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大模型商業(yè)化路徑探索!國內(nèi)大模型多,開發(fā)的AI原生應(yīng)用太少

Carol Li ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:李彎彎 ? 2023-11-27 01:55 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/李彎彎)今年以來,國內(nèi)外大模型可以說是蓬勃發(fā)展。國外OpenAI已經(jīng)陸續(xù)推出GPT-3.5,GPT-4以及升級版GPT-4 Turbo,并且已經(jīng)實現(xiàn)較大規(guī)模的應(yīng)用。據(jù)其統(tǒng)計,至今已有來自全球200萬開發(fā)者正在使用OpenAI的API,92%的世界500強(qiáng)公司正在使用OpenAI的產(chǎn)品搭建服務(wù),且ChatGPT的周活用戶數(shù)達(dá)到1億人。

此外Google、Anthropic、Cohere、Meta都在大模型上都有相應(yīng)的進(jìn)展。國內(nèi)百度、阿里、騰訊、百川智能等也都發(fā)布了其大模型產(chǎn)品。據(jù)此前百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏表示,截至10月份,國內(nèi)已經(jīng)發(fā)布238個大模型??梢钥吹?,國內(nèi)外科技巨頭及AI初創(chuàng)企業(yè)都投入到大模型的研究中。然而當(dāng)下,大模型如何實現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用成了業(yè)界關(guān)注的重點。

大模型商業(yè)化路徑

大模型的商業(yè)模式基本可以分為兩類:to C和to B。to C方面,目前來說已經(jīng)有幾個很好的案例,最為典型的就是OpenAI。去年11月底,OpenAI推出ChatGPT,兩個月獲得1億月活用戶,4個月后,月活用戶突破10億。巨大的用戶積累讓OpenAI有了實施to C業(yè)務(wù)的基礎(chǔ),今年2月,OpenAI推出付費訂閱版ChatGPT Plus,每月收費20美元。

隨后美國涌現(xiàn)出一大批類似的產(chǎn)品,基本都是面向C端使用,訂閱付費模式。據(jù)應(yīng)用商店監(jiān)測平臺Sensor Tower的數(shù)據(jù),2023年上半年AI應(yīng)用下載量同比增長114%,突破3億次,超出2022年全年水平;此外,AI應(yīng)用內(nèi)購收入同比激增175%,逼近4億美元。

向C端收費主要是基于OpenAI的大模型建立的應(yīng)用,有一個案例,也是最早在C端賺到錢的公司——Jasper。最早在2020年,OpenAI推出GPT-3,次年,Jasper成立,通過接入GPT-3模型,針對市場營銷場景做精調(diào),自動生成各種風(fēng)格的營銷文案,當(dāng)年就賺了3000萬美元。

文案寫作是一個需求明確的市場,用AI生成文案,只要效果比人好,就會有人買單。Jasper的用戶中一度有超過四分之三的人每個月支付80美元甚至更多,來獲得各種寫作模板套件。它在2021年的收入超過給它提供底層技術(shù)的OpenAI。

后來,美國有非常多創(chuàng)業(yè)公司,調(diào)用大模型的API來打造新的應(yīng)用,最火爆的是AI對話機(jī)器人和Midjourney這類AI圖像生成產(chǎn)品,在應(yīng)用商店分別貢獻(xiàn)了49%、31%的下載量。據(jù)調(diào)查,這類公司一度比基礎(chǔ)大模型公司更賺錢。有人在今年6月統(tǒng)計了全球月訪問量最高的50個AIGC網(wǎng)站,發(fā)現(xiàn)名單上90%的應(yīng)用有收入,幾乎所有公司都采用訂閱制。

在國內(nèi),第一個嘗試此種商業(yè)模式的是百度,百度文心一言在11月1日上線專業(yè)版,每月收費59.9元。另外還有一款應(yīng)用,就是今年7月火過一陣的妙鴨相機(jī),收費9塊9。

to B方面,一種是通過開放API接口的方式賺取收益,就如上文提到的Jasper,它接入OpenAI的GPT-3模型,需要向OpenAI支付調(diào)用API的授權(quán)費用。至今已有來自全球200萬開發(fā)者正在使用OpenAI的API,可見OpenAIto B客戶體量之大。

在國內(nèi),商湯也在走這樣的模式,今年上半年商湯發(fā)布日日新大模型,產(chǎn)品并沒有向C端消費者開放,它直接面向政企客戶開放API接口。

to B業(yè)務(wù)方面還有另一種方式,即SaaS模式,AI廠商借助大模型的能力,給企業(yè)做方案、改系統(tǒng)、跑流程,最終降本增效,從而向客戶收費。造物云創(chuàng)始人邱懿武此前在接收媒體采訪的時候表示,他們曾幫助一家電子煙品牌做產(chǎn)品設(shè)計,花了100萬找傳統(tǒng)設(shè)計公司做了100多個方案,現(xiàn)在通過AI大模型,生成800個設(shè)計方案只花了10塊錢的算力成本。

國內(nèi)大模型發(fā)展現(xiàn)狀

從目前的情況來看,國內(nèi)大模型走B端市場更多,也就是之前大家提得比較多的行業(yè)大模型。即用行業(yè)數(shù)據(jù)對通用大模型進(jìn)行精調(diào)形成的行業(yè)大模型,在特定領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用。國內(nèi)科技大廠從基礎(chǔ)大模型做起,搭配行業(yè)大模型,搶占各大垂直行業(yè),比如華為發(fā)布盤古大模型后,很快就在金融、制造、礦山、氣象等垂直領(lǐng)域布局了垂直大模型,形成廣泛覆蓋。

互聯(lián)網(wǎng)大廠也傾向于將自研的通用大模型,跟自己的云業(yè)務(wù)結(jié)合,如百度、騰訊、阿里等,在自己的云平臺上搭載多個大模型然后把模型、算力、工具打包,以AI開發(fā)平臺的形式對外提供服務(wù)。比如,百度的文心千帆大模型平臺,企業(yè)可以在平臺上選擇基座大模型,調(diào)用各種工具,在云端做推理、微調(diào)及托管,生成自己的大模型,然后定制化開發(fā)產(chǎn)品。這種就不是單純的調(diào)用API接口,對于客戶來說更方便好用。

當(dāng)前,國內(nèi)外企業(yè)在大模型方面采用兩種方式,一種是開源,一種是閉源。開源即開放源代碼,允許開發(fā)者查看、修改和分發(fā)開源代碼;閉源則與之對應(yīng),用戶只能對產(chǎn)品有使用的權(quán)利,沒有修改的權(quán)利。如Meta公司的ChatLLaMA就是國際上最為主流的開源大模型之一。在國內(nèi)百川智能之前也推出了幾款開源的大模型,據(jù)該公司介紹,其發(fā)布的Baichuan-7B/13B兩款開源大模型累計下載量已超過600萬次。

在這種開源大模型的協(xié)助下,國內(nèi)外也涌現(xiàn)更多大模型產(chǎn)品。開源本身有它的好處,它有助于技術(shù)的快速迭代與創(chuàng)新,形成繁榮的生態(tài)。然而太多企業(yè)沉迷于研發(fā)屬于自己的通用大模型,對于整個產(chǎn)業(yè)的商業(yè)化發(fā)展并不是一件特別好的事情。

近期,李彥宏就這個話題發(fā)表了觀點,在他看來,目前,國內(nèi)已經(jīng)發(fā)布238個大模型,大模型太多,而模型之上開發(fā)的AI原生應(yīng)用太少。他認(rèn)為,人類進(jìn)入AI時代的標(biāo)志,不是產(chǎn)生很多的大模型,而是產(chǎn)生很多的AI原生應(yīng)用。大模型本身是一個基礎(chǔ)底座,類似操作系統(tǒng),那么最終開發(fā)者要依賴為數(shù)不多的大模型來開發(fā)出各種各樣的原生應(yīng)用。

“不斷地重復(fù)開發(fā)基礎(chǔ)大模型是對社會資源的極大浪費。”他表示,由于沒有智能涌現(xiàn)能力,專用大模型的價值其實非常有限。只有當(dāng)模型的參數(shù)規(guī)模足夠大,訓(xùn)練數(shù)據(jù)量足夠多并且能夠不斷投入,進(jìn)行迭代,才能夠產(chǎn)生智能涌現(xiàn),大模型才能具有觸類旁通的能力。大模型的產(chǎn)業(yè)化模式,應(yīng)該是把基礎(chǔ)模型的通用能力和行業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)知識相結(jié)合。

寫在最后

當(dāng)下,探索大模型商業(yè)化應(yīng)用是重點。同時可以很明顯的看到,大模型正在向邊緣端滲透,尤其是在手機(jī)上的應(yīng)用,大模型技術(shù)正逐步成為手機(jī)的標(biāo)配。

今年以來,多家手機(jī)廠商相繼傳出其手機(jī)端側(cè)的大模型已經(jīng)跑通。本月初,vivo發(fā)布五個大模型矩陣,并于11月13日推出全球首個百億大模型在終端跑通的大模型手機(jī);小米創(chuàng)始人雷軍也在近期表示,小米AI大模型最新一個13億參數(shù)大模型已經(jīng)成功在手機(jī)本地跑通;今年8月份,華為鴻蒙OS 4也宣布接入大模型。

當(dāng)然,要將參數(shù)動輒百億、千億級的大模型放進(jìn)手機(jī)端,也存在難點,成本高、自研難、算力消耗大等,這是手機(jī)及芯片廠商需要共同探討解決的難關(guān)。

此外,大模型的持續(xù)研發(fā)帶來的安全性問題也需要引起重視。最近OpenAI的人事變動風(fēng)波,就起源于領(lǐng)導(dǎo)層對大模型安全性問題考量的分歧。據(jù)稱,OpenAI兩位頂尖研究人員 Jakub Pachocki 和 Szymon Sidor開發(fā)出了名為Q-Star的模型,它能夠以前所未有的能力來解決數(shù)學(xué)問題。消息稱,該模型的演示在OpenAI內(nèi)部流傳,其發(fā)展速度令一些關(guān)注人工智能安全的研究人員感到震驚。

Q-Star能夠取得這種突破,本身基于Ilya Sutskever啟動于2021年的一項重要工作:GPT-Zero。該項目研究如何使用計算機(jī)生成的數(shù)據(jù)——而不是現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù),例如從互聯(lián)網(wǎng)上提取的文本或圖像——來訓(xùn)練新模型。GPT-Zero獲得了突破,于是OpenAI克服了高質(zhì)量語料不足的障礙,一下子有了足夠多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練新模型。

Ilya對Q-Star持謹(jǐn)慎和警惕的態(tài)度,他擔(dān)心該項目的持續(xù)突破將帶來嚴(yán)重的危機(jī),因此出現(xiàn)了最近的OpenAI人事變動風(fēng)波。種種事件顯示,科技企業(yè)在積極推進(jìn)大模型研發(fā)和商業(yè)化應(yīng)用的同時,也需要更多的關(guān)注它的持續(xù)突破可能帶來的風(fēng)險。

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