“任何创业大潮,都有一个规律,叫做‘抢椅子游戏’。在AI时代,椅子的数量会进一步减少,成为AI企业巨头,挑战会比移动互联网时代大得多。”7月6日,昆仑万维董事长兼CEO方汉告诉澎湃新闻记者。

人人挂在嘴边的“大模型热”,究竟是什么,有什么用?2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议落下帷幕,今年的人工智能行业,关注的焦点正在从AI新技术转向实际的落地场景,光有“屠龙之术”还不够,更重要的是转化成实际的生产力。在火热的AI浪潮中,不少冷思考也在涌现。

大模型行业要分出高下,只需要一两年,未来不会有独立的大模型企业存在。”猎豹移动董事长兼CEO傅盛告诉澎湃新闻记者,另一位AI投资人向记者坦言,“这么多大模型,总有人跟不上要掉队。现在AI行业风声很大,但有泡沫存在,等潮水褪去,才知道谁在裸泳。”

ScalingLaw、智能体、端侧AI、具身智能……在不断涌现的新词背后,如今的AI热潮实为一场涌动着机会的淘金浪潮,各路资本闻风而动,但业内的共识是,洗牌期可能很快到来,到时的厮杀会比现在更加残酷。

这条赛道上,既有腾讯、字节、百度等传统大厂严阵以待,又有月之暗面、MiniMax、智谱AI等独角兽接连登场,还有来自科研界、投资界等多方力量共同角逐。在这波罕见的科技革命中,究竟什么样的AI企业能走到最后?

AI爱因斯坦何时才能出现?

7月5日,在2024世界人工智能大会,一家人工智能公司推出的“具身智能本体”跳舞机器人,吸引大批观众前来参观。新华社 图

 

突围:更高投资,更多训练,大模型能就活下来?

在今年大会上,MiniMax创始人闫俊杰谈到了他眼中未来的AI洗牌:未来全球只会剩下5家大模型企业,但他也不知道中国会有几家。

在他看来,AI时代,大厂与初创公司最终所占的市场比例,可能会比互联网或移动互联网公司的比例更为凄惨,“极端的比例可能会达到9:1。”

谈到AI行业的杀手锏,不得不提“ScalingLaw”(缩放定律)。在今年的人工智能大会上,“ScalingLaw”出现得相当高频,它由OpenAI提出,被认为是大模型行业的“金科玉律”。

从定义上来看,ScalingLaw认为模型的性能与模型的规模、数据集大小和训练用的计算量有直接关系,即指训练数据越多,大模型的性能越强。

通俗而言,这意味着要进行AI技术突破,企业必须不断扩大训练用的数据集,需要算力和资金上的高额投入。

“这几年整体的人工智能革命,都建立在ScalingLaw的基础上。”傅盛告诉澎湃新闻记者,“数据到达一定基础后,就突然涌现出了人工智能。但是为什么涌现?其实所有人都是懵的。大家觉得,如果有10万亿参数,说不定AI界的爱因斯坦就会出现,但是怎么才能出现,为什么出现,过程究竟是怎样的?没有一个人去推演,现在就是热潮。”

尽管围绕ScalingLaw有不少争议,但是多位与会的AI企业家向澎湃新闻记者表示,这仍然是行业目前最行之有效的定律,这代表AI行业的竞争远比想象中残酷。

“大模型本质是重资产投入,企业要All in AI,背后需要有相当充裕的资金支持。”Soul App首席技术官陶明告诉记者,“在这个赛道上,有不少资金充沛的竞争对手,中小型的创业企业,很难在投资能力上与他们抗衡,因此在基础技术突破上挑战很大。”

更重要的是,即便有了技术突破,也未必能在“抢椅子游戏”中活到最后。在陶明的观察中,活到最后的大模型企业,一定要寻找到自己的差异化场景,而并非一味卷参数,“需要找到非常独特、清晰化的应用场景,构建自己独特的壁垒,目标要明确,不能犹豫。”

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观众在展台前尝试相关人工智能场景应用

 

值得注意的是,此前大模型行业价格战,一度成为业内热议焦点,对此,普遍看法是认为目前的AI行业仍在初步阶段,还没有迈入红海,“价格战的出现,其实说明现有大模型在性能上没有太大差异,档次差不多。”傅盛犀利点评道。

陶明也直言,在目前AI的投资热潮中,不少大模型企业只顾着挤入赛道,忘记发展自身优势,导致同质化现象出现,这对行业来说是个重要的信号。

百度CEO李彦宏更是在演讲中呼吁,不要卷模型了,要去卷应用。“很多人仍然把主要的关注点放在基础模型上,一天到晚跑分,刷榜,谁谁谁又超越GPT4了,OpenAI又出来Sora了,又出来GPT4o了等等。今天这个震撼发布,明天那个史诗级更新,但是我要问,应用在哪里?谁从中获益了?”

落地:消费者端市场更大,企业端更容易商业化

作为手握巨额现金流的“收割者”,在AI赛道上,大厂或许不是技术迭代最快的那一派,但一定是更有耐心、更有信心的一派,从不少公开表态中,都能感知到这点。

腾讯高级执行副总裁汤道生曾经谈及马化腾对大模型的态度:马化腾之前说的是,“不着急拿出半成品”,找对方向、想清楚、保持迭代最重要。

在“起得早”和“熬得久”之间,马化腾觉得,不仅仅要“起得早”,更重要是“熬得久”——有时候前期过度投入,坚持不下去,反而不能笑到最后。

“就像《墨攻》电影一样,赵国来攻城,墨家的人就说,大王能守多久取决于他要攻多久,十万大军不走,天天在攻,谁也守不住。”傅盛告诉记者,“如果大厂攻一段时间不想攻了,创业公司就会有机会,但AI这件事,大厂是不可能不想攻的。”傅盛判断,这场竞争会呈现严重的马太效应。创业公司做得快一点、早一点,但是大厂可以慢慢垒。”

傅盛表示,中国的创业公司与Open AI的情况不尽相同。Open AI得到了微软的投资,它有充分的算力,而今天中国创业公司的算力上就无法企及。同时,创业公司虽然也得到了大厂的投资,但是“对于大厂来说,投初创企业是买保险,而AI是核心能力,大厂不会放心把这样的能力交给其他人”。

京东相关负责人则向澎湃新闻记者表示,大厂在数据和应用场景上有沉淀,能够更好的使用真实场景看到更多的反馈和迭代,然后再进一步地去强化模型。

但是初创企业也有自身的独特优势。初创企业一开始就可以用最高效的组织形式、最高效的资金使用形式,聚焦某个点,打造出一个标杆或者一个样板。在某一个细分领域能够快速地推动落地,让大家看到效果。

“AI是一场革命,一定会有新的大公司出现,也一定会有大公司烈火重生。”中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚谈到了自己的预判。

方汉告诉澎湃新闻记者,目前AI还是技术为王,但是很快就会转变成产品、应用为王,“很多赛道传统大厂都会布局,如果创业公司要挤入这条赛道,就一定是死路,这时候比拼的是谁的赛道更新颖,大公司对这条赛道关注度更低。”

此外,消费者和用户端口是永远的方向,内容社交也将成为AI落地的第一场景,“C端(消费者端)的市场上限一定是最大的,有关内容的IP产业链:小说、漫画、音乐、影视、游戏,这5个赛道在全世界的创业者中都有很大的机会。但是B端(企业端)更容易存活,因为只要找到一个独特的使用场景,能够建立收费模式,商业模式就能成立。”方汉表示。

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观众在人工智能大会现场体验新技术

 

爆发:“超级应用”还是“超级能干”

在AI行业,比起技术发展,人们更期待的是所谓的“iPhone时刻”:指的是出现了杀手级别的超级应用,可以跨越理论到应用的鸿沟,进入到大众市场并迎来爆发。

在落地中,行业的超级应用什么时候产生?能否达到千万级日活跃用户?

李彦宏认为,要避免掉入“超级应用陷阱”,不一定要出现一个10亿DAU(日活用户)的APP才叫成功,这是移动时代的思维逻辑。AI时代,规律可能不是这样的,“超级能干”的应用比只看DAU的“超级应用”更重要。

而在京东相关负责人看来,大模型的颠覆性、杀手应用,不可能从通用大模型的优化中产生,必然是技术进步与产业积累的结合。未来绝对不能只依靠通用大模型来获得收入,“如果只是靠卖模型来挣钱的话,那是下一个红海。发展大模型的长久之路在于结合产业应用,从其带来的价值来看,我觉得它刚刚进入蓝海。”

“不管是数字人、智能客服还是具身智能,颠覆性的AI时代的产品一定会带来足够大的社会和产业价值,同时也会带来足够大的经济效益。”

智谱AI CEO张鹏向澎湃新闻记者表示,目前行业还需要耐心:超级应用的出现并非完全是技术驱动的事情,它还涉及很多因素,比如市场、用户是否准备好了,需要时间作为基础。举例而言,谷歌打造出世界第一的搜索引擎,到探索出成功的商业落地路径,花了6年;而现在的Meta,原来的Facebook也同样如此,“从AI行业来说,不能只看到最终结果,更重要的是采取行动。”

开源和闭源的路径选择也是AI企业面临的争议话题。对于开源和闭源,诸多巨头各有倾向,有OpenAI的GPT系列、百度的文心大模型、月之暗面的Kimi等为代表的闭源大模型,也有Meta的Llama系列、阿里旗下通义千问的Qwend模型等为代表的开源大模型。

实际上,这并非是两条对立的路线,而不同公司的选择更多基于商业考量。在傅盛看来,开源和闭源是“彼此竞争、共同发展”的关系,不存在一个遥遥领先,一个发展不起来。他认为,目前闭源大模型确实比开源的“能打”一些,但是今天开源模型,各大公司都在下场,发展速度很快,“人工智能的历史也表明,开源生态不是在今天才出现的。在以前的语音转文字图片识别上,开源的力量已经非常强大。”

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快手宣布旗下大模型“可图”将正式开源

 

出海市场是国内AI企业另一布局点。方汉认为,在AI领域,中国超越美国只是时间问题,在海外市场有很大的发展空间。

“ScalingLaw已经呈现出放缓的趋势,这对中国企业是很大的利好。文本数据集的数量级是亿亿,图片是万亿级,视频是千亿量级、百亿量级,音乐则是4000万量级,Scailing Law放缓得越厉害,对于中国企业来说就机会越多。”方汉表示。

“AI在海外尤其是小语种国家存在巨大红利。”方汉预测,3-5年之后,制作一部《流浪地球》级别的大片,依靠AI之后,制作成本可能会降到几万美金,“中国公司出海主要做平台,让海外本地人利用中国AIGC平台能力,生产属于本土内容,发展空间非常大。”

他还提到,中国拥有最庞大的工程师队伍,和最多的AI论文数量,“目前在AI领域,中国和美国的优势相比其他国家是巨大的,未来两个国家之间的竞争,中国的表现也完全值得期待。”