本文來自微信公眾號“中國電子報”，作者丨宋婧。
美東時間7月10日，專攻語音AI和語言識別的加州公司SoundHound宣布旗下結(jié)合了ChatGPT的AI語音助手在11個歐洲市場相關(guān)汽車品牌中上線。這一消息為其帶來了20%的股價增幅，使其一躍成為投資界寵兒。在剛剛過去的一周，世界人工智能大會召開期間，AI相關(guān)概念股再度迎來新一波上漲?？梢钥吹?，無論是在科技界還是投資界，AI的風(fēng)頭只增不減，然而圍繞AI發(fā)展路徑的爭論也愈演愈烈。
開源是不是“智商稅”？
隨著AI技術(shù)快速從理論走向?qū)嵺`，開源、閉源之爭再度升級，引發(fā)業(yè)內(nèi)人士激辯。百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏多次在公開場合力挺“閉源”。他認(rèn)為，開源其實是一種“智商稅”。同樣參數(shù)規(guī)模之下，閉源模型的能力比開源模型要更好，而如果開源模型想要能力追平閉源模型，那么它就需要有更大的參數(shù)，這就意味著推理成本會更高，反應(yīng)速度會更慢。
李彥宏直言：“有些同行混淆了模型開源和代碼開源的定義，模型開源與代碼開源不同，無法做到眾人拾柴火焰高，商業(yè)化的閉源模型才是最能‘打’的。”
月之暗面創(chuàng)始人楊植麟同樣支持閉源。他認(rèn)為，像OpenAI一樣的閉源是通往超級應(yīng)用的唯一通路，而開源只是ToB的獲客手段。“AI和其他領(lǐng)域不同，開源沒有算力驗證，沒有人力和資本聚集，是追不上閉源的。”
魅族前副總裁李楠則發(fā)微博“怒懟”李彥宏：“Lama3的性能撐起中國AI項目半邊天。隨著OpenAI的收緊，開源將是AI發(fā)展的一條重要路徑。中國IT行業(yè)，無論是阿里云還是鴻蒙都有大量開源項目支持。百度在基礎(chǔ)技術(shù)層面為本土化發(fā)展做了啥？”
獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長傅盛也對“開源大模型是智商稅”的說法表示不認(rèn)同。他認(rèn)為，現(xiàn)在收很高的模型授權(quán)費(fèi)、API費(fèi)，才是智商稅。“從邏輯上來說，開源大模型是免費(fèi)的；從事實上來說，開源大模型各種性能已經(jīng)夠好，很多企業(yè)都在用開源大模型，他們也沒向誰交錢。”他說。但是反觀閉源大模型，“哪怕對用戶，一個月要交幾十塊錢才能用的那種閉源大模型，也是智商稅”。
文心一言以AI未來為主題生成的海報
盡管業(yè)內(nèi)關(guān)于開閉源的爭論不休，但從目前的市場走向來看，似乎越來越多的公司選擇“押注”開源。谷歌推出了開源模型Gemma，從閉源重返開源賽場。明星AI創(chuàng)企xAI的創(chuàng)始人馬斯克多次表示對OpenAI不滿，認(rèn)為其背離了非盈利開源公司的初心與使命，并積極開源旗下3140億參數(shù)規(guī)模的大模型產(chǎn)品Grok，以示其對開源路線的支持與信心。
國內(nèi)AI賽道涌現(xiàn)出諸多“開源派”選手。比如，阿里云開源了參數(shù)從5億到千億的數(shù)款模型，最新發(fā)布的通義千問2.5版本性能全面趕超GPT-4 Turbo。騰訊也從閉源轉(zhuǎn)為開源，在開源文生圖大模型之后，表示未來還會嘗試參數(shù)量更大的模型。明星AI創(chuàng)企百川智能同樣選擇了開源路線，今年以來估值已超18億美元。
LLMFarm創(chuàng)始人兼CEO宜博表示，整體來講，開源社區(qū)當(dāng)前還是落后于閉源社區(qū)，如果以GPT為標(biāo)準(zhǔn)，大概是一年時間的差距。開源社區(qū)其實一直處在追趕閉源社區(qū)的態(tài)勢，但這種差距正在逐漸縮小。
紅帽中國首席架構(gòu)師張家駒認(rèn)為，開源的目標(biāo)不是說一定要超過閉源。“即便之前全球工程師合力做Linux，目標(biāo)也不是要超過閉源。”開源的價值是更加公開透明，技術(shù)上更加平權(quán)，不會讓其成為少數(shù)人牟利的手段。“更為關(guān)鍵的是，對于AI來說，如果未來走向AGI，開源讓AI的發(fā)展走向，更符合全人類的利益，這一點(diǎn)的價值要遠(yuǎn)高于在某一方面去超越閉源。”
該不該“卷”應(yīng)用？
關(guān)于下一階段AI發(fā)展怎么走，業(yè)界已普遍達(dá)成共識，那就是將關(guān)注點(diǎn)從模型本身轉(zhuǎn)移到應(yīng)用上。例如，達(dá)摩院最新發(fā)布的一站式AI視頻創(chuàng)作平臺“尋光”對標(biāo)的就是爆款應(yīng)用“Sora”，它已經(jīng)可以讓用戶實現(xiàn)對視頻內(nèi)容的精準(zhǔn)控制，同時可以保持多個視頻中角色和場景的一致性。視頻中的每一個局部目標(biāo)，都可以被精準(zhǔn)地定義和修改。
依托騰訊混元大模型的C端應(yīng)用“騰訊元寶”也正式上線，不僅能夠提供AI搜索、AI總結(jié)、AI寫作等核心能力，還面向日常生活場景，提供了多個特色AI應(yīng)用，包括百變AI頭像、口語陪練、超能翻譯官等。
從文生文到文生圖，再到文生視頻，AI創(chuàng)新應(yīng)用不斷迭代出新。目前來看，社交工具是廠商重金押注的一個重要賽道。第三方數(shù)據(jù)平臺data.ai發(fā)布的《2023年AIGC移動市場洞察》估計，2023年12月AIGC應(yīng)用下載量破紀(jì)錄達(dá)到新高，超過9000萬人次。其中，以AI技術(shù)為支持的人工智能聊天機(jī)器人應(yīng)用用戶增長尤為顯著，貢獻(xiàn)了2023年總下載量的72%。
“今年人們已經(jīng)從關(guān)注大模型本身轉(zhuǎn)變?yōu)樗伎己陀懻摯竽Ｐ蛣?chuàng)造價值、賦能產(chǎn)業(yè)、落地應(yīng)用，行業(yè)已形成共識，不再去討論大模型是不是必要，或者大模型好還是小模型好，行業(yè)已經(jīng)轉(zhuǎn)變成更務(wù)實的狀態(tài)。”智譜AI CEO張鵬表示。
智譜清言以AI未來為主題生成的海報
“模型落地，實用為先，”騰訊云副總裁、騰訊云智能負(fù)責(zé)人、騰訊優(yōu)圖實驗室負(fù)責(zé)人吳運(yùn)聲表示，“大模型的研發(fā)、應(yīng)用必須關(guān)注、解決具體業(yè)務(wù)場景，必須關(guān)注可用性和性價比。”
然而，李彥宏強(qiáng)調(diào)，要避免掉入“超級應(yīng)用陷阱”，覺得一定要出現(xiàn)一個10億DAU的APP才叫成功，這是移動時代的思維邏輯。AI時代，規(guī)律可能不是這樣的，“超級能干”的應(yīng)用比只看DAU的“超級應(yīng)用”更重要，只要對產(chǎn)業(yè)、對應(yīng)用場景能產(chǎn)生大的增益，整體價值就比移動互聯(lián)網(wǎng)要大多了。
商湯科技董事長兼CEO徐立也認(rèn)為，當(dāng)前AI的影響還沒有到一個超級時刻，因為AI暫未真正走進(jìn)行業(yè)垂直應(yīng)用引起廣泛變化。在徐立看來，現(xiàn)在的大模型只是個“記憶器”，而想在垂直領(lǐng)域突破，需要人類構(gòu)建更加高階的思維鏈。
螞蟻集團(tuán)董事長兼首席執(zhí)行官井賢棟指出，未來智能化無法依賴單一一個大模型，需要全行業(yè)開放合作。移動互聯(lián)網(wǎng)時代，APP是最典型的應(yīng)用，但他相信在AI時代，專業(yè)智能體應(yīng)該是新的應(yīng)用范式。
李彥宏同樣認(rèn)為智能體是最好的AI應(yīng)用發(fā)展方向。他判斷，未來，醫(yī)療、金融、教育、制造、交通、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域，都會依據(jù)自己的場景，自己特有的經(jīng)驗、規(guī)則、數(shù)據(jù)等，做出各種各樣的智能體，將來會有數(shù)以百萬量級的智能體出現(xiàn)，形成龐大的智能體生態(tài)。
智能算力夠不夠？
龐大的AI浪潮沖擊之下，算力究竟夠不夠用成為業(yè)界關(guān)注焦點(diǎn)。近日，貴安新區(qū)大數(shù)據(jù)和科技創(chuàng)新局公布的數(shù)據(jù)顯示，截至5月28日，當(dāng)?shù)匾牙塾嫴渴鹬撬阈酒?.58萬張，算力規(guī)模達(dá)到30.7EFlops（每秒10的18次方浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)），成為全國智算能力最強(qiáng)的地區(qū)之一。根據(jù)《貴州省建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)新區(qū)2024年工作要點(diǎn)》，今年貴州要力爭部署智算芯片20萬張以上，全省算力規(guī)模達(dá)到75Eflops以上。
不只是貴州，北京、廣東、成都、上海等各地亦爭相投入到智算中心建設(shè)的熱潮中。賽迪顧問研究數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計到2026年，中國算力規(guī)模將超過360EFlops，三年年復(fù)合增長率達(dá)到20%，中國智算算力和超算算力占比之和將達(dá)到40%。
通義千問以AI未來為主題生成的海報
然而，按照摩爾定律，算力基本每兩年就要翻一番。據(jù)商湯AI大裝置產(chǎn)業(yè)賦能中心主任蔣欽蔣欽介紹，最先進(jìn)人工智能模型的計算量每三四個月就翻一番，也就是每年增長近10倍，比摩爾定律2年增長一倍快得多。
近日，AI初創(chuàng)公司Anthropic的首席執(zhí)行官Dario Amodei表示，若AI模型算力每年增長10倍，那么也可以據(jù)此推測訓(xùn)練模型所需的硬件也至少強(qiáng)大10倍。因此，硬件很可能是訓(xùn)練AI模型中最大的成本驅(qū)動因素。未來三年內(nèi)，AI大模型訓(xùn)練成本將上升至百億甚至千億美元。
端側(cè)算力成為一個新熱點(diǎn)。移動芯片巨頭高通公司中國區(qū)董事長孟樸認(rèn)為，如果將20%的生成式AI轉(zhuǎn)移到終端側(cè)，到2028年將節(jié)省160億美元的算力資源。隨著小型生成式AI的進(jìn)步，能夠在終端運(yùn)行與云端一樣好甚至更好的生成式AI模型。
華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安則表示，要認(rèn)清芯片受到限制和制約的現(xiàn)實，不能把AI的算力需求都放在終端來解決。從華為云的角度出發(fā)，張平安提倡中國AI要把端側(cè)算力釋放到云端。同時他指出，中國在光纜和5G等基建上都有優(yōu)勢，同時也有能源優(yōu)勢，中國AI的發(fā)展要充分利用這一點(diǎn)。
關(guān)于AI大模型過于耗電的問題，中國工程院院士、之江實驗室主任、阿里云創(chuàng)始人王堅與國外一些主流意見不同，他認(rèn)為中國一年發(fā)電量超過美國、日本、俄羅斯的總和，因此電力是最不需要擔(dān)心的問題。
同時，王堅也提出了他的“AI不等式”：跟現(xiàn)有的foundation model（基礎(chǔ)模型）相比，我們的應(yīng)用還不夠好；跟現(xiàn)有的算力相比，我們的模型還不夠好；跟現(xiàn)有的電力相比，我們的算力還不夠好。他表示，現(xiàn)在AI的問題，十年以后可能都不是問題，我們要動態(tài)地看AI面臨的問題。
