古典互聯網創業者的“第二春”：讓大模型先跑一會兒
©商業與生活 文｜朱曉培
校對｜大道格
“今天真正是一個在技術領域，對未來10年、20年形成重大歷史契機的關頭。”
4月11日，阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里雲智能集團CEO張勇現身2023阿里雲峰會現場。這是他躬身入局進入到雲的戰場後的第一次公開演講，也是疫情開放以來的中國互聯網的第一此大型活動。
活動現場摩肩接踵，主論壇坐滿了，直播間坐滿，工作間也滿了，擠不進去的人們就圍在走廊的大屏前觀看直播。而同樣熱鬧的現象，也出現在了一週之後的火山引擎的原動力大會現場。
人們風塵僕僕的從四面八方趕到現場，都在關心同樣的問題：如何重回增長？如何看待正如火如荼的人工智能（AI）浪潮？
過去兩個多月，因爲ChatGPT的走紅，中國互聯網科技領域一改近兩年沉悶的氛圍。從已經久居幕後的互聯網連續創業者，到互聯網大廠，各個摩拳擦掌，都期望在AI浪潮中尋得一席之地。
看起來，以大模型技術爲代表，新技術帶來的效率革新就在眼前。在這樣一個風雲變幻大時代場景下，所有的人都熱切的想知道，這個AI浪潮，對中國的經濟，乃至對中國科技的未會帶來什麼？
01
大模型大爆發
自2月10日，王慧文發佈自己的AI宣言以來，在中國創投界一向雷聲大、雨點小的AI領域，突然如老房子着火，一發不可收拾。
據不完全統計，僅過去一個月內，國內已經或者即將內測的大模型就有百度文心一言、阿里通義千問、華爲盤古、騰訊混元、崑崙萬維天工、商湯日日新SenseNova、AI創業公司Minimax、360大語言模型、出門問問序列猴子等等。此外，火山引擎發佈了大模型訓練雲平臺。小米雷軍也按耐不住在微博上表示，對於大模型，將“全力以赴，堅決擁抱，正在研發一些有趣的技術和產品”。
這輪由ChatGPT引爆的技術熱潮，經過了三個多月的發酵，就在國內迎來了第一輪爆發。密集的發佈會，讓從業多年的老媒體人也感慨，職業生涯少見。
出門問問CEO李志飛說，自己在去年12月就開始了大模型的開發，總覺得自己應該是國內第一個發佈大模型的，但沒想到百度的文心一言、阿里的通義千問等都搶在了前面。
隨着互聯網大廠紛紛躬身入局，形式似乎也越來越明朗——ChatGPT 開啓了通用人工智能（AGI）時代，而大模型是目前看來通往 AGI 最靠譜的實現方式。
“ChatGPT 給了我非常強的震撼，它特別有意思的是，無論你如何‘調戲’，它都能給你答案。”李志飛說，之前，他對AI大模型持懷疑態度，想不通可以用來做什麼；但GPT-3 發佈後，他覺得AI什麼都可以做了。
“人工智能技術全面的爆發，和新一代技術的出現，和可能帶來的對各行各業顛覆性的影響，和時代的機會，讓我們看到了一個全新的數字化時代後智能化時代的到來。”阿里張勇認爲，所有行業、所有應用、所有軟件、所有服務都值得基於新型人工智能技術、基於AIGC各方面技術支撐、大模型支撐重做一遍。“這一定能帶來不僅是一種創新性的客戶體驗、客戶服務滿足，同時也會讓我們的生產範式、工作範式、生活範式發生很多變化。”釘釘總裁葉軍也率先表示，“用大模型重做一遍釘釘，我們的決心是非常大的。
李志飛也持相似的態度，“AGI一定會對這個時代產生重要影響，未來五年，我看不到任何一個行業不會被大模型影響。無論是什麼行業，包括物流、供應鏈、硬件等各種看起來和大模型沒有直接關係的行業，都將受到影響”。
02
古典互聯網創業者重新紮堆
“因爲GPT，一批古典互聯網創業者又重新紮堆了。”一位資深媒體人、創業者在加入了一個AI創業羣后，發現羣裡大部分人都是老朋友——都是一些連續創業者，有人還做過一兩家上市公司，但前兩年又處於退休的狀態，比如王慧文、王小川。
既然連張勇都認爲，在大模型面前，大家都在同一起跑線上，那麼古典互聯網創業者的激動，也就在情理之中。
弗洛伊德曾提出過一個名詞——“窮人精神官能症”，指經濟快速發展的過程中，除了少數幾個“贏家”外，還有一羣人（仍是少數）雖然經濟狀況已經在普通人之上，但卻對現狀既不滿意，一遍覺得自己賺得還不夠，另一邊有喜歡對外說自己對錢沒興趣。這種“症狀”其實同樣適用於創投領域，特別是小有成績的創業者，更渴望巨大的成功。
“你遇到超越工業革命的這麼一件事兒，肯定會去思考，要做點什麼?”正如寶寶樹創始人王懷南所說。他對《商業與生活》表示，無論是寶寶樹這一端，還是在銀髮事業這一端，大模型的出現，讓自己都有巨大的機會可以革自己的命。眼下，他也正在籌備自己相關的創業項目。
但最激動、最積極的，莫過於搜狗公司創始人王小川。雖然他比王慧文晚了兩個月才宣佈進入大模型領域創業，但一入場就接二連三的接受了多家媒體的採訪。
據王小川自己爆料，他新創辦的百川智能，以前搜狗團隊爲基礎，還拉攏了百度、華爲、微軟、字節、騰訊等知公司以及其他創業公司核心成員在內的數十位頂尖AI人才。而公司目標，也在王慧文“組建中國版OpenAI”的基礎上，又增加了“打造顛覆性上層應用”。
王小川在接受媒體採訪難掩興奮，他說，“通用人工智能時代剛剛開啓，我們作爲第一批跨入新時代的人類，帶着焦慮和好奇去擁抱它，思考和探索‘我是誰？’我們還可以把自己的智慧注入它，做新時代的開創者，讓後代們有一個更美好的未來，繁榮和延續人類文明。”
不過，他可能忘了，一年半前，他曾在宣佈卸任搜狗CEO的內部郵件裡宣佈，往後二十年，要在生命科學和醫學領域再出發，爲大衆健康做貢獻。畢竟，大健康這個領域的風口，隨着疫情的結束已經落了下去。
當然，連續創業者成爲爲大模型搖旗吶喊的主力，還有一個原因，大模型燒錢。根據國盛證券報告《ChatGPT 需要多少算力》估算，GPT-3 訓練一次的成本約爲140萬美元，對於一些更大的 LLM（大型語言模型），訓練成本介於200萬美元至1200萬美元之間。李志飛也表示，“目前ChatGPT訓練一次的成本就高達1千萬美元，‘算力’也就是芯片的開銷，就是一筆鉅額成本。”
此前，王慧文豪拋出5000萬美元招募大模型人才時，還被外海通證券研究所科技產業鏈負責人鄭宏達質疑“5000萬美元夠幹什麼的？”因此，這也不是像以往的電商、社交甚至O2O項目那樣，是普通打工人就可以想的事情。但對於那些手握大量現金，又處於隱退狀態的連續創業者而言，這確實一個難得的好機會。
王慧文說，自己本來想搞個基金，去投最前沿的科研。因爲前沿科技的投資，打水漂的比例很高，名字都想到好了，就叫傻瓜資本。但是，還有句話說，投資別人，不如投自己。
03
做大還是做小
從技術的角度來看，大模型發端於自然語言處理領域，以谷歌的BERT、OpenAI 的GPT 爲代表。這兩個大模型越跑越大，目前參數規模逐步提升至萬億，隨着用於訓練的數據量級也顯著提升，模型能力的提高。
但其高深莫測的AI能力，也引發了業界的擔憂。
此前，包括馬斯克、圖靈獎得主Yoshua Bengio、蘋果聯合創始人Steve Wozniak等多位科技界知名人物簽署了一封公開信，呼籲在6個月內暫停開發比OpenAI公司新推出的GPT-4更爲強大的系統。
公開信被曝光後，引發了更多的人開始關注、反思AI背後的安全性問題。目前，歐洲多個國家已經掀起了對ChatGPT的監管行動。而ChatGPT也從人工智能的寵兒，開始變成需要“鎖在籠子裡的巨獸”。
身處風暴中的OpenAI公司CEO山姆·阿爾特曼（Sam Altman），在近日的麻省理工學院的公開活動上，對公開信做出迴應稱：“我非常同意其中的部分內容。我們完成對GPT-4的訓練後，花了6個多月的時間，研究大模型的安全性……我也同意，隨着AI能力變得越來越強大，安全標準必須提高。”“現在並未訓練GPT-5，在短期內也不會訓練。”
與OpenAI一開的策略不同，國內大模型普遍選擇從B端起步。從目前的信息可以看到，企業都在思索如何將已有的大模型規模 “做小”，以更小的參數，做更有效率、更適合垂類的場景。
比如，華爲盤古大模型，就將重點發展細分場景的落地爲煤礦、水泥、電力、金融、農業等。
阿里通義千問目前也已改造阿里生態內的產品爲主。而百度對文心一言的定位也同樣偏向B端，主打爲金融、能源、媒體、政務、醫療等行業賦能。
把大模型做“小”，有幾個好處。
首先，技術上，GPT-4已經接近了LLM（大語言模型）的極限。山姆·阿爾特曼說，“我認爲，我們已經走到了這個時代的盡頭，我們將以其他方式把這些大模型做得更好。”“如果可以的話，參數數量應該隨着時間的推移而減少，或者我們應該讓多個模型一起工作，每個模型都更小。我們希望向世界提供的是最強大、最實用、最安全的模型。”
其次，是省錢。衆所周知，大模型參數越大，訓練花費越高。使用的人越多，耗費的算力越高。在商業化模式還不明朗、開源節流仍是時代主題的當下，一昧的做大，讓大模型成爲人們“調戲”的對象，在商業和技術上並沒有太大的意義。
04
挖礦或者賣鏟子
當別人都去挖金礦的時候，穩賺不賠的一定是賣鏟子的人。要做大模型，則離不開算力這個“鏟子”。
根據國盛證券的報告，以 ChatGPT 在1月的獨立訪客平均數1300萬計算，其對應芯片需求爲3萬多片英偉達A100 GPU，初始投入成本約爲8億美元，每日電費在5萬美元左右。如果將當前的ChatGPT部署到谷歌進行的每次搜索中，需要512820.51臺A100 HGX服務器和總共4102568個A100 GPU，這些服務器和網絡的總成本僅資本支出就超過1000億美元。
大模型訓練非一日之功，想要入局大模型，擁有大算力是必備條件之一。市場上流傳的調研紀要顯示，要訓練像ChatGPT這樣的生成式AI，至少需要1萬張英偉達A100加速卡的支持。目前，國內只有6家公司具備這樣的硬件實力。更不要提後續，隨着模型擴張、場景落地，算力需求還會進一步增加。
換個角度而言，不論大模型未來走向何方，“算力”都將會是受益的那方。因此，騰訊、阿里以及字節，這些本身就擁有云服務的企業，一邊加自研大模型，一邊開始搶奪算力市場。
4月14日，騰訊雲發佈了面向包括自動駕駛訓練、自然語言處理、AIGC大模型訓練等大模型訓練的新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能計算集羣。
火山引擎總裁譚待則表示，火山引擎將全面基於DPU構造大規模算力中心，形成DPU+CPU+GPU的混合算力體系。並強調，“除了自研能力帶來的極致性能以外，通過規模化優勢爲客戶帶來更多“實惠”也是火山引擎一直努力的方向。“
“（阿里雲對）智能化時代的到來已經準備好。”張勇說，雲計算、人工智能爆發的發展，首先需要一個幾何級速增加的算力支撐。而阿里雲經過這麼多年的建設形成了全棧的技術服務，未來工作的一個重要方向就是“算力普惠”。
張勇讓阿里雲的同事把過去10年雲計算服務最重要的兩個價格，發現算力服務降了80%，存儲服務降幅則接近90%。但未來，他希望中間算力的成本能達到今天的1/10，乃至1/100。
巨頭大力佈局算力市場，看起來也是一個雙贏的局面。
具體來說AGI需要靠給用戶提供有價值的服務來商業化，並且利用用戶對服務的反饋來持續的提升，我們堅持做AGI原生應用，這些應用本身就是“User--in-the-Loop”的系統。過去的幾個月裡，這個系統平均每天與用戶產生近億次的互動，並在互動中持續提供更好的服務體驗。
“對於一家創業公司來說，我們無法在一開始就擁有大量的算力，但是我們非常幸運的發現，中國的公有云市場已經積累了，大量的算力和經過驗證的基礎設施。”MiniMax聯合創始人楊斌說。MiniMax是依託火山引擎機器學習平臺，研發的超大規模的大模型訓練平臺。
楊斌感慨，一年多前，作爲一家AGI初創公司說要研發大模型，幾乎是天方夜譚。但今天，隨着GPT熱潮涌動，技術如何啓動，產品怎麼做，算力從哪裡來？這三個問題都不再是大問題了。
05
誰是中國的OpenAI?不重要！
目前，業內普遍認爲，國內的大模型與OpenAI仍有差距。
李彥宏說，“如果全面來評測的話，文心一言確實也不如現在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所謂不是很大，可能就是一兩個月的差別。”
王小川在接受媒體採訪時則表示，差距極大，在生成式人工智能領域美國“比我們領先3年時間是有的”。
李志飛則給了一個折中的數據，“國內模型水平大概處於FLAN階段，比GPT4晚16個月。”
因爲，差距到底有多大，王小川與百度還暗戳戳的互懟了起來。而互懟的背後，則是都想宣稱自己是中國的OpenAI。
王小川在接受媒體採訪時說，年底要做出國內最好的大模型，對標GPT-3.5的大模型。但百度集團副總裁、搜索平臺負責人肖陽暗示：王小川脫離一線太久，對國內人工智能技術的發展缺乏瞭解。“我們當然非常希望中國如果能夠跑出一家像OpenAI一樣的公司。但是怎麼說呢，當年搜狗也立志取代百度，結果也是顯而易見。”
但實際上，現在誰是中國的OpenAI這件事，正在變得不重要。就像張勇所說的，“不管誰做了大模型，不管誰做了什麼樣的模型，不管誰做了專屬模型，今天我們暢想未來，10年以後、20年以後回過頭來看這段時間，其實我們所有的企業都在同一個起跑線上。”
而且，隨着越來越多的公司發佈自己的大模型，並找到相應的行業切入。越來越多的業內人士開相信，未來將會是多種模型共存的局面。阿里也表示，通義千問是爲用戶提供了更多一種的選擇，“我們也希望在阿里雲的平臺，在雲的基礎設施平臺上，不僅有阿里的通義大模型，同時也有跟高校、科研院所、各行各業合作的基礎大模型。”
“就像多雲是既成事實一樣，多模型也一定會是未來趨勢，多雲多模型是長期的IT格局。”火山引擎譚待說。
即使是最先提出要做中國的OpenAI的王慧文，再鍵入AGI領域兩個月後，也有了不一樣的認知。“這個事情還是有非常多要探索的東西。不到最後一天，AGI這個事情誰做成還不好說，你憑什麼認爲一定是OpenAI先於我們做成？它們只是現在領先而已。”
06
讓大模型再跑一會兒
回看王慧文2月的AI宣言，就像在乾草堆裡點了一把火，讓中過的互聯網公司熱鬧了起來。這裡面，固然有蹭熱度、趕潮流的，但對於雲計算來說，其實也是厚積薄發、水到渠成的結果。
儘管有一些人質疑GPT又會是一場技術泡沫。比如吳軍就撰文稱，ChatGPT被過度的炒作了，“不算新技術革命，帶不來什麼新機會 ”
但是，技術泡沫也有泡沫的好處。財經作家邁克爾·劉易斯在《爲經濟繁榮辯護》一文中提到一個觀點：每一次技術泡沫，都會讓社會受益。
無論你對繁榮有什麼看法，不可否認的是，它會讓人們不停地忙碌。資金會以工資的形式流向社會，更多的年輕人會因此受到技術訓練，並擁有了創業慾望；企業家會產生更多有趣的商業想法，這些想法或許看起來是超前的，但說不定有一天就與時代保持一致了。哪怕競爭看起來是一地雞毛，就像第一次互聯網泡沫破後數百萬英里長的冗餘光纖，當時看起來有點兒浪費，但今天又在人們生活中扮演着重要的角色。
我問王慧文，“各種大模型的密集的出貨速度，有沒有出乎你的意料？”他答道，“還好吧。”
不同於之前做美團，看誰都是對手，忍不住想刻薄兩句。王慧文說，看AI領域的從業者，勇於踏上這條路的人都是勇士，需要的是同舟共濟。而張勇也說，如何抓住未來的機會，是大家共同的願望，也需要一些共同的合作和努力。
更何況，科學技術的發展，不是積累式的線性的，而是跳躍式的，一經突破將迅速展開，就會另闢蹊徑進入一個新的世界。因此，不妨讓大模型先跑一會兒。
—End—
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