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出品 | 虎嗅科技組

作者 | 陳伊凡 齊健

頭圖 | 電影《華爾街之狼》

經(jīng)歷了半年的AI洗禮，或許很難找到比“應(yīng)激反應(yīng)”更恰當(dāng)?shù)脑~，來形容今天科技行業(yè)中每個(gè)人的狀態(tài)——緊張、刺激、壓力。

“應(yīng)激反應(yīng)”， 是指生物體在遭遇外部環(huán)境壓力或威脅時(shí)，為了維持身體的穩(wěn)態(tài)而產(chǎn)生的一系列反應(yīng)。它是生物為了適應(yīng)環(huán)境、確保生存所產(chǎn)生的一種自然反應(yīng)。這種反應(yīng)可以是短暫的，也可以是長期的。

7月26日，OpenAI官方推特宣布，安卓版ChatGPT已在美國、印度、孟加拉國和巴西提供下載，并計(jì)劃在近期推廣至更多國家。ChatGPT正在拓展渠道，獲得更多的用戶和更強(qiáng)的使用粘性，生成式AI的浪潮在持續(xù)推高。

7月初，上海的2023世界人工智能大會(huì)（WAIC）上，一位大模型創(chuàng)業(yè)公司的技術(shù)人員正在展廳里穿梭，她計(jì)劃為公司尋找一個(gè)性價(jià)比高的國產(chǎn)芯片解決方案，用來做大模型訓(xùn)練。

“我們有1000張A100，但完全不夠。”她告訴虎嗅。

A100是英偉達(dá)的一款高端GPU，也是ChatGPT生長的硬件基礎(chǔ)。一些公開數(shù)據(jù)顯示，在訓(xùn)練GPT系列模型的過程中，OpenAI所使用的英偉達(dá)GPU數(shù)量約2.5萬個(gè)。由此，要做大模型，要先評估能拿到多少張A100的顯卡，幾乎成了這個(gè)行業(yè)的慣例。

哪里有GPU？哪里有便宜算力？這只是2023WAIC大會(huì)上眾多問題的縮影。

過去半年里所有被“應(yīng)激”到的人，幾乎都渴望能夠在這場“盛會(huì)”中找到更多關(guān)于AI的答案。

2023WAIC現(xiàn)場

一家芯片展商的技術(shù)人員告訴虎嗅，在WAIC大會(huì)的幾天里，他們的“大模型”展臺(tái)前，來了好些產(chǎn)品經(jīng)理，他們希望在這里為公司的大模型業(yè)務(wù)尋找產(chǎn)品定義。

5月28日在中關(guān)村論壇上，中國科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布的《中國人工智能大模型地圖研究報(bào)告》顯示，截至5月底，中國10億級參數(shù)規(guī)模以上的大模型發(fā)布了79個(gè)。在此后的兩個(gè)月里，又有阿里云的通義萬相、華為云的盤古3.0、有道“子曰”等一系列AI大模型發(fā)布，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)目前國內(nèi)的AI大模型已超過100個(gè)。

國內(nèi)企業(yè)爭先恐后發(fā)布AI大模型的動(dòng)作，就是“應(yīng)激反應(yīng)”最好的體現(xiàn)。這種“反應(yīng)”帶來的焦慮，正在傳導(dǎo)給行業(yè)里幾乎所有相關(guān)人員，從互聯(lián)網(wǎng)巨頭的CEO到AI研究機(jī)構(gòu)的研究員，從創(chuàng)投基金合伙人到AI公司的創(chuàng)始人，甚至是很多AI相關(guān)的法律從業(yè)者，以及數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)安全的監(jiān)管層。

對行業(yè)之外的人而言，這可能只是短暫的狂歡，但在如今，又有多少人敢說自己置身AI之外。

AI正在開啟一個(gè)新時(shí)代，一切都值得用大模型重塑一遍。越來越多的人開始思考技術(shù)擴(kuò)散之后的結(jié)果。

01 資金涌入，飛輪已現(xiàn)

ChatGPT誕生的一個(gè)月內(nèi)，出門問問創(chuàng)始人李志飛兩赴硅谷，逢人必談大模型，在與虎嗅交談時(shí)，李志飛直言這是他最后一次“All in”。

2012年，李志飛創(chuàng)立出門問問，這家以語音交互、軟硬件結(jié)合為核心的人工智能公司經(jīng)歷了中國兩次人工智能浪潮的起伏。在上一波人工智能最火熱的那一段時(shí)間，出門問問的估值一度被推至獨(dú)角獸級別，但此后也經(jīng)歷了一段落寞期，直到ChatGPT的出現(xiàn)，才給沉寂多年的人工智能行業(yè)撕開了一道口子。

在一級市場，“熱錢正在涌進(jìn)來。”

這是過去半年中，談及大模型時(shí)的行業(yè)共識(shí)。奇績論壇創(chuàng)始人陸奇認(rèn)為，AI大模型是一個(gè)“飛輪”，未來將是一個(gè)模型無處不在的時(shí)代，“這個(gè)飛輪已經(jīng)啟動(dòng)”，而最大的推動(dòng)力就是資本。

7月初，商業(yè)信息平臺(tái)Crunchbase發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，分類為AI的公司在2023年上半年籌集了250億美元，占全球融資的18%。雖然這一數(shù)字與2022年上半年的290億美元相比有所下降，但2023年上半年全球各行業(yè)的總?cè)谫Y額比2022年同比下降了51%，由此可見AI領(lǐng)域的融資額在全球融資總額中的占比，幾乎提高了一倍。Crunchbase在報(bào)告中這樣寫到：“如果沒有ChatGPT引發(fā)的人工智能熱潮，2023年的融資額會(huì)更低?！?/p>

到目前為止，2023年AI行業(yè)最大的一筆融資，就是微軟在1月對OpenAI投資的100億美元。

虎嗅根據(jù)公開數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在美國的大模型公司創(chuàng)業(yè)中，Inflection AI或?qū)⒊蔀槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域融資量僅次于Open AI的第二大初創(chuàng)公司，在其之后分別是，Anthropic（15億美元），Cohere（4.45億美元）、Adept（4.15億美元）、Runway（1.955億美元）、Character.ai（1.5億美元）和Stability AI（約1億美元）。

在中國，2023年上半年國內(nèi)人工智能行業(yè)的公開投融資事件共有456起。而這項(xiàng)統(tǒng)計(jì)在2018年-2022年的5年間分別是731、526、353、631和648。

上半年國內(nèi)人工智能行業(yè)公開投融資事件

另一個(gè)引發(fā)飛輪的事件則是ChatGPT放出API接口。當(dāng)OpenAI在3月首次開放ChatGPT的API接口時(shí)，AI行業(yè)內(nèi)外對此幾乎形成共識(shí)：行業(yè)要變天了。隨著更多應(yīng)用接入大模型，AI之上正在長出更加繁茂的森林。

“做大模型和做應(yīng)用本身就應(yīng)該分開”，投資人的嗅覺總是敏銳的，在源碼資本執(zhí)行董事陳潤澤看來，AI是一個(gè)與半導(dǎo)體分工一樣的邏輯，AI大模型的繁榮之后，很快就會(huì)看到AI應(yīng)用的一波繁榮。

今年年初，陳潤澤與同事一起前往硅谷時(shí)發(fā)現(xiàn)，硅谷聲名顯赫的創(chuàng)業(yè)孵化器Y Combinator（OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman曾在這家孵化器任總裁多年），有一半的項(xiàng)目都轉(zhuǎn)型做生成式AI了。對于大模型的熱情，絲毫不遜于如今大洋彼岸的中國。

不過，他也發(fā)現(xiàn)在美國無論是資本還是創(chuàng)業(yè)者，相比于大模型創(chuàng)業(yè)，更看好基于大模型所做的生態(tài)應(yīng)用，畢竟在這個(gè)賽道，已經(jīng)跑出了諸如OpenAI這樣的公司，與此同時(shí)，美國有很強(qiáng)的ToB應(yīng)用生態(tài)土壤，因此更多的美國公司正在嘗試基于大模型的生態(tài)做企業(yè)應(yīng)用。

陳潤澤的觀察正在得到證實(shí)，大模型服務(wù)平臺(tái)OpenCSG聯(lián)合創(chuàng)始人陳冉告訴虎嗅，如今，美國灣區(qū)90%以上的公司已經(jīng)把大模型能力用到方方面面。至于中國，陳冉認(rèn)為，在年底之前很多的客戶也都會(huì)用起來。

今年3月左右，陳潤澤和團(tuán)隊(duì)開始嘗試在國內(nèi)尋找基于大模型做應(yīng)用的公司，但他發(fā)現(xiàn)這樣的公司很少。大量資本進(jìn)入了人工智能行業(yè)，但如果追溯這些資金的流向會(huì)發(fā)現(xiàn)，更多的錢仍集中在頭部幾家公司中。

“即便是現(xiàn)在，10個(gè)與生成式AI相關(guān)的項(xiàng)目，能投1個(gè)-2個(gè)也已經(jīng)是很不容易了。”除了源碼資本，虎嗅也與多位硬科技投資人交流，他們都表示，雖然項(xiàng)目看得多，但真正靠譜的鳳毛麟角。

應(yīng)用端的這種態(tài)度，在很多業(yè)內(nèi)人士看來，已是常態(tài)。

思必馳聯(lián)合創(chuàng)始人俞凱認(rèn)為，表面看似熱鬧的賽道，其實(shí)更多的是名義上的競爭，結(jié)果無非兩種情況：“一種是為了融錢，純資本導(dǎo)向；另一種是做全域通用大模型的公司，確實(shí)需要喊，不喊的話別人不會(huì)知道?！?/p>

國內(nèi)的一些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也正在說明這個(gè)問題，根據(jù)第三方機(jī)構(gòu)烯牛數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2023年7月，國內(nèi)有AIGC公司242家，1月以來AIGC賽道融資事件71起。而AI大模型賽道上的公司有67家，從ChatGPT發(fā)布到現(xiàn)在，融資事件只有21起。

AIGC賽道和AI大模型賽道自ChatGPT發(fā)布后的融資事件｜數(shù)據(jù)來源：烯牛數(shù)據(jù)

“現(xiàn)在國內(nèi)AI市場上，好的標(biāo)的太少了。”一位投資人如此告訴虎嗅——好項(xiàng)目太貴，便宜的又不靠譜。雖然目前國內(nèi)發(fā)布的AI大模型數(shù)量過百，但國內(nèi)一眾大模型公司中，獲得巨額融資的并不多，甚至屈指可數(shù)。

很多AI投資到最后都變成了投人——曾經(jīng)的獨(dú)角獸公司創(chuàng)始人、互聯(lián)網(wǎng)大佬、具備大模型相關(guān)創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)的人等。

(國內(nèi)AI大模型相關(guān)公司部分統(tǒng)計(jì))

今年的一眾AI明星項(xiàng)目中，智譜AI、聆心智能、深言科技和面壁智能，都是清華實(shí)驗(yàn)室孵化的公司。深言科技、面壁智能兩家公司均成立于2022年，且有AI行業(yè)內(nèi)知名學(xué)者的技術(shù)背書。

比這幾家清華系A(chǔ)I公司成立時(shí)間更短的是一些互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大佬創(chuàng)立的AI公司，光年之外、百川智能和零一萬物均成立于這波大模型熱潮開始之后。

美團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人王慧文在2023年年初成立的光年之外，一度融資5000萬美元，已是彼時(shí)中國大模型行業(yè)為數(shù)不多的融資案例。與智譜AI、西湖心辰這類已有大模型為基礎(chǔ)的公司不同，光年之外是2023年2月開始，從零開始做大模型，其難度可想而知，6月29日，美團(tuán)公告宣布收購光年之外的全部權(quán)益，總代價(jià)包括現(xiàn)金約2.33億美元（合人民幣16.7億元）、債務(wù)承擔(dān)約3.67億元、及現(xiàn)金1元。

“起碼要有自然語言處理背景的人，有一定大模型訓(xùn)練實(shí)操經(jīng)驗(yàn)的人，以及數(shù)據(jù)處理、大規(guī)模算力集群等方面的專業(yè)人才。如果同時(shí)還要做應(yīng)用，那應(yīng)該還要有對應(yīng)領(lǐng)域的產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營人才?！标悵櫇扇绱嗣枋鲆粋€(gè)大模型核心團(tuán)隊(duì)的標(biāo)配。

02 大公司的AI賭注

過去半年中，老牌互聯(lián)網(wǎng)大廠們的AI新聞漫天紛飛。對AI大模型的投入，看似是在追熱點(diǎn)，但如百度、阿里、華為這樣的大公司，在AI上投下的賭注，顯然不是跟風(fēng)。

巨頭們在AI上的押注很早就已開始，對這些公司來說，AI并不是一個(gè)新鮮的話題。虎嗅根據(jù)企查查數(shù)據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，各大廠在2018年開始就對人工智能相關(guān)的企業(yè)有不同程度的投資，從投資企業(yè)來看，大多是人工智能應(yīng)用方面的企業(yè)，盡管涉及到一部分AI芯片企業(yè)，但是數(shù)量并不多，涉及大模型方面的企業(yè)幾乎沒有，并且大廠所投資的人工智能相關(guān)的公司大多與其業(yè)務(wù)息息相關(guān)。

(三家互聯(lián)網(wǎng)大廠投資AI相關(guān)公司情況｜數(shù)據(jù)來源：企查查)

2017年阿里達(dá)摩院成立，研究對象涵蓋機(jī)器智能、智聯(lián)網(wǎng)、金融科技等多個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，將人工智能的能力賦能到阿里的各個(gè)業(yè)務(wù)線中。2018年，百度提出了“All in AI”的戰(zhàn)略。

有所不同的是，生成式AI的出現(xiàn)，似乎是一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。對于擁有數(shù)據(jù)、算力和算法資源優(yōu)勢的科技巨頭來說，人工智能對他們已經(jīng)不光是賦能場景，而是需要承擔(dān)基礎(chǔ)設(shè)施的角色，畢竟，生成式AI的出現(xiàn)，意味著針對人工智能產(chǎn)業(yè)的分工已經(jīng)開始。

以百度、阿里、華為、騰訊，四家云供應(yīng)商為代表的大廠，雖然都宣布了各自的AI策略，但明顯各有側(cè)重。

在過去的半年時(shí)間里，巨頭紛紛發(fā)布自己的大模型產(chǎn)品。對于百度、阿里這樣的大廠來說，他們?nèi)刖执竽Ｐ偷臅r(shí)間并不算晚，基本在2019年。

百度自2019年開始研發(fā)預(yù)訓(xùn)練模型，先后發(fā)布了知識(shí)增強(qiáng)文心（ERNIE）系列模型。阿里的通義千問大模型也是始于2019年。除了百度和阿里的通用大模型，6月19日，騰訊云發(fā)布了行業(yè)大模型的研發(fā)進(jìn)展。7月7日，華為云發(fā)布了盤古3.0行業(yè)大模型產(chǎn)品。

這些側(cè)重也與各家的整體業(yè)務(wù)，云戰(zhàn)略，以及在AI市場里的長期布局有所呼應(yīng)。

百度的主線業(yè)務(wù)盈利能力在過去的5年中，出現(xiàn)了較大波動(dòng)。百度很早就看到了基于搜索的廣告業(yè)務(wù)在國內(nèi)市場中的問題，對此，百度選擇了大力投入AI技術(shù)尋找新機(jī)會(huì)。這些年來，百度不僅邀請過吳恩達(dá)、陸奇等業(yè)界大佬出任高管，在自動(dòng)駕駛上投入熱情也遠(yuǎn)超其他大廠。如此關(guān)注AI的百度，勢必會(huì)在這波大模型之爭里重手投注。

阿里對通用大模型同樣表現(xiàn)出了極大的熱情。一直以來，阿里云一直被寄予厚望，阿里希望走通技術(shù)路線創(chuàng)造集團(tuán)的第二增長曲線。在電商業(yè)務(wù)競爭日趨激烈，市場增長放緩的大環(huán)境下，依云而生的AI產(chǎn)業(yè)新機(jī)遇，無疑是阿里云在國內(nèi)云市場上再發(fā)力的好機(jī)會(huì)。

相比百度和阿里，騰訊云在大模型方面選擇了優(yōu)先行業(yè)大模型，而華為云則公開表示只會(huì)關(guān)注行業(yè)大模型。

對于騰訊來說，近年來主營業(yè)務(wù)增長穩(wěn)中向好。在通用大模型的前路尚不明朗的階段，騰訊對于AI大模型的投注相對謹(jǐn)慎。馬化騰在此前的財(cái)報(bào)電話會(huì)上談及大模型時(shí)曾表示：“騰訊并不急于把半成品拿出來展示，關(guān)鍵還是要把底層的算法、算力和數(shù)據(jù)扎扎實(shí)實(shí)做好，而且更關(guān)鍵的是場景落地?！?/p>

另一方面，從騰訊集團(tuán)的角度看，騰訊目前有4所AI Lab，去年也發(fā)布了萬億參數(shù)的混元大模型，騰訊云投身行業(yè)大模型方面的動(dòng)作，更像是一種“不把雞蛋放在同一個(gè)籃子里”的投注策略。

對于華為來說，一直以來都是重手投注研發(fā)，過去10年里華為在研發(fā)方面的總投入超過9000億元。但由于手機(jī)業(yè)務(wù)遇到發(fā)展障礙，華為在很多技術(shù)研發(fā)上的整體策略或也正在面臨調(diào)整。

一方面手機(jī)業(yè)務(wù)是華為C端技術(shù)最大的出口，如果手機(jī)業(yè)務(wù)不為通用大模型買單的話，那么華為研發(fā)通用大模型的動(dòng)力就會(huì)明顯下降。而對于華為來說，把賭注押在能快速落地變現(xiàn)的行業(yè)大模型，似乎是這場AI博弈當(dāng)中的最優(yōu)解。正如華為云CEO張平安所說“華為沒有時(shí)間作詩”。

不過，對科技巨頭來說，無論賭注多大，只要能賭對，就能夠先一步搶占基礎(chǔ)設(shè)施的市場份額，從而在人工智能時(shí)代獲得話語權(quán)。

03 拿著錘子找釘子

對于商業(yè)公司來說，所有的決策仍然落到經(jīng)濟(jì)賬上。

即便是一筆不小的投入，越來越多有遠(yuǎn)見的公司創(chuàng)始人也意識(shí)到，這是一項(xiàng)未來必須要做的事情，即便前期投入可能完全看不到回報(bào)。

AI大模型的研發(fā)需要一筆不小的投入，但越來越多企業(yè)創(chuàng)始人、投資人都認(rèn)為，這是一項(xiàng)”必要投入”，即便眼下完全看不到回報(bào)。

由此，很多在上一波AI浪潮下誕生的人工智能公司，都在沉寂良久之后看到了新的曙光。

“3年前，大家都說GPT-3是通向通用人工智能的可能性?！崩钪撅w在2020年就開始帶著一班人馬研究GPT-3，彼時(shí)出門問問正處在一個(gè)發(fā)展的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，他們希望探索新業(yè)務(wù)，但經(jīng)過一段時(shí)間的研究之后，李志飛的大模型項(xiàng)目中止了，原因之一是當(dāng)時(shí)模型不夠大，另外就是找不到商業(yè)落地場景。

不過，2022年底ChatGPT問世以后，李志飛仿佛被扎了一劑強(qiáng)心針，因?yàn)樗退腥艘粯?，看到了大模型的新機(jī)會(huì)。今年4月，出門問問發(fā)布了自研的大模型產(chǎn)品——序列猴子。眼下，他們準(zhǔn)備拿著新發(fā)布的大模型“序列猴子”沖刺港交所，出門問問已在5月末遞交了招股書。

另一家老牌AI公司也在跟進(jìn)，去年7月，思必馳向科創(chuàng)板遞交了IPO申請，在今年5月被上市審核委員會(huì)否決。

俞凱坦言，就連OpenAI，在GPT2階段也是用微軟的V100訓(xùn)練了將近一年的時(shí)間，算力和A100差好幾個(gè)量級。思必馳在大模型前期積累階段，也是用更為經(jīng)濟(jì)的卡做訓(xùn)練。當(dāng)然，這需要時(shí)間作為代價(jià)。

相比于自研大模型，一些應(yīng)用型公司有自己的選擇。

一家在線教育公司的總裁張望（化名）告訴虎嗅，過去半年，他們在大模型應(yīng)用場景的探索上不遺余力，但他們很快發(fā)現(xiàn)在落地過程中存在諸多問題，例如成本與投入。這家公司的研發(fā)團(tuán)隊(duì)有50人-60人，開始做大模型研究以來，他們擴(kuò)充了研發(fā)團(tuán)隊(duì)，新招了一些大模型方面的人才，張望說，偏底層模型方面的人才很貴。

張望從未想過從頭開發(fā)大模型，考慮到數(shù)據(jù)安全和模型穩(wěn)定性等問題，他也不打算直接接入API做應(yīng)用。他們的做法是參考開源大模型，用自己的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練。這也是很多應(yīng)用公司目前的做法——在大模型之上，用自己的數(shù)據(jù)做一個(gè)行業(yè)小模型。張望他們從70億參數(shù)的模型開始，做到100億，現(xiàn)在在嘗試300億的模型。但他們也發(fā)現(xiàn)，隨著數(shù)據(jù)量增多 ，大模型訓(xùn)練會(huì)出現(xiàn)的情況是，可能新版本不如上一個(gè)版本，就要對參數(shù)逐一調(diào)整，“這也是必須要走的彎路?！睆埻f。

張望告訴虎嗅，他們對于研發(fā)團(tuán)隊(duì)的要求就是——基于公司的業(yè)務(wù)探索AI大模型場景。

這是一種拿著“錘子”找“釘子”的方法，但并不容易。

“目前最大的難題是找到合適的場景。其實(shí)有很多場景，即便用了AI，效果也提升不了太多?！睆埻f，例如在上課的場景中，可以用AI大模型賦能一些交互模式，包括提醒學(xué)員上課功能、回答問題和打標(biāo)簽等，但他們試用了AI大模型之后，發(fā)現(xiàn)精準(zhǔn)度不行，理解能力和輸出能力并不理想。張望的團(tuán)隊(duì)嘗試過一段時(shí)間后，決定在這個(gè)場景里暫時(shí)放棄AI。

另一家互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商小鵝通，也在AI大模型爆發(fā)后第一時(shí)間開展了相關(guān)業(yè)務(wù)的探索。小鵝通的主要業(yè)務(wù)是為線上商家提供數(shù)字化運(yùn)營工具，包括營銷、客戶管理以及商業(yè)變現(xiàn)。

小鵝通聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO樊曉星告訴虎嗅，今年4月，當(dāng)越來越多的應(yīng)用基于生成式AI誕生時(shí)，小鵝通看到了這個(gè)技術(shù)背后的潛力，“例如MidJourney，生成式AI對于設(shè)計(jì)圖像生成方面的提效確實(shí)有目共睹?！狈畷孕撬齻冊趦?nèi)部專門組織了AI研究的業(yè)務(wù)線，尋找與自身業(yè)務(wù)相關(guān)的落地案例。

樊曉星說，在將大模型接入業(yè)務(wù)的過程中，她所考慮的就是成本和效率，“大模型的投入成本還是蠻高的?！彼f。

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的“釘子”算是好找的，AI落地真正的難點(diǎn)還是在工業(yè)、制造這樣的實(shí)體產(chǎn)業(yè)。

俞凱告訴虎嗅，這一波AI浪潮仍然是螺旋式上升、波浪式前進(jìn)，在產(chǎn)業(yè)落地上面的矛盾一點(diǎn)都沒變化，只是換了一個(gè)套殼而已。所以從這個(gè)意義上看，這兩次AI浪潮的規(guī)律是相同的，最好的辦法就是學(xué)習(xí)歷史——“上一波AI浪潮的教訓(xùn)，這次就別再犯了?！?/p>

雖然很多廠商在AI大模型的落地方面都喊出了“產(chǎn)業(yè)先行”的口號，但很多實(shí)體產(chǎn)業(yè)的場景真的很難與目前的AI大模型相匹配。比如在一些工業(yè)檢測場景應(yīng)用的AI視覺檢測系統(tǒng)，即便對AI模型的需求沒有高到10億參數(shù)的量級，但初期的訓(xùn)練數(shù)據(jù)仍然捉襟見肘。

以一個(gè)簡單的風(fēng)電巡檢場景為例，一個(gè)風(fēng)場的巡檢量達(dá)到七萬臺(tái)次，但同樣的裂痕數(shù)據(jù)，可能只會(huì)出現(xiàn)一次，機(jī)器可以學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)量是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。擴(kuò)博智能風(fēng)電硬件產(chǎn)品總監(jiān)柯亮告訴虎嗅，目前風(fēng)機(jī)葉片的巡檢機(jī)器人還做不到100%的精確分析葉片裂痕，因?yàn)榭晒┯?xùn)練和分析的數(shù)據(jù)量太小了，要形成可靠的全自動(dòng)巡檢和識(shí)別，還需要大量的數(shù)據(jù)積累和人工分析。

不過，在工業(yè)數(shù)據(jù)積累較好的場景中，AI大模型已經(jīng)可以做到輔助管理復(fù)雜的三維模型零件庫了。國內(nèi)某飛機(jī)制造企業(yè)的零件庫就已經(jīng)落地了一款基于第四范式“式說”大模型的零件庫輔助工具?？梢栽谑f余個(gè)三維建模零件中，通過自然語言實(shí)現(xiàn)三維模型搜索，以三維模型搜三維模型，甚至還能完成三維模型的自動(dòng)裝配。這些功能，在很多卡住制造業(yè)脖子的CAD、CAE工具中都需要經(jīng)過多步操作才能完成。

今天的大模型和幾年前的AI一樣面臨落地難題，一樣要拿著錘子找釘子。有人樂觀地相信，今天的錘子和過去完全不一樣了，但到了真金白銀地為AI付費(fèi)時(shí)，結(jié)果卻有些不同。

彭博社在7月30日發(fā)布的Markets Live Pulse調(diào)查顯示，在514名受調(diào)投資者中，約77%的人計(jì)劃在未來六個(gè)月內(nèi)增加或保持對科技股的投資，且只有不到10%的投資者認(rèn)為科技行業(yè)面臨嚴(yán)重的泡沫危機(jī)。然而這些看好科技行業(yè)發(fā)展的投資者中，卻只有一半人對AI技術(shù)持開放的接受態(tài)度。

50.2%的受訪者表示，目前還不打算為購買AI工具付費(fèi)，多數(shù)投資公司也沒有計(jì)劃將AI大范圍應(yīng)用到交易或投資中。

04 賣鏟子的人

“如果你在1848年的淘金熱潮里去加州淘金，一大堆人會(huì)死掉，但賣勺子和鏟子的人，永遠(yuǎn)可以賺錢?！?/span>陸奇在一次演講時(shí)說。

高峰（化名）想當(dāng)這樣的“賣鏟子的人”，準(zhǔn)確地說，是能夠“在中國賣好鏟子的人”。

作為一名芯片研究者，高峰大部分科研時(shí)間都在AI芯片上。過去一兩個(gè)月，他感到了一種急迫性——他想做一家基于RISC-V架構(gòu)的CPU公司。在一家茶室，高峰向虎嗅描繪了未來的圖景。

然而，要從頭開始做AI芯片，無論是在芯片界，還是在科技圈，都像是一個(gè)“天方夜譚”。

當(dāng)AI大模型的飛輪飛速啟動(dòng)時(shí)，背后的算力逐漸開始跟不上這一賽道中玩家的步伐了。暴漲的算力需求，使英偉達(dá)成了最大的贏家。但GPU并非解決算力的全部。CPU、GPU，以及各種創(chuàng)新的AI芯片，組成了大模型的主要算力提供中心。

“你可以把CPU比喻為市區(qū)，GPU就是開發(fā)的郊區(qū)?！?/span>高峰說，CPU和AI芯片之間，需要通過一個(gè)叫做PCIE的通道連接，數(shù)據(jù)傳給AI芯片，然后AI芯片再把數(shù)據(jù)回傳給CPU。如果大模型的數(shù)據(jù)量變大，一條通道就會(huì)變得擁擠，速度就上不去，因此需要拓寬這條路，而只有CPU能夠決定這條通路的寬窄，需要設(shè)置幾車道。

這意味著，中國在大模型上，即便突破了AI芯片，仍有最關(guān)鍵的CPU難以破局。哪怕是在AI訓(xùn)練上，越來越多的任務(wù)可以被指派給GPU承擔(dān)，但CPU依舊是最關(guān)鍵的“管理者”角色。

2023WAIC大模型展區(qū)展出的部分國產(chǎn)芯片

自1971年英特爾造出世界上第一塊CPU至今50余年，在民用服務(wù)器、PC市場，早已是英特爾和AMD的天下，英特爾更是建立起涵蓋知識(shí)產(chǎn)權(quán)、技術(shù)積累、規(guī)模成本、軟件生態(tài)于一體的整個(gè)商業(yè)模式壁壘，且這種壁壘從未衰退。

要完全拋開X86架構(gòu)和ARM架構(gòu)，基于一個(gè)全新架構(gòu)研發(fā)完全自主的CPU芯片，可以說是“九十九死一生”，基于MIPS指令集的龍芯，在這條路上走了20多年，更不用說是 RISC-V這樣未被充分開墾和驗(yàn)證過的開源架構(gòu)。

指令集，就像一塊塊土地，基于指令集開發(fā)芯片，就相當(dāng)于是買地蓋房子。X86的架構(gòu)是閉源的，只允許Intel生態(tài)的芯片，ARM的架構(gòu)需要支付IP授權(quán)費(fèi)，而RISC-V是免費(fèi)的開源架構(gòu)。

產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界已經(jīng)看到了這樣的機(jī)會(huì)。

2010年，加州伯克利兩位教授的研究團(tuán)隊(duì)從零開始開發(fā)了一個(gè)全新的指令集，就是RISC-V，這個(gè)指令集完全開源，他們認(rèn)為CPU的指令集不應(yīng)該屬于任何一家公司。

“RISC-V或許是中國CPU的一道曙光?！?/span>高峰說。2018年，他在院所孵化了一家AI芯片公司，彼時(shí)他表示，自己不想錯(cuò)過 AI浪潮發(fā)展的機(jī)會(huì)，這一次，他依然想抓住，而這個(gè)切入點(diǎn)，就是RISC-V。在大模型以及如今國產(chǎn)替代的時(shí)代，這個(gè)需求顯得更為緊迫，畢竟，極端地考慮一下，如果有一天，中國公司用不了A100了，又該怎么辦。

“如果要取代ARM和X86，RISC-V的CPU需要性能更強(qiáng)，也需要和Linux上做商業(yè)操作系統(tǒng)的人參與到代碼的開發(fā)中。”高峰說。

高峰不是第一個(gè)意識(shí)到這個(gè)機(jī)會(huì)的人，一位芯片行業(yè)投資人告訴虎嗅，他曾與一家芯片創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)始人聊起，用RISC-V的架構(gòu)去做GPU的機(jī)會(huì)。如今，在中國已有一些基于RISC-V架構(gòu)做GPU的公司，但生態(tài)依舊是他們面臨的最大的問題。

“Linux已經(jīng)示范了這條路是可以走通的?！备叻逭f，在Linux這套開源操作系統(tǒng)中，誕生了紅帽這樣的開源公司，如今許多云服務(wù)都建立在Linux系統(tǒng)上?！靶枰銐蚨嗟拈_發(fā)者?！备叻逄岢隽艘粋€(gè)方法。這條路很難，但走通了，將是一條光明的道路。

05 飛輪轉(zhuǎn)得太快了

大模型的“應(yīng)激反應(yīng)”下，感到急迫的不光是高峰。

國內(nèi)某AI大模型公司聯(lián)創(chuàng)告訴虎嗅，今年初他們也曾短暫上線過一款對話大模型，但隨著ChatGPT的升溫，有關(guān)部門提高了對大模型安全性的重視，并對他們提出了很多整改要求。

“在沒有特別明確的監(jiān)管政策出來之前，我們不會(huì)輕易把產(chǎn)品開放給普通用戶，主要還是To B的邏輯?！弊笫轴t(yī)生CEO張超認(rèn)為，在《管理辦法》出臺(tái)之前，貿(mào)然將生成式AI產(chǎn)品開放給C端用戶，風(fēng)險(xiǎn)很大?！艾F(xiàn)階段，我們一方面在持續(xù)迭代優(yōu)化，另外一方面也在持續(xù)關(guān)注政策、法規(guī)，保證技術(shù)的安全性。”

“生成式AI的監(jiān)管辦法還不明確，大模型公司的產(chǎn)品和服務(wù)普遍很低調(diào)?！币患覕?shù)字化技術(shù)供應(yīng)商，在6月發(fā)布了一款基于某云廠商通用大模型開發(fā)的應(yīng)用產(chǎn)品，在發(fā)布會(huì)上，該公司技術(shù)負(fù)責(zé)人向虎嗅表示，他們被這家云廠商要求嚴(yán)格保密，如果透露使用了誰的大模型，他們會(huì)被視為違約。而對于為何要對案例保密，這位負(fù)責(zé)人分析，可能很大一部分原因是要規(guī)避監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)。

在全球都對AI提高警惕的當(dāng)下，任何市場都不能接受監(jiān)管的“真空期”。

7月13日，網(wǎng)信辦等七個(gè)部門正式發(fā)布了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》（下文簡稱“《管理辦法》”），該辦法自2023年8月15日起施行。

“《管理辦法》出臺(tái)后，政策會(huì)從問題導(dǎo)向轉(zhuǎn)為目標(biāo)導(dǎo)向發(fā)展就是我們的目標(biāo)?！庇^韜中茂律師事務(wù)所合伙人王渝偉認(rèn)為，新規(guī)是重“疏”而不重“堵”。

瀏覽美國的風(fēng)險(xiǎn)管理庫，是王渝偉每天必需的功課，“我們正在為利用GPT等大模型進(jìn)行細(xì)分行業(yè)的商業(yè)應(yīng)用提供風(fēng)控合規(guī)的方案，建立一套合規(guī)治理框架?！蓖跤鍌フf。

美國的AI巨頭們正排著隊(duì)向國會(huì)表忠心。7月21日，谷歌、OpenAI、微軟、Meta、亞馬遜、AI創(chuàng)業(yè)公司Inflection、Anthropic，七家最具影響力的美國AI公司，就在白宮簽署了一份自愿承諾。保證在向公眾發(fā)布AI系統(tǒng)前允許獨(dú)立安全專家測試他們的系統(tǒng)。并與政府和學(xué)術(shù)界分享有關(guān)他們系統(tǒng)安全的數(shù)據(jù)。他們還將開發(fā)系統(tǒng)，當(dāng)圖像、視頻或文本是由AI生成時(shí)向公眾發(fā)出警告，采用的方法是“加水印”。

7家美國AI巨頭排代表在白宮簽署AI承諾

此前，美國國會(huì)聽證會(huì)上，OpenAI的創(chuàng)始人山姆·奧特曼表示，需要為人工智能模型創(chuàng)建一套安全標(biāo)準(zhǔn)，包括評估其危險(xiǎn)能力。例如，模型必須通過某些安全測試，例如它們是否可以“自我復(fù)制”和“滲透到野外”。

或許山姆·奧特曼自身也沒有想到，AI的飛輪會(huì)轉(zhuǎn)得這么快，甚至有失控的風(fēng)險(xiǎn)。

“我們一開始還沒有意識(shí)到這件事情這么緊迫?！蓖跤鍌フf，直到上門來咨詢的公司創(chuàng)始人越來越多。他感到，這一次的人工智能浪潮正在發(fā)生與過去截然不同的變化。

今年年初，一家最早接入大模型的文生圖公司找到王渝偉，這家公司希望把自己的業(yè)務(wù)引入中國，因此，他們想了解這方面的數(shù)據(jù)合規(guī)業(yè)務(wù)。緊接著，王渝偉發(fā)現(xiàn)，這類的咨詢越來越多，更明顯的變化是，前來咨詢的不再是公司的法務(wù)，而是創(chuàng)始人。“生成式AI的出現(xiàn)，原有的監(jiān)管邏輯已經(jīng)很難適用?！蓖跤鍌フf。

從事大數(shù)據(jù)法律工作多年的王渝偉發(fā)現(xiàn)，生成式AI與上一波AI浪潮正在呈現(xiàn)更加底層的變化。例如，上一次的AI更多是基于算法進(jìn)行推薦，還有就是一些人臉識(shí)別，都是針對一個(gè)場景，針對一些小模型，在具體應(yīng)用場景當(dāng)中進(jìn)行訓(xùn)練，涉及的法律問題不外乎知識(shí)產(chǎn)權(quán)、隱私保護(hù)的問題。而在這個(gè)生成式AI生態(tài)之上的不同角色，例如提供底層大模型的公司，在大模型之上接入做應(yīng)用的公司，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的云廠商等，對應(yīng)的監(jiān)管都不盡相同。

目前大模型所帶來的伴生風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)有了共識(shí)，業(yè)界明白，商業(yè)化應(yīng)用勢必會(huì)放大這種風(fēng)險(xiǎn)，要想保持業(yè)務(wù)的連續(xù)性，就需要重視監(jiān)管。

難點(diǎn)就是，“如何找到一條既能做好監(jiān)管，又能不影響行業(yè)發(fā)展的路徑?！蓖跤鍌フf。

06 結(jié)語

對于整個(gè)行業(yè)來說，在對技術(shù)加深探討的同時(shí)，也正在引發(fā)更為深遠(yuǎn)的思考。

在AI逐漸占據(jù)科技產(chǎn)業(yè)的主導(dǎo)地位之時(shí)，要如何確保技術(shù)的公正、公平和透明性？當(dāng)頭部公司緊緊掌控技術(shù)和資金流向時(shí)，如何確保中小企業(yè)和初創(chuàng)公司不被邊緣化？大模型的開發(fā)和應(yīng)用蘊(yùn)含巨大潛力，但盲目跟風(fēng)是否會(huì)導(dǎo)致我們忽視其他創(chuàng)新技術(shù)？

“從短期來看AI大模型正在被嚴(yán)重高估。但從長期看，AI大模型被嚴(yán)重低估了?！?/span>

半年時(shí)間里，AI熱浪翻涌。然而對于中國的創(chuàng)業(yè)公司和科技巨頭來說，在熱炒的市場氛圍中，如何保持清醒的判斷，做出長遠(yuǎn)的規(guī)劃和投資，將是檢驗(yàn)其真正實(shí)力和遠(yuǎn)見的關(guān)鍵。