域包括上游的底層框架與工具、中游的行業(yè)服務(wù)、下游的包括文字、圖像、視頻、音頻、游戲等應(yīng)用場景，創(chuàng)業(yè)方向也從C端的娛樂游戲拓寬至工業(yè)、金融、醫(yī)療、教育等2B領(lǐng)域。不同應(yīng)用場景已出現(xiàn)了一批代表性的玩家。 

一、國內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司AIGC相關(guān)布局 

在底層大模型上，中國互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭的動作則最受矚目，包括百度、華為、騰訊在內(nèi)大廠均有自然語言大模型布局。 

3月16日，百度履行承諾，發(fā)布基于文心大模型的生成式AI產(chǎn)品文心一言，27日又面對企業(yè)發(fā)布了智能云AI底座文心千帆。 

3月27日，華為云官網(wǎng)顯示，旗下的盤古系列AI大模型即將上線，涉及NLP（自然語言）大模型、CV（計算機視覺）大模型和科學計算大模型（氣象大模型）。 

3月30日，騰訊集團高級執(zhí)行副總裁湯道生披露，騰訊正在研發(fā)AIGC以及大模型相關(guān)技術(shù)，并向澎湃新聞表示，正在研發(fā)類ChatGPT的對話機器人，對于騰訊的聊天機器人是集成到QQ、微信，還是通過騰訊云向B端用戶服務(wù)，湯道生說：“都會有。” 

二、國內(nèi)AI“三算”與海外存差距 

人工智能在當下的中國展現(xiàn)出全面開花的熱鬧。而資金雄厚、人才濟濟的大廠被視作最能與OpenAI比肩的選手。但最早發(fā)布產(chǎn)品的百度，其文心一言在文本、代碼生成上尚不及ChatGPT的體驗，圖片生成的效果則被Midjourney拉開了距離。 

賽道火熱，產(chǎn)品不佳。中國的人工智能發(fā)展進入至暗時刻。缺的不僅是有實力的大模型，還有與之直接相關(guān)的人才和AI“三算”，即算力、算法、算據(jù)。 

先是業(yè)內(nèi)曝出，百度文心大模型團隊內(nèi)的研發(fā)人員近期受到了其他公司的瘋狂追捧，有3年左右相關(guān)經(jīng)驗的員工，可以直接給到原先年薪的兩倍。而有涉及海內(nèi)外人才市場的獵頭稱，諸多互聯(lián)網(wǎng)大廠的第一訴求就是想找OpenAI項目里的華人。獵聘大數(shù)據(jù)研究院的統(tǒng)計數(shù)據(jù)也顯示，近一年，AIGC相關(guān)新發(fā)崗位同比增長了42.5%。 

1.搶人大戰(zhàn)不僅在國內(nèi)上演。 

由于一大批硅谷AI大牛排著隊擠進OpenAI，谷歌一度遭遇AI人才流出。據(jù)外媒體統(tǒng)計，近幾個月OpenAI已經(jīng)雇用了超過12名谷歌的AI人才。 

但從公開消息看，到目前為止，還沒有哪位OpenAI背景的華人專家流入中國大廠。 

AI人才緊俏，以芯片為核心硬件基礎(chǔ)的算力一直被視為“卡脖子”的狀態(tài)，而國產(chǎn)大模型的算據(jù)也與GPT-4存在肉眼可見的差距，預(yù)訓練等大模型算法的距離直接以“肉眼可見”的產(chǎn)品拉胯擺在了用戶面前。 

在算據(jù)上，國產(chǎn)大模型也與GPT-4存在差距。 

在自然語言大模型中，參數(shù)是衡量一個深度學習模型復雜度和能力的重要指標。參數(shù)多，意味著模型能夠處理更多的數(shù)據(jù)，學習更多的知識。國外有研究人員將GPT參數(shù)規(guī)模與大腦神經(jīng)元做類比，GPT-3的規(guī)模與刺猬大腦類似，GPT-4擁有100萬億個參數(shù)，基本達到人類大腦的規(guī)模。 

2.大模型參數(shù)對比 

再看國產(chǎn)大模型，即使是排名靠前的M6大模型，其參數(shù)規(guī)模也仍與GPT-4相差一個數(shù)量級，更多的大模型仍在“原始階段”。 

GPT-4百萬億的參數(shù)需要強大的算力來完成訓練。算力，同樣是AI的核心競爭要素，核心的核心是芯片。???????????????? 

在AI芯片競爭方面，英偉達處于壟斷地位，該公司推出的A100與H100是目前性能最強的數(shù)據(jù)中心專用GPU，市面上幾乎沒有可替代的方案。ChatGPT的訓練用的正是英偉達頂配版A100。 

然而，在中美競爭下，A100與H100已被限制出口中國，中國廠商只能用閹割版A800芯片，數(shù)據(jù)傳輸速度被降低了30%，影響著AI集群的訓練速度和效果。而國產(chǎn)優(yōu)質(zhì)芯片，雖能夠為預(yù)訓練大模型提供算力支撐，但仍存在明顯差距。 

3.芯片性能對比 

以O(shè)penAI為例，該公司使用了數(shù)萬塊英偉達A100進行海量數(shù)據(jù)訓練和推理。如果以1萬枚英偉達A800 GPU為標準，僅GPU采購成本就超10億美元。 

如此現(xiàn)狀下，國內(nèi)的大模型研發(fā)機構(gòu)面臨兩種選擇，“燒錢”購買更多的芯片，等待國產(chǎn)芯片的算力突破。但現(xiàn)在的競爭態(tài)勢下，等已經(jīng)等不起了。 

高昂的前期投入成本絕非普通創(chuàng)業(yè)公司可以負擔，還要具備絕對頂尖的研發(fā)技術(shù)。很顯然，AI大模型仍是巨頭的游戲。但掌握先發(fā)優(yōu)勢的OpenAI以“日更”速度向前躍進，互聯(lián)網(wǎng)巨頭與資本面臨著一場“燒錢”硬仗。 

三、OpenAI搶跑，中企如何趕超？ 

回顧ChatGPT的迭代，OpenAI至少進行了三次技術(shù)路線的“自我革命”。 

從2018年GPT-1的推出到今年的GPT-4，OpenAI用了近5年。而百度在自然語言大模型的研發(fā)上用了10年。 

連李彥宏也認為，中國基本不會再出現(xiàn)一個OpenAI，“沒有必要再重新發(fā)明一遍輪子”，在他看來，“大模型時代，最大的創(chuàng)業(yè)機會在應(yīng)用，”他的判斷基于上一次的移動互聯(lián)網(wǎng)變革，“操作系統(tǒng)其實沒幾個，最成功的是微信、抖音、淘寶這些應(yīng)用?！彼赋?，未來10年，應(yīng)用領(lǐng)域可能誕生10倍價值的機會。 

周鴻祎也在公開場所表示，目前中國發(fā)展GPT技術(shù)，首先要占據(jù)應(yīng)用場景，同步全力發(fā)展核心算法技術(shù)。為什么要同步？如果等算法趕上GPT-4再上馬，市場就錯過了。 

另辟賽道，在現(xiàn)有大模型的基礎(chǔ)上創(chuàng)新產(chǎn)品應(yīng)用可能是大部分企業(yè)的超車機會。 

就像移動互聯(lián)網(wǎng)時代，盡管中國沒有自己的操作系統(tǒng)，但仍有Tiktok這樣的超級應(yīng)用在海外市場殺出一片天。應(yīng)用先行的優(yōu)勢是能快速的將AI生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化為商業(yè)價值，這是在移動互聯(lián)網(wǎng)時代中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)探索出的超車捷徑，也是在激烈的AI競爭中，大部分中企們趕超ChatGPT最經(jīng)濟、最現(xiàn)實的路徑。 

但由于GPT-3之后，OpenAI的所有模型就沒有再開源，GPT-4的運行機制是什么，國內(nèi)企業(yè)仍無從得知。 

面對競爭對手全面的科技封鎖，中國人工智能想要長期發(fā)展就不能沒有“根”。曠視科技CEO印奇認為，中國攻堅AI大模型目前最重要的是要先能把GPT-3.5復現(xiàn)出來，”這是所有事情的起點”。 

無論如何，發(fā)展好自身的硬實力，不在關(guān)鍵技術(shù)上被“卡脖子”，將是AI時代下中企們無法逃避的“必修課”。 

針對國產(chǎn)AI大模型，周鴻祎指出：“發(fā)展大語言模型，別人已經(jīng)指明了技術(shù)路線，剩下的就是長期主義指導下的時間問題，”他認為，“中國有能力發(fā)展自己的GPT，差距大概2年?！?nbsp;

百度有文心大模型，阿里有M6，華為的盤古大模型箭在弦上，騰訊的混元大模型也在不斷迭代。當李開復、王慧文等一眾互聯(lián)網(wǎng)大佬也親赴大模型戰(zhàn)場時，底層的重要價值已經(jīng)不言而喻了。 

就像《三體》故事里的明喻一般，“基礎(chǔ)科學”一旦被“智子”鎖死，人類便永遠失去探索宇宙真相的機會。底層大模型就是那個基礎(chǔ)科學，在人工智能上，中國想要超越，不光需要資本、巨頭，更需要的是能頂?shù)米⊙邪l(fā)壓力的“面壁人”。北京千景縱橫科技有限公司，眾志匯聚，放眼未來；精誠團結(jié)，面向市場。

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