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| 本文作者： nebula | 2023-07-25 12:53 |
在人工智能行業(yè)，流傳著這樣一句話：數(shù)據(jù)是燃料、算法是引擎。在大模型中，數(shù)據(jù)的重要性則體現(xiàn)地更加明顯。甚至從某種程度上講，數(shù)據(jù)的多少、質(zhì)量的好壞決定著大模型的成敗。
在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，以BAT為代表的頭部科技大廠積累了深厚的底層技術(shù)、龐大的客戶群和行業(yè)know-how，客觀說，這有助于訓(xùn)練出更加具備泛化性、通用性、實用性的通用大模型。
巨頭們的大模型猶如“含著金鑰匙”出生，肉眼可見的是，百度文心大模型3.5、華為盤古等大模型產(chǎn)品已經(jīng)跟國內(nèi)其它模型產(chǎn)品拉開了差距。反觀訊飛、智譜、光年之外、等創(chuàng)業(yè)腰部公司的大模型產(chǎn)品已略顯后勁不足。
大廠大模型，更穩(wěn)定更靠譜
過去幾個月，大模型經(jīng)歷了草莽階段，發(fā)得快、發(fā)得早便是一種優(yōu)勢，因此短期內(nèi)出現(xiàn)了大模型滿天飛、產(chǎn)品多如牛毛的現(xiàn)象。
為了應(yīng)對用戶市場的多樣性、吸引更多用戶和開發(fā)者，很多初創(chuàng)公司開始力推“開源”。在早期，這種策略收到了不錯的反饋，開發(fā)者和用戶容易更快地參與到大模型的技術(shù)共享和合作之中。但隨著落地的深入，“快”所留下的后遺癥也在反噬其自身。
首先，在企業(yè)級市場中，客戶企業(yè)對穩(wěn)定性和安全性的要求越來越高。
企業(yè)級市場對穩(wěn)定性和可靠性的需求是天然的。在大模型領(lǐng)域，穩(wěn)定性不光體現(xiàn)在產(chǎn)品層面，更體現(xiàn)在戰(zhàn)略方面。舉例來說，過去ChatGPT雖讓OpenAI爆火，但其公司幾易核心戰(zhàn)略，創(chuàng)始人對公司管理的把控度也一度遭遇質(zhì)疑。在與母公司微軟的合作中，OpenAI和后者的分工更是模糊不清，不免讓人對ChatGPT未來的發(fā)展感到擔(dān)憂。
對于客戶企業(yè)而言，供應(yīng)商不穩(wěn)定的戰(zhàn)略會對信任度造成影響，從而減少對平臺的意向合作規(guī)模。在這點上，大公司無疑比生存狀態(tài)不穩(wěn)定的初創(chuàng)企業(yè)更具備優(yōu)勢。
以華為經(jīng)歷為鑒，早在云計算時代，華為云依靠穩(wěn)定和專業(yè)的做派贏得了市場的尊重。在大模型時代，其盤古大模型延續(xù)了以往提供軟硬一體式解決方案的路線，再次受到客戶青睞。華為在政企客戶間有著相當不錯的口碑和品牌價值，它的經(jīng)驗表明，在開發(fā)能力參差不齊的市場，踏踏實實做服務(wù)的企業(yè)往往更有優(yōu)勢。也就是說，在大模型的競爭中，“鈔能力并不代表技術(shù)強”。
其次，企業(yè)客戶更加期待一站式、端到端的服務(wù)效率提升模式。在這波AI2.0浪潮中，很多能力都是建立在云平臺之上，不論是算力、模型，還是工具鏈，都是通過云平臺對外輸出。
百度文心大模型就非常符合上述標準，其具備的云底座可以實現(xiàn)端到端調(diào)優(yōu)，這意味著從數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型部署到模型推理等整個流程中，企業(yè)都可以進行自動化調(diào)優(yōu)和優(yōu)化，從而提高模型的性能和效率。有了這層技術(shù)，便可以更好地利用深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)自然語言處理任務(wù)，如文本生成、機器翻譯和情感分析等。本質(zhì)上講，精巧好用邏輯將取代“大干快上”，企業(yè)對大模型的訴求也將逐漸回歸至商業(yè)價值本身。
反觀，以智譜AI等為代表的初創(chuàng)機構(gòu)，由于其沒有云底座，便只能選擇與多家云廠商進行合作，但這卻為其自身與合作伙伴之間的利益點和后期分成埋下了些許隱患。可與之佐證的是，無云的OpenAI與微軟之間的關(guān)系也已經(jīng)發(fā)生了微妙的變化，據(jù)《The Information》，微軟一份內(nèi)部文件指示 Azure的銷售人員告訴客戶微軟能比OpenAI提供更多的服務(wù)，而OpenAI則在通過延遲授予微軟產(chǎn)品API訪問權(quán)限、暫緩提供最新模型等方式進行防御。雙方遠沒有看起來“親密無間”。
大模型是一場持久戰(zhàn)，小公司燒不動
大模型的競爭正在從“百米跑”轉(zhuǎn)向“馬拉松”，誰將贏得持久戰(zhàn)的最終勝利？
目前答案已經(jīng)出見分曉。可以看到的是，部分初創(chuàng)和腰部公司已經(jīng)開始呈現(xiàn)疲態(tài)，從光年之外退出競爭、訊飛大幅虧損難以支撐大模型投入便可以得知，一些“笨鳥先飛”的企業(yè)已逐漸落后于發(fā)展大勢。
相比而言，頭部大廠的大模型產(chǎn)品已經(jīng)有所成效。在IDC近日發(fā)布的《AI 大模型技術(shù)能力評估報告，2023》報告中，百度、阿里等公司的表現(xiàn)非常亮眼。IDC分別對大模型的平臺、創(chuàng)新、通用、算法、服務(wù)、生態(tài)合作、行業(yè)覆蓋和安全可解釋性等諸多方面進行了評價，其中百度7個滿分，阿里6個滿分。百度在算法模型、行業(yè)覆蓋領(lǐng)域拿下行業(yè)唯一滿分。
與此同時，在SuperCLUE中文大模型7月最新榜單中，百度的大語言模型產(chǎn)品文心一言以62分的總成績一舉超越越GPT-3.5-turbo（59.79）和ChatGLM-130B（59.35）等，穩(wěn)居行業(yè)頭部。可預(yù)見的是，大模型的競爭將在準確、魯棒性、更新速度、可解釋性和性能方面展開。這就要求企業(yè)在數(shù)據(jù)的接入和處理上要加大投入。
另外在toB端，百度依據(jù)過往能力推出了千帆大模型平臺。千帆是全球首個一站式企業(yè)級大模型平臺，它擁有較為全面的數(shù)據(jù)服務(wù)能力，從生成、標注、回流再到模型訓(xùn)練（Post-pretraining、Fine-tuning、Prompt-tuning）、模型評估（主觀評估、客觀評估）和壓縮、自動化Prompt工程、到插件應(yīng)用編排，客戶都可以在千帆上一站式完成。
這意味著客戶可以將訓(xùn)練好的模型部署和托管在千帆平臺上，獲得極致的性能、企業(yè)級的高可用性和安全環(huán)境。除此之外，其在企業(yè)級場景中的積累也為行業(yè)打開了一扇窗：目前，千帆平臺已經(jīng)制備了開箱即用的使用流程，用可視化產(chǎn)品界面的方式引導(dǎo)用戶使用極大降低了使用門檻。對于企業(yè)級市場比較擔(dān)心的安全可靠問題，也內(nèi)置了安全機制，確保模型的輸入和輸出的安全。
游擊隊VS正規(guī)軍
2023年下半年，不少企業(yè)將目光鎖定在行業(yè)模型上。不落地，大模型就是空中樓閣，不結(jié)合行業(yè)，大模型便是無本之木。因此，各家廠商除了要在底層技術(shù)上繼續(xù)夯實外，補足行業(yè)Know-how和成功經(jīng)驗也是重中之重。
在阿里和百度的發(fā)展經(jīng)驗中，似乎可以給大模型行業(yè)一些啟示。其中，阿里因在電商、物流層面的深厚積累，讓該公司擁有了對不同領(lǐng)域的行業(yè)特點、業(yè)務(wù)流程和客戶需求有了充分的認識。后加之內(nèi)部推行“云釘一體”，作為辦公一體化平臺，釘釘也為通義千問大模型助力頗多。這樣一來，阿里的產(chǎn)品便可以在深度了解用戶需求的基礎(chǔ)上為客戶提供定制化的解決方案，滿足其業(yè)務(wù)需求，提高其業(yè)務(wù)效率和競爭力。這讓大模型有了其應(yīng)有之意，不至于淪落為“無源之水”。
相比之下，百度采用了另一套邏輯：用搭建行業(yè)模型的方式賦能具體行業(yè)。目前為止，該公司已經(jīng)布局了十余個行業(yè)大模型并取得了不錯的效果。在客戶中，出現(xiàn)了國家電網(wǎng)、浦發(fā)銀行、泰康、吉利等知名企業(yè)。比如，在電力大模型中，產(chǎn)品已在電網(wǎng)設(shè)備、客服等實際業(yè)務(wù)場景進行試點驗證，就結(jié)果而言，可以顯著增強電網(wǎng)運營的精細化、自動化、智能化水平。而在汽車領(lǐng)域，長安汽車的一款量產(chǎn)車型開始搭載百度智能云提供的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施平臺和數(shù)字人平臺。除此之外，百度的大模型還將觸角伸向了金融和政務(wù)等領(lǐng)域。
應(yīng)該說，百度和阿里之所以能在各行業(yè)間迅速打開局面，依靠了成體系的團隊和穩(wěn)定的戰(zhàn)略。細節(jié)上看，大模型所需要的人員眾多，其中包括算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、產(chǎn)品經(jīng)理、運營人員等。比較“散兵游勇”，頭部大廠所展現(xiàn)的實力更體現(xiàn)在其員工所擁有的豐富的經(jīng)驗和專業(yè)知識。根本上，高素質(zhì)的人才能夠快速響應(yīng)客戶需求，提供高質(zhì)量的解決方案。
寫在最后
在大模型的toB競爭中，本質(zhì)而言，是取決于客戶企業(yè)對商業(yè)價值的認知。和其他行業(yè)一樣，在大模型領(lǐng)域，“多快好省”和“物美價廉”難以兩全，“大干快上”的結(jié)果可能是一地雞毛。
所以，企業(yè)客戶在大模型的選擇上應(yīng)當更為審慎，至少在目前，更加穩(wěn)妥的方式還是在大廠之間做出抉擇，大廠大模型更能保證服務(wù)交付、運維和維保，這也是企業(yè)對自身向智能化方向轉(zhuǎn)型更加負責(zé)任地選擇。
目前，百度、阿里、華為等大廠在技術(shù)、企業(yè)級認知方面已經(jīng)具備相當程度的先發(fā)優(yōu)勢。2023年的下半年是大模型馬拉松賽的開始，在這個過程中，商業(yè)價值也將逐漸回歸，劣幣終將被市場淘汰。
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