個標準且完美的答案。 據(jù)字節(jié)跳動公開的萬卡集群大模型訓練架構(gòu)MegaScale的數(shù)據(jù)，訓練擁有1750億參數(shù)的大模型需要在千卡集群上訓練接近20天或者萬卡集群上訓練近2天，按照GPU使用機時計算，單次訓練費用超過200萬元，其算力利用率僅約為50%-60%。 科大訊飛副總裁、研究院院長劉聰對《深網(wǎng)》表示，現(xiàn)在許多算力平臺等都在建設(shè)，但需要警惕的是，要時刻關(guān)注技術(shù)和市場的變化——例如目前，已經(jīng)有些公司不再做通用底座大模型的訓練迭代。 科大訊飛的算力部分主要和華為聯(lián)合打造了首個國產(chǎn)萬卡算力集群“飛星一號”平臺。1024發(fā)布會上，訊飛也宣布國產(chǎn)超大規(guī)模智算平臺“飛星二號”正式啟動。對于訊飛來說，算力仍然很重要。 算力平臺建設(shè)之外，劉聰考慮的事情更遠，“如果無法帶來商業(yè)上的正向循環(huán)，那么可能本身就存在問題”。劉聰看到的是商業(yè)閉環(huán)價值的重要性，作為企業(yè)，最終還是要回歸“技術(shù)進步是否能支持行業(yè)場景落地”，因此科大訊飛新模型的迭代，“會在端到端上結(jié)合實際場景繼續(xù)前進”。 趙杰輝的飛機降落深圳后，馬不停蹄就安排上了和客戶見面。在改革開放的起始站，這座城市見證了產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈崛起的奇跡，無數(shù)大中小企業(yè)積攢了寶貴的語料寶藏。 如何推動整個社會系統(tǒng)向“智造”更近一步？市場的問題，有時候需要屬于自己的“吸引力法則”去解決。 “做ToB的公司肯定是算賬，ToB的公司不像ToC那樣突然有一個爆款出現(xiàn)，我們掙的一定是現(xiàn)在、當下、此刻的錢?！壁w杰輝說。 （應(yīng)受訪者要求，本文Jack人名為化名）

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