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這屆世界人工智能大會AI卷瘋了:30余款大模型PK,廠商宣傳資料被圍搶

2023-07-10 06:13:23  |  來源:時(shí)代財(cái)經(jīng)  |    

本文來源:時(shí)代財(cái)經(jīng) 作者:徐曉倩 謝斯臨


(資料圖)

大模型展區(qū)洶涌的人潮,時(shí)代財(cái)經(jīng)記者攝

在過去半年,科技圈的多數(shù)震蕩都與大模型緊密綁定在一起。2023年4月,百度率先發(fā)布了文心一言大模型,此后,國內(nèi)各大互聯(lián)網(wǎng)公司和創(chuàng)業(yè)新秀爭先想要留下濃墨重彩的一筆。

而在剛剛過去的第六屆世界人工智能大會上,大模型同樣成為全場的絕對主角。30余款大模型集中亮相,20多場大模型論壇應(yīng)接不暇。相關(guān)展臺無一例外被參觀者擠得水泄不通,幾十個人緊緊圍著一臺電腦,等待著“奇跡”的出現(xiàn)——只需不到2分鐘,一份完整清晰的行業(yè)分析報(bào)告就能呈現(xiàn)在看客眼前。

“不到一上午,宣傳資料基本都被搶光了?!倍辔徽股虇T工向時(shí)代財(cái)經(jīng)表示,外界對大模型保持著極大的熱情。

在會場展出的30多款大模型之中,不乏一些已經(jīng)聞名業(yè)界的通用大模型。如百度推出的文心一言、阿里巴巴旗下的通義千問、華為的盤古大模型、科大訊飛的星火認(rèn)知、商湯的日日新sensenova等。

除此之外,瀾舟科技、銜遠(yuǎn)科技、出門問問、星環(huán)科技、蜜度、達(dá)觀數(shù)據(jù)等一眾中小廠商面向細(xì)分場景推出的垂直大模型同樣成為“百模齊放”中的重要一極。它們希望通過采用更精準(zhǔn)的行業(yè)數(shù)據(jù),更低成本解決特定應(yīng)用場景內(nèi)的特定問題。

但無論是大廠,還是垂直廠商,AI+行業(yè)解決方案已是標(biāo)配。大模型展區(qū)宛如一個超級市場,各種解決方案琳瑯滿目。

“通用大模型可以在100個場景中,解決70%—80%的問題,但未必能100%滿足企業(yè)某個場景的需求。”騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生如此說道。在他看來,通用大模型有很強(qiáng)的能力,但并不能解決很多企業(yè)的具體問題。企業(yè)基于行業(yè)大模型構(gòu)建自己的專屬模型,也許是更優(yōu)的選項(xiàng)。

向行業(yè)大模型跋涉

上月底,知名投資人朱嘯虎與獵豹移動董事長兼CEO傅盛之間曾發(fā)生一次激烈爭論。前者認(rèn)為大模型摧毀了創(chuàng)業(yè),因?yàn)橘Y源普遍集中于資歷雄厚的大廠,而后者認(rèn)為大模型催生了很多新的架構(gòu)在大模型之上的機(jī)會。

可在爭吵過后,市場卻意外發(fā)現(xiàn)這兩位資深互聯(lián)網(wǎng)人在另一個維度上達(dá)成共識:行業(yè)大模型以及基于大模型的應(yīng)用開發(fā),才是大部分企業(yè)真正能夠抓住的機(jī)會。

這似乎也成了一眾廠商的共識。大廠紛紛推出基于自身大模型的技術(shù)基座,向各行各業(yè)開放,為企業(yè)部署大模型提供一站式端到端支持。

如至今沒有公布通用大模型“混元”進(jìn)展的騰訊,就在6月中旬先高調(diào)公布了“行業(yè)大模型”的路線,一口氣拋出10大行業(yè)超過50個解決方案。華為盤古大模型3.0更是喊出“不作詩,只做事”的口號,要在行業(yè)領(lǐng)域賦予價(jià)值。

時(shí)代財(cái)經(jīng)注意到,在百度文心一言、阿里通義千問的展位上,最受歡迎的同樣是“企業(yè)級平臺”“專屬大模型”等主題,來詢問的企業(yè)客戶絡(luò)繹不絕。

一位現(xiàn)場大模型銷售人員向時(shí)代財(cái)經(jīng)透露,在展區(qū)內(nèi)停留的行業(yè)用戶一般都有一個明確的要求:想要產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)一站式服務(wù),并且能夠?qū)崿F(xiàn)個性化的定制。

潞晨科技、竹間智能等中間層企業(yè)也開始推出各種降低大模型成本的解決方案。如潞晨科技展出的Colossal-AI就致力于用算法技術(shù)幫助中小企業(yè)降低大模型的調(diào)用成本。相關(guān)解決方案已在自動駕駛、云計(jì)算、零售、醫(yī)藥、芯片、金融等行業(yè)落地應(yīng)用。

竹間智能旗下的“模型工廠”,同樣以幫助企業(yè)以更低成本、更快定制個性化的大模型為最大賣點(diǎn)。通過這一大模型管理平臺,竹間智能可以幫助企業(yè)快速地將大模型做私有化訓(xùn)練,并且落地下來?!拔覀円龅木褪嵌说蕉俗詈笠还锏穆涞貞?yīng)用?!爆F(xiàn)場一位竹間智能員工如此總結(jié)道。

竹間智能展臺,時(shí)代財(cái)經(jīng)記者攝

各個垂直大模型廠商更是基于自身積累的數(shù)據(jù)優(yōu)勢,直接推出更具針對性的行業(yè)大模型,方便客戶調(diào)用。

如語言智能科技企業(yè)蜜度就基于自己多年服務(wù)G端客戶的經(jīng)驗(yàn),帶來了輔助政務(wù)公文寫作的蜜巢知識問答與內(nèi)容生成大語言模型。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件供應(yīng)商星環(huán)科技則重點(diǎn)展示了面向金融量化領(lǐng)域的星環(huán)無涯金融大模型,該大模型支持股票、債券、基金等市場事件的全面復(fù)盤、總結(jié)和演繹推理,以及政策研報(bào)的深度分析。

星環(huán)科技創(chuàng)始人兼CEO孫元浩在大會上指出,未來在金融、政府、能源、交通等每一個行業(yè)與領(lǐng)域,都會誕生領(lǐng)域或者行業(yè)的大模型,這些大模型具有專家的能力,可以在上面構(gòu)造復(fù)雜的應(yīng)用。

但當(dāng)人們環(huán)繞整個會場,這樣一句預(yù)言似乎早已成為現(xiàn)實(shí)。大模型+金融、大模型+醫(yī)療、大模型+教育、大模型+工業(yè)……這個名單似乎可以無止境地列下去。無論是大廠,還是垂直廠商,幾乎所有人都在向行業(yè)大模型跋涉。

應(yīng)用仍待落地

不過,作為一項(xiàng)仍未完全成熟的技術(shù),行業(yè)大模型的落地之路仍面臨諸多阻礙。

一方面是監(jiān)管仍待落地。現(xiàn)場幾乎所有的大模型產(chǎn)品都還沒有全面開放API接口服務(wù),如百度、阿里就只供定向邀約客戶使用。在接受時(shí)代財(cái)經(jīng)采訪時(shí),科大訊飛總裁吳曉如指出,目前在互聯(lián)網(wǎng)或者公開的開放平臺上,還需要等到監(jiān)管機(jī)構(gòu)發(fā)牌以后,(大模型)才能正式運(yùn)作?!澳壳昂芏嚅_發(fā)者只能通過預(yù)體驗(yàn)的形式,將他們的應(yīng)用和我們的系統(tǒng)進(jìn)行對接?!?/p>

與此同時(shí),有現(xiàn)場大模型銷售人員向時(shí)代財(cái)經(jīng)透露,目前不少前來接洽的企業(yè)都有著相似的顧慮,其中就包括大模型的不穩(wěn)定問題。

在大模型展區(qū)待了大半天、刷遍所有公司推出的大模型應(yīng)用產(chǎn)品的工程師李捷(化名)也有同感。他所在的通信公司想借助大模型實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)端問答場景的落地,但從這半天的試用結(jié)果來看并不樂觀。

“沒有太多驚喜,大多垂直廠商的落地場景還是語音客服和文字客服,而且內(nèi)容輸出的精準(zhǔn)度不高,答錯現(xiàn)象也是屢見不鮮。”

對于C端用戶而言,大模型一本正經(jīng)胡說八道的“機(jī)器幻覺”也常被調(diào)侃。但如果要接入金融、醫(yī)療、工業(yè)制造等嚴(yán)肅B端場景,這一潛在風(fēng)險(xiǎn)就可能造成經(jīng)濟(jì)損失或直接威脅生命安全。

“大模型最大的不足就是‘幻覺’,正式商用是不允許有‘幻覺’的?!痹陬^部自動駕駛廠商擔(dān)任技術(shù)經(jīng)理的張啟向時(shí)代財(cái)經(jīng)強(qiáng)調(diào)。

等待試用大模型的參會者,時(shí)代財(cái)經(jīng)記者攝

市場的另一個關(guān)注重點(diǎn)是大模型的數(shù)據(jù)安全問題。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是助力AI訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)的關(guān)鍵,足夠多、足夠豐富的數(shù)據(jù),是生成式AI大模型的根基。

據(jù)《機(jī)器之心》報(bào)道,絕大部分企業(yè)不可能把敏感的內(nèi)部數(shù)據(jù)上傳,比如產(chǎn)品設(shè)計(jì)、技術(shù)架構(gòu)、核心代碼、制造工藝、配方、客戶隱私,會議紀(jì)要,戰(zhàn)略文檔,業(yè)務(wù)規(guī)劃,商業(yè)邏輯等,一定要保留在內(nèi)部,特別是對于國央企、金融、能源、大型集團(tuán)企業(yè)、先進(jìn)制造等數(shù)據(jù)敏感性較高的行業(yè)而言。

如此一來,大模型廠商似乎只能采取定制化思路,為企業(yè)打造專屬大模型。但在張啟看來,如果行業(yè)大模型要針對企業(yè)進(jìn)行個性化的開發(fā),背后需要付出大量數(shù)據(jù)和時(shí)間去訓(xùn)練,成本很高、難度很大,這筆賬很難算得清楚。

“現(xiàn)階段,很多企業(yè)都難以將業(yè)務(wù)需求與大模型結(jié)合起來,這無疑延長了大模型企業(yè)的服務(wù)周期?!币晃粸懼劭萍紗T工同樣向時(shí)代財(cái)經(jīng)說道。

類似的困境已經(jīng)在云服務(wù)廠商身上上演。曾被視為互聯(lián)網(wǎng)大廠增長第二極的云服務(wù)在歷經(jīng)多年競爭之后,陷入服務(wù)同質(zhì)化的困境,只能依靠大打價(jià)格戰(zhàn)搶奪市場,集體陷入低毛利的螺旋陷阱。

如何跨越這些難題,成為大模型是否能夠真正落地應(yīng)用的關(guān)鍵。這一被認(rèn)為終將改變世界的新技術(shù),目前還走在黎明前夜。

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