文章主题：AI赛道, GPT-4, 百度, 文心一言
近期，人工智能领域的竞争愈发激烈。这股热潮受到了GPT-4的突破性进展以及百度（BIDU.US；09888.HK）发布的“文心一言”的推动，引发了外界的高度关注。
3月15日，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4。第二天，百度也发布了“文心一言”。
有业内专业人士指出，尽管文心一言在发布当天的表现力不容小觑，但其与GPT-4相比仍存在一定差距。然而，我们应当以宽容的心态对待这个问题，并为它给予足够的时间来成长。另一方面，一些专家也提醒我们，不要急于将其与其他技术进行对比。“不要急着去对标”，他们强调，技术需要不断的积累，我们需要正视自身的不足，并努力迎头赶上。对于我国的企业来说，现在最重要的任务仍然是专注于技术的突破。
大模型产业机会
不光被龙头企业瞄中
和GPT-4一样，文心一言是一个多模态大模型。
在一场盛大的发布会上，百度公司的创始人兼首席执行官李彦宏引入了一个关键概念——“涌现”。根据相关研究，当数据规模足够庞大，参数达到千亿级别时，大型的人工智能模型有可能出现“智能涌现”现象。这意味着，在没有经过特定领域专门训练的情况下，这些模型仍具备知识理解和逻辑推理的能力。这一发现为人工智能的发展开辟了新的道路，让我们对未来的科技前景充满期待。
3月16日，李彦宏在“文心一言”发布会上发言。图据视觉中国
清华大学计算机系教授唐杰指出，大模型训练面临众多难题，其中最为突出的就是高昂的成本以及人力资源的投入。以训练1750亿个参数的GPT-3为例，就需要借助一万多台英伟达V100GPU（图形处理器），总成本高达1200万美元。此外，人力投入也非常巨大，谷歌的PaLM530B团队在前期准备了29人，训练过程中又增加了11人，共计68人参与。然而，训练过程并不稳定，容易出现训练不收敛的现象，即训练过程中的损失值没有明显的下降趋势，甚至还有所上升，这无疑给调试工作带来了极大的困难。
这表明，大型企业凭借其雄厚的资源将主导大模型的发展，而创业公司的生存空间将受到严重威胁。除百度外，阿里巴巴（BABA.US；09988.HK）、腾讯（00700.HK）等巨头也纷纷加大投入。
2月23日晚间，阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇在财报会上表示，目前，云计算和人工智能的结合正处于技术突破和发展的关键时期，生成式AI正在发生颠覆性突破。张勇强调，阿里巴巴将全力构建好自己的AI预训练大模型；2月27日，有消息称，腾讯针对类ChatGPT对话式产品已成立“混元助手(HunyuanAide)”项目组。对此消息，腾讯方面表示，目前，腾讯在相关方向上已有布局，专项研究也在有序推进。
在我国，除了企业之外，地方政府也正在大力支持人工智能产业的发展。据北京市经济和信息化局于2023年2月13日发布的《2022年北京人工智能产业发展白皮书》显示，到2023年，北京将全面加强人工智能产业的基础设施建设。具体措施包括支持头部企业例如百度、腾讯等打造与ChatGPT相当的大型模型，以及努力构建开源框架和通用大型模型的应用生态系统。
有关大模型的建议在今年两会中也频繁出现。全国政协委员、360集团创始人周鸿祎，全国政协委员、恒银金融科技股份有限公司党委书记、董事长江浩然，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰均针对“国产大模型”提出了建议，强调要重视认知智能大模型研发，尽快大力支持国产大模型技术攻关。
AI狂飙
除了大模型，还有哪些机会
发布会上，李彦宏表示，“无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。”
AI已成为当下科技领域最火爆的赛道之一。前美团高管王慧文、前京东高管周伯文均在近期宣布奔赴AI大模型领域。华泰证券发布研究报告称，随着国内互联网厂商陆续开展ChatGPT类似产品研发，GPT大模型训练热潮或将带来底层算力需求快速释放。在业内人士看来，各家为了应对这场竞争，似乎都有些急躁，争先恐后推出自家的大模型，但实际上无论是技术、工程还是数据上都和OpenAI有很大的差距。
分析师认为，以GPT模型为代表的AI大模型训练，需要消耗大量算力资源，随着国产大模型开发陆续进入预训练阶段，算力需求持续释放或将带动算力基础设施产业迎来增长新周期。产业链相关公司包括算力芯片厂商、服务器厂商和IDC服务商。
但这股快速强势的资本热情效果如何仍是未知数。“国内生成式AI企业不要盲目地推出对标产品。前车之鉴就是谷歌，在OpenAI推出产品后，谷歌匆忙应战，结果发布会的若干个小瑕疵导致谷歌股价暴跌。”工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林对红星资本局表示，国内生成式AI企业要清楚认识到，这一次ChatGPT的成功和过去其他概念有所不同，其成功基础在于用户的认可。也意味着后来者实际上更难做，要求也更高。如果生成式AI方面没有达到ChatGPT的效果，则会暴露自己能力上的短板。
“国内AI企业还是要重视积累，包括参数积累、数据训练积累以及算力积累。科技的道路，弯道超车的机会有，但不多，大多数科技领域开展的是阵地战，要尝试‘结硬寨，打呆仗’的做法，夯实中国生成式AI发展的基础，推出成熟度较高的产品。”
盘和林建议，国内生成式AI企业也可以另辟蹊径，GPT-4并不是万能的，在其短板领域完全可有一番作为。
红星新闻记者 王田
编辑 杨程
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