增長(zhǎng)推力漸弱的當(dāng)下，大模型是為數(shù)不多的亮點(diǎn)，過(guò)去半年的狂熱炒作后，一些人擔(dān)心被 AI 替代、顛覆，另一些人決心在被替代前跳入潮流，還有一些人認(rèn)為沒(méi)什么用。這種時(shí)候往往也是資本愿意投資的階段，分歧才能產(chǎn)生更大的收益。

在增長(zhǎng)越來(lái)越稀缺、確定性越來(lái)越難得的此刻，AI 大模型許諾了一個(gè)少有的新可能。根據(jù)賽迪顧問(wèn)的統(tǒng)計(jì)，僅今年1~7月，中國(guó)就有64個(gè)大模型問(wèn)世，而截至7月末，國(guó)產(chǎn)大模型累計(jì)發(fā)布數(shù)量達(dá)到了130個(gè)。

今年以來(lái)，百度、阿里、華為相繼發(fā)布了自己的大模型產(chǎn)品。人們無(wú)比相信那個(gè)比“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大10倍”的平臺(tái)級(jí)大機(jī)會(huì)，在GPT-4推出不過(guò)20余天時(shí)，已有超10余家創(chuàng)業(yè)公司坐上大模型牌桌，總?cè)谫Y額數(shù)十億美金。此后包括大廠在內(nèi)的20多家公司公布了自研AI大模型，“就連上古神仙的名字都不夠用了，諸如盤古、昆侖、混元、太初等等”。

為了開(kāi)發(fā)頂尖的大模型，需要高度專業(yè)化的人才團(tuán)隊(duì)來(lái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)、調(diào)試和維護(hù)。這些團(tuán)隊(duì)需要具備深厚的技術(shù)背景和領(lǐng)域知識(shí)，以確保模型能夠在特定領(lǐng)域內(nèi)取得良好的效果。

企業(yè)不得不吸納大量的人工智能領(lǐng)域人才，從而掀起了一場(chǎng)激烈的“搶人大戰(zhàn)”。如今，大模型的相關(guān)崗位，如機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、領(lǐng)域?qū)＜业龋湫匠晁揭布鞭D(zhuǎn)直上百萬(wàn)年薪只是起步。本來(lái)國(guó)內(nèi)大模型相關(guān)人才就頗為稀缺，在風(fēng)口之上翻倍只是小意思，網(wǎng)傳張一鳴為了挖OpenAI的大牛開(kāi)出一億美元的薪酬，急用人的時(shí)候甚至有一些產(chǎn)品崗也轉(zhuǎn)發(fā)做大模型。

看上去轟轟烈烈機(jī)會(huì)就在眼前，但這個(gè)機(jī)會(huì)能夠有資格抓住的確不多。

前不久，在Waves大會(huì)的一場(chǎng)圓桌論壇上，中國(guó)人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院盧志武教授，就質(zhì)疑了所謂“國(guó)產(chǎn)大模型的春天”。在他看來(lái)，這不過(guò)是很多公司在“微調(diào)國(guó)外底座模型”的假象。

這波大模型浪潮里，玩家很多，但很多并不具備從底層開(kāi)始搭建大模型的能力。因?yàn)樗鼈兠媾R著缺少算法積累、計(jì)算資源，訓(xùn)練數(shù)據(jù)差，配置成本高以及缺乏對(duì)產(chǎn)業(yè)的理解和智能化經(jīng)驗(yàn)等各個(gè)問(wèn)題。這些需要深厚的積累，很難一蹴而就。

玩家很多這不假但同質(zhì)化嚴(yán)重，不光沒(méi)啥價(jià)值還會(huì)造成社會(huì)資源的浪費(fèi)。于是李彥宏表示，模型本身是不直接產(chǎn)生價(jià)值的，基于基礎(chǔ)大模型開(kāi)發(fā)出來(lái)的應(yīng)用才是模型存在的意義，對(duì)于創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，“卷大模型沒(méi)有意義，卷應(yīng)用機(jī)會(huì)更大”。他分析說(shuō)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代操作系統(tǒng)只有安卓和iOS，但特別成功的應(yīng)用卻很多，只有在大模型基礎(chǔ)上產(chǎn)生足夠多的AI原生應(yīng)用，才是一個(gè)健康的生態(tài)環(huán)境。

李老板說(shuō)的也是大實(shí)話，但是一個(gè)充分競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)誰(shuí)會(huì)自愿退出呢？做應(yīng)用層始終還是要受制于平臺(tái)的，更何況應(yīng)用層目前并沒(méi)有什么亮眼的應(yīng)用。眼下勸大家進(jìn)軍應(yīng)用層缺少商業(yè)動(dòng)力，又面臨大公司幾乎全覆蓋的應(yīng)用降維打擊，大部分人還是看得明白的。

制約 AI 人工智能發(fā)展最大的桎梏是什么？如果在幾年前，這個(gè)答案可能五花八門。但在大模型盛行的當(dāng)下，這個(gè)問(wèn)題只有一個(gè)答案——算力不夠！

如果說(shuō)數(shù)據(jù)是大模型世界的生產(chǎn)原料，那么算力則是大模型的生產(chǎn)力。OpenAI此前公布過(guò)一組數(shù)據(jù)，目前大模型訓(xùn)練所需算力的增速保持在3-4個(gè)月/倍速度增長(zhǎng)，遠(yuǎn)超摩爾定律18-24個(gè)月/倍。

算力是支撐大模型運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)的原動(dòng)力。強(qiáng)大的算力，意味著更快的數(shù)據(jù)處理速度、更強(qiáng)的大模型服務(wù)能力。

越來(lái)越多的人工智能初創(chuàng)公司和服務(wù)導(dǎo)致對(duì) A100 和 H100 等高端 GPU的高需求，從而壓垮了 Nvidia 及其制造合作伙伴臺(tái)積電，兩者都在努力滿足供應(yīng)。Reddit 等在線論壇上充斥著對(duì) GPU 可用性的不滿，這呼應(yīng)了整個(gè)技術(shù)社區(qū)的情緒。情況變得如此可怕，AWS 和 Azure 都別無(wú)選擇，只能實(shí)施配額系統(tǒng)。

這個(gè)瓶頸不僅提高了初創(chuàng)企業(yè)的成本，也擠壓了初創(chuàng)企業(yè)的發(fā)展空間。對(duì)于 OpenAI 這樣的科技巨頭來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)絆腳石。最近在倫敦舉行的一次非正式會(huì)議上，OpenAI首席執(zhí)行官 Sam Altman坦誠(chéng)承認(rèn)，計(jì)算機(jī)芯片短缺正在阻礙 ChatGPT 的進(jìn)步。據(jù)報(bào)道，Altman 感嘆計(jì)算能力的缺乏導(dǎo)致 API 可用性低于標(biāo)準(zhǔn)，并阻礙 OpenAI 為 ChatGPT 推出更大的“上下文窗口”。

所以才會(huì)有國(guó)內(nèi)大廠集中采購(gòu)50億美元的A100芯片，沒(méi)有算力維持，大模型都無(wú)從談起更別說(shuō)產(chǎn)品迭代了。但這50億訂單交付也不是今年就能給，其中，只有10億美元的貨能趕在年內(nèi)交付，另外八成訂單也要等到2024年才能陸續(xù)交付。

早在第一財(cái)季電話會(huì)上，黃仁勛就感嘆，數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的“訂單多到不可思議”，英偉達(dá)的核心要?jiǎng)?wù)是開(kāi)發(fā)并保證生產(chǎn)盡可能多的符合市場(chǎng)需求的先進(jìn)芯片。

但真的來(lái)到第二財(cái)季，外部需求的爆發(fā)仍然超出了黃仁勛的預(yù)期。據(jù)CoreWeave聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTOBrian Venturo表示，今年一季度，獲取英偉達(dá)GPU還很容易，但從4月份開(kāi)始，市場(chǎng)忽然變得異常緊張，即使現(xiàn)在立即訂購(gòu)，交貨時(shí)間也要等到2024年Q1甚至Q2。

一般來(lái)講生意好做的時(shí)候就是企業(yè)大幅擴(kuò)張的時(shí)候，這個(gè)時(shí)期不太會(huì)對(duì)費(fèi)用比控制太嚴(yán)格，但英偉達(dá)偏偏在“降本增效”上做到了極致，震驚了華爾街。在營(yíng)收大幅增長(zhǎng)的同時(shí)，英偉達(dá)對(duì)于成本費(fèi)用的控制卻異常的嚴(yán)苛，該季度研發(fā)費(fèi)用為20.4億美元，同比增長(zhǎng)11.8%，銷售和其他費(fèi)用6.22億美元，同比增長(zhǎng)5.1%，相比營(yíng)收超過(guò)100%的增長(zhǎng)，成本的控制可謂做到了極致。

在發(fā)布財(cái)報(bào)的同時(shí)，英偉達(dá)同時(shí)宣布了在兩天前的董事會(huì)上，公司剛剛表決通過(guò)了額外250億美元的股票回購(gòu)計(jì)劃，在第二季度中，英偉達(dá)動(dòng)用了32.8億美元回購(gòu)了750萬(wàn)股。“課代表”般的公司如今可不多了。

今年以來(lái)，隨著AI熱潮的推動(dòng)，英偉達(dá)的市值已經(jīng)成功站上1萬(wàn)億美元，從各種估值方式來(lái)看，英偉達(dá)的估值無(wú)論和自身歷史縱向比較，還是與行業(yè)整體橫向比較，都出于較高的估值區(qū)間。但英偉達(dá)的管理層對(duì)估值還是有所不滿，認(rèn)為英偉達(dá)仍然被華爾街低估。

這么想也不是不行，AI最終市場(chǎng)會(huì)有多大沒(méi)有人能給出準(zhǔn)確答案，英偉達(dá)仍然在研發(fā)更先進(jìn)的產(chǎn)品，還將帶給市場(chǎng)怎么樣的震驚還未可知。AI景氣度還在，英偉達(dá)就不會(huì)到頂。

不過(guò)，雖然英偉達(dá)沒(méi)有到頂，但華爾街的禿鷲們已經(jīng)開(kāi)始做空，想要撕開(kāi)一些口子，猛砸下去看看到底是泡沫還是堅(jiān)冰。我們首席會(huì)持續(xù)關(guān)注這個(gè)話題。

就算是算力無(wú)限制供應(yīng)，十倍互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的市場(chǎng)就真的會(huì)到來(lái)嗎？答案是不一定，至少目前很困難。

華為輪值董事長(zhǎng)胡厚崑在 WAIC 開(kāi)幕式上說(shuō)，“大模型的目標(biāo)是應(yīng)該服務(wù)于不同行業(yè)的不同應(yīng)用……才能發(fā)揮更大價(jià)值?！?騰訊集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁湯道生在后續(xù)發(fā)言中也表達(dá)了類似觀點(diǎn)：“行業(yè)大模型是企業(yè)擁抱大模型的更優(yōu)選項(xiàng)。”

一位 AI 獨(dú)角獸公司首席科學(xué)家說(shuō)，他們從 2018 年就開(kāi)始研究大語(yǔ)言模型，前兩年也做出來(lái)了寫文章的應(yīng)用，因?yàn)闆](méi)客戶買單，公司就一直沒(méi)有加大投入。ChatGPT 火了后，他們也發(fā)布了自研大模型，但暫時(shí)不打算訓(xùn)練規(guī)模更大的模型，因?yàn)榭蛻粲X(jué)得性價(jià)比有限，畢竟訓(xùn)練一個(gè)參數(shù)千億的模型要花千萬(wàn)元人民幣。

據(jù)IT桔子等數(shù)據(jù)顯示，2014年至2018年，中國(guó)人工智能領(lǐng)域的IPO退出平均回報(bào)僅為1.83倍，2018年全年有將近90%的人工智能公司處于虧損狀態(tài)。2019年，“投資人逃離人工智能”刷屏，經(jīng)過(guò)幾年凋敝，除聯(lián)想之星、創(chuàng)新工場(chǎng)等機(jī)構(gòu)外，國(guó)內(nèi)真正在持續(xù)關(guān)注AI的投資人寥寥，大基金也幾乎沒(méi)有專人在長(zhǎng)期覆蓋。

所以新的故事是“大模型如何賦能千行百業(yè)”。

一位投資人曾在社交媒體上表示，旨在滿足數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、模型調(diào)度等MLOps需求的公司，會(huì)面臨“中間商難賺差價(jià)”的夾心尷尬——前有免費(fèi)開(kāi)源工具，后有云廠商打包工具和服務(wù)。同時(shí)，“國(guó)內(nèi)客戶付費(fèi)習(xí)慣仍然沒(méi)有很好地養(yǎng)成，尤其在企業(yè)開(kāi)支緊縮的經(jīng)濟(jì)恢復(fù)期”。

就算是老老實(shí)實(shí)很早切入應(yīng)用層的明星公司，如今也迅速衰落。這在海外市場(chǎng)已有表征。例如去年尚風(fēng)頭無(wú)兩的美國(guó)獨(dú)角獸Grammarly和Jasper，在GPT4發(fā)布后，現(xiàn)有功能即被代替，價(jià)值迅速被攤薄，朱嘯虎公開(kāi)稱“這兩家公司或?qū)⒑芸鞖w零，根本守不住”。

那么大廠自己做的應(yīng)用產(chǎn)品怎么樣呢？那就不得不提到妙鴨相機(jī)這一款迅速躥紅的AI應(yīng)用，七麥數(shù)據(jù)顯示，于IOS端，妙鴨相機(jī)APP在7月28日上線以來(lái)，短時(shí)間內(nèi)下載排名急速爬升。8月8日妙鴨相機(jī)APP開(kāi)始霸榜“社交”，12日拿下總榜第一。

不過(guò)這波高峰，也只維持了一周時(shí)間。8月16日之后，妙鴨相機(jī)后勁乏力，排名一路下滑。截止目前，“社交”榜單排名15名左右，“應(yīng)用”榜單則在200名開(kāi)外。妙鴨相機(jī)的問(wèn)題不只在于熱度下滑，在付費(fèi)內(nèi)容和差異化上并不出眾才是最大的問(wèn)題。

事實(shí)上，曇花一現(xiàn)的AI生成圖像現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品也并不罕見(jiàn)，如Sensor Tower《2023年AI應(yīng)用市場(chǎng)洞察》數(shù)據(jù)顯示，隨著DALL-E和Stable Diffusion模型的迭代與成熟，Al 圖像應(yīng)用市場(chǎng)繁榮發(fā)展，2023年上半年相關(guān)應(yīng)用超過(guò)150余款，下載量突破1億次。

其中，“Lensa AI”自2022年11月下旬一經(jīng)推出，應(yīng)用下載量隨即迅速攀升，12月下載量突破1700萬(wàn)次。僅過(guò)了一個(gè)多月，“Lensa AI”的下載量就直線下滑，下載量跌破了200萬(wàn)。

手握國(guó)內(nèi)首個(gè)基礎(chǔ)大模型的百度，也深知這一點(diǎn)。其資深副總裁、移動(dòng)生態(tài)事業(yè)群組總經(jīng)理何俊杰近日也也認(rèn)為，「燒錢做大模型」這事該往前一步了，下一程是應(yīng)用層之戰(zhàn)?！笐?yīng)該燒腦去做AI應(yīng)用」，在接受第一財(cái)經(jīng)《總編時(shí)刻》訪談時(shí)，何俊杰透露百度內(nèi)部正在充分「賽馬」，各個(gè)業(yè)務(wù)線都有階段性的「軍令狀」，看哪條線能率先跑出黑馬。

2017年，扎克伯格回到哈佛，進(jìn)行畢業(yè)典禮演講。他說(shuō)：“讓我告訴你們一個(gè)秘密，'沒(méi)有人一開(kāi)始就知道（Facebook）該怎么做，想法不會(huì)在最初就完全成型。只有當(dāng)你開(kāi)始行動(dòng)時(shí)，事情的脈絡(luò)才會(huì)逐漸清晰，你只需要開(kāi)始行動(dòng)。如果從一開(kāi)始我就要完全弄明白'如何連接人’，我永遠(yuǎn)做不出Facebook?！?/p>

當(dāng)然有勇氣投身大模型還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需要產(chǎn)學(xué)研的積累打磨，深度學(xué)習(xí)從學(xué)術(shù)走向產(chǎn)業(yè)，在視覺(jué)、語(yǔ)音等方面大放異彩用了十幾年，在這個(gè)過(guò)程中有無(wú)數(shù)的公司倒下，行業(yè)經(jīng)歷著外人難以想象的內(nèi)卷和迭代。大模型的情況更為復(fù)雜，但只要路徑正確剩下的無(wú)非是試錯(cuò)迭代，盡量不要倒在黎明前。

不要責(zé)怪投資人說(shuō)投100家AIGC公司，不如直接投英偉達(dá)和微軟來(lái)得實(shí)在，怪他們淺薄勢(shì)利眼。正如李彥宏所說(shuō)AI原生應(yīng)用要能解決過(guò)去解決不了、解決不好的問(wèn)題，應(yīng)用才是大模型存在的意義。還沒(méi)發(fā)揮價(jià)值就上來(lái)談錢景恐怕也不合適。

參考資料：