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“最近大模子的涌现，比大模子能力的「涌现」都要快。”

「涌现」是一个专业看法，放在大模子的语境里，指的是模子在突破某个规模时，泛起了意想不到的能力。这话虽然是挖苦，但也高度归纳综合了行业现状。

ChatGPT在全球掀起热潮以来，海内已有多家公司宣布或将宣布自己的大模子，这些公司中既有阿里巴巴、百度、京东、华为等互联网或科技大厂，也有以商汤为代表的AI公司，以及备受瞩目的初创企业（例如王慧文的光年之外，王小川的百川智能）。

若是再把科研院所算上，据民生证券的统计，海内现在已有超30个大模子亮相。行业俨然有大模子“军备竞赛”的意思。

“混战”自己说明晰不少事情，好比各家都已熟悉到大模子的价值，试图通过大模子升级已有营业和打开新增进空间。纵然人们普遍以为大模子门槛高，但“百花齐放”也折射出业界以为大模子的生长尚处早期，且并不是只有少少数大玩家才气介入的游戏。

时机看上去许多，但拨开冗杂的信息，我们需要判断，大模子的“涌现”是不是昙花一现？以下四点值得关注。

01 产业融合成共识

相比ChatGPT在用户端的热潮，海内厂商更愿意谈大模子和产业的连系。“客户”是高频词，“接入我们的大模子”是配合目的。

以阿里巴巴的通义大模子为例，近期，阿里云官宣自研大模子“通义千问”并面向企业最先约请测试，在阿里云峰会上，包罗张勇在内的阿里云高管一再强调大模子能为各行业企业带来的价值。据阿里云智能CTO周靖人先容，未来企业在阿里云上既可以挪用通义千问的所有能力，也可以连系企业自己的行业知识和应用场景，训练自己的企业大模子。

早些时刻宣布“文心一言”的百度，也是将B端“生态圈”作为宣传和营业重点。华为云盘古大模子提出了“AI for Industries”理念。推出大模子“日日新”系统的商汤，更是只面向政企客户开放API。

大环境对于天生式人工智能服务相对郑重的态度、企业各自的资源和能力禀赋、以及在C端体验上和ChatGPT的差距，都可能是造成差异的缘故原由。上述案例的共性是，大模子对于各家企业并非一个“重新努力别辟门户”式的新营业，而是对已有营业偏向的延伸和突破，对大模子的明白依然要放在公司已有的营业生长框架里来看。

依然以阿里云为例，云盘算公司容易陷入“低毛利集成商”逆境，难以在尺度化和定制化之间找到平衡。预训练大模子带来了新的可能——在阿里云方面的设想中，企业只需将数据放在专属数据空间，用于大模子自动学习，然后就能天生企业专属的大模子。相比原本“什么都要重新做”的营业模式，大模子提供了效率更高的选择。

02 扬长避短，各秀肌肉

现在，海内的大模子厂商并不讳言和OpenAI、ChatGPT的差距，只是各家对于“差距有多大”有一些差其余判断。

相比OpenAI，海内互联网大厂有成熟的营业矩阵，多元的能力架构，以及在多年实战中磨炼出来的差异化能力，因此大公司们愿意强调的能力和偏向也有所差异。

例如张勇在云峰会上示意，阿里巴巴所有产物未来都将接入“通义千问”大模子。此举意在行使大模子升级甚至刷新现有营业系统，阿里云方面将这种融合视为未来生长的要害，称“阿里巴巴和所有企业都在统一起跑线上”。

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除了拿自家营业当试炼场，阿里云还在峰会上提及其他优势，好比指出大模子的研发不是简朴的“堆叠算力”问题，强调阿里云在低碳低能耗方面的能力积累。这也是阿里云提出为企业打造专属大模子的主要缘故原由。

百度的优势来自其在中文搜索引擎的向导职位，因此公司在宣布文心一言时，着重强调了其“更懂中文”的特征。商汤则更多强调其在参数和算力上的优势。“日日新”系统包罗自然语言处置模子“商议”（SenseChat）、文生图模子“秒画”和数字人视频天生平台“如影”（SenseAvatar），其中“商议”参数约1800亿。商汤方面还强调，SenseCore大装置已完成2.7万块GPU的部署，并实现了5.0 exaFLOPS的算力输出能力，最高可支持万亿参数超大模子的训练。

除了应用，在和大模子相关的芯片和框架方面，海内大公司也有现成的积累。百度有昆仑芯、深度学习框架飞桨，华为有升腾310和910芯片，ModelArts平台。这些同样是大厂在生长大模子时着重行使的工具。

03 大模子不稀缺，高质量数据才稀缺

大模子“混战”还反映了一个信息：至少从外面上看，大模子不再稀缺。

民生证券在研报中指出，由于有开源基础以及大公司自自己的算力贮备和资金实力，“单纯宣布一个大模子的门槛没有市场想象中的那么高”。

“有大模子”不难，难的是“有一个能连续迭代，性能不停提升的优质大模子”。一些看法也提到，决议大模子生长的要害要素是高质量数据，尤其是在大模子“百花齐放”的靠山下，数据是“输赢手”。

数据、算法、算力是AI能力三要素。

高质量的数据是助力AI训练与调优的要害，在和数据相关的流程中，数据采集、数据标注和数据质检又是较为主要的三个环节。但相比大模子的热闹，现在海内的数据相关产业链另有不小的提升空间。

据“自象限”的考察，现在数据质量在海内尚未受到足够重视，缺乏专门做数据质量的企业，这类企业更多是以大公司附庸品的形态泛起。

而在外洋，数据质量形成了垂直赛道，其中的公司会辅助AI企业*限度地削减劣质数据带来的影响，这类公司产物通常包罗数据可考察性平台、数据整理和私见检测工具，以及数据标签错误的识别工具等等。

04 到底需不需要这么多大模子

最后是一个灵魂之问：行业需不需要这么多大模子？或者说，在大厂相继宣布大模子的靠山下，新玩家另有没有加入混战的需要？

大佬们对此有差其余看法。早些时刻李彦宏在接受采访时示意，现在海内大厂都看好AI大模子，创业公司重新做没有多大意义。相较而言，“基于大语言模子开发应用时机很大，没有需要再重新发现一遍轮子”。

并不是所有人都认同这一看法。凭证“品玩”的采访，王小川以为“大模子就是需要时间长一点，认真一点，而钱也不是*主要的”，“有些公司虽然有大模子这个基础，但没碰好就练歪了，上战场更难受。”

由于大模子的门槛和不确定性，留给中小厂商以及创业公司的难题另有许多——规模跟不上大公司的节奏，中模子或小模子难以找到竞争点，也难以获得“涌现”时机。若是选择垂直场景切入，又有可能遭遇来自通用大模子的“碾压”，一如ChatGPT对Jasper.AI的袭击。

大部门关于这类问题的讨论，好比要不要做大模子，要做什么样的大模子，要选择什么样的场景来落地等等，现在都还处于“混沌”状态。不少人在表达看法时还会特意强调“就现在的情形看”，并示意自己未来可能会在看法上有摇晃。但行业普遍以为，大模子代表着大时机，最后只有少数玩家能留下。