現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)和科技界最火的名詞就是大模型，尤其是知識大模型。

微軟投資的OpenAI公司在去年年底推出的ChatGPT，經(jīng)過幾次迭代迅速在社會面火起來。人們開始驚訝這種AI模型對于語言的理解和輸出，開始體會到AI技術(shù)推動到一定階段對人類社會和發(fā)展的幫助作用。

伴隨著4月份ChatGPT4.0的發(fā)布，相應(yīng)的技術(shù)水平得到了進(jìn)一步提升，知識大模型對于人類提出問題的反饋精確程度也進(jìn)一步得到了證實。

于是很多創(chuàng)業(yè)者和互聯(lián)網(wǎng)的從業(yè)者，都開始站在ChatGPT4帶來的沖擊面前感到振奮異常，認(rèn)為自己可能摸到了未來互聯(lián)網(wǎng)乃至人類社會技術(shù)進(jìn)步的趨勢。

就我所參加的幾個討論ChatGPT或者知識大模型的群來看，大家熱情很高，都希望在這個風(fēng)口上成功創(chuàng)業(yè)，形成新的互聯(lián)網(wǎng)巨頭。

當(dāng)然在群內(nèi)所有人都認(rèn)為，微軟所投資的這家公司以及ChatGPT的技術(shù)，依然還是要優(yōu)于國內(nèi)現(xiàn)在陸續(xù)發(fā)布的十幾個大模型的水平。而且在他們看來，隨著硬件投入的不斷加大，ChatGPT的未來發(fā)展高度是要遠(yuǎn)超國內(nèi)現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)布的各個大模型。

而這個似乎成為了很多創(chuàng)業(yè)者都認(rèn)可的一個“真理”。

我的一位了解大模型的朋友，曾經(jīng)跟我憂心忡忡地表示，隨著美國對中國高科技的打壓和芯片的禁售，像英偉達(dá)頂級A100的AI芯片，只能閹割傳輸效率之后，變成特供中國的A800才能出口并向中國銷售。從這個角度上講，在硬件投入方面中國的企業(yè)天然要弱于微軟扶持的這家公司。

在他看來，現(xiàn)在已經(jīng)推出大模型的中國，企業(yè)硬件基礎(chǔ)就比OpenAI 要弱很多，更何況微軟還為OpenAI 培養(yǎng)了一個龐大的調(diào)教團(tuán)隊，并經(jīng)歷了8個月的深度調(diào)教，才讓ChatGPT有了現(xiàn)在的水平。在他看來，這不是國內(nèi)企業(yè)幾個月就能超越和追趕的。

所以他覺得中國和美國在知識大模型領(lǐng)域的競爭，不是接近了，而是距離在不斷拉遠(yuǎn)。

真的是這樣嗎？

01

實話實說，算上金山剛剛正式發(fā)布的WPS AI，最近兩個月從百度的文新一言開始，中國企業(yè)陸續(xù)發(fā)布的大模型已經(jīng)超過了20個。

這似乎讓很多人又看到了之前在元宇宙和團(tuán)購平臺領(lǐng)域出現(xiàn)過的中國特色：一擁而上與瘋狂燒錢。

畢竟想搭建一個類似ChatGPT的大模型環(huán)境，就繞不開英偉達(dá)的特供芯片，哪怕是閹割版，英偉達(dá)也敢賣到一顆幾萬美元。

這意味著想要成功拿出一個還能看得過去，甚至能日常實現(xiàn)部分功能的知識大模型，其背后投入的硬件資源和軟件開發(fā)能力，是一個天價。

從這個角度上說，凡是可以在發(fā)布大模型之后，就敢公開提供公眾測試的平臺，恰恰說明他們的投入還算到位，而那些用PPT發(fā)布模型后無法測試，哪怕開放測試申請卻遲遲得不到通過的大模型，可能核心資源的投入上有著重大的問題。

也正因為現(xiàn)在出現(xiàn)了似乎過熱的現(xiàn)象，才引發(fā)周鴻祎這樣的行業(yè)大佬出來聲明，希望大家能踏踏實實的做技術(shù)，最好要用兩年的時間趕上ChatGPT3.5的水平。

這一點現(xiàn)在的情況我并不否認(rèn)，而且這種市場的亂象，我認(rèn)為還會持續(xù)一段時間，畢竟很多上市公司跟股價的需求相關(guān)，他們一定會炒作類似的概念。

但大浪淘沙，不能一桿子把所有的中國企業(yè)努力都抹殺。

現(xiàn)在中國企業(yè)真正要看大模型的能力，其實并不是看現(xiàn)在資源的投入，而是要看他們在之前這個領(lǐng)域有多少強(qiáng)大的積累。

比如最先發(fā)布國產(chǎn)大模型的百度。

百度李彥宏扭轉(zhuǎn)企業(yè)發(fā)展的方向，將百度的未來押寶到AI上面，這已經(jīng)經(jīng)過了十幾個年頭。而近十年百度的財報顯示，百度在研發(fā)上面的投入以及在收入上的占比是逐年提升。2013年還是40多億元人民幣的投入，到了2022年就已經(jīng)超過了220億元。

這其中絕大多數(shù)的研發(fā)經(jīng)費投入到了自動駕駛和AI開發(fā)上。

實際上提到AI在中國的發(fā)展，百度是絕對繞不開的一個企業(yè)，因為現(xiàn)在很多AI的研發(fā)者和程序員使用最多的中文開發(fā)平臺飛槳，就是百度開發(fā)并不斷迭代使之成熟的。

而在大模型領(lǐng)域，其實百度與OpenAI 的進(jìn)度差不多，都是在2019年前后搭建了自己的大模型。誰都不清楚的是，2019年百度的文心大模型就已經(jīng)悄然出現(xiàn)，而且當(dāng)時定義的就是一個語義理解和多模態(tài)生成的大模型。

正是在這個大模型的支持下，2021年百度百家號悄然上線了圖文轉(zhuǎn)視頻的功能。到了2022年，經(jīng)過兩年的迭代，百度文心大模型已經(jīng)在向所有的互聯(lián)網(wǎng)用戶提供圖片生成的功能，這就是現(xiàn)在很火的文心一格。

從這個角度看，百度快速迭代推出通用大模型和聊天工具文心一言，實際上是有著自己的資源和技術(shù)積累。并不是說百度看到ChatGPT崛起之后，用一個月的時間迅速開發(fā)了一個程序套殼搜索引擎就向大家提供服務(wù)。

再比如之后發(fā)布大模型的阿里。

實際上他們接觸大模型，甚至建立阿里自己的通義大模型，也是在2019年前后。而且跟百度不停的推出類似產(chǎn)品來測試模型的應(yīng)用方向不同，阿里由于跟云業(yè)務(wù)的緊密結(jié)合，他們一上來就是用to B的思維在做這個產(chǎn)品。

2022年年中阿里就上線了可以幫助企業(yè)自己來調(diào)試封裝私有大模型的工具，并且在阿里云已經(jīng)獨立成一個產(chǎn)品，這種能力實際上是早于OpenAI 發(fā)布ChatGPT的時間點。只不過當(dāng)時阿里所提供的模型還是專一模型，針對的是細(xì)分市場和細(xì)分應(yīng)用。

當(dāng)然還有上個星期剛剛發(fā)布星火大模型的科大訊飛。

實際上如果說語義理解，全中國做的最好的應(yīng)該就是科大訊飛，因為他們結(jié)合聲音的輸入，已經(jīng)把自己的產(chǎn)品玩的明明白白。而背后十幾年關(guān)于人工語音錄入的理解和AI的轉(zhuǎn)化，是科大訊飛對于語義理解大模型，或者說是知識大模型中語意理解部分最深刻的積累，這恐怕是OpenAI 對于中文都不具備的。

所以他們在看到ChatGPT的表現(xiàn)之后，就明白了自身積累的資源如何迅速的轉(zhuǎn)化，而星火大模型打磨完善拿出來的情況，我們發(fā)現(xiàn)很多在于情感方面的表達(dá)是優(yōu)于ChatGPT3.5甚至ChatGPT4的。

這就是優(yōu)勢。

02

我并不否認(rèn)ChatGPT4目前為止依然是全球技術(shù)和應(yīng)用反饋最領(lǐng)先的大模型。而國內(nèi)幾家大模型的發(fā)布方實際上或多或少都表示過，目前還處于追趕ChatGPT3.5的一個水平。

問題是，中國的大模型雖然只是剛剛起步，但我們有著別人不具備的優(yōu)勢。

這就是應(yīng)用環(huán)境和商業(yè)能力。

這句話可能讓很多創(chuàng)業(yè)者感到詫異。難道說不是美國的互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式更先進(jìn)嗎？

實際上在ChatGPT這件事情就能看出，微軟現(xiàn)在有一些舉棋不定的意味。而微軟對于大模型商業(yè)變現(xiàn)方式的“難產(chǎn)”，背后實際上就是互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式，現(xiàn)在在美國“逐漸枯竭”的一種表現(xiàn)。

從OpenAI的角度來說，商業(yè)化是其現(xiàn)在工作的重中之重。而4月1號之后不再受理免費API申請和用戶注冊，現(xiàn)在要不斷推出各種的plus收費版本，OpenAI已經(jīng)將接口付費和使用付費的原則逐漸體現(xiàn)出來。

這是非常明確和簡單的事情。

最新的消息顯示4月底他們又拿到了一筆103億美元的融資，加上今年早期微軟給的100億美元，在今年年內(nèi)，OpenAI就快速融資了200億美元左右的資金。

OpenAI從一家不求盈利的研發(fā)團(tuán)體，轉(zhuǎn)變成一家謹(jǐn)慎盈利的商務(wù)公司，創(chuàng)始投資人馬斯克的退出是個分水嶺。而之后微軟就開始瘋狂對這家公司進(jìn)行投入，前后已經(jīng)投入將近80億美元。

從其融資的軌跡，大概能推算它燒錢的速度。

在之前實驗室和后期調(diào)教的階段，微軟兩年投了80億美元，也就是說當(dāng)時的資源堆砌是系統(tǒng)調(diào)教和硬件堆砌的結(jié)果。

在正式開放ChatGPT3.5之后不到三個星期，微軟緊急追加了100億美元的一個投入，這明顯是OpenAI接受公開訪問后硬件條件無法支撐，必須快速擴(kuò)容的一個緊急融資。

然后在ChatGPT4上線后，不到一個月它又傳出順利融資103億美元的消息，而結(jié)合ChatGPT4的接口排隊非常大，并且每個月審核通過的數(shù)量有限，可以看出新一輪的硬件拓展是OpenAI最近忙于解決的重要問題。

目前來看這家公司現(xiàn)有的商業(yè)模式，并不具備能彌補(bǔ)上投入的能力。

因為根據(jù)OpenAI的規(guī)劃，其主要的盈利方式就是plus版的付費，大概一個月20美元。當(dāng)下OpenAI3.5的接口訪問已經(jīng)到了10億人次的規(guī)模，按照一般互聯(lián)網(wǎng)平臺1%左右的付費用戶轉(zhuǎn)化率，那么就有1000萬人愿意每個月支付這20美元的使用費。從這一點上看，OpenAI現(xiàn)有收費模式，一年的收入水平是24億美元。

當(dāng)然，一般來看這種平臺類的公司還需要向B端拓展和向其他平臺賦能。一般情況下大概都是許可費，還有就是使用費的模式。

根據(jù)微軟之前披露的自身技術(shù)許可和使用費產(chǎn)品，互聯(lián)網(wǎng)平臺收費的價格來估算，平均一個互聯(lián)網(wǎng)平臺拿到微軟承包技術(shù)的年使用費是100萬美元，而在美國，微軟這種服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也不過200余家。OpenAI我們認(rèn)定其馬上就能從微軟原有客戶中獲得收益，這部分的收入一年差不多是在2億美元左右。

因此，單靠這兩種模式無法滿足需求，OpenAI必須另找他法。

不得不說OpenAI有高人，其現(xiàn)在已經(jīng)上線了在其聊天的過程中可以連接到其他應(yīng)用的能力，這實際上未來就是流量分成的模式。

他想搶奪的實際上是谷歌之前業(yè)務(wù)中最重要的互聯(lián)網(wǎng)廣告模塊。這個才是OpenAI，現(xiàn)在可以想象的，最終拓展?fàn)I收最重要的入口。

因為谷歌差不多一年廣告的收入在2,200億到3,000億美元之間，OpenAI如果能殺入這個市場，從其中切到15-20%就能滿足自身投入和未來盈利的需要。

但真正的問題在于OpenAI可以預(yù)見的盈利模式，實際上是對美國互聯(lián)網(wǎng)市場的存量再分配。并不是一個跨越式或者降維打擊的情況出現(xiàn)，甚至新的商業(yè)模式也沒有發(fā)生。

這對一個國家的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，其實并不利。

這意味著OpenAI的大模型技術(shù)非常好，但它真正引發(fā)的是美國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的內(nèi)卷，而不是美國互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式的向外擴(kuò)張。

03

我特別理解OpenAI乃至于微軟急于把ChatGPT商業(yè)化的訴求。

實際上也糾正大家一個概念，大模型并不能像人類大腦一樣，學(xué)會了什么東西就可以快速的反應(yīng)出來，形成一個很短的信號連接。ChatGPT模型是一種自然語言處理（NLP）模型，使用多層變換器（Transformer）來預(yù)測下一個單詞的概率分布，通過訓(xùn)練在大型文本語料庫上學(xué)習(xí)到的語言模式來生成自然語言文本。

換句話說，每次大模型對于人類提問的反饋，都是經(jīng)過一個復(fù)雜運算的結(jié)果。

而對于ChatGPT的訓(xùn)練，實際上是一個非常費錢的過程。

這是中信證券做的一個統(tǒng)計表，現(xiàn)在看ChatGPT3.5每次訓(xùn)練成本就超過1,200萬美元，更別提比他更高級的ChatGPT4。有專家預(yù)計ChatGPT4的訓(xùn)練一次會超過5,000萬美元。

對于ChatGPT來說，并不是訓(xùn)練完成就解決問題，相應(yīng)的硬件一次投入之后，每個月還要產(chǎn)生額外的使用費用和拓展費用。

2023年1月ChatGPT訪問量環(huán)比增長119.4%，用戶訪問量的激增導(dǎo)致ChatGPT發(fā)生了因云算力不足而宕機(jī)的情況。據(jù)OpenAI數(shù)據(jù)，1月ChatGPT重大停機(jī)（Major outage）時長為5小時30分鐘，部分停機(jī)（Partial outage）16小時21分鐘，運營算力不足已經(jīng)開始影響ChatGPT的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。

ChatGPT 海量的參數(shù)與強(qiáng)大的智能交互能力，離不開算力的支撐。根據(jù)Similarweb 的數(shù)據(jù)，2023年1月份ChatGPT日活約1300萬人，累計用戶已超1億人，創(chuàng)下了互聯(lián)網(wǎng)最快破億應(yīng)用的記錄。若 ChatGPT日活達(dá)至10億人，每人平均1000字左右的問題，那么需要多大的算力資源支持？

中信證券對此做了評估，發(fā)現(xiàn)ChatGPT3.5如果應(yīng)對10億人次訪問，每人深度使用，平均每日萬字問題，那么需要投入英偉達(dá)最新A100服務(wù)器超過46萬臺。

毫不夸張地說，以英偉達(dá)現(xiàn)在“掉錢眼里”的特性，單塊A100芯片賣出的價格已經(jīng)是天價，而在這種天價基礎(chǔ)上組建近46萬多臺的服務(wù)器，對于研發(fā)和運營團(tuán)隊的壓力可想而知。

這也是為什么ChatGPT還遠(yuǎn)沒達(dá)到真正理想狀態(tài)，微軟就已經(jīng)迫不及待推出一系列依靠其發(fā)展的商業(yè)產(chǎn)品原因，這也是 OpenAI正在布局商業(yè)化，并且將其作為最重要工作的原因。

但這里邊是有一些問題所在。

04

現(xiàn)在看微軟對OpenAI相應(yīng)技術(shù)的商業(yè)化就集成在必應(yīng)新搜索和office365中的工具端。必應(yīng)搜索對應(yīng)的是谷歌的廣告市場，office365中的工具是額外收費的一種產(chǎn)品。

同樣OpenAI的商業(yè)化也集中在企業(yè)和用戶單獨付費使用，以及分割谷歌廣告市場，這兩個方向上。

某種程度上，大部分to C的這樣商業(yè)模式，并沒有給美國互聯(lián)網(wǎng)市場帶來一個增量，反而形成搶奪原有領(lǐng)軍企業(yè)市場的一個局面。

大家都知道大模型接下來的破局肯定是在to B的商業(yè)模式上。AI只是提供了授權(quán)使用的方式，目前還并沒有顯現(xiàn)商業(yè)模式的核心，微軟則是將其放到了自身云服務(wù)上，提供對于客戶調(diào)教私密大模型的支持，但那些能力也僅是封裝在一個小區(qū)域內(nèi)進(jìn)行，并不是真正的私有化。

再深度下去與行業(yè)相結(jié)合，目前看 OpenAI乃至于微軟，并沒有列入議事日程。

做過云服務(wù)的企業(yè)都知道，在云服務(wù)快速普及之后，真正能賺錢的市場一定是跟企業(yè)和行業(yè)深度融合的市場，SaaS、LaaS和PasS，是這樣市場能力的深度體現(xiàn)。

某種程度上，如何利用大模型快速服務(wù)好企業(yè)，并幫助行業(yè)找到新的發(fā)展路徑，進(jìn)而產(chǎn)生增量的市場空間，才是未來大模型，可持續(xù)發(fā)展商業(yè)模式的根本。

這才是我說ChatGPT的未來在中國的真正原因。

因為中國的數(shù)字化進(jìn)程是有著美國乃至其他國家完全不一樣的過程和發(fā)展模式。我們的企業(yè)家無論大小，都對數(shù)字化抱有著強(qiáng)大的熱情，他們認(rèn)為數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必須的能力。

這其實就開啟了一個無比龐大的to B端數(shù)字化應(yīng)用市場。

同樣，這也是為什么國內(nèi)企業(yè)敢瘋狂投資大模型，并且能有將近20多家拿出成果的一個重要原因，因為to B端的市場無限大，而且各個細(xì)分的行業(yè)需要符合這個行業(yè)實質(zhì)的大模型來服務(wù)。

05

我不是說OpenAI的技術(shù)不好，我也不是說中國企業(yè)的技術(shù)已經(jīng)趕上了美國最先進(jìn)的水平。但在企業(yè)端應(yīng)用的水平上，通用大模型不是最合適的，反而訓(xùn)練量放到一定的范圍，訓(xùn)練數(shù)據(jù)也放到一定的范圍的行業(yè)模型，可能才是最合適的。

這其實就給了中國企業(yè)彎道超車的機(jī)會。

比如在這個熱潮中，華為就沒有發(fā)布通用大模型。反而他們針對幾個不同的細(xì)分行業(yè)，單獨做了自己的行業(yè)模型，并且已經(jīng)投入服務(wù)客戶的過程，還取得了非常不錯的效果。

這其實體現(xiàn)出的是中美在互聯(lián)網(wǎng)底層商業(yè)模式上已經(jīng)日行漸遠(yuǎn)的趨勢。

從2018年騰訊提出“扎根消費互聯(lián)網(wǎng)、擁抱產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的戰(zhàn)略開始，與實體經(jīng)濟(jì)融合，就成為中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)找尋自身發(fā)展通路的重要手段和首選途徑。

這其實就是中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在大模型競爭中的底氣。

因為對于一家特定客戶的需求，不是一個通用大模型就可以滿足的，必須是針對客戶的需求定制化之后，又對其進(jìn)行深度優(yōu)化的結(jié)果。

比如阿里云，為了一個地方金融機(jī)構(gòu)需求，可以組織100多位工程師駐場半年，在解決客戶所有的需求之后“一攬子交鑰匙”。

這種深度到市場、下沉到客戶的能力，才是未來大模型技術(shù)進(jìn)軍B端客戶需要比拼的。而在這一點上，美國的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)這幾年的課缺的比較多。

同樣大模型現(xiàn)在所有人都看好的一個應(yīng)用，是直接作用到制造業(yè)生產(chǎn)上。美國的大學(xué)已經(jīng)推出，可以利用大模型指揮工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用。

然而那套實驗室中的東西真正放到一線制造業(yè)，已經(jīng)變成一個笑話。

毫不夸張，為這件事我曾經(jīng)還特意@了幾位云服務(wù)領(lǐng)域一直在做一線制造業(yè)客戶的技術(shù)專家。他們看后紛紛表示，這只是一個實驗室的測試，把相應(yīng)的技術(shù)拿到一線制造業(yè)的數(shù)字化過程中，會產(chǎn)生很多無法解決的問題。

中國每年消化了全球生產(chǎn)制造機(jī)器人的近七成市場，我們是全球制造業(yè)機(jī)器人使用最多的國家，沒有之一。而制造業(yè)機(jī)器人真正的難題是針對于用戶自身生產(chǎn)的工序要進(jìn)行細(xì)微的調(diào)整，這些調(diào)整都必須到用戶的身邊，根據(jù)用戶的需求來做。

這些工業(yè)用戶用機(jī)器人的絕大多數(shù)都涉及到核心工序，而這些核心工序的過程和生產(chǎn)的資料是絕對不能外泄的，這意味著哪怕部署大模型，也必須是在用戶線下本體的私有大模型。

同樣，每家用戶在各個不同的關(guān)鍵節(jié)點，可能要使用不同生產(chǎn)企業(yè)提供的工業(yè)機(jī)器人，相應(yīng)的接口，現(xiàn)在都是靠三方平臺的能力來做協(xié)調(diào)。換句話說國際制造業(yè)機(jī)器人，小到接口，大到數(shù)據(jù)傳輸，雖然歸攏到幾個核心的標(biāo)準(zhǔn)使用上，但每家基本上都是不同的一套體系，都需要三方公司幫助生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行軟件上的調(diào)整和適配。

這些不是一個通用大模型就可以解決的事情，必須深入到一線去。

所以這就成為中國相應(yīng)服務(wù)企業(yè)，尤其是推出大模型的平臺企業(yè)接下來彎道超車的機(jī)會。

我們欣喜的看到，不論是百度，阿里還是華為、科大訊飛，幾乎全部推出大模型的中國企業(yè)，都已經(jīng)將行業(yè)模型作為其最重要的產(chǎn)品和應(yīng)用領(lǐng)域，并且針對自身的優(yōu)勢進(jìn)行了深度的開發(fā)和研討。

這才是真正的根本，也才是未來中國知識大模型發(fā)展的機(jī)遇，更甚點說，或許這才是知識大模型的真正用處。

數(shù)實融合才是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的真正基石，這句話，放到當(dāng)下大模型異常火爆的現(xiàn)實中，依然具備指導(dǎo)意義。

與所有想從大模型發(fā)展浪潮獲得創(chuàng)業(yè)與發(fā)展機(jī)會的企業(yè)家和創(chuàng)業(yè)者們共勉。

作 者 | 張津京

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