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3月16日，李彥宏站在舞臺聚光燈下，感受著全球科技從業者目光的注視，風頭一時無兩。
3年前，同一個場景，他也曾這么出風頭過，但當時是因為一瓶從頭澆下的礦泉水。
這一次他顯然信心十足。預熱了幾個月，只要“文心一言”一發布，在ChatGPT掀起全球AIGC(生成式AI)狂潮乃至狂熱的當下，百度就將成為全球第2個觸摸到未來的科技先鋒。
沒想到，發布當天，李彥宏在臺上說，百度股價在板上跌。
無論是發布會前一天OpenAI不講武德地推出了革新的GPT-4模型，還是發布會上缺少實機演示，亦或是第一批嘗鮮的用戶輸入“愛國”結果畫出星條旗，都沉重打擊了市場信心。
發布會開始不到20分鐘，百度港股股價就暴跌超9.8%，后來股價略有上升，但跌幅仍超5%。不出意料，微博、知乎迅速出現了一片嘲笑聲，“百度股價跳水”被送上熱搜，線上線下彌漫著快活的空氣。
然而，僅過了一晚上，股市完全變了。3月17日港股開盤后，百度幾乎是直線拉升，日內繼續波動上漲，全天漲幅近15%。隨后幾天，余威未消，百度股價繼續上漲，目前已經回到年內高位。
事實上，業界很快回味過來了。
文心一言雖然比GPT4差得遠，甚至比不上GPT3.5的ChatGPT，但依然是能用的。各種讓人啼笑皆非的產出結果恰恰證實了技術的真實性，沒有弄虛作假，這就夠了。只要是真的，花錢花時間，總能迭代到好用的時候。
況且要論落后，落后第1名，那也是行業第2，在一個公認前途無量的領域做到世界第2，不強么?
風向一下子變了，這下壓力來到了其他互聯網大廠一邊：
一直被嘲諷“掉隊”的百度做出來了文心一言，你們在干什么?
1、第四波浪潮?
不能完全怪其他大廠不努力，從歷史來看，過去AI發展經歷了3波高潮，但總體來看，雷聲大，雨點小。
人工智能概念的提出始于1956年的美國達特茅斯會議，1959年Arthur Samuel提出了機器學習，推動人工智能進入第一個發展高潮期，但因為對現實問題束手無策而衰退。這個階段，AI只會依據規則證明中學數學定理。
此后70年代末期出現了專家系統，標志著人工智能從理論研究走向實際應用。80年代到90年代隨著美國和日本立項支持人工智能研究，人工智能進入第二個發展高潮期，期間人工智能相關的數學模型取得了一系列重大突破，如著名的多層神經網絡、BP反向傳播算法等，算法模型準確度和專家系統進一步提升。
然而在這個階段，AI的能力上限也只是下贏國際象棋。
新世紀以來，互聯網將人類代入大數據時代，深度學習算法的出現和強化，GPU、NPU、FPGA等芯片技術帶來的算力突破，共同推動了AI第三次浪潮的出現。
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2018年，新的里程碑出現。
谷歌推出大規模預訓練語言模型BERT，通過3億參數量的訓練，在機器閱讀理解頂級水平測試SQuAD1.1的2個衡量指標上全面超越人類，并在11種不同的NLP測試中達到SOTA(業內最佳)表現，宣布了大模型時代的到來。
次年，OpenAI迅速跟進，將GPT-1的1.17億參數量迭代至GPT-2的15億，在沒有對模型結構做出過多創新的情況下，實現了超強的內容生成能力。
又過了1年，現在已經家喻戶曉的GPT-3誕生，大模型參數量暴漲到1750億，系統出現了從量變到質變的跨越。在優化和熟識1年多后，OpenAI將基于GPT-3.5的ChatGPT推向市場，轟動了全世界。
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推出短短5天內注冊用戶量就超過100萬，2個月后突破1個億，平均每天1300萬獨立訪客使用，ChatGPT不僅自己打破記錄，還掀起了一波全球性狂潮。
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在同行還沒反應過來的時候，OpenAI又以迅雷不及掩耳之勢推出了GPT-4。雖然沒有公布詳細參數，但其實際使用體驗的巨大提升，再次震動了行業。
在智能化水平上，GPT-4和之前的模型產生了天壤之別。比如說，在美國大學先修課程微積分BC考試中，GPT-4獲得4分(滿分5分)，而GPT-3獲得1分。GPT-3.5是GPT-3和GPT-4的中間模型，也獲得4分。
模擬律師考試方面，GPT-4以排名前10%的成績通過，GPT-3.5的分數徘徊在后10%左右。
GPT-4在各種專業和學術基準上的表現，已經達到了“人類水平”。
GPT-4更有趣的方面之一是多模態。與GPT-3和GPT-3.5只能接受文本提示不同，GPT-4還能接受圖像提示來執行某些操作，也就是輸入圖片，它生成一段相關的文字內容。
而這，很可能還不是OpenAI的全部招式。
從時間上看，GPT-4早在2022年年中就基本完成;從產品上看，OpenAI還有很多，比如其中一款DELL-E2，可以輸入文字來一張圖片，正好和GPT-4互補。
很難想象，OpenAI到底領先對手幾個身位?
作為行業第2，百度在2019年就已開始積累AI預訓練模型技術，2021年12月正式發布了全球首個知識增強千億大模型鵬城-百度·文心，參數規模達到2600億，比ChatGPT還大。
有人可能會嘲笑，怎么用更大的模型，百度的產品還不如別人。
這里要為百度說句話，模型的參數量不是決定最終產品的唯一因素，模型的架構設計、數據質量、訓練策略等因素都會影響模型的能力和性能。
就拿數據質量來說，如果百度是用中文互聯網的信息來訓練，那必然能起到一種事倍功半的效果。
3月，谷歌正式開放類ChatGPT產品Bard的訪問，成為全球第3，其背后的LaMDA模型使用多達1370億個參數進行訓練。而從實際使用來看，這個第3當之無愧——有時候連文心一言都不如。
當然，這還是比一眾連產品都沒有的廠商要好得多。
2、卷起來了
中國率先做出類ChatGPT產品的為什么不是騰訊、阿里、字節跳動這樣頂尖的互聯網大廠，而是百度這種“掉隊”廠商?
這里引用周鴻祎近期采訪時的一段話：
“國內互聯網公司花錢多少不一樣，聚集人工智能的人才團隊大小不一樣，但是思路一樣——人工智能應該找場景，要解決自己業務中遇到的問題。
所以，為什么中國的人工智能都用來解決人臉識別、圖像濾鏡做得更漂亮，如果一個人工智能技術和自己的業務不能結合，可能就會認為沒太大意義。
所以，沒有人想到用GPT NLP的模型解決通用知識理解和推理的問題，更沒有人想到大算力大數據，最后做出一個大模型，能夠產生一種連OpenAI自己都想不到的智能化的結果。”
總結一下，就是短期看不到變現可能的，就不做。
這段話不一定全對，但一定有正確的地方，因為確實有大廠身體力行地證明了這一點。
比如騰訊。
ChatGPT火了之后，騰訊深藏于血脈之中的本能立刻覺醒，馬上宣布成立“混元助手(HunyuanAide)”項目組。
從人員構成來看，騰訊這回是下了血本了。
根據36氪“職場Bonus”消息，項目組Owner張正友是騰訊史上最高專業職級擁有者，首位17級研究員/杰出科學家;下面的3位PM，分別是騰訊在AI算法、AI工程和商業化方面的高管;7位組長是來自內部多個團隊的骨干;支持人員更是覆蓋廣泛，連微信和互娛的也出現在名單人員的業務覆蓋面內，可見騰訊之重視。
不過之前可不是這樣的。
事實上，如果搜索關鍵詞可以發現，“混元”這個名字并不是第一次出現在騰訊的項目中。
早在去年4月，騰訊就宣布了發布多模態“混元”AI大模型的消息，不過這個模型當時并沒有用在類ChatGPT產品上。
用在哪里了呢?當然是能直接看到錢的地方啊。
根據當時的通稿，“混元”大模型“被廣泛應用到廣告創作、廣告檢索、廣告推薦等騰訊業務場景中”。具體來說，就是利用AI更好地理解廣告內容，然后更加精確地推送到你手機上。
只能說，不愧是你啊。
除了騰訊之外，國內還有幾個趕晚集的大廠。
首先是阿里。2020年，阿里達摩院和清華大學共同推出了3億參數量的M6大模型，2021年1月模型參數規模到達百億;2021年5月，具有萬億參數規模的模型正式投入使用。
2022年10月，M6的參數規模擴展到驚人的10萬億，成為全球最大的AI預訓練模型。
在產品方面，和騰訊一樣，M6主要應用在阿里業務上，比如增進淘寶、支付寶等平臺的搜索及內容認知精度等。去年阿里曾公布其在AIGC方面的成果，生成的實景圖片已經十分逼真。
今年2月，據媒體報道，阿里版聊天機器人ChatGPT正在研發中，目前處于內測階段。
之后是京東。2月10日，京東云旗下言犀人工智能應用平臺宣布將整合過往產業實踐和技術積累，推出產業版ChatGPT：ChatJD。
不過這個產品也許八字還沒一撇，其通稿公布的信息中，參數量用的是“預計”為千億級別的字眼。
在此前的采訪中，京東方面曾透露過自研領域知識大模型K-PLUG的消息，稱其生成的商品文案覆蓋了京東3000+品類，累計生成30億字，帶來超過3億元GMV。
就算新產品發布了，也和普通網友沒什么關系，因為其定位的領域是零售和金融，服務于京東相關領域。
字節跳動方面發力較晚。據公開報道，到今年2月，ChatGPT已經火遍半邊天了，字節還只是“正在大模型方面布局”。知情人士表示，字節跳動語言大模型團隊在今年組建，探索方向主要為與搜索、廣告等下游業務的結合，語言大模型團隊的預期是在今年年中推出大模型。
另外還有華為。2021年4月，華為發布了盤古大模型，包括30億參數的視覺(CV)預訓練模型，以及與循環智能、鵬城實驗室聯合開發的千億參數、40TB訓練數據的中文語言(NLP)預訓練模型。
不過無論是從當時公布的布局，后續通稿，還是近期的回應來看，華為似乎都沒有推出類似ChatGPT這樣面對普通網民的通用應用的意愿。也許未來我們可以在鴻蒙的車機上體驗到華為的技術實力。
還有部分大廠，沒有公布模型方面的信息，專攻應用層面。
比如網易有道方面稱，未來或將推出ChatGPT同源技術產品，應用場景圍繞在線教育。
三六零在互動平臺上表示，正計劃盡快推出類ChatGPT技術的demo(試用版本)應用。
科大訊飛2月在投資者互動平臺回應稱，公司在該方向技術和應用具備長期深厚的積累。科大訊飛AI學習機將成為該項技術率先落地的產品，將于今年5月6日進行產品級發布。
有意思的是，去年12月，他們的董秘還說“目前沒有類似ChatGPT的產品計劃”。
3、勝負未分
必須強調的是，雖然行業的領先者已經出現，但是長期來看，生成式AI其實還在萌芽階段，未來競爭格局依然可能生變。
Gartner《2022年人工智能技術成熟度曲線》報告預測，廣闊的應用場景和需求空間吸引大量資本和技術投入，預計將在2-5年內實現規模化應用。
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根據Precedence Research，生成式AI將在2022年后迎來應用的爆發，市場空間預計由2022年的108億美元上漲至2032年的1181億美元，未來10年的CAGR高達27%。
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在細分領域，目前生成式AI還主要應用在媒體與娛樂上，市場份額占比34%。
不過在此以后，商業和金融服務部門預計將以最快的速度增長 36.4%，該行業的市場擴張歸因于人工智能 (AI) 在行業中越來越多地使用，以阻止欺詐、保護數據并滿足金融服務中各利益相關者不斷變化的需求。
總而言之，這個行業才剛剛起步，機會很多，不確定性也很大。
但有一點可以確定，之前國內大廠的功利主義和商業KPI導向在此刻將會得到教育，接下來可以預期，行業對AI成果商業化的預期會更加寬容和長期主義，對于AI生產力和增長曲線的認知也會更加清晰和堅定。
前瞻網 | 
發表于 2023-3-27 09:31:05
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