除了“ChatGPT之父”奧特曼被OpenAI董事會罷免之外，剛剛過去的這幾天，有關大模型的消息多次刷屏。先是馬斯克旗下人工智能初創(chuàng)公司xAI推出首款人工智能模型Grok，公開叫板OpenAI，再是OpenAI轉(zhuǎn)身甩出一個“王炸”，GPT-4 Turbo、自定義GPT及GPT商店接連登場，令整個業(yè)界為之震撼。緊接著，一場DDoS攻擊導致ChatGPT發(fā)生全球大宕機，不得不宣布推遲新功能上線時間，并暫停新的ChatGPT Plus注冊。

　　國內(nèi)大模型市場也是一片沸騰。招聯(lián)金融、馬上消費等連番發(fā)布金融大模型，OPPO、小米、vivo等紛紛官宣大模型“上機”，美的、長虹、TCL等家電品牌下場自研大模型……在“模型熱”正酣之時，百度CEO李彥宏卻直言“國內(nèi)大模型太多、應用太少”，再度引發(fā)熱議。“卷”起來的GPT生態(tài)圈背后是對大模型未來的思索。

　　馬斯克“Grok”對戰(zhàn)“ChatGPT”勝算幾何?

　　馬斯克的高調(diào)加入無疑會讓大模型之爭進一步升級。業(yè)內(nèi)人士猜測，馬斯克選擇在這個時間點發(fā)布模型，是為了“對抗”O(jiān)penAI。不過，相較之下，Grok的入局晚了不少，勝算幾何尚難評估。

　　OpenAI最近舉辦的首次開發(fā)者大會賺足了眼球，比如全新升級的GPT-4 Turbo支持128k上下文，價格卻降低了2/3，沖擊了現(xiàn)有的商用服務價格;新推出的GPTs將大模型從技術推向了商業(yè)化，這對產(chǎn)業(yè)發(fā)展而言是至關重要的一步。

　　OpenAI創(chuàng)始人Sam Altman對ChatGPT至今的成就進行了回顧。他說道：“到目前為止，我們已經(jīng)擁有大約200萬的開發(fā)者，他們在我們提供的API上構(gòu)建了各種各樣的應用，并取得了令人驚嘆的成果。超過92%的世界500強企業(yè)都在使用我們的產(chǎn)品作為基礎。此外，我們的周活躍用戶數(shù)量已經(jīng)達到了約1億。”這些數(shù)據(jù)意味著OpenAI在構(gòu)建大模型商業(yè)閉環(huán)的過程中，已經(jīng)成功地吸引了最有付費意愿和需求的客戶群體。

　　不過，ChatGPT也并非十全十美。北京計算機學會數(shù)字經(jīng)濟專委會秘書長王娟向《中國電子報》記者表示：“ChatGPT對新生事物認知有盲點和漏洞，很多測試開始給模型‘喂數(shù)據(jù)’誘導結(jié)果，大模型也有脫軌的時候。”

　　“生成式AI的市場應用依然處于早期階段，一切皆有可能。”Forrester副總裁、研究總監(jiān)戴鯤在接受《中國電子報》記者采訪時分析稱，“xAI的商業(yè)版圖融合了大模型、社交平臺、自動駕駛與腦機接口等不同領域，差異化的生態(tài)能力為Grok的未來發(fā)展提供了獨具特色的發(fā)展可能。”

　　根據(jù)已經(jīng)公布的一些測試數(shù)據(jù)，Grok在GSM8k(中學數(shù)學單詞)、MMLU(多學科多項選擇)、HumanEval(代碼完成)、MATH(初高中數(shù)學)等多項數(shù)學和推理能力的基準測試中性能均優(yōu)于GPT-3.5，雖然距離GPT-4還有或多或少的距離，但作為第一次正式發(fā)布的公測版本，Grok-1已經(jīng)有非常顯著的進展。

　　而在訓練數(shù)據(jù)方面，GPT-4在訓練數(shù)據(jù)的廣度和深度方面都具備顯著的先發(fā)生態(tài)優(yōu)勢，也可以在調(diào)用時實時搜索Web數(shù)據(jù)，這是Grok所不具備的。Grok的差異化優(yōu)勢在于它可以更有效地訪問X平臺(即之前的Twitter)的信息，這賦予了Grok實時社交平臺數(shù)據(jù)洞察及多樣化的生成風格。

　　“巨量、實時且獨特的數(shù)據(jù)是該模型的基礎，可以實時從推文中獲取最新知識，主打一個實時性，也就是說，這個模型還在不斷學習和更新。同時，Grok有著不走尋常路的幽默模式語言風格，馬斯克的個人風格在其中凸顯，開發(fā)語言是Rust以及深度學習框架新秀JAX，分布式的架構(gòu)讓系統(tǒng)避免了大模型的系統(tǒng)性風險。”王娟表示。

　　“Grok的定位并不一定是GPT的競品，GPT定位是全場景的AI平臺，Grok更多是適合X的大模型應用平臺，兩者的定位不一樣。Grok是一個不錯的補充。”開放原子開源基金會TOC主席譚中意對《中國電子報》記者說道。

　　GPT生態(tài)選擇題：開源還是閉源?

　　無論是Grok與OpenAI的對決，還是國內(nèi)各種大模型的比拼，想要突出重圍，生態(tài)建設是重中之重。這也是OpenAI、阿里云、騰訊等廠商著急做模型商店的根本原因。

　　“OpenAI的模型商店從理念上與國內(nèi)大部分廠商的戰(zhàn)略規(guī)劃是一致的，都希望通過模型商店的方式打造生態(tài)，一方面便于中小廠商引流，另一方面更利于客戶選擇和開發(fā)人員與廠商協(xié)作，以此實現(xiàn)圍繞GPT大模型更強的黏性，最終推動營收的增長。”戴鯤說道。

　　但同時他也指出，由于廠商自身的市場定位與發(fā)展戰(zhàn)略不同，模型的覆蓋、模型被集成的機制、面向的客戶群體、針對的行業(yè)細分與商業(yè)場景、對底層云平臺的選擇、與相關云服務的集成、計量計費、許可與定價模式等各個方面肯定會存在差異。

　　“雖然都要做模型商店，但OpenAI要做的模型商店和騰訊、阿里等要做的模型商店差異很大。騰訊、阿里云提供的是MaaS服務(模型即服務)，它們的模型商店支持多種不同的模型(開源和閉源的模型都包括);OpenAI則是在其閉源的ChatGPT上提供各種定制化的服務，依賴于其提供的底層模型。”譚中意說道。

　　就像持續(xù)至今的“iOS”和“安卓”之爭，大模型的生態(tài)建設同樣面臨開源還是閉源這道選擇題。譚中意認為：“OpenAI的ChatGPT是閉源的，Meta的Llama2是開源的。以后的大模型生態(tài)，將是開源生態(tài)和閉源生態(tài)之間的競爭和合作同時并存。”

　　在國內(nèi)，百川智能大模型、智源AI大模型、騰訊混元大模型、阿里云通義千問大模型等都宣布加入開源的“大部隊”。而華為的盤古大模型、百度的文心一言等則選擇了閉源。

　　戴鯤指出，與傳統(tǒng)技術領域不同，大模型的開源包含多種不同層次，涉及模型架構(gòu)、用于模型預訓練的代碼與超參數(shù)、完成預訓練的模型權重與參數(shù)、用于模型評估的輸入數(shù)據(jù)預處理代碼與模型評估代碼、全過程配置與開發(fā)文檔、API與插件接口、許可證方式等。保持開放的接口與插件體系、搭配開放的文檔與有限開源的商業(yè)許可是必然的選擇，而其他層次的開源與否可以根據(jù)市場發(fā)展動態(tài)選擇。

　　“模型商店帶來的將是更加廣泛的數(shù)據(jù)和商業(yè)模式。如果開源能夠提供閉源所不能替代的活躍度，同時促進開發(fā)，當然很好。但如果只是增加了短期的應對負荷和同質(zhì)化產(chǎn)品競爭，對技術和商業(yè)價值都沒有太大意義，閉源就很好。”王娟說道。同時她指出，OpenAI至少目前的目的不是純粹的商業(yè)化。騰訊、阿里的模型商店是要用模型盈利和定價帶動應用層的配套，以及云和硬件產(chǎn)業(yè)鏈市場。

　　百川智能創(chuàng)始人、CEO王小川表示，未來開源和閉源會像蘋果和安卓系統(tǒng)一樣并行發(fā)展。大部分服務會依賴開源模型，而閉源會提供特定的增值服務。開源模型提供80%，最后靠閉源提供剩下的20%。

　　模型生態(tài)究竟應該怎么建?

　　發(fā)展至今，無論是通用大模型還是行業(yè)垂直大模型，賽道上都已擠滿了各類玩家，有互聯(lián)網(wǎng)科技公司，有AI技術公司，還有手機廠商、家電廠商、金融機構(gòu)、文娛公司、教育機構(gòu)等跨界選手。這反映出業(yè)界對大模型抱有極大的熱情與信心，但同時也表明產(chǎn)業(yè)尚未形成一個真正具備吸引力和競爭力的模型生態(tài)。

　　談及構(gòu)建模型生態(tài)的關鍵要素，戴鯤表示，模型自身的能力、廠商的平臺化能力和生態(tài)運營能力，三者缺一不可。首先，模型要有卓越的性能、出色的多模態(tài)支持、良好的開放性與快速迭代、良好體驗的開發(fā)環(huán)境、完善的文檔與案例等;其次，廠商必須具備平臺化能力，比如涵蓋公有云、私有云與邊緣云在內(nèi)的服務于ModelOps的全棧云原生能力平臺化，圍繞模型的人工智能平臺與數(shù)據(jù)管理的全生命周期平臺化，面向各行業(yè)細分業(yè)務場景進行模型定制的平臺化，以及涵蓋從底層芯片到開發(fā)和上層應用的軟硬件適配平臺化等;此外，廠商還需具備生態(tài)運營的能力，比如對國內(nèi)、國際開源社區(qū)與產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的貢獻與影響，從模型開發(fā)到工程實踐對開發(fā)人員的有效支持以及企業(yè)業(yè)務與技術決策者的思想領導力等。

　　“頭部廠商積累的數(shù)據(jù)客觀上形成模型生態(tài)的競爭基礎，所以在生態(tài)建設方面，字節(jié)、騰訊、阿里這些企業(yè)的核心競爭力更具優(yōu)勢。”王娟表示。實際上，模型并非越多越好，國內(nèi)現(xiàn)在大模型很熱，已有的大模型愿景大多是做全產(chǎn)業(yè)鏈布局的。很多看上去不錯的大模型，實際本身不僅不產(chǎn)生任何價值，還造成了算力、人力和財力的浪費。

　　根據(jù)專家預測，未來幾十年與大模型相關的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，首先是有幾家提供通用大模型服務的企業(yè)，包括百度、阿里等;其次是多家企業(yè)提供行業(yè)大模型的服務，包括金融、能源、制造等行業(yè);最后是數(shù)百家甚至上千家技術企業(yè)提供企業(yè)內(nèi)部的私有化大模型服務，用于知識管理、軟件開發(fā)、供應鏈等具體場景。每家企業(yè)內(nèi)都會有很多大模型的服務，其中大部分是部署在企業(yè)內(nèi)部的私有化大模型服務，也有少部分是訪問公網(wǎng)大模型API服務。

　　“要建立不錯的生態(tài)環(huán)境，需要卓越的技術能力和商業(yè)能力，從國內(nèi)大模型廠商來看，百度相對而言技術實力比較靠前，騰訊和阿里云也有豐富的應用場景，都有不錯的前景。”譚中意表示。不過，對比OpenAI，差距還是非常明顯的。比如中文數(shù)據(jù)集在數(shù)量上和質(zhì)量上還跟英文數(shù)據(jù)集有很大差距，算力也受到很大限制，架構(gòu)在大模型上的開發(fā)生態(tài)才剛剛開始。

　　“我們需要的大模型是一個能夠持續(xù)進化的大模型，是一個能在此基礎上產(chǎn)生健康生態(tài)(開發(fā)活躍、良性競爭、技術和商業(yè)都兼顧)的大模型，中國的大模型生態(tài)應該是閉源和開源互相競爭、互相合作的模式。”譚中意表示。

　　來源：中國電子報、電子信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng)　　記者 宋婧