逐浪AIGC科技必争之地泡沫退去，国产大模型未来在哪
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逐浪AIGC科技必争之地泡沫退去，国产大模型未来在哪
21世纪经济报道记者董静怡上海报道
人工智能的2023年属于大模型。
2022年11月，美国AI公司Open AI发布旗下基于大语言模型的AI聊天机器人程序ChatGPT，在发布后的短短两个月内，ChatGPT的月活用户突破 1 亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。至此，科技行业掀起了大模型的热潮。
我国科技企业迅速跟进。工业和信息化部赛迪研究院数据显示，目前，我国已有超过19个语言大模型研发厂商，其中，15家厂商的模型产品已经通过备案，预计今年我国语言大模型市场规模将达到132.3亿元，增长率将达到110%。
大模型的革命性在于“涌现能力”。在计算量达到10的22次方之后，模型能力会完成从量变到质变的飞跃，呈现出惊人的爆发式增长。
这似乎也证明了一条路是正确的，即扩大模型规模，即可使其具有“智能”。在AI围棋打败人类棋手之时，Google Bert的参数规模为3亿；2020年后GPT-3横空出世，参数量级已经跨越到了1750亿；迭代到GPT-4，参数继续成倍增长，已达1.8万亿左右。
在业内看来，大模型具有强大的泛化性、通用性和实用性，能够降低AI开发门槛、提高模型精度和泛化能力、提高内容生成质量和效率等多种价值，实现了对传统AI技术的突破，并成为AGI的重要起点。
下半年以来，技术的颠覆性影响逐渐深入到产业界，重构传统的产业形态和产业模式。Gartner预测，到2026年，超过80%的企业将在生产中使用生成式人工智能API和模型，或在部署生成式人工智能应用。
而2024年或是AI大模型应用的浪潮年。近日，猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛在2023探索大会上表示，未来一定会出现很多像移动智能手机时代的滴滴、美团外卖等，在过去的时代中没有出现过的应用。
这是继IT时代、移动互联网时代之后又一个充满机遇和可能性的新时代。从全球范围看，世界各地均在积极推动大模型研发和应用，其中美国和中国发布的通用大模型总数占全球发布量的80%。
紧跟ChatGPT的脚步，各大企业和机构纷纷加入大模型竞争中，包括百度、阿里巴巴、腾讯等互联网大厂，商汤科技、旷视科技等AI领域厂商，智谱华章、百川智能、达观数据等大模型初创企业，以及复旦大学、清华大学等高校机构。公开资料显示，截至今年10月份，国内已经发布了238个大模型。
在新的大模型竞争中，创业公司和大厂各有优势。大厂有多年的积累和大量的用户，得以获得海量用户数据和反馈，但一线创业公司通常拥有创新的技术和业务模式，同样存在快速技术迭代的可能。正如百川智能创始人、CEO王小川所说，“小创新靠大厂，大创新仍然要靠小厂”。
在SuperCLUE中文大模型基准测评报告，2023》中，大厂和创业公司大模型的平均成绩差值约1分，几乎持平。
但国内外大模型的能力差距仍然存在。“我们与OpenAI的差距正在拉大，不是在缩小。”复旦大学计算机科学技术学院教授肖仰华表示。
在SuperCLUE测评中，GPT4-Turbo以总分89.79分遥遥领先，高于国内所有的大模型及国外的代表性大模型。国内得分最高的大模型是文心一言4.0，但距离GPT4-Turbo仍有15.77的分差。
“现在国内主流的大模型的能力水平基本上在GPT3.5上下。”非凡资本合伙人吴畏向21世纪经济报道记者表示，在他看来，其中差距在半年以上。
大模型的核心壁垒包括算力、数据、算法。度小满CTO许冬亮在2023金融街论坛年会上表示，只有极少的企业能够从头到尾地完成产业级研发。
算力是大模型训练的基石。如今，模型参数指数级增长，训练所需算力巨大，千亿级别的通用大模型，训练一次就需要付出几千万的成本。当前国内已发布的大模型中，参数规模达到千亿及以上的厂商仅为10个左右。
在美国最新一轮的封锁制裁下，国产化替代方案的需求更加迫切。但在很长一段时间内，芯片与算力仍会是国产大模型与ChatGPT之间一道巨大的鸿沟。
“优数据+强算法”则是大模型开发训练的两大关键点。大模型的输入数据通常存在重复、文本格式多样化、非文本内容多等噪声问题，这些问题可能会对大模型的训练和模型质量产生不良影响。此外，算法能力的持续优化和算法的可解释性也对厂商的技术能力和AI治理能力提出了更高的要求。
“国内每家公司都要做，这就会产生一个问题，每家都做自己的，但每家数据、算力也有限，也没有多少钱可以支持研发，并且又在做一些很基础的、重复性的事情。”邱锡鹏在此前接受21世纪经济报道记者采访时表示。
大模型目前处于泡沫期，拥有技术力量的公司不想被时代的浪潮抛下，企图通过训练自己的大模型迎头赶上，所以有了百模大战、千模大战。当行业进入成熟期，只有少量企业能真正赋能行业，挤掉泡沫后
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