從算力基礎(chǔ)到用戶生態(tài)，群雄逐鹿大模型

自2022年stable diffusion模型的進步推動AIGC的快速發(fā)展后，年底，ChatGPT以“破圈者”的姿態(tài)，快速“吸粉”億萬，在全球范圍內(nèi)掀起了一股AI浪潮，也促使了眾多海外巨頭競相發(fā)布屬于自己的大模型。

而在國內(nèi)，實際上很久之前，阿里、華為、騰訊等公司便早已有所布局：2019年，阿里開始布局大模型研發(fā)，去年9月發(fā)布“通義”大模型系列的眾多大模型；華為在2021年基于昇騰AI與鵬城實驗室聯(lián)合發(fā)布了鵬程盤古大模型；而騰訊的思路也與阿里相似，發(fā)布了混元AI大模型；第二梯隊的京東、網(wǎng)易、360、字節(jié)跳動等企業(yè)，也紛紛官宣了自己在AI大模型方面的布局。 

而進入2023年以來，隨著文心一言的發(fā)布，成為了中國第一個類ChatGPT產(chǎn)品后，各家的大模型也紛紛亮相，一時間，國內(nèi)仿佛陷入了“大模型之戰(zhàn)”中。 

截至目前，百度文心大模型、華為盤古大模型、商湯大模型、阿里大模型都已亮相，而后還有許多大模型正在準備粉墨登場。 

那么，在這匆匆發(fā)布的背后，是真的技術(shù)成熟，還是魚龍混雜？各個大模型的實力又是怎樣？ 

本文將從語言大模型、算力與技術(shù)底座與具體應用層面狀況三大角度，來分析和研究目前已經(jīng)發(fā)布的大模型的技術(shù)基礎(chǔ)、應用場景和用戶生態(tài)，看看哪些大模型更有可能在這混戰(zhàn)中成功突圍。

01

ChatGPT不該止于C端 

ChatGPT，作為最早出圈的大模型產(chǎn)品應用，其問答的流暢程度與準確程度，可以很好地體現(xiàn)NLP模型的水平。 

而目前，國內(nèi)廠商百度、阿里也都發(fā)布了類似模型，那么，相比之下，文心一言與通義千問的表現(xiàn)如何？ 

首先是最近對話式AI們經(jīng)常出現(xiàn)的一個典型問題，面對自己知識庫中沒有，或本身就是錯誤的提問時，仍能對著錯誤描述侃侃而談，簡稱一本正經(jīng)的胡說八道。 

于是，我先問了通義千問這樣一個問題：你知道唐僧為什么要上梁山嗎？ 

通義千問在思考后，給出了這樣的回答：它首先簡單對唐僧進行了介紹，然后將其帶入了《水滸傳》中宋江的角色，但最后卻又回到了《西游記》中，還講“這一情節(jié)體現(xiàn)了唐僧的堅定和決心，也反映了他作為一個有信仰的人物的形象。”  

而同樣的問題給了文心一言，卻得到了一個更加簡短的答案：唐僧上梁山的原因是因為他被迫出走，被唐朝通緝，無路可走，只能上梁山。  

本次測試中，通義千問與文心一言都犯了同樣的錯誤，不過，在我指正之后，通義千問也進行了積極地認錯，展現(xiàn)出了良好的連續(xù)問答能力。 

接下來，我又問了它們一個經(jīng)典的數(shù)學問題——雞兔同籠，“雞兔同籠，頭共10，足共28，雞兔各幾只？” 

通義千問在得到提問后，快速做出了回答，為我列出了計算該問題所需要的方程式，還貼心地在后面?zhèn)渥⑸狭朔匠淌降挠蓙怼?nbsp; 

而文心一言就顯得更加直接，回答了我的問題。  

而在這兩個問題之外，我還讓它們兩個一起編寫了代碼、賞析了詩詞、撰寫了文章。 

總得來說，在面對用戶提出的問題時，通義千問與文心一言在絕大多數(shù)情況都可以給出較為正確的回答，在面對C端用戶的提問時，兩個產(chǎn)品顯示出了不相上下的實力。 

而在C端的勢均力敵之下，阿里卻祭出了同類競品難以比擬的B端服務(wù)能力。 

通義千問在C端用戶之外，專門針對企業(yè)用戶發(fā)出了邀請共測，企業(yè)可基于通義千問打造專屬大模型，在企業(yè)專屬的大模型空間中，既可以調(diào)動通義千問的全部能力，也可以結(jié)合企業(yè)自己的行業(yè)知識和應用場景，訓練自己的企業(yè)大模型。 

具體而言，除了通用場景之外，企業(yè)由于業(yè)務(wù)特性的不同，對于大模型服務(wù)有特殊需求和要求，希望讓通用的大模型變成企業(yè)專屬的大模型，支撐企業(yè)各式各樣的應用與服務(wù)。 

阿里云希望通過產(chǎn)品化的方式，滿足企業(yè)專屬大模型從生成到部署全生命周期的需求。 

在發(fā)布會當天，阿里云就宣布將與OPPO安第斯智能云聯(lián)合打造OPPO大模型基礎(chǔ)設(shè)施，基于通義千問完成大模型的持續(xù)學習、精調(diào)及前端提示工程，未來建設(shè)服務(wù)于其海量終端用戶的AI服務(wù)。 

同時，中興通訊、吉利汽車、智己汽車、奇瑞新能源、毫末智行、太古可口可樂、波司登、掌閱科技等多家企業(yè)也表示，將與阿里云在大模型相關(guān)場景展開技術(shù)合作的探索和共創(chuàng)。 

或許，在競爭激烈的C端之外，面向企業(yè)端的大模型構(gòu)建能力，才是通義千問真正的優(yōu)勢所在。 

而相關(guān)專家也在交流中表示，通義千問將會在企業(yè)各自深耕的領(lǐng)域中為他們提供構(gòu)建大模型方面的幫助，帶來更好的生態(tài)系統(tǒng)與商業(yè)模式。

02

大模型背后的算力之爭，誰占先機？ 

縱觀國內(nèi)發(fā)布的大模型，可以發(fā)現(xiàn)，相對于國外尖端的AI企業(yè)來說，國內(nèi)還像是蹣跚學步的孩童，在這條道路上剛剛起步。 

而在大模型發(fā)展的道路上，最重要的實際上還是最基礎(chǔ)的算力資源的多少與怎樣利用算力的能力，那么國內(nèi)頂尖大模型企業(yè)在算力上的儲備幾何？ 

首先是近日同樣發(fā)布了大模型的商湯科技，在前段時間的交流中，商湯科技內(nèi)部的相關(guān)專家對公司的算力情況進行了交流。 

國內(nèi)能拿到最尖端的顯卡是來自英偉達的A100 GPU，商湯科技在美國對華禁售之前，便提前囤積了上萬張A100芯片，是國內(nèi)算力資源比較充足的廠商。 

除了來自英偉達的顯卡之外，商湯還在采購國內(nèi)的GPU，并且專家表示，早在去年以前，就已經(jīng)在大裝置中適配了許多寒武紀與海光信息的GPU卡，但在當下商湯仍舊面臨著如何將國產(chǎn)GPU卡進行大模型訓練適配的問題。 

在商湯之外，華為的盤古大模型也引起了眾人矚目，但在算力資源方面，華為卻略顯窘迫。 

因為受到美國的長期制裁，華為只得使用全部國產(chǎn)的加速芯片，而目前昇騰系列最先進大幅使用的型號昇騰910，也只有A100 70%的性能，從長期來看，將會制約大模型的發(fā)展。 

而算力的短缺也直接影響了華為的發(fā)展策略，選擇性地放棄了C端的發(fā)展，主攻B端工業(yè)大模型應用。 

而說起算力資源儲備最多的企業(yè)，莫過于云時代中獨占鰲頭的阿里。 

但從阿里云上的角度來看，當前云上至少擁有上萬片的A100 GPU，從整體來說，阿里云的算力資源至少能夠達到10萬片以上。如果繼續(xù)抬眼，從整個集團的算力資源來說，將會是阿里云5倍的這樣的一個量級。 

而在英偉達的芯片之外，阿里云也擁有眾多國產(chǎn)化的GPU芯片，而最近的項目中，便選擇了寒武紀MLU370，其性能基本過關(guān)(A100的60-70%)，檢測合格，廠商態(tài)度積極，愿意與阿里對接，并且已經(jīng)用在了CV等小模型的訓練和推理上。 

在2023年，阿里云算力資源的增速也將達到30%-50%。 

得益于云時代的絕對領(lǐng)先，讓阿里擁有了遠超其他企業(yè)的算力資源，也讓其在AI時代里天生就占得了上風。 

但是，動輒超千億參數(shù)的大模型研發(fā)，并不能靠簡單堆積GPU就能實現(xiàn)，這是囊括了底層算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲、大數(shù)據(jù)、AI框架、AI模型等復雜技術(shù)的系統(tǒng)性工程，需要AI-云計算的全棧技術(shù)能力。

而阿里是全球少數(shù)在這幾個領(lǐng)域都有深度布局、長久積累的科技公司之一，也是為數(shù)不多擁有超萬億參數(shù)大模型研發(fā)經(jīng)驗的機構(gòu)。 

在AI算法方面，阿里達摩院是國內(nèi)最早啟動大模型研究的機構(gòu)之一，2019年便開始投入大模型研發(fā)，在中文大模型領(lǐng)域一直處于引領(lǐng)地位，2021年阿里先后發(fā)布國內(nèi)首個超百億參數(shù)的多模態(tài)大模型及語言大模型，此后還訓練實現(xiàn)了全球首個10萬億參數(shù)AI模型。 

在智能算力方面，阿里建成了國內(nèi)最大規(guī)模的智算中心“飛天智算平臺”，千卡并行效率達90%，自研網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可對萬卡規(guī)模的AI集群提供無擁塞、高性能的集群通訊能力�；�于飛天智算的阿里云深度學習平臺PAI，可將計算資源利用率提高3倍以上，AI訓練效率提升11倍，推理效率提升6倍，覆蓋全鏈路AI開發(fā)工具與大數(shù)據(jù)服務(wù)，深度支持了通義大模型的研發(fā)。 

阿里云全棧AI技術(shù)體系，更是從機器學習平臺、大模型即服務(wù)、產(chǎn)業(yè)智能三個層面，不斷豐富AI服務(wù)，并通過全棧技術(shù)驅(qū)動千行百業(yè)的AI發(fā)展與應用。  

可以說，阿里在云時代的成功，在一定程度上延續(xù)到了AI時代，與那些算力資源相對不足的競爭者來說，阿里在算力與技術(shù)底座方面，有著無可比擬的巨大優(yōu)勢。

03

大模型帶來業(yè)務(wù)集合式飛躍 

在擁有了算力資源與技術(shù)底座后，大模型能力若想要普惠大眾，觸達到每一個人，就需要應用層面的生態(tài)建設(shè)，而這，也正是眾多廠商“刺刀見紅”的戰(zhàn)場，眾多廠商也依據(jù)企業(yè)發(fā)展的不同，做出了不同的選擇。 

比如，華為盤古大模型，受算力資源不足與公司業(yè)務(wù)導向的影響，選擇了指向B端的打法。 

在盤古大模型發(fā)布會上，華為沒有著墨于NLP模型，而是著重強調(diào)了CV大模型與科學計算大模型的應用范例。 

盤古CV大模型主要應用于智能巡檢、智慧物流等場景。 

例如，在與能源公司合作的盤古礦山大模型中案例中，礦井現(xiàn)場是一個40米長的采掘機，寬度僅2米左右，傳統(tǒng)相機很難一下子捕捉到全部畫面，只能用圖中的九宮格視頻畫面。而通過5G+AI全景視頻拼接綜采畫面卷，傳輸?shù)降孛�，地面工作人員將來可以實現(xiàn)地面控制機器進行采礦，實現(xiàn)礦下無人少人安全作業(yè)。 

而盤古氣象大模型，也在氣象預測方向上超過了傳統(tǒng)數(shù)值的計算方法。 

盤古氣象大模型在氣象預報的關(guān)鍵要素和常用時間范圍上精度均超過當前最先進的預報方法，同時速度相比傳統(tǒng)方法提升 1000 倍以上。如在臺風路徑預測任務(wù)上，相比傳統(tǒng)數(shù)值氣象預報方法，盤古氣象大模型可以降低 20%以上的位置誤差。 

而對阿里而言，其在國內(nèi)領(lǐng)先的大模型能力與眾多的業(yè)務(wù)板塊，讓阿里大模型在各個領(lǐng)域都能一展拳腳。

阿里云智能集團CEO張勇在峰會上表示，阿里巴巴所有產(chǎn)品未來都將接入“通義千問”大模型，進行全面改造，包括天貓、釘釘、高德地圖、淘寶、優(yōu)酷、盒馬等。 

以阿里起家的電商賽道來說，大模型就有許多應用場景。 

對商家而言，大模型最切合實際的應用場景莫過于智能客服。隨著電商行業(yè)逐漸成熟，消費者對服務(wù)質(zhì)量的要求日益提高，客服這個崗位有著極為巨大的降本增效需求。 

而經(jīng)過通義千問的改造后，能聽懂消費者的話、明白消費者訴求的聰明客服機器人也將上線，將基于機器學習、大數(shù)據(jù)、自然語言處理、語義分析和理解等多項人工智能技術(shù)，為消費者提供最優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。 

對于平臺而言，大模型可以有效提升用戶的購物體驗。比如，用戶可能有時不清楚自己的明確需求，但通過與AI導購員交流，可以得到相當多的指引信息以及購物清單，比如開一個生日party需要哪些方面的準備，化妝需要購買哪些工具等。 

在電商場景之外，接入通義千問后的辦公場景，也將實現(xiàn)多項全新功能。 

例如在釘釘文檔中，可借助通義千問自動配圖、創(chuàng)作文章、撰寫郵件、生成方案；在會議中，可以完成記錄、總結(jié)、生產(chǎn)待辦事項；甚至還能幫助總結(jié)未讀群聊信息中的要點......  

可以說，無論是對B端的企業(yè)還是C端的用戶，只要有阿里系產(chǎn)品存在的地方，在接入通義千問后，其智能水平與易用水平，都將快速提升一個檔次。 

而對阿里來說，作為國內(nèi)最大的商業(yè)集團之一，有了通義千問的加持，得到的提升將不會僅僅局限于某個業(yè)務(wù)線或是某個方向，而將是整體實力的飛躍。 

04

寫在最后 

AI大模型的浪潮，開啟了一個新的時代，將所有的互聯(lián)網(wǎng)廠商都重新拉到了同一起跑線上。 

在2023阿里云峰會上，阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里云智能集團CEO張勇也說出，“面對AI時代，所有產(chǎn)品都值得用大模型重做一次。” 

而在一切應用重建后的AI時代里，核心競爭力究竟是什么？也成為了廠商們需要思考的首要問題。 

在我看來，堅實的算力基礎(chǔ)與良好的用戶生態(tài)，將成為AI時代里成功的兩個必要條件。 

而國內(nèi)，誰擁有最多高端算力資源與強大的算法進化能力，在這場大模型之戰(zhàn)中，就有著其他企業(yè)無法比擬、得天獨厚的優(yōu)勢。

       原文標題 : 大模型混戰(zhàn)，阿里百度華為誰將成就AI時代的“新地基”？