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“創(chuàng)造市場(chǎng)”與“算法進(jìn)化”,中美AI競(jìng)速的岔路口

人工智能的商業(yè)模式,是要?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)市場(chǎng),而非一個(gè)算法”。這是世界AI泰斗Michael I.Jordan的觀點(diǎn)。

而當(dāng)前的全球AI市場(chǎng),占據(jù)主導(dǎo)地位的中美雙方,卻也走出了兩條截然不同的技術(shù)路徑,前者執(zhí)著于前沿技術(shù)的探索,后者則發(fā)力應(yīng)用優(yōu)化和商業(yè)化落地。

南轅北轍的兩個(gè)方向,或許已經(jīng)無(wú)法直接進(jìn)行排位先后、優(yōu)劣的對(duì)比,但對(duì)于應(yīng)用和落地,中國(guó)明顯有自己的鮮明主張,甚至即將完成超越。谷歌中國(guó)區(qū)前負(fù)責(zé)人李開(kāi)復(fù)表示,預(yù)計(jì)到明年年初,中國(guó)的應(yīng)用普及速度將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)美國(guó)。

只是,這一路走來(lái),中國(guó)企業(yè)付出了多少,鮮為人知。

國(guó)內(nèi)AI大模型:從“雨后春筍”到“銷(xiāo)聲匿跡”

2022年11月,自ChatGPT推出后,國(guó)內(nèi)市場(chǎng)被激發(fā)出前所未有的熱情。隨后在2023年初,國(guó)內(nèi)涌現(xiàn)出首批大模型創(chuàng)業(yè)者,掀起了一陣大模型創(chuàng)業(yè)的小高潮。同年6月,百模大戰(zhàn)正式打響。

耗時(shí)不到三個(gè)月,中國(guó)就誕生了超200款大模型,但到23年12月,持續(xù)更新的模型便迅速減少至156款。再到今年5月,便僅剩19款。很多大模型如同曇花一現(xiàn),稍縱即逝。

而被業(yè)界稱(chēng)為"六小虎"的智譜AI、零一萬(wàn)物、百川智能、MiniMax、月之暗面和階躍星辰,也開(kāi)始進(jìn)行業(yè)務(wù)調(diào)整,有的暫停了預(yù)訓(xùn)練模型的研發(fā),有的則逐漸退出C端市場(chǎng),轉(zhuǎn)而聚焦B端業(yè)務(wù),甚至還有公司進(jìn)行了人員縮減。

這一現(xiàn)象背后,可以預(yù)見(jiàn)的是單靠融資驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模式已經(jīng)成為過(guò)去式。面對(duì)全球AI大模型百舸爭(zhēng)流的形勢(shì),中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)需要深刻反思并尋求破局之機(jī)。而首要目標(biāo)就是回歸商業(yè)本質(zhì),摒棄單純追求技術(shù)參數(shù)競(jìng)賽的浮躁心態(tài),更加注重市場(chǎng)需求導(dǎo)向的研發(fā)與應(yīng)用創(chuàng)新。

彼時(shí),國(guó)內(nèi)AI大模型開(kāi)始進(jìn)一步分化。按模態(tài)劃分,大模型可分為自然語(yǔ)言處理(NLP)大模型,視覺(jué)(CV)大模型、多模態(tài)大模型等;按照部署方式劃分則可以分為云側(cè)大模型和端側(cè)大模型兩類(lèi)。

其中,云側(cè)大模型又有通用大模型和行業(yè)大模型兩種,通用大模型具有適用性廣泛的特征,目前更具代表性的有文心一言、通義千問(wèn)、訊飛火星等,行業(yè)大模型則具有專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)的特點(diǎn),針對(duì)特定行業(yè)(如金融、醫(yī)療、政務(wù)等)的需求進(jìn)行模型訓(xùn)練。

可見(jiàn),國(guó)內(nèi)AI大模型的應(yīng)用路線(xiàn)開(kāi)始日漸清晰,大致途徑為“基礎(chǔ)大模型→行業(yè)大模型→終端應(yīng)用”。

值得注意的是,繼百模大戰(zhàn)降溫、應(yīng)用路線(xiàn)清晰后,價(jià)格戰(zhàn)也開(kāi)始了。一個(gè)典型例子就是,今年5月21日,百度宣布兩款大模型免費(fèi)開(kāi)放:Speed和Lite,這兩個(gè)相對(duì)輕量的大模型免費(fèi)提供,而最強(qiáng)大的大模型依然收費(fèi)。

盡管,低價(jià)甚至免費(fèi)可以增加用戶(hù)基數(shù),但也給企業(yè)帶來(lái)了不小的生存壓力,畢竟這違背了最基本的商業(yè)邏輯。但如果技術(shù)和產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力足夠強(qiáng),那么也無(wú)需主動(dòng)去參與價(jià)格戰(zhàn)。

如此一來(lái),價(jià)格戰(zhàn)的開(kāi)啟雖然不是一個(gè)好兆頭,但也從側(cè)面推動(dòng)AI技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)入了新的加速期。

中美多維差異背后,技術(shù)落地路徑已然不同

在全球人工智能持續(xù)競(jìng)速的背景下,中美雙方孰強(qiáng)孰弱一直是備受關(guān)注的議題。據(jù)悉,目前全球發(fā)布的大模型總數(shù)中,中美合計(jì)占約80%,處于絕對(duì)的主導(dǎo)地位。

具體來(lái)看,中美雙方之間在技術(shù)背景、文化屬性、市場(chǎng)環(huán)境、人才培養(yǎng)、算力、數(shù)據(jù)等維度上都存在差異。

技術(shù)背景方面,美國(guó)的科技發(fā)展尤其注重“技術(shù)優(yōu)先”和“知識(shí)密度優(yōu)先”,行業(yè)、企業(yè)之間重視基礎(chǔ)創(chuàng)新,對(duì)于新興的事物保持著較強(qiáng)的鼓勵(lì)和促進(jìn)態(tài)度。同時(shí),整個(gè)生態(tài)上的分工也更為明確,形成了一套較為完整且兼具創(chuàng)新的生態(tài)鏈,從而共同推近統(tǒng)一目標(biāo)。

國(guó)內(nèi)相較更為多樣化,并嘗試依托于更多的應(yīng)用爆發(fā)以及市場(chǎng)的多樣性來(lái)加速發(fā)展。同時(shí)在發(fā)展過(guò)程中,對(duì)于安全、可控,以及持續(xù)性和自主性等維度的要求會(huì)更高。

又因?yàn)榧夹g(shù)背景和市場(chǎng)環(huán)境的緣故,雙方在商業(yè)模式上的區(qū)別也較為明顯。美國(guó)AI公司更多用的是軟件模式,可以快速起量;國(guó)內(nèi)公司則更擅長(zhǎng)性能調(diào)優(yōu),多采用個(gè)性化定制的服務(wù)方式。

圖片

圖源來(lái)自知乎@hayley

人才培養(yǎng)方面,從上圖可以看出,國(guó)內(nèi)在人工智能人才培養(yǎng)上的比例分布情況。國(guó)內(nèi)人工智能人才的本科比例較高,但碩士和博士比例逐漸下降。

原因在于大量人才選擇出國(guó)深造和工作。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,美國(guó)39.52%的人工智能人才實(shí)際上來(lái)自于中國(guó)。這使得錯(cuò)失更多高端人才的中國(guó),在基礎(chǔ)研發(fā)上阻力相對(duì)較大。

算力方面,由于國(guó)內(nèi)在先進(jìn)制程芯片以及計(jì)算密度上不占優(yōu)勢(shì),所以仍處在落后于美國(guó)的階段。但基于國(guó)內(nèi)政策及資本的積極態(tài)度,長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)講,算力難題是有解的。

而算力之外,數(shù)據(jù)是另一個(gè)限制中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要因素。一方面是因?yàn)榇罅繑?shù)據(jù)的私有化,導(dǎo)致獲取數(shù)據(jù)的成本高,另一方面,因?yàn)樘幚頂?shù)據(jù)的成本居高不下,所以企業(yè)之間對(duì)自己的數(shù)據(jù)策略(包括數(shù)據(jù)配比,數(shù)據(jù)來(lái)源,數(shù)據(jù)加工等等)高度保密。

最后也最關(guān)鍵的是,產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑方面,美國(guó)傾向于從底層開(kāi)始限制開(kāi)源生態(tài)的分發(fā)過(guò)程,并試圖通過(guò)限制開(kāi)源來(lái)抑制產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。而國(guó)內(nèi)則傾向于大力推動(dòng)開(kāi)源模型的發(fā)展,從而更加貼合垂直行業(yè)的應(yīng)用落地。

就影響而言,美國(guó)所主張的限制開(kāi)源,對(duì)國(guó)內(nèi)不會(huì)造成太大影響。盡管底層研發(fā)技術(shù)仍有差距,但GPT-3.5的出現(xiàn)意味著技術(shù)取得了階段性的突破,而且因?yàn)殚_(kāi)放使用,國(guó)內(nèi)已經(jīng)獲取了開(kāi)源模型。因此,技術(shù)革命的傳播速度快于立法監(jiān)管的速度,導(dǎo)致監(jiān)管是失效的。

綜合來(lái)看,多個(gè)角度上的差異造成了中美雙方在技術(shù)落地路徑上的大相徑庭,美國(guó)仍舊處于從0-1技術(shù)探索的前沿陣地,而國(guó)內(nèi)則更關(guān)注商業(yè)落地并貼合市場(chǎng)需求進(jìn)行應(yīng)用優(yōu)化。

想“超車(chē)”美國(guó),還得看“應(yīng)用線(xiàn)”

在國(guó)內(nèi)企業(yè)轉(zhuǎn)向美國(guó)的開(kāi)源人工智能模式以求迎頭趕上的同時(shí),美方也陷入一個(gè)相對(duì)尷尬的境地。因?yàn),他們一直試圖通過(guò)限制微芯片銷(xiāo)售和遏制投資來(lái)減緩國(guó)內(nèi)的進(jìn)步,但卻無(wú)法阻止企業(yè)為了促進(jìn)軟件的普及而選擇公開(kāi)發(fā)布的做法。

美國(guó)在開(kāi)源模型上的“兩頭為難”恰好為國(guó)內(nèi)企業(yè)實(shí)現(xiàn)“超車(chē)”提供了機(jī)會(huì)。

從Sora和GPT-4這兩大爆款來(lái)看,Sora在算法上的突破并不大,效果展示上的驚艷更多源于巨亮算力的堆集,它解決了決幀與幀之間的時(shí)序一致性問(wèn)題,但同時(shí)導(dǎo)致Sora的視頻生成成本短時(shí)間內(nèi)無(wú)法降低。

而GPT-4雖然強(qiáng)大,其成本高企同樣是當(dāng)下最難跨越的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題之一。這也使得企業(yè)在實(shí)際應(yīng)用中往往選擇性?xún)r(jià)比更高的解決方案,如開(kāi)源模型或規(guī)模更小的商用模型。

而且,一旦最好的開(kāi)源技術(shù)來(lái)自于中國(guó),美國(guó)開(kāi)發(fā)者最終將由主動(dòng)轉(zhuǎn)為被動(dòng),甚至需要在中國(guó)技術(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建自己的底層系統(tǒng)。

可見(jiàn),追求技術(shù)領(lǐng)先的美國(guó),在跨出商業(yè)化落地的“臨門(mén)一腳”時(shí)已經(jīng)被成本“絆倒”,未來(lái)還有可能因此陷入僵局。

形成鮮明對(duì)比的是,中國(guó)的科技投資者在推動(dòng)人工智能時(shí)追求盡快轉(zhuǎn)虧為盈,這意味著資金正在流向易于執(zhí)行的應(yīng)用,而不是更具抱負(fù)、專(zhuān)注于基礎(chǔ)研究的目標(biāo),杜克大學(xué)約翰·科克電氣與計(jì)算機(jī)工程杰出教授陳怡然這樣說(shuō)到。

與此同時(shí),中國(guó)對(duì)人工智能的投資中,多達(dá)50%投向了監(jiān)控所需的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),而不是為生成式人工智能建立基礎(chǔ)模型。

尤其對(duì)于國(guó)內(nèi)本地市場(chǎng)的需求,百度文心一言、阿里通義千問(wèn)等國(guó)內(nèi)自主研發(fā)的大規(guī)模模型,在應(yīng)對(duì)廣泛且普遍的應(yīng)用場(chǎng)景時(shí),已經(jīng)充分展現(xiàn)了其實(shí)用性與高效性。誠(chéng)然,在應(yīng)對(duì)極其復(fù)雜或特定復(fù)雜需求時(shí),這些模型與全球頂尖的大模型相比,尚存在一定的性能差距。

然而,就當(dāng)前多數(shù)生產(chǎn)工具的實(shí)際需求而言,無(wú)論是通過(guò)開(kāi)源途徑獲取的模型,還是國(guó)內(nèi)商業(yè)化提供的解決方案,均能提供基本且相對(duì)令人滿(mǎn)意的服務(wù)支持。

尤為值得一提的是,隨著各類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展與深化,國(guó)內(nèi)大模型的實(shí)際應(yīng)用落地進(jìn)程正顯著加速,展現(xiàn)出蓬勃的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

由此來(lái)看,中國(guó)雖然暫時(shí)無(wú)法通過(guò)現(xiàn)有的大模型實(shí)現(xiàn)技術(shù)上的全面超越,但美國(guó)也無(wú)法進(jìn)行有效封鎖,開(kāi)源技術(shù)既是中國(guó)AI發(fā)展如此迅速的關(guān)鍵原因,也將是中國(guó)取得領(lǐng)先地位的機(jī)遇。

而技術(shù)路徑上的差異已經(jīng)讓美國(guó)陷入階段性停滯不前,國(guó)內(nèi)應(yīng)該繼續(xù)專(zhuān)注于應(yīng)用開(kāi)發(fā),從而縮小商業(yè)化價(jià)值上的差距。

長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,美國(guó)如果真限制開(kāi)源,那么這將是技術(shù)衰落的開(kāi)始,同時(shí)也是中國(guó)正式崛起的開(kāi)始。

戰(zhàn)局最終將如何演化,我們靜待時(shí)間揭曉。

作者:璟松

來(lái)源:港股研究社

       原文標(biāo)題 : “創(chuàng)造市場(chǎng)”與“算法進(jìn)化”,中美AI競(jìng)速的岔路口

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