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          “創造市場”與“算法進化”,中美AI競速的岔路口

           2024-09-18 09:17  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯

            域名預訂/競價,好“米”不錯過

          “人工智能的商業模式,是要創造一個市場,而非一個算法”。這是世界AI泰斗Michael I.Jordan的觀點。

          而當前的全球AI市場,占據主導地位的中美雙方,卻也走出了兩條截然不同的技術路徑,前者執著于前沿技術的探索,后者則發力應用優化和商業化落地。

          南轅北轍的兩個方向,或許已經無法直接進行排位先后、優劣的對比,但對于應用和落地,中國明顯有自己的鮮明主張,甚至即將完成超越。谷歌中國區前負責人李開復表示,預計到明年年初,中國的應用普及速度將遠遠超過美國。

          只是,這一路走來,中國企業付出了多少,鮮為人知。

          國內AI大模型:從“雨后春筍”到“銷聲匿跡”

          2022年11月,自ChatGPT推出后,國內市場被激發出前所未有的熱情。隨后在2023年初,國內涌現出首批大模型創業者,掀起了一陣大模型創業的小高潮。同年6月,百模大戰正式打響。

          耗時不到三個月,中國就誕生了超200款大模型,但到23年12月,持續更新的模型便迅速減少至156款。再到今年5月,便僅剩19款。很多大模型如同曇花一現,稍縱即逝。

          而被業界稱為"六小虎"的智譜AI、零一萬物、百川智能、MiniMax、月之暗面和階躍星辰,也開始進行業務調整,有的暫停了預訓練模型的研發,有的則逐漸退出C端市場,轉而聚焦B端業務,甚至還有公司進行了人員縮減。

          這一現象背后,可以預見的是單靠融資驅動的商業模式已經成為過去式。面對全球AI大模型百舸爭流的形勢,中國AI產業需要深刻反思并尋求破局之機。而首要目標就是回歸商業本質,摒棄單純追求技術參數競賽的浮躁心態,更加注重市場需求導向的研發與應用創新。

          彼時,國內AI大模型開始進一步分化。按模態劃分,大模型可分為自然語言處理(NLP)大模型,視覺(CV)大模型、多模態大模型等;按照部署方式劃分則可以分為云側大模型和端側大模型兩類。

          其中,云側大模型又有通用大模型和行業大模型兩種,通用大模型具有適用性廣泛的特征,目前更具代表性的有文心一言、通義千問、訊飛火星等,行業大模型則具有專業性強的特點,針對特定行業(如金融、醫療、政務等)的需求進行模型訓練。

          可見,國內AI大模型的應用路線開始日漸清晰,大致途徑為“基礎大模型→行業大模型→終端應用”。

          值得注意的是,繼百模大戰降溫、應用路線清晰后,價格戰也開始了。一個典型例子就是,今年5月21日,百度宣布兩款大模型免費開放:Speed和Lite,這兩個相對輕量的大模型免費提供,而最強大的大模型依然收費。

          盡管,低價甚至免費可以增加用戶基數,但也給企業帶來了不小的生存壓力,畢竟這違背了最基本的商業邏輯。但如果技術和產品的競爭力足夠強,那么也無需主動去參與價格戰。

          如此一來,價格戰的開啟雖然不是一個好兆頭,但也從側面推動AI技術創新進入了新的加速期。

          中美多維差異背后,技術落地路徑已然不同

          在全球人工智能持續競速的背景下,中美雙方孰強孰弱一直是備受關注的議題。據悉,目前全球發布的大模型總數中,中美合計占約80%,處于絕對的主導地位。

          具體來看,中美雙方之間在技術背景、文化屬性、市場環境、人才培養、算力、數據等維度上都存在差異。

          技術背景方面,美國的科技發展尤其注重“技術優先”和“知識密度優先”,行業、企業之間重視基礎創新,對于新興的事物保持著較強的鼓勵和促進態度。同時,整個生態上的分工也更為明確,形成了一套較為完整且兼具創新的生態鏈,從而共同推近統一目標。

          國內相較更為多樣化,并嘗試依托于更多的應用爆發以及市場的多樣性來加速發展。同時在發展過程中,對于安全、可控,以及持續性和自主性等維度的要求會更高。

          又因為技術背景和市場環境的緣故,雙方在商業模式上的區別也較為明顯。美國AI公司更多用的是軟件模式,可以快速起量;國內公司則更擅長性能調優,多采用個性化定制的服務方式。

          圖源來自知乎@hayley

          人才培養方面,從上圖可以看出,國內在人工智能人才培養上的比例分布情況。國內人工智能人才的本科比例較高,但碩士和博士比例逐漸下降。

          原因在于大量人才選擇出國深造和工作。相關數據顯示,美國39.52%的人工智能人才實際上來自于中國。這使得錯失更多高端人才的中國,在基礎研發上阻力相對較大。

          算力方面,由于國內在先進制程芯片以及計算密度上不占優勢,所以仍處在落后于美國的階段。但基于國內政策及資本的積極態度,長遠來講,算力難題是有解的。

          而算力之外,數據是另一個限制中國AI產業發展的重要因素。一方面是因為大量數據的私有化,導致獲取數據的成本高,另一方面,因為處理數據的成本居高不下,所以企業之間對自己的數據策略(包括數據配比,數據來源,數據加工等等)高度保密。

          最后也最關鍵的是,產業發展路徑方面,美國傾向于從底層開始限制開源生態的分發過程,并試圖通過限制開源來抑制產業創新。而國內則傾向于大力推動開源模型的發展,從而更加貼合垂直行業的應用落地。

          就影響而言,美國所主張的限制開源,對國內不會造成太大影響。盡管底層研發技術仍有差距,但GPT-3.5的出現意味著技術取得了階段性的突破,而且因為開放使用,國內已經獲取了開源模型。因此,技術革命的傳播速度快于立法監管的速度,導致監管是失效的。

          綜合來看,多個角度上的差異造成了中美雙方在技術落地路徑上的大相徑庭,美國仍舊處于從0-1技術探索的前沿陣地,而國內則更關注商業落地并貼合市場需求進行應用優化。

          想“超車”美國,還得看“應用線”

          在國內企業轉向美國的開源人工智能模式以求迎頭趕上的同時,美方也陷入一個相對尷尬的境地。因為,他們一直試圖通過限制微芯片銷售和遏制投資來減緩國內的進步,但卻無法阻止企業為了促進軟件的普及而選擇公開發布的做法。

          美國在開源模型上的“兩頭為難”恰好為國內企業實現“超車”提供了機會。

          從Sora和GPT-4這兩大爆款來看,Sora在算法上的突破并不大,效果展示上的驚艷更多源于巨亮算力的堆集,它解決了決幀與幀之間的時序一致性問題,但同時導致Sora的視頻生成成本短時間內無法降低。

          而GPT-4雖然強大,其成本高企同樣是當下最難跨越的現實問題之一。這也使得企業在實際應用中往往選擇性價比更高的解決方案,如開源模型或規模更小的商用模型。

          而且,一旦最好的開源技術來自于中國,美國開發者最終將由主動轉為被動,甚至需要在中國技術的基礎上構建自己的底層系統。

          可見,追求技術領先的美國,在跨出商業化落地的“臨門一腳”時已經被成本“絆倒”,未來還有可能因此陷入僵局。

          形成鮮明對比的是,中國的科技投資者在推動人工智能時追求盡快轉虧為盈,這意味著資金正在流向易于執行的應用,而不是更具抱負、專注于基礎研究的目標,杜克大學約翰·科克電氣與計算機工程杰出教授陳怡然這樣說到。

          與此同時,中國對人工智能的投資中,多達50%投向了監控所需的計算機視覺技術,而不是為生成式人工智能建立基礎模型。

          尤其對于國內本地市場的需求,百度文心一言、阿里通義千問等國內自主研發的大規模模型,在應對廣泛且普遍的應用場景時,已經充分展現了其實用性與高效性。誠然,在應對極其復雜或特定復雜需求時,這些模型與全球頂尖的大模型相比,尚存在一定的性能差距。

          然而,就當前多數生產工具的實際需求而言,無論是通過開源途徑獲取的模型,還是國內商業化提供的解決方案,均能提供基本且相對令人滿意的服務支持。

          尤為值得一提的是,隨著各類應用場景的不斷拓展與深化,國內大模型的實際應用落地進程正顯著加速,展現出蓬勃的發展態勢。

          由此來看,中國雖然暫時無法通過現有的大模型實現技術上的全面超越,但美國也無法進行有效封鎖,開源技術既是中國AI發展如此迅速的關鍵原因,也將是中國取得領先地位的機遇。

          而技術路徑上的差異已經讓美國陷入階段性停滯不前,國內應該繼續專注于應用開發,從而縮小商業化價值上的差距。

          長遠來看,美國如果真限制開源,那么這將是技術衰落的開始,同時也是中國正式崛起的開始。

          戰局最終將如何演化,我們靜待時間揭曉。

          作者:璟松

          來源:港股研究社

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