大模型浪潮：机遇与挑战在AI革命中的角逐

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自从2022年11月起，OpenAI所开发的ChatGPT在全球范围内引起了广泛的关注。技术的每一次革命都会引发多种连锁反应：有人欣然接受，有人担忧被替代，还有人寻找商机和价值。与创业经验相似，现今由ChatGPT引领的AI新潮流是否确实成为了充满机遇的蓝海市场？未来是否会出现垂直领域的模型？新的领域巨头是否会崛起？大型模型会重塑各行业吗？在2023年7月20日的“行行AI访谈”节目中，波特时空创始人刘大鸿，一个拥有数十亿级AI数据预处理经验的专家，以“LLM（Large Language Model）大语言模型原理”为主题，探讨了大模型浪潮下的机会和挑战。以下是刘大鸿的观点：

大模型是互联网的映射 刘大鸿认为，“大语言模型”的“大”涵盖了“广泛覆盖”和“庞大工程”的意思。语言本质上是一个复杂的网络，语言模型需要拥有广泛的知识和语义理解能力，才能在概率推理中准确生成与前一个项目相关的下一个项目。若语言模型的知识覆盖范围有限，它可能无法理解关联并生成合适的内容。在国内，所谓的“大型语言模型”严格来说并不属于大语言模型，更像是特定领域的垂直模型，其知识范围有限。要构建真正强大的大模型，需要涵盖更多领域和语言，这需要大量高质量的数据支持。同时，国内高质量的内容主要集中在私域网络，而一些网络数据需要脱敏和过滤处理，这些因素都会影响大模型的训练成果。数据处理是一个庞大的工程，需要耗费大量人力和时间积累。OpenAI也经历了类似过程，经过大量的强化学习训练，内容得到了优化，模型逐渐进化。国内的大型语言模型也将经历类似的成长过程。尽管国内的大型模型可能会相对迅速经历这个过程，但相对于OpenAI，时间差距可能不会太大。在刘大鸿看来，大型语言模型好比是互联网的映射，其规模和质量取决于我们所拥有的互联网。因此，要建立真正强大的大模型，需要广泛的数据和相应的工程能力，这是一个漫长的过程。

垂直模型将崛起 刘大鸿认为，行业垂直模型的概念并不成立，企业垂直模型和个人模型将是未来的需求。他倾向于将企业和个人模型统称为小模型。未来，几乎每个在互联网上发布内容的企业和个人都可能拥有自己的模型，不仅限于语言模型，而是可以用这些模型来生成、优化和个性化内容，以满足需求和服务。目前，企业垂直模型难以独立脱离大型语言模型的支持成型。小模型仍然依赖大型模型的语言能力。当前的大型模型基于语言模型，小模型难以拥有相同的语言能力，尽管部分核心可能会训练出来。未来，每个公司都将拥有自己的模型和数字助手。大模型如百度的文心一言、阿里的通义千问和OpenAI的ChatGPT等，将为各类应用提供底层的智能服务。由于企业或个人拥有大量私有数据，一部分数据无法直接提供给大型模型。因此，未来需要确立协议，明确大模型可采集和不可采集的数据类型，并通过加密算法对数据进行脱敏处理，再提供给模型。这方面存在创新空间，但可以确定的是，未来，每家公司都将拥有自己的模型和数字助手。

新巨头将涌现 OpenAI月活跃用户已达10亿，除了出色的应用外，技术突破也降低了获取信息的成本。OpenAI创始人Sam Altman和LinkedIn联合创始人Reid Hoffman在某次对话中提到了“单位智能”的概念。若人工智能获取的成本和资源仅需过去的千分之一，那么产品开发成本也将大幅降低。这种巨大的变革力量将快速渗透各行各业。刘大鸿认为，当前互联网巨头都在开发大模型，但一个大模型的挑战者未必就是另一个大模型。成熟公司需为现有用户提供更好的服务，以巩固成熟业务。然而，新技术的出现满足了以往未满足的需求，从而催生新市场和商业模式。成熟公司的运营模式往往难以适应新市场，这为新兴公司和新产品提供了机会。刘大鸿认为，市场细分是决策的核心。市场细分并非简单地从现有市场中切取一小块蛋糕，然后慢慢扩大。互联网具有网络效应，创新者常常从边缘的新兴市场切入，逐步扩展。创新者的小产品带来便利和成本优势，推动新兴市场扩大甚至成为主流市场。AI也将遵循这一规律。

交互方式的改变是行业变革的触发点 刘大鸿认为，陆奇在奇绩创坛中所言“大模型值得让所有行业重新再做一遍”，在“大多数行业”中是成立的。数字经济领域首当其冲，随后会扩展至制造业、电商、外贸等。尽管并非每家公司都需要构建大模型，但每家公司都应拥有自己的小模型。ChatGPT的出现改变了人机交互方式，如同诺基亚手机转变为iPhone的过程。未来，所有产品的交互方式将基于“Chat”底层，实现社交化、自动化、智能化的交互效率，这将成为引发行业变革的触发点，交互方式的改变将推动各行业的重塑。

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