人工智能大会深观察|大模型应该如何卷应用?开源闭源谁更有未来?
澎湃新闻 2024-07-06 20:55

AI企业曾经受困于投入和回报难成比例的问题,在今年的人工智能大会上,大模型的“变现”之路也成为外界关注焦点。

“(商业化)就像小时候玩打砖块的游戏,把砖块精准地打到一个缝隙里去,首先要知道缝隙在哪儿,路径在哪儿。”7月5日,2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(简称“WAIC 2024”)现场,智谱AI CEO张鹏在接受澎湃新闻采访时,谈及自己的看法。

他提到,对于大模型的商业化之路,整个AI行业都需要耐心,也需要前赴后继地探索。目前智谱AI正在布局国际业务线,积极进军海外市场。

“实际上,目前大模型的语言和文字能力已经略微超过人类的平均水平。大模型的下一步,是不再成为‘缸中大脑’”,走入到生活、工作和生产中,创造实际的生产力。”张鹏表示。

大模型应用开发就像“沿途下蛋”

AI如何落地应用、何时将会出现超级应用是这次大会的热议话题。

百度CEO李彦宏在开幕演讲中提到,要避免掉入“超级应用陷阱”,认为一定要出现一个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。

李彦宏还提到,应用并不遥远,最简单的是智能体,这也是百度最看好的AI应用的发展方向,搜索是智能体分发的最大的入口。比如,刚刚过去的高考季,很多大模型公司热衷于写高考作文,李彦宏认为使用价值并不大,真正的需求是大量考生在考完之后要报志愿,选择学校与专业,这时需要一个智能体来回答考生专业的问题。

张鹏坦言,在大模型这样一个日新月异的行业,更需要“沿途下蛋”:不能等到技术完全成熟再落地应用,而是要在快速迭代技术同时,相应地进行产业落地,这也是大模型应用开发的普遍思路。

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?不少从业者似乎都指向了一致的答案——短期期望不应过高,应该少一些对于发展速度的苛求。

张鹏认为,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。”

智谱AI成立于2019年,专注于人工智能大模型研发与商业化落地,由清华大学知识工程实验室(KEG)技术成果转化而来。

对于大模型的商业化,近期最为明显的趋势就是大模型的“价格战”。对此,人工智能企业MiniMax创始人、首席执行官闫俊杰认为,这是非常正常的事,本来就应该降低,“对于大部分企业来说,价格降低的好处是会有更多的用户,更多的用户使用时长,更多的流量,产生更大的价值,然后基于质量和价值,找到一种好的商业模式。”

当下大模型市场竞争激烈。此前,金山江创投主管合伙人朱啸虎曾在2024创投十年高峰论坛上表示,“5年后将没有独立的大模型公司存在”。

对此,闫俊杰认为,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”。

大模型的下一步:超级智能和超级对齐

“百模大战”后,大模型产业下一步到底会走向何方?

张鹏认为,超级智能和超级对齐是大模型发展的两个主要方向。

在超级智能方面,大模型将来会不再限于“缸中大脑”,而是“脱虚向实”,走入到实际的生活、工作当中,创造实际的生产力。这意味着大模型除了语言能力以外,还要具备视觉、听觉、执行等方面的能力,逐步向多模态发展。所谓多模态,就是指模型能融合各种能力,理解人的意图,把人的意图拆解成一些逻辑性的执行步骤,并且连通物理世界去完成工作。

而在发展速度的“狂飙”之下,“以善治促善智”也日益成为大模型发展的另一大命题。在大模型具备更强的干涉物理世界的能力的同时,也相应的安全和对齐措施以防止其对现实世界中造成危害。

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。

此前,智谱AI曾经发布GLM-4 的最新版本 GLM-4-9B,多模态模型 GLM-4V-9B 也已上线,每一代智谱大模型均有对应的系列开源模型。

“开源和闭源不是对立的。”张鹏告诉澎湃新闻记者,闭源往往被视为一种商业化路径,通过提供更安全、更专业的服务来满足市场需求。开源则是一条旨在丰富技术生态、推动创新的道路,“技术生态就像生物圈一样,必须要保持一定的多样性。”开源的最终目标是鼓励开发者深入参与到技术核心发展,以保持持续创新。张鹏表示,“开源与闭源的争论,也不止是谁更好的二元问题,而是涉及看待产业发展的不同角度。”

李彦宏在世界人工智能大会上也指出,同样参数规模之下,闭源模型的能力比开源模型要更好,而如果开源想要能力追平闭源,那么它就需要有更大的参数,这就意味着推理成本会更高,反应速度会更慢。

在李彦宏看来,当处在一个激烈竞争的市场环境中时,还是要闭源大模型,闭源才有真正的商业模式,才能聚集人才和算力。开源模型在某些场景下有价值,例如学术研究。

编辑/樊宏伟

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