環球關注：國內 AI 大模型鏖戰，上演科技羅生門

自從 ChatGPT 橫空出世后，一石激起千層浪，國內互聯網企業爭先恐后地研發自己的大模型，并在這幾個月集中發布。這場 AI 鏖戰，誰能勝出？本文作者對此進行了分析，希望對你有幫助。

(資料圖片)

ChatGPT 的狂熱從年初持續至今，這份狂熱不僅僅來源于用戶層，從業者、投資人以及企業可以說有過之無不及。

于是，這些投資人、從業者以及企業將狂熱轉化，宣布入局大模型賽道并推出相關產品。一時間，大模型賽道好不熱鬧。

毫不夸張地說，從 3 月份至今，國內幾乎每一周都有企業推出自己的大模型產品。上一周，科大訊飛公布了星火認知大模型后不久，云從科技就被爆出即將在 5 月 18 日發布大模型產品。

隨著大模型產品的推出，其背后公司股價也是一路飄紅。更為奇幻的一幕出現了，只要是沾上了大模型的邊，公司股價就會蹭蹭上漲。

拿云從科技來說，盡管只是放出了產品發布的消息，云從科技近幾天的股價也是一路向紅。此前，在概念股瘋長的階段，得益于其 AI 相關業務屬性，云從科技的股價早已經歷經過一輪上漲，股價從 26 元每股漲至 61.8 元每股。

這又燃起了更多人對大模型的向往。周而復始間，國內大模型可以說是 " 百家爭鳴 "。但問題緊跟著出現，這些企業或者是人做入局大模型的原因何在？是與公司業務緊密相關，還是個人追求，又或是單純的蹭熱度？

另外，在大模型遍地開花的現在，又有哪些企業真正做到了場景落地，又有哪些是嚴重同質化，會被輕易取代？

國內大模型市場，儼然像是開啟了一場科技盛宴，但其中魚龍混雜的參會人員，讓這場盛宴變得更為撲所迷離。

01 四大派系

三月份以來，兩個時間節點可以說是讓媒體人刻骨銘心。

一個是三月的第三周。那一周，周二深夜，ChatGPT4 發布。周四下午，百度文心一言發布。緊接著凌晨時分，微軟宣布將 ChatGPT 能力接入 Office 全家桶。

另外一個是 4 月 18 日，這一天，6 個關于大模型的重要消息密集發布：釘釘宣布正式接入阿里 " 通義千問 " 大模型；字節跳動旗下火山引擎發布自研 DPU（數據處理單元）芯片；斑馬智行宣布接入 " 通義千問 " 大模型，智己汽車成為首個上車品牌…

" 鍵盤敲到要冒煙 " 可以算是當時媒體人的真實寫照。不過，盡管寫稿寫到絕望，依舊掩蓋不住地興奮之情。

可以說，媒體人的狀態側面顯露了當時的盛況。

據不完全統計，截至目前，我國已有超過 40 家公司、機構發布了大模型產品或公布了大模型計劃。當然，除了這超 40 家的企業、機構之外，還有不少企業和互聯網大佬都透露出自己正在做大模型相關的產品的消息。

為了更好的分析企業的出發點、優劣勢，我們從企業的性質出發，將這些已經或者入局在做大模型產品的企業和人分為這四大派系：互聯網科技大廠以及科研機構、初創公司以及互聯網大佬、AI 企業（包括上市公司和創業獨角獸）、跨界企業。

派系一：互聯網科技大廠以及科研院所

互聯網科技大廠和科研院所可以算是國內 AI 大模型領域的領頭羊。這些大廠和機構擁有強大的技術實力和龐大的數據資源，同時互聯網科技大廠還可以通過其它業務實現 AI 大模型的商業化應用。

比較典型的就是，百度有文心大模型以及文心一言；阿里有通義大模型和通義千問；騰訊有混元大模型和混元助手；華為有盤古大模型；字節跳動有飛書 "My AI"；京東有 ChatJD；360 有 360 智腦；科大訊飛有訊飛星火等。

另外，科研院所的代表則是復旦大學邱錫鵬教授團隊的對話式大語言模型 MOSS、上海人工智能實驗室的天氣預報大模型 " 風烏 "、清華大學的 GLM-130B、北京智源人工智能研究院 " 悟道 2.0" 等等。

值得注意的是，這些互聯網大廠的大部分模型已經開放了內測名額，普通受眾也可以通過報名的方式體驗大模型。

派系二：AI 企業（上市公司和創業獨角獸）

AI 企業是中國 AI 大模型領域的另一個重要力量。這些企業在技術創新和商業模式上具有很強的專業性和深度，同時也可以通過資本市場的支持來加速其業務拓展。例如，曠視科技、商湯科技、云從科技等企業在圖像識別、人臉識別等領域中均表現不俗。

具體來說，商湯科技發布了日日新 SenseNova 和商量、毫末智行發布了自動駕駛生成式大模型 DriveGPT、竹簡智能發布了魔力寫作等等。

值得注意的是，目前 AI 企業推出的大模型更多是面向 B 端，因此大部分并未開放給普通用戶測試。

派系三：初創公司以及互聯網大佬

初創公司和互聯網大佬是中國 AI 大模型領域的另一個重要力量。但目前，宣布入局大模型的互聯網大佬還并未推出具體的產品。不過，憑借著其互聯網老兵的身份以及技術實力等，他們依舊可以拿到天使輪融資，并且吸引很多人才。

王小川和王慧文即是如此。有意思的是，王小川為了宣布入局大模型一事，在搜狐大廈召開了媒體發布會，而樓上，就是王慧文做大模型的辦公地點。

另外，有一個不得不說的前提，這些互聯網老兵拿到的第一筆錢即 5000 萬美金。此后，5000 萬美金也成了入局大模型的一道門檻。

派系四：跨界企業

從其他領域跨界的企業是中國 AI 大模型領域的一大特點。這些企業在自身領域內擁有豐富的數據資源和技術經驗，通過 AI 大模型技術的運用，可以實現多個領域之間的交叉應用。例如，教育行業的學而思發布了 MathGPT，專攻數學大模型，主要就是與其教學業務相結合。

02 為什么要做大模型？

梳理完企業后，不得不拋出一個問題，為什么要做大模型？

籠統來說，無外乎有下述幾點原因：大模型可以為企業帶來很多商業機會和收益，AI 大模型是當前 AI 技術發展的重要方向之一，各個企業加入到競爭中也符合市場趨勢和國家發展需求。

不過，具體來看，這四大派系的做大模型的原因、以及目的還是有所不同。

派系一：互聯網科技大廠和科研院所

科研院所不必多說，學術研究使然，重點在于互聯網科技大廠。

首先是，互聯網科技大廠必須要做大模型。

就百度來說，從 2017 年李彥宏提出 All in AI 后，百度的業務巨輪從此前的搜索引擎和互聯網業務轉向了 AI 技術落地自動駕駛、智能云。盡管如此，在商業化落地上，AI 目前仍未能取得突破性進展。從百度 2022 年年報來看，百度的收入基本盤依舊是以廣告為主的互聯網業務收入。

百度不得不去做大模型，爭分奪秒去推文心一言。當然，百度也有能力去做文心一言。百度在 AI 領域的積累——海量數據、算力、算法以及預訓練大模型，已經具備了生成類似項目的條件。

百度做的目的，已經逐漸顯露出來——與自身業務結合，尋求技術落地，實現商業化。如與搜索引擎結合，或許會帶來互聯網廣告收入形式的革新，以及出現新形式的增值服務，有不小的想象空間。

此外，百度還發公告稱，小度將融合文心一言的全面能力，打造針對智能設備場景的人工智能模型「小度靈機」，應用到小度全系產品。更為重要的是，百度另一大業務，智能汽車中的車載場景同樣如此。

阿里、騰訊、甚至京東等大廠都可以以此類推。

總結來說，互聯網科技大廠擁有豐富的數據資源和高算力支持，這也為它們在 AI 大模型領域擁有獨特的優勢。在 AI 大模型的研發和應用中，大數據和算力是至關重要的，而互聯網科技大廠在這方面已經具備了很高的技術實力和經驗積累。同樣，他們擁有廣泛的業務場景，可以在技術支持下實現場景的落地。

派系二：AI 企業（上市公司和創業獨角獸）

AI 技術的專業公司，這些企業在 AI 大模型領域擁有很強的技術實力和經驗積累。

毫末智行官宣首個應用 GPT 模型和技術邏輯的自動駕駛算法模型，中文名 " 雪湖 · 海若 "。這不得不引人發文，自動駕駛也需要 GPT 么？實際上，自動駕駛進入 3.0 時代后，不再是硬件或者軟件驅動，不再是測試道路下的數據驅動，而是以真實道路行駛場景為核心的數據驅動。AI 依然是核心技術，與 1.0、2.0 時代不同就在于 AI 對數據的要求發生了質變，" 大模型 " 成為新的技術基石。

派系三：初創公司以及互聯網大佬

初創公司通常具有較為靈活的運營模式和創新思維，更容易迅速適應市場需求并開展相應的業務。在 AI 大模型領域，初創公司可以通過創新的技術和業務模式來獲取商業機會。

王小川在入局大模型賽道后，就一直強調未來發力的方向并不是像 OpenAI 一樣去做 AGI（通用人工智能），而是垂直在某些特定的領域去做大模型，并實現落地應用。

派系四：跨界企業

跨界企業不用多說的是，會與自身業務相結合，比如說垂直到教育、醫療、金融、房地產等領域。

不過，需要警惕的是，不少跨界的企業大有蹭熱度，拉高股價的嫌疑。畢竟，能夠做出真正實用的大模型離不開高額的投入、精進的算法、海量數據等。

03 泡沫橫生，再現羅生門

大模型火熱，正面展現了國內的科技熱情，陰面卻是泡沫橫生。

在 ChatGPT 出現后，國內最開始傳出入局大模型的企業，其實只有互聯網科技大廠和 AI 企業。畢竟，這些企業有著 AI 背景，要么有數據、要么有算法、要么有資金投入或者是人才投入。

但是隨著 ChatGPT 在聊天對話、創作劇本、撰寫研報、應用編程等方面表現出的能力驚艷四座后，不少其他賽道的企業，或者是靠近 AI 邊緣業務的企業也紛紛下場，去推出大模型產品或者是透露出做大模型的戰略規劃。

但這無疑主動放大了市場需求，打亂了市場發展節奏。最明顯的表現，除了企業紛紛下場去做大模型外，還間接拉動了相關產業鏈的需求。

AI 大模型作為一項前沿技術，其產業鏈包括了算力、數據、算法等多個環節。在這些環節中，算力和數據是 AI 大模型發展的關鍵。

當前，國內算力和數據產業的發展已經進入到一個快速發展的階段。云計算、大數據、物聯網等技術的發展為 AI 大模型的應用提供了足夠的技術支持。同時，眾多企業也紛紛加入到數據和算力產業的競爭中。

就拿 " 造芯 " 企業來說。據企查查數據顯示，2020 年新增芯片相關企業 2.37 萬家，同比增長 160.69%；2021 年新增 4.79 萬家，同比增長 102.30%；而僅 2022 年上半年，新增芯片相關企業就高達 3.08 萬家。

除了芯片企業瘋狂冒出外，最具代表性的 AI 芯片企業寒武紀的股價也一改往日一蹶不振的頹勢，逆勢向上。3 月，寒武紀的股價依舊處于低谷期，每股 70 元上下，到如今三個月不到的時間，漲到了逼近 200 元每股的價格，市值也直接漲到了 825 億元。

另外，招銀國際發表研報指出，因近 3 個月 ChatGPT 對相關概念股股價的拉動，芯片、光模塊、PCB、服務器年初至今已各漲 65%、146%、45%、62%。

但大模型的需求真就如此之大么？產業鏈的需求有沒有虛火么？這個答案顯而易見。虛火旺盛，泡沫橫生，不少投機者也在其中渾水摸魚，市場愈發混亂。

這一幕，似曾相識。當初 AlphaGo 出現后，AI 相關企業也如雨后春筍般拔地而起。但一輪又一輪洗牌后，留下來的企業依舊陷入了低谷期，找不到落地場景，商業化受阻。直到 2022 年年底，這些依舊是剩下來的 AI 獨角獸們一直存在的問題。

ChatGPT 就像曾經的 AlphaGo 一樣，一石激起千層浪。但即便是驚濤駭浪后，依舊歸于平靜。如今的大模型，是時候該反思了。

本文由 @科技云報到 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

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