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作為今年上半年最火的創(chuàng)業(yè)賽道，大模型已經(jīng)堪稱“百模大戰(zhàn)”。根據(jù)中國科學技術信息研究院《中國人工智能大模型地圖研究報告》，截至5月28日，國內(nèi)10億級參數(shù)規(guī)模以上大模型，至少已經(jīng)發(fā)布了79個。最近看一篇報道，里面提到一個數(shù)據(jù)，國內(nèi)市場上已有130家公司在做大模型。

以終為始。從投資角度來看，預判大模型的終局是什么樣的，才能有助于我們?nèi)ニ伎际忻嫔系哪男┕局档每春?。從電商平臺大戰(zhàn)一路看過來（有誰還記得想做平臺最后一地雞毛的凡客嗎？），在科技賽道，絕大多數(shù)時候轟轟烈烈的“百云大戰(zhàn)”“千團大戰(zhàn)”，99%玩家是黯然退出，只剩下贏家通吃。

縱觀這些年的贏家通吃賽道，基本可以用兩個詞概括：新平臺、新基建。如何理解呢？通常這類玩家，為一個產(chǎn)業(yè)提供了新的平臺，通過技術變革的方式建立起產(chǎn)業(yè)新的基礎設施——類似高速公路、水電氣等基建，讓原有的產(chǎn)業(yè)鏈參與者能夠加入到新平臺來，享有技術變革的紅利。

什么是大模型？第一，顧名思義是規(guī)模大，網(wǎng)絡參數(shù)達到百億規(guī)模；第二，通用性，是指不限于專門問題或領域；第三，涌現(xiàn)性，即產(chǎn)生預料之外的新能力。大模型的大規(guī)模和通用性，決定了其將是具備普適性的“新平臺、新基建”，其從一個行業(yè)遷移到另一個行業(yè)的應用場景時，成本低，易遷移。

可以斷言，放在大模型這一賽道，依然將是贏家通吃的終局。

那么，現(xiàn)在“百模大戰(zhàn)”的玩家里，誰將笑到最后？大體來分，目前大模型的玩家有兩類，一類是大廠拉起的團隊，另一類是創(chuàng)業(yè)公司。這里可以有把握地說，在這個百模大戰(zhàn)中，大廠優(yōu)先。

我們可以參考另一個行業(yè)云計算的發(fā)展走向。當年云計算興起的時候，國內(nèi)也出來很多創(chuàng)業(yè)公司玩家，但最終市場份額集中于大公司。根據(jù)IDC發(fā)布的2022年全球云計算IaaS市場追蹤數(shù)據(jù)來看，市場份額TOP10玩家都是中美的大公司，包括美國的亞馬遜、谷歌、微軟、IBM，中國的阿里、華為、騰訊、百度等。

后面我們會進一步分析。不過這里先看看制約大模型的三個要素：數(shù)據(jù)、算力和算法。

先說數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)是大模型發(fā)展的壓艙石，除了互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)之外，老百姓生活生產(chǎn)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都是未來大模型要提升智能水平的必要數(shù)據(jù)源。目前，數(shù)據(jù)壁壘是真實存在的問題。高質量的中文語料數(shù)據(jù)對于創(chuàng)業(yè)公司來說是個很大的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)的積累需要時間和經(jīng)驗。對于像百度這樣常年累月通過搜索等多個互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)應用積累起數(shù)據(jù)的公司來說，可以說一開始就領先了至少幾個身位。

給AI喂下什么質量的數(shù)據(jù)，才能訓練和迭代出什么水平的AI。

再說算力。

通用大模型需要24×7連續(xù)訓練，調度多個算力中心、協(xié)調資源，以云的方式提供智能服務，這對算力有很大的需求。隨著參與大模型訓練的企業(yè)越來越多，用來訓練大模型的數(shù)據(jù)量越來越大，對推理的要求也越來越高，大模型的應用會越來越廣。在以上因素綜合影響下，短期內(nèi)很難能夠滿足市場的算力需求。

這就意味著，大模型公司必須擁有穩(wěn)定的、靠譜的、能保障安全運轉的算力。這顯然利于在云計算深耕布局的大廠。

當年云計算創(chuàng)業(yè)公司，面臨大廠的夾擊，窄縫求生，專攻一個垂直行業(yè)的云計算市場——比如游戲行業(yè)。但是，游戲行業(yè)遭遇監(jiān)管重創(chuàng)的時候，云計算需求也大大降低，這導致該云計算創(chuàng)業(yè)公司的業(yè)務不穩(wěn)定，反過來又影響使用該家公司服務的客戶。

這也是為什么大模型和云計算同樣是贏家通吃的原因之一——大玩家能夠提供更為穩(wěn)定、可靠的服務，成為客戶的優(yōu)先選擇。

最后說算法。

大模型最底層的競爭力來自算法。算法需要龐大的高級人才和長期積累。相比百度這樣長期投入AI的高科技企業(yè)，后來者就缺乏相應的儲備了。

為什么現(xiàn)在看起來有很多的公司做大模型呢？因為現(xiàn)在有開源的大模型和很多公開的論文可供參考，所以起步上會簡單很多。但要做好大模型的門檻還是高的，像現(xiàn)在的GPT4沒有公開后續(xù)技術細節(jié)，國內(nèi)很多大模型就很難繼續(xù)發(fā)展。

在SuperCLUE不久前發(fā)布的最新測評榜單中，可以看到，憑“硬實力”說話，還是大廠更勝一籌，其中百度最新版本的文心一言，在中文領域已經(jīng)超過了GPT-3.5，僅次于GPT-4。

IDC發(fā)布的《AI大模型技術能力評估報告2023》中，就圍繞著產(chǎn)品技術、服務生態(tài)以及行業(yè)應用三大維度，考察大模型的10余項指標，對國內(nèi)主流大模型進行評估。其中，百度文心大模型獲得綜合評分、算法模型、行業(yè)覆蓋等多項第一。在服務能力、生態(tài)合作等方面，幾大主流大模型也可謂是各有千秋。

這無疑體現(xiàn)了，大廠在大模型競賽中的絕對優(yōu)勢。在產(chǎn)品技術和行業(yè)應用上，遠勝過二三線的競品。比如排名第一的文心大模型，據(jù)其官方透露，已經(jīng)有15萬家企業(yè)申請接入文心一言測試，百度智能云與300多家生態(tài)伙伴，在超過400個場景中已取得相當不錯的測試效果，并聯(lián)合多家企業(yè)單位合作發(fā)布了11個行業(yè)大模型。

越多的應用場景，能形成越多的反饋，從而對模型進行更好的調整；而模型也因此產(chǎn)生更多的經(jīng)濟價值，可獲得更多的資金投入，反哺自身。

需要指出的是，大模型高昂的訓練成本和研發(fā)投入，讓眾多入局者望而生畏。有企業(yè)家斷言，每年5000萬到1億美元的花費，只是千億級大模型訓練的入場券。某個創(chuàng)業(yè)者高調宣布投資5000萬美元入局大模型時，海通證*的電子研究首席分析師鄭宏達發(fā)朋友圈直言說：“5000萬美元夠干什么的？大模型訓練一次就花500萬美元，訓練10次？”四個月之后，該創(chuàng)業(yè)公司被收購，出局。

當年共享單車也是百團大戰(zhàn)，打得頭破血流，結果笑到最后的是美團。無他，資金充足。在以年計、甚至以十年計的競爭中，這種重資本重研發(fā)的賽道，毫無疑問是利于大公司的。在大公司中，我們還要看人工智能是不是公司的主業(yè)，是不是公司的核心競爭力所在。比如百度10年研發(fā)，為人工智能投入上千億元。從近三年的研發(fā)投入來看，2020年研發(fā)費用為195.1億元，研發(fā)占比為18.2%；2021年研發(fā)費用為249.4億元，研發(fā)占比為20%；2022年百度研發(fā)費用為233.2億元，研發(fā)占比為19%。

這是一場漫長的、看不到終點的長跑，競爭的韌性將左右最后的結果。

需要額外指出的是，人工智能對數(shù)據(jù)的需求以及其對人類社會的沖擊力，使得國家監(jiān)管會成為一個很重要的考慮因素。7月13日，國家網(wǎng)信辦、發(fā)改委、科技部、工信部等七部門正式發(fā)布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（以下簡稱“《辦法》”），《辦法》將自2023年8月15日起施行。其中提出國家堅持發(fā)展和安全并重、促進創(chuàng)新和依法治理相結合的原則，采取有效措施鼓勵生成式人工智能創(chuàng)新發(fā)展，對生成式人工智能服務實行包容審慎和分類分級監(jiān)管。

在2023WA-IC期間，由國家標準委指導的人工智能標準化總體組宣布，我國首個大模型標準化專題組組長由上海人工智能實驗室與百度、華為等企業(yè)聯(lián)合擔任，現(xiàn)場進行了證書頒發(fā)并正式啟動大模型測試國家標準制訂工作。在“百模大戰(zhàn)”的現(xiàn)狀下，此舉被解讀為大模型行業(yè)迎來“國家隊”陣容。

以贏家通吃的終局為前提下，我們判斷是，在僅有幾家通用大模型的基礎上，將有多個領域的垂直大模型。龍頭企業(yè)研發(fā)通用+中小企業(yè)研發(fā)應用，這種模式成為破局關鍵。