大模型拉动奇点临近，中国赛场有人思考有人狂飙

经过大半年的酝酿与准备，中国企业终于在2023年中下旬甩开膀子，全力冲刺以大模型为代表的新一波人工智能浪潮，其背后是技术路线逐渐清晰、监管政策明确落地。

9月伊始，百度、阿里、腾讯相继公开在通用大模型领域进展，中小创业公司启动开源策略与垂直领域布局，马不停蹄，尘土飞扬。

既定目标明确，各家企业所选路径并不完全相同——开源与闭源模式，通用型与垂直行业大模型，优先聚焦B端客户或先落地C端场景。由于行业尚处早期，到底哪条路径效率更高，幸存概率更高，目前没有人能够给出明确的答案，只知道发令枪已响。

最负盛名的奇点理论家雷·库兹韦尔从摩尔定律开始，在众多领域追求指数级增长，坚信能够建立人工智能超越人脑的未来，“奇点临近”已不可避免。

谨慎旁观与躬身入局

多年研究前沿技术的北极光创投合伙人张朋目前并没有出手大模型赛道创业公司。在他看来，大模型行业虽然非常热，但从投资角度来看，还需仔细琢磨——大模型未来到底会发展到什么程度？边界就到这里了还是仍有很高的提升空间？这决定了大模型在应用端到底能发挥多大作用。

目前来看，张朋认为，上述问题仍存在争议，过去行业有观点认为大模型从人工智能小模型演化而来，但如今来看，大模型叠加小模型可能是更好的解决思路。

另外，AIGC到底能够解决什么问题？数据库是不是能够解决所有的知识问题？现在来看，答案都是否定的。再加上大模型本身存在“幻觉”问题，在精确度方面存在缺失。张朋认为，大模型的能力边界到底在哪取决于什么领域更有创新，行业认知仍在不断迭代。

眼下“没敢碰”大模型领域投资的原因还包括大模型创业非常烧钱。张朋觉得目前大模型的天花板还不明确，从训练的角度来说，企业所需的技术、固定资产投入以及非常强的工程能力等，造价都很昂贵。

并且，创业公司一旦启动融资，必然需要变现。相对来说，百度、腾讯、阿里这样的大厂在大模型领域更有优势，因为它们的主流业务有持续投入能力，可以持续五至十年，但创业公司无法持续做免费的事情。如果走SaaS，能成功吗？

看看美国SaaS软件从中小企业做起，再向中大型企业渗透，在过程中大公司可以购买企业定制服务，小公司只能从标准化方面做增量。但中国的SaaS环境与美国起点完全不同，中国大厂的免费策略使得创业公司长期与之竞争，“我认为这是很难的事，所以没敢这么做（投资大模型）。”张朋表示。

投资人可以持有谨慎的态度，但创业公司是抱着“生死存亡”的凛然，铆足劲儿冲刺。

8月15日正式实施的《生成式人工智能服务管理暂行办法》提出，对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管，提供具有舆论属性或社会动员能力的生成式人工智能服务的，应按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行算法备案和变更、注销备案手续。

8月31日，首批根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》完成备案的五家大模型宣布向全社会开放服务，包括文心一言、百川智能、抖音云雀大模型、质谱清言、商汤商量SenseChat。备案加速了大模型生态应用落地，进一步促进大模型商用与产业发展。

更多大模型企业在排队等候。7月统计数据显示，国内大模型已有130多个，数量虽多，但幸存者不会有多少。目前行业共识是未来通用型大模型只会存留个位数，更多机会再行业大模型与应用端，但需注意的是，不是所有企业都像OpenAI有资格进行选择，在B端C端双布局，更多企业面前可只有单行线。

同一策略的还有百度、腾讯、阿里等大厂，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，百度大模型战略是面向普通用户的To C和面向企业用户的To B两条腿走路。在他看来，对话框式应用一定不是大模型的最终产品形态。

腾讯在推出MaaS服务模式后，也公布了通用大模型“混元”。腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人吴运声对记者表示，一方面腾讯MaaS服务模式接触的公司非常多，互相交流大模型具体如何与其产业相结合，通过大模型满足具体业务需求。其次，对于通用大模型与垂直行业模型之间的关系，吴运声认为行业对大模型的理解处于较为早期的阶段，市场目前并不清楚大模型能够推动与行业结合到怎样的深度。

但吴运声并不认为通用与行业大模型之间仅仅是简单的成本问题。在一部分行业人士看来，单一垂直行业大模型是个伪命题，实际就是用大模型的壳，重复造了一遍传统算法的轮子。百度资本CEO李晓洋表示，通用大模型面向C端和小B端，服务相对标准化，但对大B端客户而言，行业垂直大模型非常有价值，如金融科技领域、医疗与能源领域等，基于特殊场景与特殊数据安全的要求，相应的客户群体必然要求场景闭环、数据闭环、服务闭环。

具体关系上，李晓洋认为，通用大模型决定了垂直大模型能走多远，伴随其能力向上走，二者相辅相成。待到通用大模型走到个位数的留存状态时，可能每一家都会各自具备垂直模型与通用模型相结合的生态。

大模型产业的多元路径

对于当下大模型发展方向的另一个讨论重点在于，到底要不要开源？开源与闭源哪个机会更大？

在北京中关村科学城创新发展有限公司总经理朱平看来，未来开源一定是主流，大公司更相信自己，技术研发层面不希望他人过多参与，且对某些特殊市场还需闭源，因此未来采取开源的更多将是小型公司，闭源策略的一定是服务特殊场景业务的大公司。

回顾过往互联网、移动互联网时代，以iOS与Android为代表的开源与闭源生态一直是讨论热点话题，AI时代已然如此。李晓洋认为，开源闭源模式将长期存在，AI时代，闭源的好处在于头部公司可以较为全面地计算资源数据，聚拢优秀研发力量，保证产品用户体验。而开源的优势在于拉动开发者一起构建繁荣的生态。

也正因此，在面壁智能CEO李大海看来，目前大模型开源这件事的核心目的主要是拉动企业影响力的提升。李大海对记者表示，大模型产业目前还没有找到一个好的商业模式，形成类似iOS与Android那样的生态。即使将大模型技术开源，客户用自身数据进行训练，这些数据也不会集中到某个中心化场景中，帮助开源模型发行商，无法形成循环与生态。而该影响力的提升对To B业务的发展有所帮助，只是链条较长，较为间接。

虽然目前王小川百川智能、清华大学ChatGLM-6B、智源人工智能研究院的悟道·天鹰等均宣布开源，但其号召力与Meta开源Llama基座无法相比，其背后原因也是软件生态方面的差异。李大海对记者表示，中国企业客户更关注服务商所提供的端到端解决方案，自身很少去做研发与精细化采购，甚至希望服务商能够直接把所有事全包了。而美国SaaS生态下的API能够存在，是因为美国客户相对技术能力更强，对开源所提供的技术掌控性也更高。

以既做开源也做闭源的商汤为例，商汤国香资本管理合伙人扈与同表示，商汤拥有1230亿参数的InternLM-123B大模型肯定不开源，原因一方面是商汤自身作为人工智能企业，需要夯实自身核心竞争力，为大客户做商业闭环服务，部分To B企业客户因监管要求，不可能完全接受开源模式。其次，商汤旗下7B小模型采取了开源策略，核心目的是希望带动整个产业生态。“开源与闭源相辅相成，互相加分，彼此并不矛盾。”扈与同表示。

虽然路径不同，但国内大模型行业目前仍主要聚焦于大模型底层技术的搭建，不同于美国更多聚焦应用侧的状态，这也是中国企业即将调转的方向。

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏认为，模型本身是不直接产生价值的，基于基础大模型开发出来的应用才是模型存在的意义，对于创业者来说，“卷大模型没有意义，卷应用机会更大”。

移动互联网时代操作系统只有安卓和iOS，但特别成功的应用却很多，李彦宏认为只有在大模型基础上产生足够多的AI原生应用，才是一个健康的生态环境。所谓AI原生应用，在李彦宏看来，是要能解决过去解决不了或解决不好的问题，而不是对移动互联网APP和PC软件的简单重复。

这类AI原生应用应满足三个基础条件：一是能够用自然语言交互，二是充分利用大语言模型的理解、生成、推理、记忆等能力，三是每个应用的交互不超过两级菜单，所以交互会更简单。

李大海也认为大模型必须做原生应用，他对记者表示，如果没有大模型技术，这个应用就不存在，这才叫大模型原生应用。当下有些应用在现有场景内，通过大模型技术提供了某项功能，比如文档编辑软件增添了一项AI能力，实现工作效率的提升，但取出AI后该功能仍存在，只是恢复到以前的状态，这在严格意义上就不属于大模型原生应用。

落地应用端必然需要面临C端与B端场景的选择，目前国内大模型企业主要依据历史优势进行落地，例如在工业领域积累多年经验的创新奇智，此次发布了工业大模型AInno-15B，模型参数为150亿，建立在开源通用大模型基础上，专注工业知识的生成、问答以及工业自动化任务的编排。

创新奇智CTO张发恩对记者表示，企业端客户必然有计算ROI（投入产出比）的需求，创新奇智的优势在于在工业领域积累了六年，虽然难做，但这个赛道的智能化提升需求强烈，从商业角度与必要性角度都是成立的。

而目前将更多重心放在To C领域的面壁智能重点考量因素确是ROI，李大海认为，大模型在C端应用能够提供的价值包括效率价值与情绪价值。B端应用也很重要，但当下的行业状态，大家都是在被需求追着跑，但企业人力短期内供应不上。

当标准模型与标准化工作还没能做到特别好的时候，花费太多人力并无必要，对创业公司来说也是不划算的事情。“因此To B是我们当下的优先级，如何做到效率更高，回归商业本质，实现ROI健康与正向，是我们当下关注的，”李大海称。

前沿技术的发展一贯在早期的开垦阶段最为驰骋，也暗藏了最多未知危机。彼得·蒂尔对“奇点”的观点在于，是否在整个宇宙范围实现“奇点”或许不重要，重要的是是否能抓住独一无二的机会，在日常工作中创新。