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智東西

【資料圖】

作者 | ZeR0

編輯 | 漠影

智東西9月7日報道，2023Inclusion·外灘大會今日開幕，在下午的“AI前沿技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用的新浪潮”論壇期間，來自高校、科研單位、科技企業(yè)及投資機構(gòu)的學(xué)者專家們齊聚，分別從算法、算力、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用、場景等不同視角，探討生成式AI和大模型產(chǎn)業(yè)現(xiàn)存的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢。

會后，螞蟻集團副總裁徐鵬與小冰公司CEO李笛接受智東西等媒體的采訪，就大模型及AIGC應(yīng)用同質(zhì)化問題、開源與閉源路線的選擇、數(shù)據(jù)及算力稀缺情況等焦點議題進行深入交流。

徐鵬在致辭中談道，當(dāng)前，AI大模型技術(shù)正高速迭代，新模型、新算法、新應(yīng)用、新場景正不斷涌現(xiàn)，挑戰(zhàn)也隨之而來，比如算力能耗問題、中文公開數(shù)據(jù)集語料不足問題、大模型應(yīng)用安全問題，解決這些問題，需要產(chǎn)學(xué)研各界力量協(xié)同創(chuàng)新。技術(shù)的公平普惠性也要關(guān)注，無論是大型還是中小企業(yè)，都能借助AI大模型技術(shù)提升企業(yè)智能化水平，為用戶帶來更好的服務(wù)和體驗。

關(guān)于大模型同質(zhì)化問題，李笛和徐鵬都認為，從應(yīng)用入手，可以做出非常多不一樣的東西。

在論壇圓桌環(huán)節(jié)，李笛談道，自己最大的憂慮是國內(nèi)大模型的多樣性，大家用同樣的數(shù)據(jù)集、同樣的訓(xùn)練方法、同樣的master，對比同樣的對象、類似的方法，多樣性確實有很大問題。“現(xiàn)在處于技術(shù)百花齊放的狀態(tài)，應(yīng)該嘗試不同的東西，而不是馬上數(shù)理化外語卷起來了。”

“我覺得現(xiàn)在行業(yè)里面最大的問題其實就是「太雷同了」，大家都沿著同一條路徑在往前走，沒有多樣性，這和創(chuàng)新精神是違背的。”李笛認為，創(chuàng)新不是追趕，而是有自己新的方法，去實現(xiàn)自己的優(yōu)勢。他告訴智東西，大模型首先得追及格，再去嘗試多樣化、差異化，重復(fù)造輪子沒有必要，在應(yīng)用上才能實現(xiàn)大的發(fā)展。

徐鵬非常認可李笛的觀點，大家都是在追趕，首先要及格，及格后才有機會發(fā)展的更好，大模型技術(shù)上沒有本質(zhì)的差異，但側(cè)重點不一樣，像Llama是做一個通用的開源基礎(chǔ)模型，GPT本身是閉源的，主要是做ChatGPT對話能力，達到通用人工智能（AGI），在對齊方面要做的很好、上下文長度做的很長，每個既有雷同的地方，又有自己的特色。

他相信像這樣非常基礎(chǔ)的底層技術(shù)，開源是未來。中國形成自己的大模型開源生態(tài)，還需給一定的時間。開源模型給應(yīng)用創(chuàng)新帶來便利，不用從頭開始浪費大量的財力去訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，如果大家都將力量放在應(yīng)用創(chuàng)新上，應(yīng)用生態(tài)更加繁榮，會反過來推動大模型技術(shù)的發(fā)展。

據(jù)他觀察，美國很多公司放棄走基礎(chǔ)模型這條路，直接在上面做能夠創(chuàng)造附加價值的應(yīng)用，而應(yīng)用多樣性才能給人類、給社會帶來價值。

徐鵬感覺，這一波大模型的能力，還不能做出來真正讓人人都能夠獲益的agent，但可能是可以真正往前推進的方向。至于爆款A(yù)IGC應(yīng)用，在他看來，這是可遇不可求的東西，即便如ChatGPT，也會有一定的審美疲勞，能夠持續(xù)增長的應(yīng)用非常少。

在李笛看來，開源模型生態(tài)過去已經(jīng)證明了非常旺盛的生命力，但大模型開源目前為止把整個戰(zhàn)場變得更加混亂。至于未來到底是閉源還是開源，取決于在行業(yè)中的角色定位，如果做大模型，肯定是閉源，如果是一家云計算公司，要兼容各種模型，開源和閉源都是好的生態(tài)。

大模型不能解決所有的事情，需要組合更多技術(shù)、靠整個系統(tǒng)不停幫它彌補。李笛聯(lián)想到他最欽佩的一家公司任天堂，跟微軟和索尼相比，任天堂不是堆最先進的硬件，而是榨干1080P成熟技術(shù)的最后一點能力，這很重要。

他認為，數(shù)據(jù)并不是問題，中文語料如果做了好好清洗，還是可以的。把語料真正挖清楚，清洗得足夠好，篩選得足夠好，這是苦力活。徐鵬補充說，這個苦力活，誰都逃不開，但是中文本身數(shù)據(jù)的量級應(yīng)該是夠的。

除了需要更多高質(zhì)量數(shù)據(jù)，算力也永遠緊缺。

李笛說，算力消耗合不合理，取決于商業(yè)模式效果，比如游戲NPC，拿很多算力陪人聊天，游戲掙得錢都被NPC聊沒了，算力再多也不合理；如果消耗的算力被用于通過生成式AI得到高附加值的收益，算力消耗則是合理的。

根據(jù)徐鵬今日的演講內(nèi)容，螞蟻基礎(chǔ)語言大模型采用Transformer架構(gòu)，使用英偉達GPU、螞蟻自研的模型架構(gòu)、高效訓(xùn)練和推理引擎。

作為AI訓(xùn)練芯片的首選，英偉達GPU是當(dāng)前生成式AI算力紅利的大贏家。但徐鵬并不認為英偉達GPU具有非常強的不可替代性，他告訴智東西，這更多是個效率問題，因為英偉達發(fā)展的最快、有很強的軟件優(yōu)勢、用它的產(chǎn)品效率最高，開箱可用。

應(yīng)用方采購硬件，有兩個因素影響決策買哪些硬件、買多少因素：一是性價比高不高，二是能不能買到。其他公司并不是說沒有機會，只是現(xiàn)在還不及英偉達那么成熟，除了硬件本身能力外，還需努力追趕英偉達的軟件銜接能力。

李笛相信，恰恰因為大模型太貴了，大家很快會走到一條好的道路上，因為不可能燒錢燒很久，他相信很快就會有變化。

“很高興看到整個行業(yè)開始進入到了從技術(shù)的信仰到產(chǎn)品的驗證狀態(tài)，在未來一年里面的時間，大部分的產(chǎn)品應(yīng)用會進入到證偽階段。”李笛在發(fā)表演講時談道，生成式AI創(chuàng)造的價值與技術(shù)所對應(yīng)的公司實際獲得的價值之間存在巨大的鴻溝，這是他看到的當(dāng)前商業(yè)模式最大問題，無論是To C還是To B都應(yīng)考慮這一問題。

在他看來，目前為止在全球范圍內(nèi)，沒有一個成功的AI To C的產(chǎn)品，也沒有To B的產(chǎn)品。

過去API調(diào)用的商業(yè)模式，很大的問題是直接把技術(shù)的特點輸出了，相當(dāng)于把科學(xué)家手頭工作直接懟到客戶面前，中間缺少產(chǎn)品化的階段，也就沒有體現(xiàn)出生成式AI的創(chuàng)造力價值。

很多人已經(jīng)開始探索新的AIGC商業(yè)模式。小冰積極嘗試Revenue Share的方式，以高附加值作為價值回報的考量依據(jù)，李笛認為，大模型創(chuàng)造了一個高附加值的一次交互或一次調(diào)用，比期待算力成本下降更加有效，用最貴的GPU、最好的技術(shù)都是合理的。

以小冰通過合作幫助動漫工作室打造的生成作品為例，如果按照傳統(tǒng)商業(yè)模式，游戲廠商總計一次性技術(shù)開發(fā)收費為幾十萬人民幣，而通過Revenue Share的新方式，3分鐘《人和狗》短片上架，小冰獲得了15萬美元的回報。此外，小冰和網(wǎng)易合作推出了一個新的平臺，每一個AI歌手都享有全部生命周期里全部收益的比例，這樣的方法才有可能使得真正獲得創(chuàng)造力價值。

李笛強調(diào)說，技術(shù)發(fā)展不是一飛沖天的，都是進入波峰，很多人有創(chuàng)新，又卡住了，突然不知是誰解決了行業(yè)難題，大家一起又繼續(xù)前進。

面對持久的大模型熱潮，徐鵬建議要冷靜看到它長期能帶來什么樣的價值、它的能力邊界在什么地方，而不是盲目地做太多不切實際的幻想。但又不能離開幻想，因為有幻想才有動力，才有更多的人愿意去做一些看上去不靠譜的事情。

他希望有一定機制去支持有人長期在這個方向做進一步地投入，然后找到核心應(yīng)用場景，找到它真正能夠帶來變化的東西，有了這些，就可以反哺AI技術(shù)的發(fā)展。

這與清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系副教授劉知遠的觀點不謀而合。劉知遠在今日的圓桌論壇期間談道，為什么ChatGPT被美國做出來了，中國做不出來？結(jié)論是“中國有高原、沒高峰”，最原始創(chuàng)新的工作目前仍缺少相應(yīng)穩(wěn)定支持的機制，但無論怎樣，一切還是在向好的方向發(fā)展。

現(xiàn)在百模大戰(zhàn)有一些內(nèi)卷的傾向，但他相信隨著內(nèi)卷不斷進行，會變成大家開始尋找差異化的過程，“我們有了這么一個非常好的高原，接下來一定會產(chǎn)生自己的高峰。”劉知遠說。