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2023-09-10 01:22:41
大模型的“神话之战”增长推力渐弱的当下,大模型是为数不多的亮点,过去半年的狂热炒作后,一些人担心被AI替代、颠覆,另一些人决心在被替代前跳入潮流,还有一些人认为没什么用。这种时候往往也是资本愿意投资的阶段,分歧才能产生更大的收益。在增长越来越稀缺、确定性越来越难得的此刻,AI大模型许诺了一个少有的新可能。
根据赛迪顾问的统计,仅今年1~7月,中国就有64个大模型问世,而截至7月末,国产大模型累计发布数量达到了130个。今年以来,百度、阿里、华为相继发布了自己的大模型产品。人们无比相信那个比“移动互联网大10倍”的平台级大机会,在GPT-4推出不过20余天时,已有超10余家创业公司坐上大模型牌桌,总融资额数十亿美金。此后包括大厂在内的20多家公司公布了自研AI大模型,“就连上古神仙的名字都不够用了,诸如盘古、昆仑、混元、太初等等”。
为了开发顶尖的大模型,需要高度专业化的人才团队来进行开发、调试和维护。这些团队需要具备深厚的技术背景和领域知识,以确保模型能够在特定领域内取得良好的效果。企业不得不吸纳大量的人工智能领域人才,从而掀起了一场激烈的“抢人大战”。如今,大模型的相关岗位,如机器学习工程师、数据科学家、领域专家等,其薪酬水平也急转直上百万年薪只是起步。
AI大模型的商业化难题也逐渐浮出水面。在一些投资人看来,旨在满足数据采集、标注、模型调度等MLOps需求的公司,会面临“中间商难赚差价”的夹心尴尬——前有免费开源工具,后有云厂商打包工具和服务。同时,“国内客户付费习惯仍然没有很好地养成,尤其在企业开支紧缩的经济恢复期”。
算力不足也是大模型的一大瓶颈,算力是支撑大模型运转起来的原动力。OpenAI此前公布过一组数据,目前大模型训练所需算力的增速保持在3-4个月/倍速度增长,远超摩尔定律18-24个月/倍。如果在几年前,AI人工智能发展最大的桎梏是什么?这个答案可能五花八门。但在大模型盛行的当下,这个问题只有一个答案——算力不够!
大厂自己做的应用产品也面临着巨大的压力,如AI生成图像现象级产品的短暂辉煌,妙鸭相机等应用的后劲乏力等。因此,大模型的原生应用变得越来越重要。李彦宏表示,模型本身是不直接产生价值的,基于基础大模型开发出来的应用才是模型存在的意义,对于创业者来说,“卷大模型没有意义,卷应用机会更大”。移动互联网时代操作系统只有安卓和iOS,但特别成功的应用却很多,只有在大模型基础上产生足够多的AI原生应用,才是一个健康的生态环境。
即使有算力,大模型商业化也不是一帆风顺。但只要路径正确,试错迭代,尽量不要倒在黎明前。
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