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“創(chuàng)造市場”與“算法進化”,中美AI競速的岔路口

 2024-09-18 09:17  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯

  阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

“人工智能的商業(yè)模式,是要創(chuàng)造一個市場,而非一個算法”。這是世界AI泰斗Michael I.Jordan的觀點。

而當前的全球AI市場,占據(jù)主導地位的中美雙方,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。

南轅北轍的兩個方向,或許已經(jīng)無法直接進行排位先后、優(yōu)劣的對比,但對于應(yīng)用和落地,中國明顯有自己的鮮明主張,甚至即將完成超越。谷歌中國區(qū)前負責人李開復表示,預計到明年年初,中國的應(yīng)用普及速度將遠遠超過美國。

只是,這一路走來,中國企業(yè)付出了多少,鮮為人知。

國內(nèi)AI大模型:從“雨后春筍”到“銷聲匿跡”

2022年11月,自ChatGPT推出后,國內(nèi)市場被激發(fā)出前所未有的熱情。隨后在2023年初,國內(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。

耗時不到三個月,中國就誕生了超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)界稱為"六小虎"的智譜AI、零一萬物、百川智能、MiniMax、月之暗面和階躍星辰,也開始進行業(yè)務(wù)調(diào)整,有的暫停了預訓練模型的研發(fā),有的則逐漸退出C端市場,轉(zhuǎn)而聚焦B端業(yè)務(wù),甚至還有公司進行了人員縮減。

這一現(xiàn)象背后,可以預見的是單靠融資驅(qū)動的商業(yè)模式已經(jīng)成為過去式。面對全球AI大模型百舸爭流的形勢,中國AI產(chǎn)業(yè)需要深刻反思并尋求破局之機。而首要目標就是回歸商業(yè)本質(zhì),摒棄單純追求技術(shù)參數(shù)競賽的浮躁心態(tài),更加注重市場需求導向的研發(fā)與應(yīng)用創(chuàng)新。

彼時,國內(nèi)AI大模型開始進一步分化。按模態(tài)劃分,大模型可分為自然語言處理(NLP)大模型,視覺(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。

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、訊飛火星等,行業(yè)大模型則具有專業(yè)性強的特點,針對特定行業(yè)(如金融、醫(yī)療、政務(wù)等)的需求進行模型訓練。

可見,國內(nèi)AI大模型的應(yīng)用路線開始日漸清晰,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)用路線清晰后,價格戰(zhàn)也開始了。一個典型例子就是,今年5月21日,百度宣布兩款大模型免費開放:Speed和Lite,這兩個相對輕量的大模型免費提供,而最強大的大模型依然收費。

盡管,低價甚至免費可以增加用戶基數(shù),但也給企業(yè)帶來了不小的生存壓力,畢竟這違背了最基本的商業(yè)邏輯。但如果技術(shù)和產(chǎn)品的競爭力足夠強,那么也無需主動去參與價格戰(zhàn)。

如此一來,價格戰(zhàn)的開啟雖然不是一個好兆頭,但也從側(cè)面推動AI技術(shù)創(chuàng)新進入了新的加速期。

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)競速的背景下,中美雙方孰強孰弱一直是備受關(guān)注的議題。據(jù)悉,目前全球發(fā)布的大模型總數(shù)中,中美合計占約80%,處于絕對的主導地位。

具體來看,中美雙方之間在技術(shù)背景、文化屬性、市場環(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,美國的科技發(fā)展尤其注重“技術(shù)優(yōu)先”和“知識密度優(yōu)先”,行業(yè)、企業(yè)之間重視基礎(chǔ)創(chuàng)新,對于新興的事物保持著較強的鼓勵和促進態(tài)度。同時,整個生態(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。

國內(nèi)相較更為多樣化,并嘗試依托于更多的應(yīng)用爆發(fā)以及市場的多樣性來加速發(fā)展。同時在發(fā)展過程中,對于安全、可控,以及持續(xù)性和自主性等維度的要求會更高。

又因為技術(shù)背景和市場環(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AI公司更多用的是軟件模式,可以快速起量;國內(nèi)公司則更擅長性能調(diào)優(yōu),多采用個性化定制的服務(wù)方式。

圖源來自知乎@hayley

人才培養(yǎng)方面,從上圖可以看出,國內(nèi)在人工智能人才培養(yǎng)上的比例分布情況。國內(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深造和工作。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,美國39.52%的人工智能人才實際上來自于中國。這使得錯失更多高端人才的中國,在基礎(chǔ)研發(fā)上阻力相對較大。

算力方面,由于國內(nèi)在先進制程芯片以及計算密度上不占優(yōu)勢,所以仍處在落后于美國的階段。但基于國內(nèi)政策及資本的積極態(tài)度,長遠來講,算力難題是有解的。

而算力之外,數(shù)據(jù)是另一個限制中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要因素。一方面是因為大量數(shù)據(jù)的私有化,導致獲取數(shù)據(jù)的成本高,另一方面,因為處理數(shù)據(jù)的成本居高不下,所以企業(yè)之間對自己的數(shù)據(jù)策略(包括數(shù)據(jù)配比,數(shù)據(jù)來源,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,美國傾向于從底層開始限制開源生態(tài)的分發(fā)過程,并試圖通過限制開源來抑制產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。而國內(nèi)則傾向于大力推動開源模型的發(fā)展,從而更加貼合垂直行業(yè)的應(yīng)用落地。

就影響而言,美國所主張的限制開源,對國內(nèi)不會造成太大影響。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,而且因為開放使用,國內(nèi)已經(jīng)獲取了開源模型。因此,技術(shù)革命的傳播速度快于立法監(jiān)管的速度,導致監(jiān)管是失效的。

綜合來看,多個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,美國仍舊處于從0-1技術(shù)探索的前沿陣地,而國內(nèi)則更關(guān)注商業(yè)落地并貼合市場需求進行應(yīng)用優(yōu)化。

想“超車”美國,還得看“應(yīng)用線”

在國內(nèi)企業(yè)轉(zhuǎn)向美國的開源人工智能模式以求迎頭趕上的同時,美方也陷入一個相對尷尬的境地。因為,他們一直試圖通過限制微芯片銷售和遏制投資來減緩國內(nèi)的進步,但卻無法阻止企業(yè)為了促進軟件的普及而選擇公開發(fā)布的做法。

美國在開源模型上的“兩頭為難”恰好為國內(nèi)企業(yè)實現(xiàn)“超車”提供了機會。

從Sora和GPT-4這兩大爆款來看,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序一致性問題,但同時導致Sora的視頻生成成本短時間內(nèi)無法降低。

而GPT-4雖然強大,其成本高企同樣是當下最難跨越的現(xiàn)實問題之一。這也使得企業(yè)在實際應(yīng)用中往往選擇性價比更高的解決方案,如開源模型或規(guī)模更小的商用模型。

而且,一旦最好的開源技術(shù)來自于中國,美國開發(fā)者最終將由主動轉(zhuǎn)為被動,甚至需要在中國技術(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建自己的底層系統(tǒng)。

可見,追求技術(shù)領(lǐng)先的美國,在跨出商業(yè)化落地的“臨門一腳”時已經(jīng)被成本“絆倒”,未來還有可能因此陷入僵局。

形成鮮明對比的是,中國的科技投資者在推動人工智能時追求盡快轉(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、專注于基礎(chǔ)研究的目標,杜克大學約翰·科克電氣與計算機工程杰出教授陳怡然這樣說到。

與此同時,中國對人工智能的投資中,多達50%投向了監(jiān)控所需的計算機視覺技術(shù),而不是為生成式人工智能建立基礎(chǔ)模型。

尤其對于國內(nèi)本地市場的需求,百度文心一言、阿里通義千問等國內(nèi)自主研發(fā)的大規(guī)模模型,在應(yīng)對廣泛且普遍的應(yīng)用場景時,已經(jīng)充分展現(xiàn)了其實用性與高效性。誠然,在應(yīng)對極其復雜或特定復雜需求時,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,就當前多數(shù)生產(chǎn)工具的實際需求而言,無論是通過開源途徑獲取的模型,還是國內(nèi)商業(yè)化提供的解決方案,均能提供基本且相對令人滿意的服務(wù)支持。

尤為值得一提的是,隨著各類應(yīng)用場景的不斷拓展與深化,國內(nèi)大模型的實際應(yīng)用落地進程正顯著加速,展現(xiàn)出蓬勃的發(fā)展態(tài)勢。

由此來看,中國雖然暫時無法通過現(xiàn)有的大模型實現(xiàn)技術(shù)上的全面超越,但美國也無法進行有效封鎖,開源技術(shù)既是中國AI發(fā)展如此迅速的關(guān)鍵原因,也將是中國取得領(lǐng)先地位的機遇。

而技術(shù)路徑上的差異已經(jīng)讓美國陷入階段性停滯不前,國內(nèi)應(yīng)該繼續(xù)專注于應(yīng)用開發(fā),從而縮小商業(yè)化價值上的差距。

長遠來看,美國如果真限制開源,那么這將是技術(shù)衰落的開始,同時也是中國正式崛起的開始。

戰(zhàn)局最終將如何演化,我們靜待時間揭曉。

作者:璟松

來源:港股研究社

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