去年年底ChatGPT發(fā)布后，中國企業(yè)至少已經(jīng)發(fā)布了79個(gè)基礎(chǔ)大模型。但其中絕大部分大模型都被外界認(rèn)為技術(shù)上和ChatGPT存在差距。大模型商用箭在弦上，中國到底需要什么大模型？

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2022年12月，微軟投資的AI創(chuàng)業(yè)公司OpenAI推出了對話式AI ChatGPT。ChatGPT本質(zhì)是OpenAI自主研發(fā)的GPT語言大模型，該大模型包含近1800億個(gè)參數(shù)。今年2月英偉達(dá)CEO黃仁勛評價(jià)稱，“ChatGPT讓AI迎來了iPhone時(shí)刻”。黃仁勛認(rèn)為，大模型正在降低應(yīng)用開發(fā)門檻，所有應(yīng)用都值得用大模型重做一次。

這并不是黃仁勛的一家之言，所有人都看到了機(jī)會(huì)。

今年3月開始，中國企業(yè)也在競相發(fā)布大模型產(chǎn)品。其中包括頭部企業(yè)，如百度的文心大模型、阿里的通義大模型、騰訊的行業(yè)大模型，還包括訊飛、商湯科技等行業(yè)企業(yè)以及一批創(chuàng)業(yè)公司。5月科技部下屬的中國科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布了《中國人工智能大模型地圖研究報(bào)告》。報(bào)告顯示，截至5月28日，國內(nèi)10億級參數(shù)規(guī)模以上基礎(chǔ)大模型至少已發(fā)布79個(gè)。

模型的參數(shù)量很重要。目前，百度、阿里等頭部公司公布文心、通義參數(shù)量通常在1000億級別，如文心大模型參數(shù)量為2600億。其他企業(yè)或創(chuàng)業(yè)公司大模型參數(shù)量通常在100億、10億級別。? ? ? ?

雖然目前市場上發(fā)布的AI模型都叫“大模型”，但參數(shù)量被默認(rèn)為是大模型、小模型的界定因素之一。百度集團(tuán)副總裁侯震宇對《財(cái)經(jīng)》記者表示，2022年10億參數(shù)的模型，就叫大模型。但現(xiàn)在的大模型參數(shù)動(dòng)輒上千億。因?yàn)榍|參數(shù)以上才會(huì)出現(xiàn)“智能涌現(xiàn)”效應(yīng)，才會(huì)形成泛化能力，才能在各個(gè)場景下具備通用能力?；谶@種大模型精調(diào)出來的模型才具備更好的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用效果。

“智能涌現(xiàn)”效應(yīng)，指的是模型規(guī)模、算力水平超過某個(gè)參數(shù)閾值后，AI效果將不再是隨機(jī)概率事件。在通用領(lǐng)域，參數(shù)量越大，智能通常涌現(xiàn)的可能性就越大，AI準(zhǔn)確率也會(huì)更高。在專用垂直領(lǐng)域，大參數(shù)模型裁剪優(yōu)化后更容易獲得精確的效果。

雖然中國至少已經(jīng)出現(xiàn)了79個(gè)大模型，但多位接受《財(cái)經(jīng)》記者采訪的行業(yè)人士認(rèn)為，大模型需要算力、算法、數(shù)據(jù)積累。由于高性能GPU芯片短缺，硬件采購成本、運(yùn)營成本高昂，中國具備資金儲(chǔ)備、戰(zhàn)略意志和實(shí)際能力跑通大模型商業(yè)化的企業(yè)寥寥無幾?！鞍倌４髴?zhàn)”中，絕大部分產(chǎn)品和ChatGPT確實(shí)存在差距。

經(jīng)歷喧囂后，大模型狂熱正在逐漸回歸現(xiàn)實(shí)。國內(nèi)外大模型市場正在出現(xiàn)更多理智思考——無法落地商用的ChatGPT只能是玩具，能成為企業(yè)應(yīng)用的大模型才有產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

蘋果、三星、摩根大通等企業(yè)因?yàn)榘踩紤]禁止員工使用ChatGPT。另一方面，ChatGPT用戶增長、留存也已到瓶頸。網(wǎng)站分析工具SimilarWeb數(shù)據(jù)顯示，ChatGPT在1-5月流量環(huán)比增速分別為131.6%、62.5%、55.8%、12.6%、2.8%。6月初，摩根士丹利調(diào)查顯示，只有19%的受訪者表示使用過ChatGPT，只有4%的人表示依賴ChatGPT。

侯震宇說，“今年3月，客戶剛開始跟我們聊大模型需求時(shí)，都在發(fā)揮想象力，提的需求要多科幻有多科幻。但4月后，大模型的局限性顯露，大家才慢慢看到了更多實(shí)際需求?！敝骺陀^因素影響下，全球基礎(chǔ)大模型均主要面向To B行業(yè)市場。

大模型在To C端商業(yè)化進(jìn)程緩慢。目前面臨算力成本高昂，用戶規(guī)模越大企業(yè)虧損越多等問題。也無法避免輸出錯(cuò)誤“噪音”，甚至還有信息泄密、政策監(jiān)管等倫理挑戰(zhàn)。即使微軟，也只是在工具類產(chǎn)品（office辦公套件、網(wǎng)頁瀏覽器、Photoshop等修圖工具）中部署大模型。微軟向工具類企業(yè)賣服務(wù)，其本質(zhì)仍是To B商業(yè)化。

大模型面向To B端企業(yè)客戶落地才是務(wù)實(shí)做法。在行業(yè)市場，客戶需求蓬勃且明確。在全球，零售、金融、制造、政府等領(lǐng)域都在靠大模型進(jìn)行智能化升級。行業(yè)共識是，在大模型基礎(chǔ)上經(jīng)過行業(yè)知識精調(diào)的模型，其特定工作表現(xiàn)，會(huì)優(yōu)于未經(jīng)優(yōu)化的通用基礎(chǔ)大模型。

市場調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC在今年5月公布的數(shù)據(jù)顯示，2022年中國人工智能市場總規(guī)模為122億美元，其中硬件81.3億美元，軟件26.9億美元，服務(wù)14.1億美元。IDC預(yù)測稱，2026年中國人工智能市場規(guī)模將達(dá)到269億美元，其中硬件148.5億美元，軟件76.9億美元，服務(wù)38.9億美元。硬件、軟件、服務(wù)的年復(fù)合增長率分別為15.1%、 32.0%、28.5%。

狂熱總要回歸現(xiàn)實(shí)?！敦?cái)經(jīng)》6月與百度集團(tuán)副總裁侯震宇、百度智能云副總裁朱勇展開了一場主題名為“中國到底需要什么大模型”的對話，侯震宇和朱勇深度參與了百度文心千帆大模型平臺(tái)的打造和商用生態(tài)的塑造，在這場談話中，我們探討了三大問題：大模型是不是豪華游戲？企業(yè)到底需要何種大模型？大模型市場是否出現(xiàn)了泡沫？

對話人簡介：

百度集團(tuán)副總裁 侯震宇（負(fù)責(zé)百度智能云事業(yè)群組云計(jì)算產(chǎn)研團(tuán)隊(duì)和基礎(chǔ)技術(shù)工程團(tuán)隊(duì)）

百度智能云副總裁 朱勇（負(fù)責(zé)百度智能云應(yīng)用產(chǎn)品中心）

主持人：《財(cái)經(jīng)》雜志副主編 謝麗容

以下是對話實(shí)錄精華版：

大模型是不是豪華游戲？

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：中國掀起了大模型創(chuàng)業(yè)潮，大模型的門檻很高，但從入局速度和規(guī)?？粗袊袌霈F(xiàn)狀似乎并非如此？

朱勇：大模型門檻是相對的，其中會(huì)有不同類型的玩家。第一類和百度一樣，從零開始做基礎(chǔ)大模型。這對算力、算法、數(shù)據(jù)、人才的要求都非常高。

以數(shù)據(jù)為例，基礎(chǔ)大模型需要海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其中包括互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)、新聞資訊數(shù)據(jù)，以及經(jīng)過高質(zhì)量的專業(yè)標(biāo)注的數(shù)據(jù)。以算力為例，ChatGPT這樣的千億級參數(shù)大模型，需要英偉達(dá)最高端的A100/H100 GPU連續(xù)訓(xùn)練100天才能得到。算法、人才也是關(guān)鍵。工程師訓(xùn)練手法不同，就像不同廚師基于同樣原材料做的菜口味都不一樣。這需要長期實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)積累，所以門檻很高。

第二類是行業(yè)大模型，基于基礎(chǔ)大模型能力做一些微調(diào)、針對性定制。這比過去從零開始數(shù)據(jù)標(biāo)注、算法精調(diào)的成本大大降低。第三類基于前兩類大模型開發(fā)應(yīng)用，百度、其他企業(yè)甚至是一些開源平臺(tái)都提供了開發(fā)工具，讓軟件開發(fā)門檻變得更低。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：中國的大模型在全球市場究竟是什么水平？

侯震宇：個(gè)人覺得中國的大模型在全球市場還是領(lǐng)先的。大模型研發(fā)和搜索引擎研發(fā)其實(shí)類似，都需要非常深的技術(shù)積累。從全球來看，擁有獨(dú)立研發(fā)搜索引擎技術(shù)的國家就那么幾個(gè)。目前能完全獨(dú)立研發(fā)大模型技術(shù)的，可能也只有中美兩個(gè)國家。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：大模型有沒有絕對的先進(jìn)和落后？

侯震宇：大模型沒有絕對好、壞。盡管它在不同領(lǐng)域可能會(huì)有一定的差別，但就像選擇智能手機(jī)一樣。有人用蘋果，有人用安卓，最適合的才是好的。大模型剛推出時(shí)，經(jīng)常會(huì)有人考它一些刁鉆的問題。但事實(shí)上，在真正嚴(yán)肅的企業(yè)級環(huán)境里面，不太會(huì)有這樣的場景。企業(yè)需要針對業(yè)務(wù)場景選擇更適合自己的大模型。特別是中國企業(yè)，需要選擇中文理解力更好，適合中國企業(yè)特點(diǎn)的產(chǎn)品。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：百度在大模型方向究投入了多少資源，多少人才？

侯震宇：AI大模型是百度核心戰(zhàn)略，它需要持續(xù)全方位高強(qiáng)度投入。以算力為例，我們過去GPU數(shù)量的積累，是以萬為單位計(jì)量，這一筆巨大的投資。百度經(jīng)過多年還開發(fā)出了一整套工具鏈，能夠更快更好地訓(xùn)練模型。

過去10年，百度在AI方向投入已超過1000億元。百度作為一家技術(shù)公司，每年研發(fā)投入的營收占比都超過20%。（備注：2019年后，百度核心研發(fā)支出的營收占比長期超過20%。2022年百度研發(fā)支出率為24%，在中國科技企業(yè)中僅次于華為的25%。百度核心指剔除愛奇藝后的百度自有業(yè)務(wù)）但大模型也不是投一筆錢、做一個(gè)模型那么簡單，它需要有算力、有數(shù)據(jù)、有經(jīng)驗(yàn)豐富的AI工程師在好的研發(fā)平臺(tái)上長期積累。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：創(chuàng)業(yè)公司做基礎(chǔ)大模型，除了要有錢、要有卡、要有數(shù)據(jù)，還有哪些挑戰(zhàn)？

侯震宇：錢、卡、數(shù)據(jù)，本身就很有挑戰(zhàn)。創(chuàng)業(yè)公司做基礎(chǔ)大模型，除了起碼的算力，足夠多、質(zhì)量好的數(shù)據(jù)，有經(jīng)驗(yàn)的AI研發(fā)人員，還需要能夠把模型、算力管理好的AI開發(fā)平臺(tái)。目前大公司會(huì)把這些平臺(tái)以云的形式對外提供服務(wù)。比如，百度智能云通過文心千帆大模型平臺(tái)對外提供服務(wù)。但是從零開始訓(xùn)練出基礎(chǔ)大模型門檻依然很高。因?yàn)榇竽Ｐ筒皇怯?xùn)出來就行，還需要后續(xù)持續(xù)敏捷迭代，大公司相對會(huì)更成熟。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：一些企業(yè)正在開始自建大模型。自建大模型是不是必須的選擇？2014年公有云剛剛興起時(shí)，某些客戶會(huì)擔(dān)心數(shù)據(jù)安全，它們使用大模型時(shí)，是否也會(huì)擔(dān)心這個(gè)問題？

侯震宇：每一家公司都一定要用大模型，但每一個(gè)企業(yè)是否都需要自己做一個(gè)大模型？我覺得不一定。自己從頭開始去做一個(gè)基礎(chǔ)大模型成本非常高。企業(yè)拿自己的數(shù)據(jù)在別人的基礎(chǔ)大模型做精調(diào)，一樣可以獲得非常好的效果。

朱勇：我覺得企業(yè)更多應(yīng)該去想怎么用上大模型，怎么用好大模型。每個(gè)企業(yè)都可以擁有自己的大模型，但沒必要重新開始做。因?yàn)榘俣冗@樣的企業(yè)已經(jīng)提供了很好的技術(shù)底座。可以依靠百度做一些定制化產(chǎn)品，這對客戶來說是性價(jià)比更好的選擇。數(shù)據(jù)安全問題并不是大模型出現(xiàn)才帶來的新問題。如果類比云計(jì)算的話，有公有云、私有云、托管等方式。在大模型商業(yè)模式上，我們已經(jīng)充分考慮過相應(yīng)的產(chǎn)品和解決方案。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：智能手機(jī)、云的普及都是因?yàn)閮r(jià)格足夠低。中國大模型什么時(shí)候才能進(jìn)入普遍應(yīng)用階段？

侯震宇：大模型本身就帶來了大量成本節(jié)省。過去，企業(yè)研發(fā)AI應(yīng)用時(shí)，需要根據(jù)應(yīng)用場景做數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注，對模型訓(xùn)練、推理、優(yōu)化。不管場景有多小，都得做全流程的工作，成本很高。但基于大模型，不需要過去那么多數(shù)據(jù)、時(shí)間、資源、人力。我建議企業(yè)盡早關(guān)注、使用大模型技術(shù)，因?yàn)樗旧砭湍艽蠓冉档虯I應(yīng)用門檻。

中國企業(yè)需要什么大模型？

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：百度的文心大模型3月開始內(nèi)測。內(nèi)測中，企業(yè)是否可以清晰地提出自己的需求？他們的需求集中在哪些層面？

朱勇：距離3月份內(nèi)測以來，我們已經(jīng)陸續(xù)接到了超過15萬家客戶的接入請求。同時(shí)也有幾百家合作伙伴跟我們在場景中進(jìn)行研發(fā)測試。這覆蓋了互聯(lián)網(wǎng)、制造、金融等不同行業(yè)，里面很多場景是高價(jià)值的?？偨Y(jié)一下，比較高頻出現(xiàn)的場景有幾大類——知識管理、內(nèi)容創(chuàng)作（包括營銷文案、媒體資訊）、智能客服、代碼生成和辦公提效。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：數(shù)字化轉(zhuǎn)型市場長期存在一個(gè)問題，很多客戶不知道自己想要什么。在大模型領(lǐng)域，這個(gè)矛盾是不是也存在？

朱勇：不同行業(yè)、不同客戶確實(shí)存在差別。大模型出來后，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)高度關(guān)注它的最新進(jìn)展，他們的技術(shù)理解、產(chǎn)品認(rèn)知都非常領(lǐng)先，因此我們能很快在一起進(jìn)行研發(fā)測試，做出Demo和產(chǎn)品創(chuàng)新。

一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)相對薄弱一些，所以百度會(huì)有大量工程師跟客戶一起共創(chuàng)，將AI能力跟他們的行業(yè)痛點(diǎn)相結(jié)合，產(chǎn)生很多很新穎的產(chǎn)品理念。AI技術(shù)跟行業(yè)相結(jié)合時(shí)，一方面要懂技術(shù)、懂AI，另一方面要懂行業(yè)。所以我們跟客戶、合作伙伴對接時(shí)，經(jīng)常需要雙方在一起共創(chuàng)。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：百度怎么給不同行業(yè)、不同類型的客戶提供大模型服務(wù)？從客戶角度如何評估性價(jià)比？

朱勇：在價(jià)格層面，如果企業(yè)剛開始嘗試且對價(jià)格敏感，可以使用公有云服務(wù)，根據(jù)調(diào)用量，Pay-as-you-go?（用多少花多少），不需要一次性基礎(chǔ)設(shè)施投入，這也是公有云的優(yōu)勢。一些企業(yè)愿意進(jìn)行較大基礎(chǔ)設(shè)施投入，并建立自己智能化的應(yīng)用，百度可以提供一整套AI模型和AI底座，企業(yè)可以基于AI模型和AI底座開發(fā)應(yīng)用。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：企業(yè)怎么選擇適合自己的大模型？

侯震宇：第一，肯定是模型效果，這是選擇大模型的基礎(chǔ)。企業(yè)需要評估大模型在使用場景中能夠發(fā)揮的價(jià)值。第二，要關(guān)注迭代速度。既要看基礎(chǔ)大模型本身是否有生命力，也要看平臺(tái)是否有完善的工具鏈，支持便捷的二次開發(fā)和模型再訓(xùn)練，支撐大模型更好迭代。第三，大模型的實(shí)際落地成本和交付形態(tài)。企業(yè)可以根據(jù)需要選擇公有云、私有云的交付模式。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：文心千帆被定位為一站式企業(yè)級大模型平臺(tái)，怎么去理解“一站式”、“企業(yè)級”？

侯震宇：首先說“一站式”， AI是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)。AI從誕生之初就要做數(shù)據(jù)收集、清理、標(biāo)注，再根據(jù)現(xiàn)有模型做訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)束后要對精調(diào)數(shù)據(jù)、模型版本做管理，最后將其投放到業(yè)務(wù)中使用。這是一整套流程。百度提供了這些能力，而且很易用，客戶在AI研發(fā)到應(yīng)用的全生命周期中的需求都可以滿足。

再說“企業(yè)級”，企業(yè)級應(yīng)用不是個(gè)人應(yīng)用，不是上傳照片那么簡單。企業(yè)級應(yīng)用會(huì)更精細(xì)、復(fù)雜，需要考慮規(guī)?；?、擴(kuò)展性、實(shí)施成本、穩(wěn)定健壯等因素。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：百度對外稱，文心千帆大模型平臺(tái)有六大特點(diǎn)——易用、安全、全面、高效、開放、集成。易用為什么要擺在第一個(gè)？是不是只有好用的技術(shù)才會(huì)被普及？

侯震宇：易用非常重要。自然語言大模型可以給客戶提供更易用的接口，方便大家和機(jī)器來做交互。“云智一體，AI普惠”是百度智能云的戰(zhàn)略，“AI普惠”也一直是我們的一個(gè)理想。AI不能只是象牙塔里高高在上的技術(shù)，必須要降低AI使用的門檻，其中包括數(shù)據(jù)使用門檻、資源使用門檻、以及人使用AI的門檻，所以易用非常關(guān)鍵。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：過去三個(gè)月，公眾已經(jīng)被很好地普及了人工智能大模型。對千行百業(yè)來說，大模型的商用時(shí)機(jī)是否已經(jīng)到了？好的商用節(jié)奏應(yīng)該是怎樣的？

朱勇：人工智能大模型對研發(fā)和應(yīng)用范式的變革非常明確。越早擁抱大模型、理解大模型，越會(huì)讓它對業(yè)務(wù)產(chǎn)生作用。這不是Yes or NO的問題。談到節(jié)奏，不同企業(yè)擁抱大模型的方式不一樣。有的企業(yè)可以從單點(diǎn)應(yīng)用嘗試開始，利用公有云調(diào)用服務(wù)，這樣可以更低成本地快速驗(yàn)證做Demo開發(fā)。

另外一方面，無論是大小企業(yè)，都要培養(yǎng)AI原生思維。比如一些應(yīng)用可以通過漸進(jìn)式的方式進(jìn)行改造升級。另一種做法叫重構(gòu)，按照百度公司內(nèi)部的說法，未來所有的產(chǎn)品都會(huì)基于大模型重新做一遍。

大模型市場出現(xiàn)泡沫了嗎？

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：在面向企業(yè)的B端市場真的需要那么多大模型嗎？

侯震宇：我個(gè)人看法是，基礎(chǔ)大模型其實(shí)不需要那么多。當(dāng)然，這只是從終局往前看。但在任何一個(gè)行業(yè)發(fā)展早期，市場會(huì)變得繁榮且存在泡沫。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來看，我們應(yīng)該允許現(xiàn)在有一定的泡沫。我們也應(yīng)該正視這一點(diǎn)。但我仍然相信，在大浪淘沙之后，最終提供基礎(chǔ)模型服務(wù)的，仍然是為數(shù)不多的幾個(gè)企業(yè)。

朱勇：基礎(chǔ)大模型方向，雖然現(xiàn)在有很多玩家，但是真正能夠保持快速迭代，不斷開發(fā)更全面、更完整工具鏈，不斷基于客戶反饋來提升產(chǎn)品能力，這是一件挺難的事情。所以大模型雖然現(xiàn)在可能很熱，但這是長跑，最后會(huì)像今天的云計(jì)算格局一樣，市場會(huì)逐漸收斂。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：很多做服務(wù)器硬件的企業(yè)也要做行業(yè)大模型。百度曾經(jīng)是他們的客戶，現(xiàn)在變成互相競爭。我們應(yīng)該怎樣和平共處？

侯震宇：我覺得不能直接說競爭，我們首先還是合作關(guān)系。雙方的確會(huì)有相近的服務(wù)，同時(shí)面對相近的行業(yè)，但我們和傳統(tǒng)硬件廠商更多還是互補(bǔ)關(guān)系。百度是一家互聯(lián)網(wǎng)基因的AI公司，積累了大量通用數(shù)據(jù)，有通用大模型，優(yōu)勢在AI、軟件、科技等領(lǐng)域。傳統(tǒng)硬件廠商積累了行業(yè)數(shù)據(jù)，在傳統(tǒng)政企行業(yè)等垂直領(lǐng)域打磨出了Know-how。雙方在建大模型時(shí)的擅長點(diǎn)不一樣。百度和新華三等企業(yè)，既是服務(wù)器、交換機(jī)采買的合作伙伴，同時(shí)也會(huì)共建大模型。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：百度平時(shí)會(huì)關(guān)注競爭對手的大模型在哪些方面的進(jìn)展？

朱勇：第一，技術(shù)和整體效果。第二，配套工具。第三，商業(yè)模式。如果你再回到三四年前，人工智能市場還是比較遙遠(yuǎn)，但今天深度學(xué)習(xí)的技術(shù)、產(chǎn)品商業(yè)化、投資、開源生態(tài)，都在加速發(fā)展。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：未來幾年，大模型會(huì)是百度核心的重點(diǎn)方向嗎？為什么？

侯震宇：大模型會(huì)是百度的核心重點(diǎn)方向。百度是一家AI公司，大模型是AI的重要發(fā)展方向。不管是在To C端，還是在To B端，它都將會(huì)給百度的產(chǎn)品、服務(wù)帶來巨大變化。對于百度來說，大模型讓人非常興奮，這既是機(jī)遇，也是挑戰(zhàn)。百度對大模型會(huì)持續(xù)投入，我相信大模型會(huì)讓云計(jì)算加速進(jìn)入AI時(shí)代，會(huì)重塑云計(jì)算格局，MaaS（Model as a Service）的地位會(huì)變的越來越重要，也會(huì)加速實(shí)現(xiàn)百度智能云提出的“云智一體”戰(zhàn)略和“AI普惠”理想。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：2016年開始的上一輪人工智能商業(yè)化出現(xiàn)了一些問題，AI企業(yè)不得不做很多繁瑣細(xì)碎的定制化項(xiàng)目。大模型要如何規(guī)避上一輪人工智能商業(yè)化遇到的問題？

侯震宇：這一輪大模型產(chǎn)業(yè)落地，和十年前以深度學(xué)習(xí)為代表的AI產(chǎn)業(yè)落地是不一樣的。這是AI研發(fā)的新范式，和以前的投入不一樣。大模型出現(xiàn)之前，AI最被詬病、落地最難的是，實(shí)際產(chǎn)業(yè)環(huán)境場景碎片化。比如閘機(jī)的人臉識別、支付的人臉識別都不一樣。因?yàn)楣饩€、環(huán)境不一樣，需要面向不同應(yīng)用，根據(jù)客戶積累的數(shù)據(jù)從頭做訓(xùn)練，再去拿到場景里做適配。這種定制化交付非常煩瑣。

但在基礎(chǔ)大模型下，不需要太多精調(diào)數(shù)據(jù)，不需要訓(xùn)練太多輪數(shù)，就可以獲得非常好的結(jié)果。基礎(chǔ)大模型解決眾多場景比以前容易很多。大模型的泛化能力比以前強(qiáng)很多。這和上一輪的AI落地不一樣。去年10億參數(shù)的模型，就叫大模型，但現(xiàn)在的模型參數(shù)動(dòng)輒上千億。在千億參數(shù)以上，才會(huì)有智能涌現(xiàn)，才會(huì)有更強(qiáng)的泛化能力，才能在各個(gè)場景下具備通用能力。

《財(cái)經(jīng)》謝麗容：當(dāng)很多人都涌入到一個(gè)行業(yè)里的時(shí)候，泡沫可能不可避免。大模型如果要良性發(fā)展，有哪些建議？

侯震宇：對大模型從業(yè)者的建議是，量力而行。不一定全部都由自己去做。而是考慮AI商業(yè)化落地，找到最適合自身能力的場景和鏈條。我們希望行業(yè)在早期快速發(fā)展時(shí)，允許有一定的泡沫。但政策對技術(shù)運(yùn)用的監(jiān)管、行業(yè)評價(jià)技術(shù)好壞的標(biāo)準(zhǔn)能達(dá)成共識。有標(biāo)準(zhǔn)可循，有規(guī)矩可依，這樣才能良性發(fā)展。

朱勇：還要轉(zhuǎn)變思維方式。大模型是分水嶺式的技術(shù)、顛覆式的技術(shù)。要保持開放心態(tài)、持續(xù)學(xué)習(xí)。

本文作者：吳俊宇，來源：財(cái)經(jīng)十一人，原文標(biāo)題：《三個(gè)月誕生79個(gè)基礎(chǔ)大模型，中國到底需要什么大模型？》

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