狂歡散場之后，AIGC又將走向何方？

(資料圖片)

跟進ChatGPT相關領域，幾乎成了科技企業(yè)們在資本市場的“政治正確”。

漢王科技（002362）八天八板、兩周翻倍，三六零（601360）連續(xù)三天漲停，百度港股單日大漲超15%……春節(jié)過后的ChatGPT火得意外且夸張，原本波瀾不驚的AI企業(yè)搖身一變成為備受追捧的ChatGPT概念股。

人們瘋狂討論著ChatGPT到底是什么，另一邊，監(jiān)管很快出手平息這場題材炒作。2月8日，上交所和深交所針對股價異常波動紛紛發(fā)函，2月9日，幾只暴漲的ChatGPT概念股隨即轉跌，A股市場的這場躁動才暫告一段落。

概念股們在公告中也紛紛表示，ChatGPT的產品和服務未給公司帶來業(yè)務收入，也就是說，對于這些公司而言，ChatGPT所講的AIGC（AI生產內容）目前似乎仍然停留在故事階段。

同時值得說明的是，ChatGPT也并非近期的技術突破。早在2020年5月，美國科技公司OpenAI發(fā)布語言模型GPT-3時，AI就已經展現出極為驚人的內容生產能力，此次的ChatGPT也只是在GPT-3的基礎上優(yōu)化對話能力的成果。

也因此，狂歡之外也有另一種聲音，Meta首席人工智能科學家Yann LeCun認為，ChatGPT“沒有太大創(chuàng)新”，基本上仍然基于谷歌2017年發(fā)布的 Transformer神經網絡技術，曾經效力于谷歌的著名人工智能論理學家Margaret Mitchell也表示對ChatGPT的爆紅感到意外，“這項技術并沒有推進任何的底層突破”。

不過，ChatGPT的現象級爆火，最大的影響是刷新了人們對AI能力上限的認知，將AI重新帶到聚光燈下：AI到底能做什么？AIGC浪潮又會帶來哪些改變？

追逐新風口

當下的情景，科技企業(yè)樹立信心只需要一句話：“我們也有在做?！?/p>

伴隨ChatGPT在全球市場的流行，其在內容深度搜索中的突出表現引發(fā)了市場對其是否能替代傳統(tǒng)搜索引擎的廣泛討論。

雖然ChatGPT優(yōu)化了問題與答案生成間的匹配精準度，用戶體驗遠好于傳統(tǒng)搜索引擎，但受制于模型訓練方式，ChatGPT數據難以實時更新，ChatGPT產出內容的準確性也難以滿足要求，因此主流觀點認為，傳統(tǒng)搜索為主、ChatGPT類模型為輔的新搜索引擎形態(tài)或成為未來一段時間的重要方向，而這也將相應帶來谷歌等傳統(tǒng)搜索引擎巨頭AI投入大幅增加。

ChatGPT發(fā)布的2022年12月，谷歌CEO皮查在公司內部發(fā)布了“紅色警報”，要求多個團隊集中精力，解決ChatGPT對該公司搜索引擎業(yè)務構成的威脅，同時批準了在谷歌搜索引擎中加入AI聊天機器人的計劃。

1月17日，微軟CEO納德拉公開表示，要將OpenAI產品與自身生態(tài)結合，將其AI工具整合進Bing搜索引擎、Office全家桶、Azure云服務、Teams聊天程序等一系列產品中。1月23日，微軟又向OpenAI追加投資數十億美元。

2月7日，谷歌突然發(fā)布了基于谷歌LaMDA大模型的下一代對話AI系統(tǒng)Bard，百度也在同日宣布正在研發(fā)文心一言（ERNIE Bot）項目，計劃在3月完成內測，隨后對公眾開放。

2月8日，微軟宣布推出由ChatGPT支持的最新版本Bing（必應）搜索引擎和Edge瀏覽器。納德拉表示，“搜索引擎迎來了新的時代”。微軟稱必應構建在新的下一代大型語言模型上，比ChatGPT更強大，并且能幫助其利用網絡知識與OpenAI的技術進行智能對接。

值得一提的是，對應微軟旗下的OpenAI，谷歌同樣擁有大名鼎鼎的AI科技公司Deepmind，擊敗世界圍棋冠軍李世石的AlphaGo就是Deepmind的AI產品。不過，與OpenAI將重點放在突破日常應用的AIGC領域不同，DeepMind過去一直在嘗試使用AI解決基礎科學如生物、數學等問題，比如AlphaFold模型在預測蛋白質結構上取得了突破性的進展，另一個AlphaTensor模型則自己探索出了一個50年懸而未決的數學問題：找到兩個矩陣相乘的最快方法。這兩個研究都登上了Nature雜志的封面。

而在OpenAI引領的技術浪潮中，落后一步的谷歌卻出師不利。

在推廣活動中，Bard的回答結果出現了事實性錯誤，市場不禁擔憂谷歌是否做好將AI技術集成到搜索引擎中的準備。2月8日，谷歌母公司Alphabet股價下跌超7%，市值蒸發(fā)約1000億美元。2月9日，Alphabet股價再度大跌4.39%。

與此同時，在市場關注下，國內大大小小的廠商也紛紛表態(tài)，在AI大模型等前沿科技上有所布局。

AIGC生態(tài)分布

ChatGPT的產品力固然驚人，但目前只靠懷著好奇心的用戶訂閱，注定難以覆蓋ChatGPT的高昂成本，ChatGPT以及其它大模型未來又該如何生存？

OpenAI創(chuàng)始人Sam Altman在接受美國著名風投基金Greylock合伙人Reid Hoffman采訪時表示，將來應該會出現幾個大型的基礎模型，開發(fā)人員都將基于這些基礎模型研發(fā)AI應用。但目前的情況依然是某一家公司開發(fā)出一個大型語言模型，然后開放API供他人使用。

在AIGC產業(yè)生態(tài)體系中，大致可以分為基建、模型和應用三層，OpenAI屬于典型的模型層公司，幫助OpenAI做模型訓練工作的微軟屬于基建層公司，調用GPT-3模型API接口，優(yōu)化GPT-3使用體驗的文案生成公司Jasper則是最具代表性的應用層公司。

目前，OpenAI只開放了API和模型思路供大家借鑒和使用，沒去選擇下游使用場景的商業(yè)化探索，在業(yè)內投資人士看來，對于OpenAI這樣單純的模型層公司而言，目標從來不是商業(yè)產品，而是通用人工智能AGI。所謂AGI，即能以平均水準完成人類各類任務的智能體。

“OpenAI需要始終保持著學術型企業(yè)的姿態(tài)處于行業(yè)上游，成為學界與業(yè)界的橋梁。當學界涌現出最新的state-of-art（最優(yōu)）模型，第一時間通過海量算力和數據集的堆疊擴大模型的規(guī)模，達到模型意義上的規(guī)模經濟。在此之后克制地開放商業(yè)化API，一方面是為了打平能源成本，更主要是通過數據飛輪效應帶來的模型進化收益：積累更富裕的數據優(yōu)化迭代下一代大模型，在通往AGI的路上走得更堅實?！鄙鲜鰳I(yè)內投資人士分析道。

對于AIGC的商業(yè)化探路，則不得不依賴應用層公司，通過把預訓練完成的大模型針對每個細分領域進行調優(yōu)，從模型參數優(yōu)化，到行業(yè)落地場景、產品交互方式、后續(xù)服務等，幫助某個行業(yè)真正用上大模型。

“比如AIGC在視覺內容上的生成，其實類似于早期的GPT3，打個比方，我們以前開的是輛馬車，現在有了新的汽車引擎技術，到底誰會制造出汽車，誰會制造火車，又或者說未來誕生其他形態(tài)的交通工具，真正在該場景下發(fā)揮更大的商業(yè)價值，其實需要靠后面的產品力量去把它延伸出去，這也是值得大家去關注和時間投入研究的?！睒I(yè)內人士分析指出。

“就應用層而言，相關的一些產品尚處于探索的早期階段，整個市場都比較期待找尋到能夠重新定義產品范式的人，就目前觀察，現在許多公司都在招募工程性團隊，也可以期待具備工程優(yōu)化能力的應用層公司去廣泛地把這些資源利用起來，甚至是對模型做一些改進和調優(yōu)，使得入行門檻不斷下降?！?/p>

國內應用前景幾何

盡管目前國內尚沒有一款可以媲美ChatGPT的大模型，并且OpenAI也并未對國內開放API接口調用，但國內的模型層公司以及應用層創(chuàng)新環(huán)境也沒那么悲觀。

一方面，國內大廠在大模型上的投入并不落后很多，例如阿里達摩院在2020年初啟動中文多模態(tài)預訓練模型M6項目，同年6月推出3億參數的基礎模型；2021年1月，模型參數規(guī)模達到百億，已經成為世界上最大的中文多模態(tài)模型；2021年5月，具有萬億參數規(guī)模的模型正式投入使用。也因此，早早押注AI的百度才可以在短時間內宣布類ChatGPT項目“文心一言”（ERNIE Bot）沖刺上線。

同時，國內大廠在中文場景也擁有更多優(yōu)勢。2022年11月25日，在最新的中文語言理解領域權威榜單CLUE中，阿里達摩院的通義-AliceMind語言大模型以86.685的總分成績創(chuàng)造了新紀錄，成為該榜單誕生近三年以來，AI首次超越人類成績，這也意味著AI的中文語言理解水平超過人類。

另一方面，開源構建生態(tài)成為業(yè)內共識。2022年9月，阿里達摩院聯手CCF開源發(fā)展委員會共同推出AI模型社區(qū)“魔搭”ModelScope，旨在降低AI的應用門檻。

“近十年來，AI的研究發(fā)展迅猛，但AI的應用始終是一大難題，使用門檻過高限制了AI的潛能。”阿里巴巴集團資深副總裁、達摩院副院長周靖人此前曾表示，AI模型較為復雜，尤其是要應用于行業(yè)場景，往往需要重新訓練，這使得AI只掌握在少數算法人員手中，難以走向大眾化。而魔搭社區(qū)提供眾多預訓練基礎模型，只需針對具體場景再稍作調優(yōu)，就能快速投入使用。

CMC資本董事總經理易然分析指出，諸多大廠乃至Stability等創(chuàng)業(yè)公司已經在不斷參與和推動模型層開源。雖然現在大家開源的程度還比較低，尤其是在參數層面。但開源這件事情對于模型層公司也是一個開弓沒有回頭箭的競爭，大家可能最后都不得不更加開放，以爭取把自己打造成最大的平臺和生態(tài)，這都將使得大家在模型層的創(chuàng)新有一些很好的條件和基礎。

“硅谷會認為自己有種‘騎土精神’，一個表現是絕不投copycat（模仿者），只投原創(chuàng)和最新的東西，抄襲是不道德的，這也導致了有些很差的產品現在依然活得很好。國內則是另外一個極端，只要出來一個新模式，很快一窩蜂幾十個團隊涌入，拼執(zhí)行力、低價、更充分的競爭?！睒I(yè)內投資人士觀察認為。

“換句話說，國內企業(yè)擅長的是應用創(chuàng)新，方向確定了，后面的事也就簡單了?！鄙鲜鐾顿Y人士補充道。

關鍵詞： 搜索引擎 語言模型 人工智能