大模型，冷靜！

狂飆200天，中國門徒不寫詩只做事。

　　文｜《中國企業家》記者 趙東山

　　編輯｜李薇

　　大模型創業狂飆200多天后，中國探索者們的心態，從理想亢奮來到現實落地。

　　在此之前，AI大模型的創業在其公司本身之外，還被賦予了民族情緒、時代風口等更多的意義——面對通用大模型ChatGPT的橫空出世，中國創業者們壯志未酬很快達成共識：如何打造一個中國版的OpenAI和ChatGPT。

　　毫無疑問，ChatGPT是今年的世界頂流。因為它，OpenAI網站的流量在4月份就超過了18億，進入了全球流量排名前20。然而，網絡分析公司Similarweb公布的數據顯示，在狂飆半年后，ChatGPT的訪問量首次出現負增長，6月份的訪問量環比下滑9.7%。

　　ChatGPT流量驟降引發全球科技界對AI產業泡沫化風險的擔憂和討論，《經濟學人》雜志甚至做出“越大越好的AI之路快行不通了”的論斷。而成為“中國版ChatGPT”的想法，也在和中國創業圈漸行漸遠。

　　金沙江創始合伙人朱嘯虎在朋友圈寫道：“不要迷信通用大模型，因為明年GPT-3.5就成commodity（通用基礎設施），而三年后，GPT-4也會是。對于大部分創業者，場景優先，數據為王！”

　　從業者們心態變化的同時，大模型創業市場已經開始出現分野。

　　中國的大模型企業們已經不再執著于“成為中國的OpenAI”這種理想化目標，也不再癡迷于對參數模型和算力的追求，他們有了更務實的答案，也更注重其對實際產業場景中的問題解決。

　　AI大模型的競逐迎來了新的賽道節點

　　集體務實

　　今年年初，攜程創始人、董事局主席梁建章開始接觸ChatGPT。近些年，他以人口學家的身份活躍在學界和企業界，不過他也曾是中國最早和最小的程序員，也差點成為人工智能方向的博士。

　　13歲時梁建章設計了一個寫格律詩的程序獲得全國大獎，15歲考入復旦大學少年班，畢業后赴美國留學并在21歲獲得喬治亞理工學院電腦系碩士學位。22歲那年正在攻讀博士的梁建章，突然意識到理論知識的局限性，選擇放棄讀博入職美國甲骨文。

　　ChatGPT的出現，讓梁建章慶幸自己當年沒有繼續念人工智能博士，因為“所有的這些自然語言處理的算法，都一下被它（ChatGPT）全部打敗了”。他回憶，剛開始接觸ChatGPT的時候，“非常非常震驚”，第二個感覺是謙卑，“我們最后做出來最智能的算法，竟然是跟人腦的生物構造那么的接近”。

　　梁建章開始思考AI大模型與攜程業務的結合點。

　　在梁建章看來，智能社會背景下，旅游業作為“難以自動化的精神需求行業”，其需求會隨著整體社會富裕程度的提升而增多，在經濟中的占比也會擴大。他將目光鎖定在旅游行業的垂直大模型上。

　　過去半年，來自攜程各個業務的成員組成攜程大模型技術團隊。在大模型研發初期，攜程根據大模型的戰略要求進行了組織架構調整，并形成了包括通用技術團隊、內容策略團隊、榜單團隊等不同部門，根據大模型產品的不斷升級迭代對技術團隊進行適配。

　　梁建章表示，攜程會不遺余力地為大模型投入，“長遠對我們的客戶或者是商戶有價值的，我們就應該非常堅定地投資下去。這個（大模型）非常新，技術團隊不斷優化他們的投資數額，但是我們不設限。”

　　攜程在7月中旬正式發布了旅游行業垂直大模型問道。問道篩選了200億非結構性旅游數據，結合攜程現有的結構性實時數據，以及攜程歷史訓練的機器人和搜索算法，進行了自研垂直模型的訓練，“同時，我們投入了巨大人力對旅行通用回復內容進行生成和校驗。”梁建章強調。　　

　　在問道發布前，攜程已經進行內測，客服人員王蕓明顯感覺自己的工作發生了很大的變化。以前，她一天要接150多個電話，為客人解答售后訂單取消、行李丟失等問題；如今，王蕓轉型成行前推薦客服，從幕后走進直播間，為網友提供旅行前需要準備的服務和建議。

　　在梁建章看來，通用大模型的基礎上，解決旅游行業準確率的問題依然是關鍵：“旅游是個重消費的行業，即使規劃節省了半小時，但推薦的酒店或者行程結果可能有5%的幾率是錯的。”因此，相較于ChatGPT那樣的通用大模型，梁建章更看重垂直大模型的機會。

　　雖然在參數上不及通用大模型，也沒有通用大模型對算力等條件的苛刻要求，但垂直大模型對數據和場景提出了更高的要求。

　　問道大模型訓練中最大的挑戰是真實場景下，用戶獲取旅游信息過程中，多輪交互數據的搜集和清洗，數據量和數據準確性需要不斷修正，特別是旅游行業變化巨大，三年前的目的地信息到現在有可能已經全部過時，特別是疫情對全球旅游業的影響更是加劇了數據的時效性。

　　和攜程一樣，越來越多的公司把大模型的賽道放到了垂直領域。

　　京東交出的言犀大模型答卷，也將產業大模型作為重要特征。在京東集團新CEO許冉看來，過去的人工智能技術發展，曾經數次臨近應用爆發的邊緣，但最終往往曇花一現，而技術沒有在產業端形成扎實的應用是重要的原因之一。

　　在7月7日華為盤古大模型3.0的發布會上，華為云CEO張平安更是直言，“盤古大模型沒有時間作詩和聊天。參數再多、對話能力做得再好，但如果解決不了實際問題，也沒有多大用處。”

　　騰訊至今還沒有公布通用大模型混元的進展，但卻高調公布了行業大模型路線，一口氣拋出10大行業超過50個解決方案。騰訊副總裁、騰訊政企業務總裁李強同樣表示：“通用大模型不是模型應用的唯一方向，面向垂直產業的模型會成為大模型價值的引爆點。”

心態轉變

　　大模型創業者心態轉變的一個顯性的節點，是從王慧文被確診抑郁癥，其創辦的光年之外被美團收購開始。大家突然意識到，即便是那個曾經眾望所歸、被寄予厚望的明星公司，也可能因為各種意外的出現而不得不停止。

　　就在半年前，一夜之間其他風口似乎都消散了，只有大模型是C位。中國科技圈的創業者與投資人，紛紛飛往硅谷向OpenAI學習，張一鳴、馬化騰、王興，這些巨頭的一號位或者決策中心人物，一夜間回到剛創業時的亢奮、好奇狀態，深夜閱讀論文、交流技術。

　　那時候，似乎每個中國大模型探索者思考問題的角度都是帶著家國情懷的。面對ChatGPT的快速迭代，中國創業者們給自己設定的目標都是如何在多少時間內實現反超。

　　李彥宏稱，“百度文心一言在研發階段時，百度技術團隊曾與ChatGPT進行對比測試，當時差距是40分的水平，一個月能追得上”；王小川也表示，將在年底做出中國最好的大語言模型。

　　360創始人周鴻祎在此前接受《中國企業家》的采訪時說道，大模型已不是商業競爭的維度了，如果中文互聯網的封閉性和移動互聯網導致的APP之間的數據孤島問題未能解決，很可能導致人工智能引擎訓練的局限性，進而可能導致中美之間新一輪AI革命的代際差距。

　　關于為什么沒有在中國誕生OpenAI這樣的公司，中國的企業家們甚至在當時開始反思，過往國內的人工智能探索過于實用主義了，一切以KPI為導向，以至于大家根本沒有那樣的投入決心和耐心，而因此錯過了這樣的重要節點。

　　激情之下，在百度文心一言打響第一槍之后，超過80個AI大模型在半年內涌現，僅在上海舉辦的2023世界人工智能大會上就出現了30多個大模型，用“百模大戰”來形容當下大模型的火熱一點也不夸張。

　　但我們真的需要這么多大模型嗎？我們到底需要什么樣的大模型？

　　事實上，李彥宏很早便提出，“創業公司重新做一個ChatGPT其實沒有多大意義。我覺得基于這種大語言模型開發應用機會很大，沒有必要再重新發明一遍輪子，有了輪子之后，做汽車、飛機，價值可能比輪子大多了。”

　　京東集團技術副總裁何曉冬同樣從一開始意識到，“大模型要有價值的話，得落在產業上，而且最好是產業價值大的領域，這樣才能真正成為一個長期可持續的事兒，否則就可能會成為曇花一現的東西。”

　　新的變量

　　就在國內創業者們苦苦為AI大模型探索時，扎克伯格的一記大招給這個本就瞬息萬變的領域帶來了新的變量。

　　北京時間7月19日凌晨，Meta發布了開源大模型Llama 2，再次引爆了AI圈：Llama 2不僅性能不輸GPT-3，而且免費、開源，還可商用。Llama 2是Meta今年3月初發布的Llama模型的后續版本。

　　隨后的微軟Inspire合作伙伴大會上，微軟CEO薩提亞·納德拉宣布了Meta與微軟合作的消息，這項合作讓Llama 2可以運行在微軟的云服務Microsoft Azure上。與此同時，亞馬遜AWS云也加入與Meta的合作中。

　　Llama 2對大模型創業者的意義在于，就像安卓系統之于APP開發一樣，開發者不用重復造輪子了，直接用最低的成本獲得大模型的基礎設施使用，從而可以更加聚焦自身的產業場景。

　　這在某種程度上也意味著，對于大多數創業者而言，選擇聚焦產業垂直應用被證實確實是一條更具實用價值的道路。

　　不過，不同于通用大模型，產業大模型對行業參與者也提出了不同的門檻和要求：一方面，產業大模型要求開發者具備一定技術積累和實力；另一方面，產業大模型也要求操盤者具備豐富的產業應用實踐場景。

　　梁建章告訴《中國企業家》：“通用大模型最重要的指標可能是，多少的參數或者是用多少的GPU等等，但垂直大模型，大語言模型只是其中的一個組成部分，它還有和其他數據的結合，包括人工的校驗等等，這些是更重要的。最終指向是不是可以把客戶的這些提問、問答來檢驗效率提升了多少，準確性、可靠性提升了多少。”

　　“旅游最大問題就是可靠性，這確實比AI作詩、寫文章、寫小說可能更復雜，也是一項長期的工作，凡是可以把這個提升到80%、90%，95%，甚至99%的事情，都是值得有必要做的。”梁建章最后表示。