國產大模型即將跨越“算力關”

　　國內科技大廠，在大模型競爭上再一次取得共識：既要做淘金者，也要賣鏟子。

　　進入4月份，阿里云一邊發布通用大模型“通義千問”，一邊致力于幫助其他企業打造專屬大模型。一位接近阿里云的人士表示，阿里云“甚至可以只賣鏟子”。

　　尚未公開內測自有大模型產品的騰訊和字節跳動，也搶先盯上了賣鏟子的生意。

　　騰訊云發布了面向大模型訓練的新一代HCC(High-Performance Computing Cluster)高性能計算集群，通過搭載英偉達最新H800 GPU，將整體性能提升了3倍。

　　字節更是明確表態，火山引擎不做大模型，而是要為大模型客戶提供算力平臺，幫助其做好大模型開發。

　　在阿里、騰訊、字節相繼決定賣鏟子之前，百度其實是這一策略的更早提出者。但百度不同的是，前述大廠們都是在賣算力，百度更多是聚焦在服務。

　　在百度看來，支撐大模型訓練和運轉的算力固然重要，但不是評判大模型優劣的唯一標準。好的大模型需要由算力、框架、模型、應用構筑的四層架構相互配合提供支撐，需要將模型開發、訓練、調優、運營等復雜過程封裝起來，為客戶提供低門檻、高效率的企業服務。

　　有百度內部人士告訴字母榜，在率先發布國內首個大語言模型文心一言后，3月底的一場閉門溝通會上，百度就推出了“既淘金又賣鏟子”的百度智能云大模型平臺，并在近期正式將其命名為“文心千帆大模型服務平臺”。

　　據字母榜了解，正在內測的“文心千帆大模型平臺”，是全球首個一站式的企業級大模型生產平臺，不但提供包括文心一言在內的大模型及第三方大模型服務，還提供大模型開發和應用的整套工具鏈，允許企業基于任何開源或閉源的大模型，開發自己的專屬大模型。

　　在賣鏟子上達成新共識后，頭部云廠商之間的大模型之戰，開始深入AIGC+Application的軟件應用開發。

　　這也是時下投資機構最為青睞的方向之一。線性資本創始合伙人兼CEO王淮就表示，這是自己特別看重并且愿意花力氣去挖掘的領域。今年上半年，線性資本至少看了兩三百個基于大模型開發的各類應用。

　　已經走向全面開放或內測階段的大模型產品提供商，由此掀起新一輪的應用生態建設競賽。

　　OpenAI發布了ChatGPT Plugins插件功能，開始將大模型能力直連第三方應用;微軟推出了AI版Office“全家桶”——Microsoft 365 Copilot，并將其測試企業數量從最初的20家，在近期擴展到600多家。

　　截至5月上旬，百度文心一言的內測企業數量超過300家，并在400多個企業內部場景取得了測試成效。

　　然而，目前企業應用大模型仍面臨諸多難點，如模型體積大，訓練難度高;算力規模大，性能要求高;數據規模大，數據質量參差不齊。

　　隨著越來越多應用與大模型相結合，其也將倒逼云廠商對自己的大模型服務體系進行升維，走向一條追求更好效果、更低成本的道路。

　　通過全棧自研體系的端到端整體優勢，百度智能云在實現大模型訓練成本降低的同時，做到大模型產品服務體驗的不掉隊，破除外界評判大模型優劣時唯算力論的極端觀點。

　　百度集團副總裁侯震宇告訴字母榜，在接下來幾個月，百度大模型服務通過迭代優化，還將實現大規模的成本下降，不僅算力不會成為阻礙，“價格應該也不會成為大家所使用或者是擁抱大模型的瓶頸。”

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　　“同樣60000字的文本回復量，一個人工客服，一天的成本在100元-200元，換用大模型智能助理，成本只有1塊錢。”將大模型產品引入客服體系進行內測后，一家旅游行業業務負責人直觀感受到了大模型帶來的降本增效成果。相關產品未來會在完成安全評估后上線。

　　一些昔日垂類明星企業，股價甚至被大模型直接沖垮。美國學生習慣用以搜索課堂作業答案的在線教育公司Chegg，成為全球首家公開承認“收入受ChatGPT影響”的公司，公司股價年內跌幅接近60%。

　　網絡流量數據網站SimilarWeb給出的一份報告顯示，今年3月份GPT-4、微軟New Bing等產品陸續上線后，Chegg網站轉化訪問量同比暴跌89%。

　　對于企業來說，接入大模型產品已經從一道選擇題，變成了必答題。

　　考慮到各行各業都有自己的Know-How，在遠望資本程浩看來，這正是頭部云廠商紛紛發力賣鏟子生意，幫助企業打造行業專屬大模型的動因之一。

　　但并不是每一家企業都需要從0到1，自主研發一個百億、千億的大模型產品。去年春節開始決定將辦公文檔引入大模型產品后，金山辦公就明確好了甲方心態——自己不做大模型，而是借助外部已有大模型方案，定制自己的專屬大模型。

　　在當前大模型尚缺乏評判好壞的統一客觀標準之下，如何在“百模大戰”中挑選出適合自己的大模型產品，正在成為企業面臨的一道新難題。

　　金山辦公助理總裁田然表示，公司的策略是要跟中國最好的大模型服務提供方站在一起，這勢必要求大模型技術提供商做到“人無我有，人有我優”。

　　效果好不好，無疑會成為企業評判大模型產品好壞的首要標準。這一方面要看大模型產品是否已經有了大規模應用，如百度文心一言，已經在內部的百度搜索、百度新聞、百度地圖，小度智能屏、如流等等方面實現大規模落地，并籍此成為國內唯一將大模型在實際應用中大規模落地的公司。

　　另一方面還要看大模型是否足夠靈活便捷。基于文心千帆大模型平臺，百度智能云提供公有云和私有云雙重部署方案，并分別配套有大模型推理、微調、托管，軟件授權、軟硬一體和租賃等多元化服務。

　　金山辦公由此看中了文心千帆在安全合規、模型深度、迭代速度、推理性能等多個方面的行業比較優勢。目前，雙方在意圖理解、PPT大綱生成、范文書寫、生成待辦列表、文生圖等多模態生成場景上的聯合探索開發，已經取得了進展。

　　金山辦公CEO章慶元在接受采訪中提到，成本是打消公司自研大模型念頭的重要考慮因素。基于此，運行成本成為企業評判大模型產品好壞的另一決定因素。

　　運行大模型有多少燒錢?從OpenAI身上就能略窺一二。近期，OpenAI被爆出去年虧損額翻倍，達到5.4億美元左右，主要都被用以支撐ChatGPT的運轉以及從谷歌挖人。

　　OpenAI CEO Sam Altman更是表示，OpenAI可能需要在未來幾年嘗試籌集多達1000億美元的資金，用來開發足夠先進的通用AI，同時維持公司的正常運轉。

　　在追趕OpenAI的道路上，后進者是否也要做好巨額虧損的準備?百度集團副總裁侯震宇向字母榜解釋道，“這或許說明微軟的云服務賣得太奢侈了。”

　　百度集團副總裁侯震宇

　　一個明顯的佐證是，2023年一季度，微軟云計算毛利率達到72%，而國內云計算廠商大多還處于虧損階段。

　　為了降低用云成本，微軟、谷歌等美國頭部云廠商開始加速自研服務器芯片和云端AI芯片。

　　“如果你能制造出針對AI進行優化的硅，那前方等待你的將是巨大的勝利。”研究公司Forrester分析師格倫·奧唐納形容道。

　　百度同樣也在推進旗下芯片自研計劃，其昆侖芯三代將對標更高性能的顯卡，有望在2024年量產。

　　值得注意的是，除了芯片層的成本優化外，百度還是全球唯一一家在芯片層、框架層、模型層和應用層具備全棧協同優勢的云廠商。

　　借助端到端的整體優化能力，在文心一言開啟內測近兩個月以來，百度已經對其進行了4次技術版本升級，并將大模型推理成本降至原來的十分之一。

　　在接下來幾個月，百度大模型服務通過端到端的迭代升級，還可以實現大規模的成本下降，“價格應該不會成為大家所使用或者是擁抱大模型的瓶頸。”侯震宇表示。

　　通過百度過去近兩個月在大模型落地應用上的實踐經驗，侯震宇總結出了企業選擇大模型的三個標準評判：大模型本身的能力、大模型企業服務的能力、全棧技術積累程度。

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　　持續不斷的AI創新和研發投入，無疑將成為支撐大模型效果和成本持續優化的源動力。

　　但一則令AI創業者略感恐慌的消息卻在近期被證實。一度引領全球AI發展方向的谷歌，為了不再為他人作嫁衣，正式決定“以后將不得不推遲與外界分享自己的工作成果”。谷歌人工智能主管杰夫・迪恩對此表示，背靠微軟的創業公司OpenAI，正是在大量閱讀谷歌提交的AI論文基礎上，才做到了與谷歌保持同步。

　　令OpenAI火遍全球的ChatGPT，其中的T——Transformer，就是谷歌2017年在一篇AI論文中率先提出的概念。

　　在侯震宇看來，谷歌關閉基礎性AI研究的分享舉動，更多影響到的是那些在AI領域沒有自我積淀和獨特優勢的公司。

　　當所有公司都無法再依靠谷歌來為自己辨明AI方向后，此舉反過來卻可能為國內科技大廠創造出一個新的競爭優勢。

　　近期，李彥宏在談及當下的大模型混戰中，就提到“算力不能保證我們能夠在通用人工智能技術上領先，算力是可以買來的，創新的能力是買不來的，是需要自建的。”

　　作為一款對標ChatGPT的產品，百度文心一言，背后包括有監督精調、人類反饋的強化學習、提示、知識增強、檢索增強和對話增強等六大關鍵技術。

　　“前三項是這類大語言模型都會采用的技術……后三項則是百度已有技術優勢的再創新，也是文心一言未來越來越強大的基礎。”百度CTO王海峰解釋道，如通過知識增強，文心一言可以在調用更少參數的基礎上，達到效率更高、效果更好的目標。

　　這一創新優勢同樣適合于企業借助文心千帆大模型平臺，通過數據微調，打造自己的專屬大模型產品。

　　在5月9日的一場閉門交流會上，百度首次對外演示了如何微調行業專屬大模型的全過程。在文心一言基礎上，百度內部測試了一款專屬大模型“文心問數”，希望來展示數據的可視化能力。這也是國內第一個公開演示如何微調大模型。

　　在被要求其生成華北地區乃至全國2019年3月銷售額時，“文心問數”順利生成了餅狀圖等可視化圖標。

　　但在將難度升級，要求其生成“華北地區2019年3-5月的銷售額，用折線圖來表示”時，“文心問數”直接表示自己處理不了。

　　借助文心千帆大模型平臺，這家公司只需新建一個包括約100條標注數據的微調數據集，發起模型微調，不到半個小時，就能完成對專屬大模型的能力升級。

　　升級后的“文心問數”，不僅能夠順利完成特定指令和要求，并且對于同類需求還有一定的泛化能力。

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　　大模型給傳統應用帶來的大幅體驗升級，讓越來越多人開始認同一種觀點，即所有應用都值得用大模型重做一遍。

　　如同Windows帶動了PC普及，Android催生了移動互聯網的生態，AIGC時代“將誕生比移動互聯網大十倍的平臺機會，將把既有的軟件、使用界面和應用重寫一次。”李開復預測道。

　　眼下，百度等國產大模型廠商，正處于一場爭奪AIGC時代“Android”的激烈競爭中。誰能搶先拿下更多的企業客戶，誰就有望憑借“滾雪球效應”脫穎而出。

　　這是一場面向AIGC時代應用生態開發標準的搶位戰，比的是誰能跑得更快，誰能拿到更多的反饋數據，誰能建立更多的應用落地優勢。

　　盡管各家大模型產品在技術上大同小異，但大語言模型也是有“方言”的，相關產業專家表示，不同的大語言模型因為訓練的數據分布不同，構造高質量數據不同，決定著用戶提問的方式、調教和使用的方式也不盡相同。

　　就像開發者在不同手機操作系統上開發一款游戲，盡管最終游戲效果、賽制差不多，但分屬不同操作系統的游戲好友，是沒辦法進行排位等操作的。一旦企業用了某個大語言模型，再切換到別的大模型，遷移成本會很高。

　　“這也造成了誰能夠跑得更快一些，獲取更多的應用，拿到更多的反饋，誰就能持續地保持一定程度的領先。”上述專家表示。

　　大模型不僅將成為新的應用生態的Game Changer，當越來越多客戶基于大模型重塑業務后，大模型還有望成為云服務行業的Game Changer，徹底改變云計算的游戲規則。

　　在李彥宏看來，過去，云計算主要賣算力，看速度、看存儲。今天，客戶購買云服務，則要看框架好不好、模型好不好。MaaS(模型即服務)，將成為評判云服務的行業新標準。

　　更重要的是，在移動互聯網時代已經劃分好市場地位的云廠商，面對AIGC時代的新機遇，有望重塑行業格局。

　　美國第四大云計算廠商甲骨文，在過去一個月內，因為頭部云廠商算力緊缺，甲骨文模型服務更便宜，已經吸引不少人工智能初創企業轉而成為甲骨文的新客戶。

　　隨著越來越多企業將更多業務融入大模型，當AI能力逐步放大變成企業上云的主要需求后，如百度這類押注AI的云廠商，無疑將走上一條快速道。