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    發布時間:2024-07-06 15:53 原文鏈接: 大模型應該如何卷應用?開源閉源誰更有未來?

    AI企業曾經受困于投入和回報難成比例的問題,在今年的人工智能大會上,大模型的“變現”之路也成為外界關注焦點。

    “(商業化)就像小時候玩打磚塊的游戲,把磚塊精準地打到一個縫隙里去,首先要知道縫隙在哪兒,路徑在哪兒。”7月5日,2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議(簡稱“WAIC2024”)現場,智譜AICEO張鵬在接受澎湃新聞采訪時,談及自己的看法。

    他提到,對于大模型的商業化之路,整個AI行業都需要耐心,也需要前赴后繼地探索。目前智譜AI正在布局國際業務線,積極進軍海外市場。

    “實際上,目前大模型的語言和文字能力已經略微超過人類的平均水平。大模型的下一步,是不再成為‘缸中大腦’”,走入到生活、工作和生產中,創造實際的生產力。”張鵬表示。

    大模型應用開發就像“沿途下蛋”

    AI如何落地應用、何時將會出現超級應用是這次大會的熱議話題。

    百度CEO李彥宏在開幕演講中提到,要避免掉入“超級應用陷阱”,認為一定要出現一個10億DAU(日活用戶)的APP才叫成功,這是移動時代的思維邏輯。AI時代,規律可能不是這樣的,“超級能干”的應用比只看DAU的“超級應用”更重要。

    李彥宏還提到,應用并不遙遠,最簡單的是智能體,這也是百度最看好的AI應用的發展方向,搜索是智能體分發的最大的入口。比如,剛剛過去的高考季,很多大模型公司熱衷于寫高考作文,李彥宏認為使用價值并不大,真正的需求是大量考生在考完之后要報志愿,選擇學校與專業,這時需要一個智能體來回答考生專業的問題。

    張鵬坦言,在大模型這樣一個日新月異的行業,更需要“沿途下蛋”:不能等到技術完全成熟再落地應用,而是要在快速迭代技術同時,相應地進行產業落地,這也是大模型應用開發的普遍思路。

    在落地中,行業的超級應用什么時候產生?能否達到千萬級日活躍用戶?不少從業者似乎都指向了一致的答案——短期期望不應過高,應該少一些對于發展速度的苛求。

    張鵬認為,超級應用的出現并非完全是技術驅動的事情,它還涉及很多因素,比如市場、用戶是否準備好了,需要時間作為基礎。舉例而言,谷歌打造出世界第一的搜索引擎,到探索出成功的商業落地路徑,花了6年;而現在的Meta,原來的Facebook也同樣如此,“從AI行業來說,不能只看到最終結果,更重要的是采取行動。”

    智譜AI成立于2019年,專注于人工智能大模型研發與商業化落地,由清華大學知識工程實驗室(KEG)技術成果轉化而來。

    對于大模型的商業化,近期最為明顯的趨勢就是大模型的“價格戰”。對此,人工智能企業MiniMax創始人、首席執行官閆俊杰認為,這是非常正常的事,本來就應該降低,“對于大部分企業來說,價格降低的好處是會有更多的用戶,更多的用戶使用時長,更多的流量,產生更大的價值,然后基于質量和價值,找到一種好的商業模式。”

    當下大模型市場競爭激烈。此前,金山江創投主管合伙人朱嘯虎曾在2024創投十年高峰論壇上表示,“5年后將沒有獨立的大模型公司存在”。

    對此,閆俊杰認為,未來全球只會剩下5家大模型企業,但他也不知道中國會有幾家。在他看來,AI時代,大廠與初創公司最終所占的市場比例,可能會比互聯網或移動互聯網公司的比例更為凄慘,“極端的比例可能會達到9:1”。

    大模型的下一步:超級智能和超級對齊

    “百模大戰”后,大模型產業下一步到底會走向何方?

    張鵬認為,超級智能和超級對齊是大模型發展的兩個主要方向。

    在超級智能方面,大模型將來會不再限于“缸中大腦”,而是“脫虛向實”,走入到實際的生活、工作當中,創造實際的生產力。這意味著大模型除了語言能力以外,還要具備視覺、聽覺、執行等方面的能力,逐步向多模態發展。所謂多模態,就是指模型能融合各種能力,理解人的意圖,把人的意圖拆解成一些邏輯性的執行步驟,并且連通物理世界去完成工作。

    而在發展速度的“狂飆”之下,“以善治促善智”也日益成為大模型發展的另一大命題。在大模型具備更強的干涉物理世界的能力的同時,也相應的安全和對齊措施以防止其對現實世界中造成危害。

    開源和閉源的路徑選擇也是AI企業面臨的爭議話題。對于開源和閉源,諸多巨頭各有傾向,有OpenAI的GPT系列、百度的文心大模型、月之暗面的Kimi等為代表的閉源大模型,也有Meta的Llama系列、阿里旗下通義千問的Qwend模型等為代表的開源大模型。

    此前,智譜AI曾經發布GLM-4的最新版本GLM-4-9B,多模態模型GLM-4V-9B也已上線,每一代智譜大模型均有對應的系列開源模型。

    “開源和閉源不是對立的。”張鵬告訴澎湃新聞記者,閉源往往被視為一種商業化路徑,通過提供更安全、更專業的服務來滿足市場需求。開源則是一條旨在豐富技術生態、推動創新的道路,“技術生態就像生物圈一樣,必須要保持一定的多樣性。”開源的最終目標是鼓勵開發者深入參與到技術核心發展,以保持持續創新。張鵬表示,“開源與閉源的爭論,也不止是誰更好的二元問題,而是涉及看待產業發展的不同角度。”

    李彥宏在世界人工智能大會上也指出,同樣參數規模之下,閉源模型的能力比開源模型要更好,而如果開源想要能力追平閉源,那么它就需要有更大的參數,這就意味著推理成本會更高,反應速度會更慢。

    在李彥宏看來,當處在一個激烈競爭的市場環境中時,還是要閉源大模型,閉源才有真正的商業模式,才能聚集人才和算力。開源模型在某些場景下有價值,例如學術研究。

     


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