文|正見TrueView 嵐羽

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再過不足一月時(shí)間，歷史的指針將正式指向2024。大模型“井噴”之勢(shì)下，數(shù)字科技在全球新一輪科技浪潮中的趨勢(shì)與走向，是創(chuàng)新者提前備賽的重要發(fā)展指南。

需要進(jìn)行前情提要的是，數(shù)字科技一定是硬科技，但硬科技不等于硬件科技，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實(shí)等數(shù)字科技也是硬科技。數(shù)字技術(shù)不僅有很高的技術(shù)門檻，同時(shí)能夠賦能千行百業(yè)、提升效率。突破卡脖子技術(shù)需要“軟硬結(jié)合”，硬件技術(shù)和數(shù)字技術(shù)缺一不可。

以大模型浪潮為例，涉及到的即有芯片、服務(wù)器、通信網(wǎng)絡(luò)等硬件領(lǐng)域，也包括云計(jì)算、數(shù)據(jù)庫、虛擬化等軟件層。短短一年間，大模型已從概念走向業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用，加速通用人工智能演進(jìn)，過程中國(guó)內(nèi)頭部科技廠商起到了引領(lǐng)發(fā)展的重要作用。

爆發(fā)源于沉淀。這與大企業(yè)多年創(chuàng)新積累不無關(guān)系，由此才能以“時(shí)刻準(zhǔn)備著”的姿態(tài)抓住窗口期。在推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的進(jìn)程中，大企業(yè)有自己獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，鼓勵(lì)大企業(yè)發(fā)展、努力培育更多在國(guó)際市場(chǎng)中有競(jìng)爭(zhēng)力的大型科技企業(yè)，是國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略。

而作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展中最活躍的創(chuàng)新要素，企業(yè)創(chuàng)新，才能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。

01 國(guó)產(chǎn)大模型百舸爭(zhēng)流，加速拓展應(yīng)用廣度與深度

預(yù)判2024，大模型是無法回避的話題。過去一年，國(guó)內(nèi)外大模型加速發(fā)展。其中，海外市場(chǎng)繼GPT-4發(fā)布后，OpenAI推出了更強(qiáng)大收費(fèi)更低的GPT-4 Turbo、人人都可定制的GPTs服務(wù)以及GPT商店。除此之外，Google、Anthropic、Cohere、HuggingFace都在不遺余力地推進(jìn)大模型。

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)同樣百花齊放，騰訊、阿里、百度、華為、科大訊飛等廠商結(jié)合自身業(yè)務(wù)和戰(zhàn)略布局，發(fā)布了各自的大模型技術(shù)路線與產(chǎn)品。有數(shù)據(jù)顯示，截至10月份國(guó)內(nèi)大模型發(fā)布已達(dá)238個(gè)，國(guó)產(chǎn)大模型呈百舸爭(zhēng)流之景象。

但無論國(guó)內(nèi)還是國(guó)際賽場(chǎng)，大模型的競(jìng)賽終歸不是閃電戰(zhàn)，而是持久戰(zhàn)。短期模型發(fā)布數(shù)量暴漲的背后，大模型的應(yīng)用方向和商業(yè)價(jià)值更值得深入探索，“下半場(chǎng)比拼的是場(chǎng)景和應(yīng)用的落地能力”已成業(yè)內(nèi)共識(shí)。

目前來看，大模型產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出通用大模型和領(lǐng)域大模型互促共進(jìn)的發(fā)展態(tài)勢(shì)。通用大模型通常從通用語料訓(xùn)練生成，具備強(qiáng)大的自然語言理解、語言生成和語言識(shí)別等能力，在聊天、寫詩、作畫等泛娛樂場(chǎng)景上表現(xiàn)頗佳。而在更為嚴(yán)肅的工作場(chǎng)景、專業(yè)場(chǎng)景里，目前階段通用大模型無法大面積地勝任，例如法律、醫(yī)療、金融等。這是因?yàn)橥ㄓ么竽Ｐ鸵话慊诠_信息進(jìn)行訓(xùn)練，在許多專業(yè)知識(shí)和行業(yè)數(shù)據(jù)方面積累不足。

領(lǐng)域大模型是基于通用大模型灌注行業(yè)知識(shí)精調(diào)形成，能夠更好地理解行業(yè)的語義和規(guī)范，更有效地執(zhí)行專業(yè)性更強(qiáng)的任務(wù)。當(dāng)前很多大廠從基礎(chǔ)大模型做起，搭配領(lǐng)域大模型，讓人工智能更好地服務(wù)于千行百業(yè)。

例如，華為在發(fā)布盤古大模型后，在醫(yī)藥、氣象、金融等領(lǐng)域布局了領(lǐng)域大模型，“盤古藥物分子大模型”使先導(dǎo)藥的研發(fā)周期從數(shù)年縮短至數(shù)月，研發(fā)成本降低70%，“盤古氣象大模型”能夠提供秒級(jí)的全球氣象預(yù)報(bào)。

騰訊方面推出了騰訊混元大模型和騰訊云MaaS（模型即服務(wù)）。混元作為騰訊云MaaS的基座，客戶可以直接通過API調(diào)用混元，也可以將混元作為基底模型，為不同產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景構(gòu)建定制化的應(yīng)用。目前混元已接入騰訊逾300個(gè)業(yè)務(wù)和產(chǎn)品并取得初步效果，包括騰訊云、騰訊廣告、騰訊游戲、騰訊會(huì)議等。

從商業(yè)化落地情況來看，無論是通用類還是領(lǐng)域類，大模型最根本的出發(fā)點(diǎn)是解決產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中的實(shí)際問題，長(zhǎng)遠(yuǎn)的目標(biāo)是以人工智能為代表的新一代數(shù)字技術(shù)引領(lǐng)新一輪的技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)重塑。但如果始終堅(jiān)持通用類大模型，即便在100個(gè)場(chǎng)景中解決70%-80%的問題，卻很難完美解決某個(gè)問題；如果始終堅(jiān)持領(lǐng)域大模型，而在底層模型投入不足的話，未來或許將與第一陣營(yíng)漸行漸遠(yuǎn)。

以大模型為代表的人工智能技術(shù)應(yīng)在更加嚴(yán)肅的專業(yè)場(chǎng)景和工作場(chǎng)景中真正發(fā)揮價(jià)值，拓展應(yīng)用深度；從本文到圖像、音視頻等更多維度，多模態(tài)推動(dòng)AI應(yīng)用廣度，進(jìn)而成為新的生產(chǎn)力。在當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)階段，“兩條腿走路”的平衡戰(zhàn)略或許是最佳選擇，只有將通用大模型的能力提升至世界前沿水準(zhǔn)，有了較強(qiáng)的基本能力和素質(zhì)后，才能在不同行業(yè)與場(chǎng)景的落地中實(shí)現(xiàn)務(wù)實(shí)創(chuàng)新。

放眼全球，技術(shù)進(jìn)步的速度不會(huì)放緩，大模型更是展現(xiàn)出了革命性的技術(shù)進(jìn)步，以人工智能為代表的數(shù)字科技正在奔涌向前。跟進(jìn)與超越，是不可逆的技術(shù)洪流。

02 數(shù)字科技將成國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)重要戰(zhàn)場(chǎng)，關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)當(dāng)自主可控

大模型是新型基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵底座之一，因此大模型的競(jìng)爭(zhēng)也是國(guó)家科技戰(zhàn)略的競(jìng)爭(zhēng)。在大國(guó)博弈的背景下，以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等新一代的數(shù)字科技將是未來國(guó)與國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的重要戰(zhàn)場(chǎng)。

但新的數(shù)字科技既是重大機(jī)遇，也是艱難挑戰(zhàn)。作為底層技術(shù)能力，數(shù)字技術(shù)勢(shì)必將向上賦能各行各業(yè)，同時(shí)助力科學(xué)技術(shù)發(fā)展。但除了像芯片這樣的硬件領(lǐng)域，在以大模型、人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)方面也存在“卡脖子”問題。如數(shù)據(jù)和算力，就是當(dāng)前想要布局全棧自主創(chuàng)新的大模型產(chǎn)品的主要制約因素。

數(shù)據(jù)是大模型的基礎(chǔ)燃料，決定了模型的訓(xùn)練質(zhì)量、性能表現(xiàn)和應(yīng)用領(lǐng)域的廣度和深度。但其實(shí)國(guó)內(nèi)不缺海量數(shù)據(jù)，缺的是高質(zhì)量的中文語料。據(jù)國(guó)家網(wǎng)信辦數(shù)據(jù)顯示，2022年我國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)量達(dá)8.1ZB，位列全球第二；我國(guó)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量達(dá)724.5EB，全球占比為14.4%。但在ChatGPT大模型訓(xùn)練中，中文占比不到0.1%，這也與中文開源語料庫數(shù)量少和規(guī)模小有關(guān)。

值得關(guān)注的是，構(gòu)建中文開源數(shù)據(jù)集的步伐正在加快。今年以來，《北京市促進(jìn)通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施（2023-2025年）（征求意見稿）》中提到，要組織有關(guān)機(jī)構(gòu)整合、清洗中文預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，形成安全合規(guī)的開放基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；持續(xù)擴(kuò)展多模態(tài)數(shù)據(jù)來源，建設(shè)高質(zhì)量的文字、圖片、音頻、視頻等大模型預(yù)訓(xùn)練語料庫。此外，復(fù)旦大學(xué)團(tuán)隊(duì)開源包含47萬高質(zhì)量監(jiān)督微調(diào)（sft）數(shù)據(jù)集disc-med-sft，華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室開源第一個(gè)億級(jí)中文跨模態(tài)數(shù)據(jù)集。

而算力是大模型完成訓(xùn)練和推理過程的基石，大模型浪潮驅(qū)動(dòng)智能算力需求激增。從算力規(guī)模方面看，根據(jù)信通院統(tǒng)計(jì)，2022年我國(guó)算力總規(guī)模超150EFLOPS，位居世界第二，并保持高增長(zhǎng)速度。

面對(duì)數(shù)字技術(shù)巨大的價(jià)值和應(yīng)用前景，雖距離世界頂尖水平仍有差距，但國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)相關(guān)主體努力布局前沿、攻克關(guān)鍵技術(shù)的步履從未停止。中國(guó)數(shù)字科技有自己的積累和場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，面對(duì)大模型為代表的數(shù)字技術(shù)方面存在的“卡脖子”問題，中國(guó)企業(yè)正在努力掌握關(guān)鍵核心技術(shù)，攜手構(gòu)建自主可控生態(tài)，在數(shù)字科技領(lǐng)域縮小與世界領(lǐng)先水平的差距。

03 大企業(yè)領(lǐng)軍參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈條創(chuàng)新提升

大企業(yè)往往在基礎(chǔ)研究、原始創(chuàng)新、技術(shù)商業(yè)落地、高效迭代等能力范疇上表現(xiàn)突出，是創(chuàng)新型企業(yè)中的佼佼者。面對(duì)更加殘酷的國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，以及國(guó)內(nèi)科技實(shí)力從量的積累邁向質(zhì)的飛躍、從點(diǎn)的突破邁向系統(tǒng)能力提升的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，應(yīng)當(dāng)重視大企業(yè)的發(fā)展，發(fā)揮大企業(yè)的作用。

在新時(shí)代新征程上，如何讓大企業(yè)在自主創(chuàng)新中“挑大梁”，發(fā)揮大企業(yè)承擔(dān)關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)、提升創(chuàng)新體系綜合效能、參與國(guó)際科技和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)，是下一階段需要思考的重要課題。

當(dāng)前國(guó)產(chǎn)大模型從發(fā)布數(shù)量上看，與世界先進(jìn)國(guó)家差距不大，但從影響力來看，國(guó)產(chǎn)大模型還未形成像ChatGPT、Bert一樣的世界性影響力。

這是由于以微軟、Google、Salesforce等為代表的科技巨頭大量資源資金投入的長(zhǎng)期結(jié)果，為所在國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展積蓄了力量。如Google長(zhǎng)期投身于研究基礎(chǔ)理論，最早在2017年提出Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，成為近些年大模型領(lǐng)域大多數(shù)企業(yè)底層架構(gòu)的基礎(chǔ)。

技術(shù)創(chuàng)新有其自身的規(guī)律，數(shù)字科技具有投入大、高風(fēng)險(xiǎn)、回報(bào)周期長(zhǎng)等特性。當(dāng)下的科技創(chuàng)新不僅需要實(shí)現(xiàn)“從無到有”的突破，更需要平衡成本、效率、效果的“不可能三角”，解決商業(yè)化、市場(chǎng)等一系列應(yīng)用問題。

企業(yè)對(duì)于數(shù)字科技的投入，應(yīng)該是在創(chuàng)新中容許適當(dāng)失敗的、長(zhǎng)期而又持續(xù)的，是既有豐富的市場(chǎng)應(yīng)用實(shí)踐，又懂得科技成果轉(zhuǎn)化的。相比之下，大企業(yè)在創(chuàng)新投入和創(chuàng)新能力上更有優(yōu)勢(shì)，可以形成生態(tài)，帶動(dòng)中小企業(yè)的創(chuàng)新能力，進(jìn)而形成創(chuàng)新鏈條。

就大模型產(chǎn)業(yè)而言，訓(xùn)練成本高，研發(fā)難度大，“每家一個(gè)大模型”不太現(xiàn)實(shí)，一定需要一個(gè)“大電廠”，以及幾個(gè)大電廠形成互聯(lián)互通的算力中心。由此推測(cè)，最終的生態(tài)應(yīng)該是由少數(shù)幾家頭部廠商研發(fā)基礎(chǔ)大模型，中小企業(yè)注重精細(xì)的部分，高校側(cè)重基礎(chǔ)理論的研究，“建立生態(tài)+做細(xì)應(yīng)用+對(duì)齊科研”才有望在國(guó)際和國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中贏得大模型產(chǎn)業(yè)博弈的彎道超車機(jī)會(huì)。

目前，國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)正在不斷完善AI生態(tài)構(gòu)建。百度推出大模型生態(tài)政策；華為鼓勵(lì)更多伙伴加入盤古大模型全域協(xié)同生態(tài)體系；騰訊已經(jīng)與1萬1千家生態(tài)伙伴展開緊密合作，推出了覆蓋100多個(gè)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的行業(yè)解決方案，騰訊云也發(fā)布了“大模型生態(tài)計(jì)劃”。

對(duì)于具有豐富行業(yè)數(shù)據(jù)積累的中小企業(yè)，可以通過直接調(diào)用API或基于GPT大模型微調(diào)優(yōu)化自己的AI產(chǎn)品。然后基于開源模型或海量數(shù)據(jù)，打造出更專業(yè)、更精準(zhǔn)的領(lǐng)域大模型，建立垂直行業(yè)的平臺(tái)生態(tài)。

因此在當(dāng)前環(huán)境中，應(yīng)當(dāng)發(fā)展大企業(yè)，用大企業(yè)領(lǐng)軍大研究。大企業(yè)有更充足的資金、資源、人才，可持續(xù)投入和持續(xù)創(chuàng)造，進(jìn)行多方位甚至是冒險(xiǎn)式的研發(fā)。在國(guó)際市場(chǎng)和國(guó)際科技發(fā)展中同樣如此，沒有大企業(yè)就很難擁有話語權(quán)。應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)企業(yè)做強(qiáng)做大，到國(guó)際上參與競(jìng)爭(zhēng)。

根據(jù)全國(guó)工商聯(lián)數(shù)據(jù)顯示，2022年中國(guó)民營(yíng)企業(yè)中研發(fā)投入最多的三家公司分別為華為、騰訊、阿里巴巴，三家企業(yè)研發(fā)投入合計(jì)約占全國(guó)總研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出的近7%。在全球企業(yè)排名中，三家公司的研發(fā)投入均排在前二十位。此外，華為在5G領(lǐng)域的專利數(shù)量已經(jīng)連續(xù)多年排名第一，掌握的關(guān)鍵核心技術(shù)專利最多；騰訊專利申請(qǐng)數(shù)量超6.6萬件，全球互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中僅次于谷歌，人工智能專利數(shù)超過1萬件……

在數(shù)字科技等前沿領(lǐng)域的探索中，頭部企業(yè)往往能夠較早布局和規(guī)劃，例如騰訊早在2018年就開始了大模型訓(xùn)練和推理的研發(fā)，并設(shè)有實(shí)驗(yàn)室專注量子計(jì)算、下一代機(jī)器人的研究等。

在新一輪的科技競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)創(chuàng)新當(dāng)中，大企業(yè)的作用顯而易見，在帶動(dòng)中小企業(yè)和大研究中發(fā)揮著引領(lǐng)作用，掌握關(guān)鍵核心技術(shù)、走向國(guó)際參與競(jìng)爭(zhēng)，更需要大企業(yè)貢獻(xiàn)力量。

期望在未來的世界舞臺(tái)上，看到在“以大帶小”、“產(chǎn)學(xué)研”與“用”互為指導(dǎo)下，越來越多的中國(guó)企業(yè)身影。