大模型热潮之下：入局还是观望

　　特约评论员朱杨

　　近日，马斯克公开预测，只要电力和硬件供应能够满足日益上涨的需求，人工智能(AI)可能会在两年内超越人类智能。毫无疑问，AI正成为新一代通用技术。特别是自以ChatGPT3.0为代表的生成式人工智能(AIGC)产品发布以来，AI技术展现出了前所未有的巨大想象空间：仅仅需要输入一段描述性文字，多模态大模型Sora就能够将其转化为以假乱真的视频；人工智能助手Kimi已支持200万字超长无损上下文，仅需10分钟就能够完整掌握近百万字的诊疗手册，成为该领域的专家……更重要的是，支持这一系列功能的大模型的研发成本正以前所未有的速度下降。

　　算力和模型是AI发展的重要基石。尽管作为生产性技术，AI是最近才发展起来的，但AI的概念化和早期实施可以追溯到20世纪50年代。在这样的背景下，国外的领先企业如Open AI已具备推出不同领域领先产品的能力，并且形成了一定的盈利模式。面对新的“风口”，不少企业家、创业者和投资机构重金押注。然而，摆在所有人面前的第一个选择题是：是否要投身于AI的底层大模型创业？

　　对于技术狂热爱信仰者而言，通用人工智能变得可期，就像在创新的荒原漫步了许久之后，找到了蕴含改变世界能量的绿洲。但身处“荒漠”之中的技术信仰者们，不得不面对的，除了遥遥领先的行业领导者、纷纷入局的科技巨头外，还有研发大模型对资金投入的极高要求。尽管大模型的研发成本正在下降，但在位者对先进算法的集成、参数量和预训练数据量的提升，正不断提高大模型创业的门槛。OpenAI在2018年推出第一代GPT时，所采用的参数量为1.17亿个，在GPT3中，模型的参数量高达1750亿，相比于第一代GPT增长了近1500倍。此外，预训练数据量也从5GB提升到了45TB。有人工智能科学家曾指出，2024年启动一场以通用人工智能为目标的大模型创业，至少需要投入13亿美元以上——较上一年，这张入场券的标准提高了近13倍。

　　这也是许多投资机构对于通用人工智能持观望态度的重要原因——面对这样的“吞金兽”，谈财务回报变得奢侈甚至渺茫。在AI技术仍在快速演进的阶段，与信仰技术至上、投身大模型研发截然相反的“市场信仰派”，对于大模型之路的困难有着更多的看法。聚焦应用、快速变现，为现有的AI技术，快速找到适合中国市场的场景，证明AI能够为真实世界的一饭一蔬、衣食住行创造实际价值。技术信仰，还是市场信仰，是否投身于大模型创业，是否相信通用人工智能的未来，一度成为刷屏讨论的话题。

　　AI发展路线之争的本质，是用什么样的视角看待颠覆性技术的演进。当机会来临的时候，投资者也好，创业者也罢，产生FOMO(Fear of missing out错失恐惧)的心态是可以理解的。然而，这种心态，往往将踌躇满志的入局者拽入“当局者”的迷惑深渊。在回答大模型是不是一个值得押注的万亿产业之前，不妨先在“赛道”的透镜下，审视AI热潮下的中国之路。

　　回顾人类社会的产业变革历程，新技术的扩散和应用带来的产业革命，往往既包括新技术在新场景的应用中导致的新兴产业发展，还包括了新技术在已有产业中的扩散导致的产业升级。诸多新的产业模式(场景)、产业秩序(标准)以及产业格局(竞合关系)形成的过程，组成了不同的“赛道”。不同的赛道协同演进，完成了产业范式的跃迁。对于人工智能这样的高度动态性的创新领域，应该从场景、标准、竞合关系中，动态挖掘其价值。在这样的视角下，即便在同一个赛道内，除了竞争者的身位之差，还有不同的身份、不同的资源网络等等差异。这些因素都会让赛道的竞争与互动充满了变数，使得创新技术在扩散的过程中，产生更多的可能。只有穿透赛道，才能看到无穷可能。因此，无论是技术信仰派还是市场信仰派，都可以并且应该透过赛道的透镜，看到人工智能技术的更多可能。

　　在赛道透镜下，更有助于充分发掘中国在人工智能领域的独特优势。大模型之争的背后，是中国在人工智能领域作为“后发者”不得不面对的事实。跳出大模型“做还是不做”的束缚，应该看到中国在数据积累和可能的应用场景上要远远超过国外。中国在电子商务、现代物流以及供应链体系领域都有着全球领先的巨大优势，在这些“赛道”中，中国的人工智能将大有可为。

　　在推崇底层大模型创新的背后，是对技术改变世界的至纯信仰。然而，并非所有的技术创新都能实现产业价值的转化。在技术扩散、价值创造的路上，无论技术创新还是商业应用，都应该被同等珍视——专注于不同的赛道而已。同理，不同领域的技术应用，也不应该存在鄙视链。无论国防军需、医疗健康，还是娱乐消遣，在满足需求、创造价值、形成规模化的产业面前，这些探索和创新都值得被鼓励。只有在这样的透镜下，才能最大限度地解放企业家精神，真正因地制宜地发展适应中国市场的人工智能产业。其背后的深意在于，在人工智能的产业浪潮面前，通用需要能让不可能亲身投入到大模型研发的原始端创新的企业家，充分发挥他们对于目标群体的需求挖掘、使用场景创造与商业价值实现中的独特人力资本价值，加速发挥人工智能带动中国现代化产业体系建设的作用。