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”的鼓舞，使得外界对于这一技术的热情日益高涨。
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，因为技术的积累需要时间，我们应该正视自身的不足，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，大型人工智能模型有可能出现“智能涌现”现象。换言之，即使在未经特定训练的领域，这些模型依然能够展现出对知识的理解和逻辑推理能力。这一突破性的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，如高昂的成本和巨大的投入。以训练1750亿个参数的GPT-3为例，需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，人力成本也相当可观，谷歌的PaLM530B团队在前期准备了29人，训练过程中增加了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呈无明显下降甚至上升的趋势，同时调试过程也充满挑战。
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。
在今年的两会期间，关于大型模型的建议出现了频率较高的现象。全国政协委员周鸿祎以及恒银金融科技股份有限公司党委书记、董事长江浩然都就“国产大模型”这一议题提出了自己的见解。他们强调，我国应该高度重视认知智能大模型的研发工作，并迅速加大对此类技术的支持力度，以实现国产大模型技术攻关的突破。此外，全国人大代表刘庆峰也针对这一主题表达了类似的观点。
AI狂飙
除了大模型，还有哪些机会
在发布会上，李彦宏强调，任何公司都不可能在短时间内，仅通过突击式努力，成功打造一款具有如此强大功能的语言模型。实现这一目标需要对深度学习和自然语言处理等领域的长期坚持与积累，而非简单地追求速度与效率。
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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