追踪｜大模型，从“封神”到落地

这是人工智能最疯狂的半年，也是大模型最矛盾、分裂的半年。

继ChatGPT狂飙式增长的流量首次出现负增长后，近日，印度又有媒体报道，OpenAI可能在2024年底破产，原因在于OpenAI当下的运行模式还没有产生足够的收入实现收支平衡。

很快，这样的猜测就被不少业内人士定义为无稽之谈，原因是这一波人工智能已经成为明确的趋势。但这种鲜明的观点对立也描绘出了大模型更立体、真实的处境：抛去被“神化”的光环，落地才是大模型的最终归宿，而这个“落地”却也是大模型面临的最大挑战。

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近日，以“大模型见真章”为主题，北京商报社、深蓝媒体智库主办的AI主题沙龙围绕着大模型技术路线、场景寻找、伦理安全等诸多问题展开探讨，商业化亦是大模型绕不开的最大命题。

“顶流”的烦恼

2022年底，ChatGPT横空出世，几经浮沉的人工智能再次攀上高峰，因其出色的对话、生成能力，大模型一跃成为顶流，就此掀开了新一轮科技竞赛的热潮，也掀起了国产大模型的诸神之战。

故事由ChatGPT开启，转折也由ChatGPT开启。上个月发布的一份报告显示，今年6月ChatGPT的网站与移动客户端的全球流量（PV）环比下降了9.7%。同时，ChatGPT独立访客数量（UV）下降了5.7%，访客在网站上花费的时间也下降了8.5%。

这是该网站自去年11月上线以来首次出现的流量负增长，瞬时引发ChatGPT流量见顶的热议。在“大模型见真章”AI主题沙龙中，“流量”正是焦点话题之一。

面对“流量见顶”的问题，360智脑产品资深专家葛灿辉将其形容为一种“幻觉”。在他看来，所有新技术、新产品、新方向，都会经历“预期过高—爬坡—发现合适价值—沉淀”的过程，ChatGPT只是在经历第一轮沉淀，其底层增长仍是非常强劲的。

百度科技与社会研究中心主任余欢也认为，ChatGPT流量下滑的逻辑类似于“打江山容易守江山难”，随着时间的推移，剔除一定猎奇心态后，自然会面临有多少用户黏性的问题。

“流量见顶”虽被“打假”，但ChatGPT的烦恼显然不止于此。不久前，印度媒体的一篇报道称，仅仅运营ChatGPT，OpenAI每天的成本就高达70万美元。整个2022年，OpenAI亏损已达到5.4亿美元，且随着后续GPT-5开发等相关工作的进行，亏损还会持续扩大。

对此，天风国际证券分析师郭明錤8月14日发推回应称，OpenAI破产一说属于不必理会的无稽之谈，AI/AIGC已是明确的趋势。

尽管“负面缠身”，但人们越来越笃定，这一轮大模型浪潮酝酿着时代的机遇。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏也曾指出，无论从技术趋势，还是产业应用来看，大模型都绝不是昙花一现的风口，而是影响人类发展的重大技术变革，是拉动全球经济增长的引擎，是绝对不能错过的重大战略机遇。

新科技浪潮

“历史不会简单地重复，但往往压着相同的韵脚”，在“大模型见真章”主题沙龙上，文渊智库创始人王超做了这样一个概括。

回顾整个科技史，从互联网到智能手机，都经历了爆发、泡沫、瓶颈和沉淀，王超认为，大模型同样如此，它是一个新的科技浪潮，“但我觉得它的爆发、泡沫、瓶颈和沉淀期，包括商业化过程，会比互联网、智能手机浪潮更快”。

大模型之前，科技圈的上一任顶流是元宇宙，Facebook改名Meta风风火火，国内互联网巨头纷纷入局。但随着时间的推移，一切好似昙花一现，结局令人唏嘘。

7月的2023 WAIC法治青年论坛上，上海交通大学凯原法学院教授程金华评价，元宇宙作为一个新鲜事物，它有三分是现实，三分是猜想，三分是幻想，它本来就有泡沫成分，再加上见异思迁也是我们人类的本性，元宇宙降温是一种必然。

大模型爆火的第一时间，外界便有了面对元宇宙一样类似的担心。幸好，大模型的趋势看起来似乎更为明确。余欢提到，经过70多年发展，人工智能经历了几次起伏，但不同的是，这一波大模型不再是泡沫型发展，而是已经成为当下人工智能的主流方向。

“落地”是大模型与此前几轮AI浪潮最大的区别。在这之前，人工智能更像是“空中楼阁”，研发成本高、规模化生产难、落地场景模糊、技术差距不大、企业竞争激烈等因素，共同造成了人工智能的亏损困境。

但最近一段时间，各路大模型发布会上频繁强调的赋能产业、场景结合、行业垂直，让外界感受到了这一轮人工智能实实在在的作用。比如华为盘古大模型“不作诗只做事”的豪言，和京东言犀大模型“更高产业属性、更强泛化能力、更多安全保障”的标签。

余欢表示，相比起之前的人工智能，这一波大模型的特点是泛化性更强、标准化程度更高、工业化发展趋势更明显。大模型解决的是中长尾的问题，即很多定制化场景无法解决的问题，能够在小样本、小数据的基础上，以相对低成本的情况满足场景化需求。

混战还在起步阶段

今年7月，作为国内AIGC领域首个爆款App，妙鸭相机火到出圈，由此成为阿里大文娱在AIGC领域打出的“标杆”。而妙鸭相机的火爆，也让人们在B端之外，看到AIGC在C端的想象空间。

无独有偶，近日，抖音、中国电影(600977)资料馆、火山引擎宣布将对100部香港经典老电影进行4K修复，《武状元苏乞儿》等首批修复的22部电影已在抖音、西瓜视频上线。据悉，这也是火山引擎首次将AIGC视觉大模型引入老片修复。

落地场景不再缥缈，被认为是这一轮大模型落地的制胜法宝。不过对于“吞金兽”一样的大模型，落地注定不是件容易的事。新壹科技CTO张华伟认为，大模型的能力是要在商业化场景落地的，需要数据、用户和场景。

“国内大模型混战还在起步阶段，因为从算力到大数据语料，还有一些企业间的壁垒，需要监管部门建立行业规范、企业间分工等标准。确定了标准，就能够让行业价值和发展做到平衡，让行业良性发展，这个周期会很长”，张华伟说。

蚂蚁集团则将大模型商业化的重点放在了安全上。蚂蚁集团大安全AI算法资深专家郑霖提到，“我们认为可信AI仍是一个非常难的科学命题，它希望达到的是超大规模数据生成学习范式下的安全、可控、可靠”，“大模型只有更安全，在产业应用方面才能更深入更广泛”。

“混战”总有一天要步入正轨，那时候比拼的可能就不再是单纯的千亿参数或者场景结合了。元语智能联合创始人兼COO朱雷提到一个预测，大模型可能会有两大趋势，分别是端云共生以及大小并行。

在端云共生方面，目前除了较头部的大模型制造商有云端API外，具体在端侧可能也存在广泛的应用场景，这种趋势可以概括为从以GPT4为代表的云端API模式慢慢迁移到端云并行的状态。这也延伸出了第二个预测，大小并行，也就是说千亿规模的模型一直会存在，但越来越小参数量级的模型可能也会有非常大的应用空间。

葛灿辉同样提到，中小微模式有望成为国内主流，即在保持较高预测准确性的同时，大幅度减小模型的大小和计算成本，优化计算效率，以实现高效的模型预测在较小的设备上运行。

北京商报记者 杨月涵

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