在人工智能行業(yè)，流傳著這樣一句話：數(shù)據(jù)是燃料、算法是引擎。在大模型中，數(shù)據(jù)的重要性則體現(xiàn)地更加明顯。甚至從某種程度上講，數(shù)據(jù)的多少、質(zhì)量的好壞決定著大模型的成敗。

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，以BAT為代表的頭部科技大廠積累了深厚的底層技術(shù)、龐大的客戶(hù)群和行業(yè)know-how，客觀說(shuō)，這有助于訓(xùn)練出更加具備泛化性、通用性、實(shí)用性的通用大模型。

巨頭們的大模型猶如“含著金鑰匙”出生，肉眼可見(jiàn)的是，百度文心大模型3.5、華為盤(pán)古等大模型產(chǎn)品已經(jīng)跟國(guó)內(nèi)其它模型產(chǎn)品拉開(kāi)了差距。反觀訊飛、智譜、光年之外、等創(chuàng)業(yè)腰部公司的大模型產(chǎn)品已略顯后勁不足。

大廠大模型，更穩(wěn)定更靠譜

過(guò)去幾個(gè)月，大模型經(jīng)歷了草莽階段，發(fā)得快、發(fā)得早便是一種優(yōu)勢(shì)，因此短期內(nèi)出現(xiàn)了大模型滿(mǎn)天飛、產(chǎn)品多如牛毛的現(xiàn)象。

為了應(yīng)對(duì)用戶(hù)市場(chǎng)的多樣性、吸引更多用戶(hù)和開(kāi)發(fā)者，很多初創(chuàng)公司開(kāi)始力推“開(kāi)源”。在早期，這種策略收到了不錯(cuò)的反饋，開(kāi)發(fā)者和用戶(hù)容易更快地參與到大模型的技術(shù)共享和合作之中。但隨著落地的深入，“快”所留下的后遺癥也在反噬其自身。

首先，在企業(yè)級(jí)市場(chǎng)中，客戶(hù)企業(yè)對(duì)穩(wěn)定性和安全性的要求越來(lái)越高。

企業(yè)級(jí)市場(chǎng)對(duì)穩(wěn)定性和可靠性的需求是天然的。在大模型領(lǐng)域，穩(wěn)定性不光體現(xiàn)在產(chǎn)品層面，更體現(xiàn)在戰(zhàn)略方面。舉例來(lái)說(shuō)，過(guò)去ChatGPT雖讓OpenAI爆火，但其公司幾易核心戰(zhàn)略，創(chuàng)始人對(duì)公司管理的把控度也一度遭遇質(zhì)疑。在與母公司微軟的合作中，OpenAI和后者的分工更是模糊不清，不免讓人對(duì)ChatGPT未來(lái)的發(fā)展感到擔(dān)憂。

對(duì)于客戶(hù)企業(yè)而言，供應(yīng)商不穩(wěn)定的戰(zhàn)略會(huì)對(duì)信任度造成影響，從而減少對(duì)平臺(tái)的意向合作規(guī)模。在這點(diǎn)上，大公司無(wú)疑比生存狀態(tài)不穩(wěn)定的初創(chuàng)企業(yè)更具備優(yōu)勢(shì)。

以華為經(jīng)歷為鑒，早在云計(jì)算時(shí)代，華為云依靠穩(wěn)定和專(zhuān)業(yè)的做派贏得了市場(chǎng)的尊重。在大模型時(shí)代，其盤(pán)古大模型延續(xù)了以往提供軟硬一體式解決方案的路線，再次受到客戶(hù)青睞。華為在政企客戶(hù)間有著相當(dāng)不錯(cuò)的口碑和品牌價(jià)值，它的經(jīng)驗(yàn)表明，在開(kāi)發(fā)能力參差不齊的市場(chǎng)，踏踏實(shí)實(shí)做服務(wù)的企業(yè)往往更有優(yōu)勢(shì)。也就是說(shuō)，在大模型的競(jìng)爭(zhēng)中，“鈔能力并不代表技術(shù)強(qiáng)”。

其次，企業(yè)客戶(hù)更加期待一站式、端到端的服務(wù)效率提升模式。在這波AI2.0浪潮中，很多能力都是建立在云平臺(tái)之上，不論是算力、模型，還是工具鏈，都是通過(guò)云平臺(tái)對(duì)外輸出。

百度文心大模型就非常符合上述標(biāo)準(zhǔn)，其具備的云底座可以實(shí)現(xiàn)端到端調(diào)優(yōu)，這意味著從數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型部署到模型推理等整個(gè)流程中，企業(yè)都可以進(jìn)行自動(dòng)化調(diào)優(yōu)和優(yōu)化，從而提高模型的性能和效率。有了這層技術(shù)，便可以更好地利用深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如文本生成、機(jī)器翻譯和情感分析等。本質(zhì)上講，精巧好用邏輯將取代“大干快上”，企業(yè)對(duì)大模型的訴求也將逐漸回歸至商業(yè)價(jià)值本身。

反觀，以智譜AI等為代表的初創(chuàng)機(jī)構(gòu)，由于其沒(méi)有云底座，便只能選擇與多家云廠商進(jìn)行合作，但這卻為其自身與合作伙伴之間的利益點(diǎn)和后期分成埋下了些許隱患。可與之佐證的是，無(wú)云的OpenAI與微軟之間的關(guān)系也已經(jīng)發(fā)生了微妙的變化，據(jù)《The Information》，微軟一份內(nèi)部文件指示 Azure的銷(xiāo)售人員告訴客戶(hù)微軟能比OpenAI提供更多的服務(wù)，而OpenAI則在通過(guò)延遲授予微軟產(chǎn)品API訪問(wèn)權(quán)限、暫緩提供最新模型等方式進(jìn)行防御。雙方遠(yuǎn)沒(méi)有看起來(lái)“親密無(wú)間”。

大模型是一場(chǎng)持久戰(zhàn)，小公司燒不動(dòng)

大模型的競(jìng)爭(zhēng)正在從“百米跑”轉(zhuǎn)向“馬拉松”，誰(shuí)將贏得持久戰(zhàn)的最終勝利？

目前答案已經(jīng)出見(jiàn)分曉。可以看到的是，部分初創(chuàng)和腰部公司已經(jīng)開(kāi)始呈現(xiàn)疲態(tài)，從光年之外退出競(jìng)爭(zhēng)、訊飛大幅虧損難以支撐大模型投入便可以得知，一些“笨鳥(niǎo)先飛”的企業(yè)已逐漸落后于發(fā)展大勢(shì)。

相比而言，頭部大廠的大模型產(chǎn)品已經(jīng)有所成效。在IDC近日發(fā)布的《AI 大模型技術(shù)能力評(píng)估報(bào)告，2023》報(bào)告中，百度、阿里等公司的表現(xiàn)非常亮眼。IDC分別對(duì)大模型的平臺(tái)、創(chuàng)新、通用、算法、服務(wù)、生態(tài)合作、行業(yè)覆蓋和安全可解釋性等諸多方面進(jìn)行了評(píng)價(jià)，其中百度7個(gè)滿(mǎn)分，阿里6個(gè)滿(mǎn)分。百度在算法模型、行業(yè)覆蓋領(lǐng)域拿下行業(yè)唯一滿(mǎn)分。

與此同時(shí)，在SuperCLUE中文大模型7月最新榜單中，百度的大語(yǔ)言模型產(chǎn)品文心一言以62分的總成績(jī)一舉超越越GPT-3.5-turbo（59.79）和ChatGLM-130B（59.35）等，穩(wěn)居行業(yè)頭部?？深A(yù)見(jiàn)的是，大模型的競(jìng)爭(zhēng)將在準(zhǔn)確、魯棒性、更新速度、可解釋性和性能方面展開(kāi)。這就要求企業(yè)在數(shù)據(jù)的接入和處理上要加大投入。

另外在toB端，百度依據(jù)過(guò)往能力推出了千帆大模型平臺(tái)。千帆是全球首個(gè)一站式企業(yè)級(jí)大模型平臺(tái)，它擁有較為全面的數(shù)據(jù)服務(wù)能力，從生成、標(biāo)注、回流再到模型訓(xùn)練（Post-pretraining、Fine-tuning、Prompt-tuning）、模型評(píng)估（主觀評(píng)估、客觀評(píng)估）和壓縮、自動(dòng)化Prompt工程、到插件應(yīng)用編排，客戶(hù)都可以在千帆上一站式完成。

這意味著客戶(hù)可以將訓(xùn)練好的模型部署和托管在千帆平臺(tái)上，獲得極致的性能、企業(yè)級(jí)的高可用性和安全環(huán)境。除此之外，其在企業(yè)級(jí)場(chǎng)景中的積累也為行業(yè)打開(kāi)了一扇窗：目前，千帆平臺(tái)已經(jīng)制備了開(kāi)箱即用的使用流程，用可視化產(chǎn)品界面的方式引導(dǎo)用戶(hù)使用極大降低了使用門(mén)檻。對(duì)于企業(yè)級(jí)市場(chǎng)比較擔(dān)心的安全可靠問(wèn)題，也內(nèi)置了安全機(jī)制，確保模型的輸入和輸出的安全。

游擊隊(duì)VS正規(guī)軍 

2023年下半年，不少企業(yè)將目光鎖定在行業(yè)模型上。不落地，大模型就是空中樓閣，不結(jié)合行業(yè)，大模型便是無(wú)本之木。因此，各家廠商除了要在底層技術(shù)上繼續(xù)夯實(shí)外，補(bǔ)足行業(yè)Know-how和成功經(jīng)驗(yàn)也是重中之重。

在阿里和百度的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)中，似乎可以給大模型行業(yè)一些啟示。其中，阿里因在電商、物流層面的深厚積累，讓該公司擁有了對(duì)不同領(lǐng)域的行業(yè)特點(diǎn)、業(yè)務(wù)流程和客戶(hù)需求有了充分的認(rèn)識(shí)。后加之內(nèi)部推行“云釘一體”，作為辦公一體化平臺(tái)，釘釘也為通義千問(wèn)大模型助力頗多。這樣一來(lái)，阿里的產(chǎn)品便可以在深度了解用戶(hù)需求的基礎(chǔ)上為客戶(hù)提供定制化的解決方案，滿(mǎn)足其業(yè)務(wù)需求，提高其業(yè)務(wù)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。這讓大模型有了其應(yīng)有之意，不至于淪落為“無(wú)源之水”。

相比之下，百度采用了另一套邏輯：用搭建行業(yè)模型的方式賦能具體行業(yè)。目前為止，該公司已經(jīng)布局了十余個(gè)行業(yè)大模型并取得了不錯(cuò)的效果。在客戶(hù)中，出現(xiàn)了國(guó)家電網(wǎng)、浦發(fā)銀行、泰康、吉利等知名企業(yè)。比如，在電力大模型中，產(chǎn)品已在電網(wǎng)設(shè)備、客服等實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行試點(diǎn)驗(yàn)證，就結(jié)果而言，可以顯著增強(qiáng)電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的精細(xì)化、自動(dòng)化、智能化水平。而在汽車(chē)領(lǐng)域，長(zhǎng)安汽車(chē)的一款量產(chǎn)車(chē)型開(kāi)始搭載百度智能云提供的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)和數(shù)字人平臺(tái)。除此之外，百度的大模型還將觸角伸向了金融和政務(wù)等領(lǐng)域。

應(yīng)該說(shuō)，百度和阿里之所以能在各行業(yè)間迅速打開(kāi)局面，依靠了成體系的團(tuán)隊(duì)和穩(wěn)定的戰(zhàn)略。細(xì)節(jié)上看，大模型所需要的人員眾多，其中包括算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)人員等。比較“散兵游勇”，頭部大廠所展現(xiàn)的實(shí)力更體現(xiàn)在其員工所擁有的豐富的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)。根本上，高素質(zhì)的人才能夠快速響應(yīng)客戶(hù)需求，提供高質(zhì)量的解決方案。

寫(xiě)在最后

在大模型的toB競(jìng)爭(zhēng)中，本質(zhì)而言，是取決于客戶(hù)企業(yè)對(duì)商業(yè)價(jià)值的認(rèn)知。和其他行業(yè)一樣，在大模型領(lǐng)域，“多快好省”和“物美價(jià)廉”難以?xún)扇?，“大干快上”的結(jié)果可能是一地雞毛。

所以，企業(yè)客戶(hù)在大模型的選擇上應(yīng)當(dāng)更為審慎，至少在目前，更加穩(wěn)妥的方式還是在大廠之間做出抉擇，大廠大模型更能保證服務(wù)交付、運(yùn)維和維保，這也是企業(yè)對(duì)自身向智能化方向轉(zhuǎn)型更加負(fù)責(zé)任地選擇。

目前，百度、阿里、華為等大廠在技術(shù)、企業(yè)級(jí)認(rèn)知方面已經(jīng)具備相當(dāng)程度的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。2023年的下半年是大模型馬拉松賽的開(kāi)始，在這個(gè)過(guò)程中，商業(yè)價(jià)值也將逐漸回歸，劣幣終將被市場(chǎng)淘汰。

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