聚焦AI大模型系列 |ChatGPT降温,通用大模型回归产业落地

96次阅读

出品|派财经

文|何平 编|派公子

大模型、生成式 AI、通用人工智能,如今已经是几乎每个互联网人都能讲个几句的通识概念。

聚焦AI大模型系列 |ChatGPT降温,通用大模型回归产业落地插图

作为 2023 年上半年最受关注的热门赛道,国产大模型争相出世,谁将成为“中国版 GPT-4”惹人注目。“百模大战”空前激烈,华为、阿里、腾讯、商汤、京东等企业陆续发布或更新大模型。比如,百度智能云的“文心”系列、阿里云的“通义”系列、华为云的“盘古大模型”、京东云的“言犀”、商汤的“日日新”、科大讯飞的“星火”、出门问问的“序列猴子”、第四范式的“式说”等产品。

AI 大模型兴起和快速发展推动我们进入了第四次工业革命,以云计算、物联网、大数据、机器人等为代表,正在推动社会生产、生活方式的变革。大模型热掀起了整个人工智能产业全新浪潮。如今各行各业都在探索跟大模型的结合。派财经将聚焦于“AI 大模型”开展系列专题分析,该篇为第一篇。

1、大模型混战,三大派系同台竞技

值得关注的是,大模型产品的批量涌现呈现了一定程度的同质化,尤其展现在“文生文”领域,各家大模型在文生文方面,关注的重点比较类似,集中于流畅的上下文理解、减少幻觉问题、符合伦理安全等。

在“文生图”上略有区别,百度文心一格称能够实现对人物面部表情、毛发等部位的精细刻画;商汤科技的“秒画 SenseMirage”则能够帮用户补全提示词,生成摄影级图像……

围绕着“通用大模型”这一热门概念,市面上分为了大厂派、创业派和学院派三类。

其中,大厂派布局范畴广,普遍在 ToB 与 ToC 两级进行布局。在 ToB 行业解决方案方面,大厂派一方面纷纷发布了覆盖各行业的端到端解决方案,其中金融、文旅、传媒、医疗、政务等行业也几乎是各家大厂关注的重点;同时,大厂也致力于为其余大模型研发企业提供算力、数据管理等基础设施服务。

创业派企业则更多专注于将大模型能力应用到其优势业务领域中,比如商汤科技、第四范式等企业。

此外,拥有高校、科研院背景的学院派企业也是不可忽视的力量。比如,仅有 2021 年成立、由全球 NLP(自然语言处理)技术专家周明创办的“学院派”代表企业澜舟科技和拥有“清华系”创业北京的生数科技等企业。

目前发布的通用大模型已超过 80 个,但随着入局者激增,通用大模型头顶的光环正在变得黯淡下来。

2、蹭着“大模型”热,迎来新一波上市热潮

大语言模型是具有能力边界的,不仅落地成本高昂,其准确率也需要反复商榷。通用性大模型技术仍然没走到成熟阶段,比起在 C 端的运用,大模型的真正价值在产业落地方向更能体现。

早在 2015 年,深度学习的算法突破带来智能语音和计算机视觉领域的一波 AI 创业浪潮,AI 四小龙横空出世,但长期以来 AI 技术如何落地到应用层面,自我造血能力颇为困扰。当前,仅以人脸识别为代表的技术在安防领域实现了大规模落地,并未在某个产业端实现稳定应用。

在烧光了 600 多亿融资后,AI 四小龙们一度陷入生存困境。直到 ChatGPT 的出现,再次加固了人们对于 AI 技术的信心,以大模型为商业模式的 AI 创业公司如雨后春笋般涌现。

对于大模型创业热潮的火热,经纬创投创始管理合伙人张颖引用了一个调研数据——从今年 3 月到 5 月,召开业绩电话会议的标普 500 指数的公司中,有 110 家公司的高管提到了 AI,这是过去十年的 3 倍。

截至今年 6 月底,有十几家大模型初创公司宣布获得融资。根据公开信息显示,当前融资规模最大的是 MiniMax,今年 6 月获得腾讯公司超过 2.5 亿美元 A 轮融资;王慧文创办的光年之外在被美团以收购前,也获得了 2.3 亿美元的天使 + 轮融资。

一波 AI 智能公司,蹭着这波热潮纷纷开始排队申请 IPO。近期,AI 智能驾驶芯片公司“黑芝麻智能”、AI 语音公司“云知声”、生成式 AI 公司出门问问、AI 制药公司“英矽智能”等多家 AI 公司密集向港交所递交上市申请。

其中,作为亚太首家启动 IPO 的 AI 制药公司英矽智能备受资本关注,若能成功上市,将有望成为“亚太 AI 制药第一股”。不过值得注意的是,英矽智能并没有实现新药量产销售,且在 2022 年年亏损高达 2.21 亿美元,收入仅 3014.7 万美元。

在上一轮 AI 热潮中未能成功上市的 AI 企业均呈现短期亏损、盈利难的情况。

与上一轮 AI 技术热潮相比,ChatGPT 为代表的通用大模型同样具备技术门槛高,开发训练和运营所需的成本巨大等特点,大模型的训练成本要更高,动辄一次训练就能耗光数百万美元。

在人工智能领域对于技术研发的费用支出,数额庞大且惊人。

2022 年在研发费用上投入最大企业是华为,累计投入了 1615 亿元;其次是腾讯,614 亿元;第三是阿里,投入研发费用高达 555 亿元。另据公开资料显示,百度作为较早入局人工智能的玩家,过去十年,其在 AI 领域的投入超过 1000 亿元。

不同的是,有了 AI1.0 科技热潮的教训,AI2.0 时代,技术在产业层的落地更快了。

聚焦特定领域、针对特定场景、解决特定问题的行业大模型,取代了通用大模型,成为了关注重心。人们普遍意识到走向细分领域才有更多机会,综合考虑行业专业性、持续迭代和综合成本等因素,行业大模型更容易实现商业价值落地。当前,已有一些行业大模型在金融、制造、医药研发、煤矿、铁路等诸多领域发挥了作用。

3、ChatGPT 降温,大模型回归产业落地

AI 大模型的商业化落地,可能还得回到成本核算这件事上。通用大模型的市场需求尚且不高,且已经呈现同质化竞争的趋势。

虽然大模型很火,但本质上还是一场门槛极高的“烧钱游戏”,只有具备雄厚资金实力和强研发能力的头部企业才有望坐上“大模型”的牌桌,而创业公司一味盲目跟风,将容易带来投资浪费,增加能源、算力等消耗,产生低质量产品。

将目光放远至全球范围,资本对于 AI 技术的信心尚未恢复。研究公司 PitchBook 的数据称,今年前六个月,全球风险投资资金几乎减少了一半,下降 48% 至 1739 亿美元,交易数量也下降了 19%。

在达到热点高度后,这一波人工智能热潮将逐步回归冷静阶段,回归到寻找商业化路径解决方案的商业本质上。

当下 ChatGPT 热度已经开始下降。作为现象级产品,ChatGPT 在发布 5 天后便获得了 100 万用户,又用了两个月时间用户迈过了 1 亿大关。今年 6 月,ChatGPT 迎来了自去年 11 月上线以来的首度流量负增长。

聚焦AI大模型系列 |ChatGPT降温,通用大模型回归产业落地插图1

根据 SimilarWeb 的数据,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%,美国地区的流量环比下降了 10.3%。同时,ChatGPT 的独立访客数量(UV)下降了 5.7%,访客在网站上花费的时间也下降了 8.5%。

究其原因,C 端用户对于大模型的初步应用已经“审美疲劳”了。用户对于 ChatGPT 的尝试仍处于浅尝辄止的阶段,之回答了一些基本问题,对于其数据分析和编写代码的强大功能并不熟悉。

不过,作为史上最成功的 To C 产品之一,ChatGPT 仍占据人工智能市场的主要地位。

业内一种普遍观念认为,以大模型为代表的人工智能应用将会触发下一个“互联网”时代的到来,但当前仍处于初期。在大模型发展初期,技术短板和隐私安全问题都是在实际操作过程中频发的隐患。近期,国家互联网信息办公室等 7 部门日前联合公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》,对生成式人工智能产品及服务提供者作出了一定要求和规范,但目前尚缺乏对使用者的有力约束。此外,大模型生成内容的知识产权、数据来源的合法性等问题都亟待解决。

回望 1998 年互联网刚刚兴起之时,也经历了一段混沌发展时期,站在新的转折点,历史总是惊人相似,在百花齐放奇斗艳的 AI 大模型竞争之中,同样机遇和泡沫并行。

原文链接:https://new.qq.com/rain/a/20230714A089NV00

正文完
 
不知道
版权声明:本站原创文章,由 不知道 2023-07-15发表,共计3104字。
转载说明:声明:本站内容均来自互联网,归原创作者所有,如有侵权必删除。 本站文章皆由CC-4.0协议发布,如无来源则为原创,转载请注明出处。