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      AI大模型突圍戰

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      20 節點財經 ? 2023-04-10 10:00:55  來源:節點財經 E2423G0

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      (圖片來源:攝圖網)

      作者|六金 來源|節點財經(ID:jiedian2018)

      最近,GPT賽道上爭議不斷,先是GPT-4的問世,用一些亮眼的功能讓人類感嘆自己是不是要丟工作?緊接著又有一封聯名信刷屏,圖靈獎得主、AI三巨頭之一的約書亞·本吉奧、埃隆·馬斯克等123個業界大佬,呼吁所有人工智能實驗室應暫停比GPT-4更強大的AI系統訓練。

      大語言模型的安全問題已經顯現,ChatGPT被國內廠商直接應用并不現實,國內科技公司迎來了超車機會,就像一直耕耘網絡安全的周鴻祎強調的那樣——不發展才是最大的不安全。

      所以,當人工智能領域的技術革命再次發生時,我們要做的不是“因噎廢食”,而是努力儲備、趕上這一班車并且找機會超越,這也是國內科技企業在AI大模型競爭上“全員加速中”的原因。

      技術革命已經發生,重要的是儲備力量

      在大模型的應用上,OpenAI已經完成了從0到1的突破,而互聯網行業有一個特點,就是但凡有一人捅破窗戶紙,那么就是千軍萬馬獨木橋,方向正確了大家就都能努力趕上。

      國外科技巨頭中,微軟宣布將GPT-4、DALL-E等,全都整合在旗下的Bing搜索、office辦公套件、Teams聊天產品中;Adobe在老本行圖片處理上推出生成式AI Firefly生成圖像;谷歌也開放了聊天式機器人Bard……

      在國內,百度發布文心一言,成為中國第一個類ChatGPT產品;華為在2021年基于昇騰AI與鵬城實驗室聯合發布了鵬程盤古大模型;阿里在2022年9月發布了“通義”大模型系列,包含NLP大模型AlicMind、視覺大模型、多模態大模型M6;騰訊和阿里思路差不多,在去年發布了混元AI大模型,其中包含NLP、CV和多模態等基礎模型和眾多行業/領域模型;京東也宣布研發產業版的ChatGPT—ChatJD;網易、360、字節跳動等都官宣了自己在AI大模型方面的布局。

      可以說,目前國內的互聯網企業基本都擁有一個AI大模型,或者制定了相應的計劃。

      與國外企業專注于一個大模型并且在實驗室訓練研發不同,國內科技企業在大模型方面的布局和儲備是一個組合拳,是直接從產業端實戰出來的。雖然消費端的用戶感知并不強烈,但不代表咱們沒有大動作。

      當你發現開車時,自動駕駛對于障礙識別越來越精準、倒車入庫踩線越來越細致,視覺大模型可能已經迭代了好幾個版本;你發現家里的智能音箱越來越能get你的意思時,NLP大模型可能在默默努力……許多生活中服務和應用升級的背后,都有大模型的功勞。

      在所有頭部廠商中,商湯則是大模型儲備上的佼佼者,而且商湯的AI大模型已經歷過商業化驗證。截至目前商湯的商用模型就超過了67000個,據商湯財報,其語言大模型、多模態大模型、AI內容生成(AIGC)模型等正在從以前的“支持狀態”快速浮出水面。

      行至2023年,對百度、商湯這種擁有大模型搭建能力的企業,大家正在從“賣算力”走向“賣模型”,Maas也成為了AI企業發展的新商業路徑。

      走穩大模型的底層邏輯

      在大模型這個賽道上,其實并無任何實質性技術卡脖子。例如GPT的邏輯,是技術以及運用算力進行試錯與暴力破解。李彥宏也坦言,語言大模型是算力和數據的“暴力美學”,只有當訓練的數據達到一定規模的情況下,才會出現智能涌現。

      所以大模型繁榮式爆發的背后,是算力、算法、數據三大底層能力。在國內科技廠商中,AI原生企業的積累不容小覷。

      例如上文提到的商湯,已布局大模型領域5年之久,解決了不少大模型實際應用中的問題,順利打開商業化的口子。

      首先,在大模型的應用領域上,商湯相比于單一的語言模型,有著更廣的半徑。

      在CV領域,商湯研發了320億參數的全球最大通用視覺模型,實現高性能的目標檢測、圖像分割和多物體識別算法等,在自動駕駛、醫療影像等領域得到應用。據悉,商湯在 2022 年環視感知算法BEVFormer++ 獲得了 Waymo 挑戰賽冠軍。

      在AIGC文生圖領域,2022年商湯訓練的AIGC文生圖模型,對文生圖的理解以及推理速度等具備強能力。在NLP自然語言處理領域,商湯今年年中即將推出千億參數量的NLP大模型,顯著提高了文本生成、人機對話等任務的性能。

      在多模態大模型方面,商湯已經把擁有30億參數的多模態大模型—書生2.5開源。“書生2.5”不僅是世界上開源模型中ImageNet準確度最高、規模最大的模型,也是物體檢測標桿數據集COCO中唯一超過65.0mAP的模型,推動通用AI技術的規?;瘧?。

      這樣看來,商湯在大模型訓練上收獲頗豐,已然跑在了行業前列。能取得領先優勢,除了商湯跑得快以外,還因為起跑點不一樣,得益于其底層邏輯為“大裝置+大模型”。

      這些年,商湯一直在打造SenseCore大裝置,2022年SenseCore大裝置持續擴建,已完成2.7萬塊GPU的部署,并實現了5.0exaFLOPS的算力輸出能力,有效支持20個千億參數量大模型(以千卡并行)同時訓練,最高可支持萬億參數超大模型的訓練。

      把上文翻譯一下,作為基礎設施,商湯大裝置可以把AI能力變成一個從輸入到輸出的機器,而且商湯一直在擴大這個機器的能力,未來能應用“機器”的領域更多,直至賦能千行百業。

      還有業內人士這樣拆解商湯“大裝置+大模型 ”的優勢:

      每次訓練模型,相當于給模型喂飯,既然要做飯,你需要采購數據中心、芯片、算力等,然后自己加工喂到模型嘴里,這是“食堂模式”。

      但是有了SenseCore大裝置后,給模型喂飯就不用擔驚受怕今天買不到米、明天買不到菜,大裝置相當于一片菜地,不需要出去采購,直接摘了果實做成食物就能喂給模型進行訓練,這是商湯搭建大模型范圍廣、數量多的重要原因。

      此外,大裝置還從算力、算法、平臺方面,帶動AI模型生產在規模、性能、速度等方面的提升,大幅降低AI模型的生產成本、加速大模型的研發。

      例如前文提到,到2022年底,商湯的累計商用模型已經達到了67000個,同比增加了93%;2022年人均研發模型數量9.35個,效率也比前年翻倍??梢赃@樣理解,從自家菜地里摘果實要比外采便宜得多也方便得多,大家給模型喂飯也有底氣了也更高效了、研發速度也提高了。有了這個基礎,未來建立大模型的能力也有望從頭部玩家轉向中小入局者。同樣這也能解決AI模型生產成本高昂、AI模型定制化開發效率低,無法滿足市場的大量需求、難以訓練高性能AI模型等問題。

      據商湯最新財報的披露,公司已經將SenseCore AI大裝置的能力向行業客戶開放,目前服務了8家客戶進行大模型訓練,已訓練超過10個大模型,其中就包括了CV大模型、NLP大模型和多模態大模型等。2022年,商湯SenseCore大裝置對外服務收入占到智慧商業整體收入的20%以上,商湯預計,今年這一收入規模及占比將大幅增加。

      三 

      未來大模型

      可以給商湯帶來多少紅利?

      國際貨幣基金組織前副總裁朱民在不久前的一次會議中表示,AI大模型不是你說一句話、寫一首詩、作一幅畫的問題,它改變了全球未來競爭的格局,這個我們必須爭。

      對于商湯來說,擁有大裝置+大模型,到底能為商湯贏來多少未來?我們不妨回到財報里細細拆解。

      2022年,商湯業績增長最快的是智慧生活和智能汽車兩大業務板塊,皆是在大裝置+大模型的基礎上破局商業化。

      商湯的智慧生活收入同比增長130%,機構分析增長原因是擁有AIGC全棧能力的SenseMARS平臺,在200多個移動應用中被持續使用,頭部客戶續約率超過95%,線下也覆蓋到了大型游樂園區、大型商場等120個場景。

      不久前,SenseMARS還為房產營銷提供了AIGC的解決方案,相較于傳統VR看房,SenseMARS帶來了像素級的場景復刻,讓大家解鎖如同親臨現場般地漫游看房感受。

      截至2022年底,商湯智慧生活的客戶數達到317個,同比增長23%,單客戶ARPU也同比增長了86%。值得一提的是,智慧生活板塊在AI傳感器、AI ISP芯片、智慧醫療等方面都有了商業化突破。

      在另一個高增長板塊智能汽車上,商湯的表現在機構的預料之內,因為汽車廠家的結構并不復雜。

      2022年,商湯的絕影智能車艙和智能駕駛產品完成了27款車型的適配和量產交付,量產交付數量超過50萬;座艙客戶包括蔚來、廣汽、比亞迪、長安等;L2+/L2++ADAS等產品主要交付給廣汽、合眾的旗艦車型;新增定點數超800萬輛,覆蓋30余家車企的80多款車型。

      另外,基于多個AI模型上的積淀并且借助激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等基礎感知設備,商湯還推出了“絕影車路協同平臺”,可以對車端、路端的信息進行融合處理,實現“車-路-云”一體化決策控制。例如它能解決99%以上的單車盲區問題;借助AI云計算和云控平臺,還可以實現車輛感知范圍的千倍擴展;另外通過提供精準路徑導航、車速建議和碳排放優化等功能,更能顯著降低路口平均延誤時間和綠燈空放現象,提升交通效能超過20%。

      中金公司在研報中稱,商湯的汽車業務依托于在視覺領域的多年積累,已具備客戶群基礎,ADAS的標桿案例也有望為后續拿單帶來示范效應;智慧生活與智能汽車占比在2025年有望達50-60%,遠超當前33%的水平,成為強勁驅動力。

      寫在最后

      AI領域的投資邏輯一直都是“投資前置,收益后置”。投資規模大,盈利周期長。

      馬斯克當年給了OpenAI一筆錢后就拂袖離去,坊間傳言沒有繼續投資,因此OpenAI無法支付在超級計算機上訓練人工智能模型所需的巨額費用。再到OpenAI功成名就后,馬斯克和OpenAI之間又基于“摘桃子”battle了好幾個回合。

      我們在AI賽道上也不能短視,特別是在大模型競爭上,任何企業都需要與具體的行業結合,才能形成確定性的商業模式,這才是長期投入帶來的“高技術門檻,強競爭壁壘”。對于深耕大模型已久的商湯來說,一家AI原生公司在講故事層面或許不如互聯網大廠那般豐富多彩;但在大模型研發落地上,則值得被注入新的期待。

      編者按:本文轉載自微信公眾號:節點財經(ID:jiedian2018),作者:六金

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      標簽: AI 人工智能

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