大厂混战大模型:四大流派,没有赢家

 

今年以来,整个科技圈最热闹的事情,是发布大模型。

从3月百度率先发布文心一言以来,阿里、科大讯飞、360、腾讯纷纷跟上。7月,华为、京东、携程也召开发布会,虽迟但到。

科技公司又卷起来了。以至于某头部互联网大厂的技术负责人,在一场发布会开场就强调:“今天不会发布预训练多模态大模型,今天也不会蹭大模型的热点。”

7月17日下午,在携程发布旅游行业垂直大模型后,除了极个别藏着掖着的互联网大厂,大厂大模型基本集结完毕。

中国大厂大模型发布时间线 制图 / 定焦

大模型越来越多,虽出自大厂,但真假难辨。大家的招数也不同,有的迷恋“作诗”,有的埋头“做事”,还有的“讲故事”。

根据资源能力、布局深度、出招套路,大厂的大模型可以分为不同的流派。「定焦」将它们总结为四大类型:

  • 全能型:百度、阿里、腾讯、华为
  • 业务型:京东、字节跳动、科大讯飞
  • 探索型:360、网易、携程
  • 观望型:美团、小米

业界普遍认为,第一梯队当属百度、阿里、腾讯、华为四家,它们的综合实力最强。京东、字节跳动、科大讯飞位列第二梯队,业务属性较重;360、携程、网易还在探索阶段;美团、小米还没有发布大模型。

当然,这个分类是动态的。行业变化太快,大厂的进展也是一日千里,格局随时可能改写。

接下来,「定焦」就带大家探讨一下,大厂的大模型都长啥样,哪家的大模型最强,以及,大厂大模型,拼什么?

两条路线,三个层级

在讨论大厂大模型之前,我们先做一个背景科普。

首先,大模型不是新鲜事物。它不是突然蹦出来的,只是被ChatGPT带火了。在去年11月底ChatGPT问世之前,百度、阿里、腾讯、华为等大厂就有自己的大模型,而且经常在一些国际测评类榜单中刷榜。

具体到大模型的类别,有两条大的路线,一是通用,二是垂直。

所谓“通用”,可以简单理解为大模型啥都会;“垂直”,是在某个特定领域做的特别好。这其中的差别,就像一个高中生毕业了,基本的能力素养都有,但没啥专业性;另一个是职高毕业,综合能力差点,但可能工地搬砖有一手,或修车修的好。

ChatGPT,以及百度文心一言、阿里通义千问,都是通用大模型,能聊天、写诗、作画,看起来比较全能。但你要让它去做专业的在线问诊、物流规划,可能做得很一般。

与之对应,像华为推出的矿山大模型、实时预测全球海浪的大模型,以及京东金融行业大模型,主打的就是“做事”和“专业”。

这两条路线,是我们理解大模型的基础,也决定了大厂在布局大模型赛道时的战略方向。

那么,不论是通用大模型还是垂直大模型,企业具体能做什么?

百度创始人兼CEO李彦宏曾给过创业公司一个建议:没有必要再重新做基础大模型,创业者的机会是在应用层,将出现“全新的、十倍于现在微信和抖音的创业机遇”。

先抛开这个观点的立场,这里提到了“基础大模型”和“应用层”。这就涉及到大模型的三个层级。

中国大模型的创业生态,玩家都在不同层级进行站位——架构层、模型层、应用层。

架构层的进入门槛最高,功能有点类似基础设施,能参与进来的主要是各大云计算厂商,比如阿里、腾讯、百度、华为这四巨头。

模型层的一大重点是基础大模型,对算力、算法、数据、人才的要求非常高,一般的创业公司做不了。有一些公司选择在基础大模型之上做一些微调,针对性推出行业大模型。

应用层是基于前两类大模型,调用API开发应用,就像手机行业基于安卓和iOS开发APP,这是大部分创业公司能做的事情。大众熟知的ChatGPT,其实是OpenAI对GPT-3模型微调后开发出来的对话机器人应用。

中国的科技公司在布局时,尤其是BAT这样的超级巨头,往往会交叉覆盖三大层级。基础打法是先发布通用大模型或者行业大模型底座,其他公司再基于这些基础模型,结合自身拥有的行业数据,微调出自己的大模型应用。

因为ChatGPT的火爆,很多人将大模型理解为一个应用或一款产品,是不太准确的。大模型正在形成一个生态,这其中有修高速公路的,有盖房子的,还有搞精装修的。

有野心的头部大厂想拿下壁垒最高、赛道最宽阔的架构层和模型层,但难度和风险系数极大,很可能投入之后看不到成果。中部大厂更多选择在一些垂直行业深耕,先在具体场景落地,看到效果之后再加大投入。更多的大厂其实还在探索阶段,一边观望一边行进,摸着石头过河。

大厂的招式与武功

随着互联网大厂陆续发布大模型,大厂们的布局逐渐清晰起来。

我们将百度、阿里、腾讯、华为归入一梯队,一是因为他们在大模型上起步早,布局深,二是因为能力全面。

百度是国内第一个推出聊天机器人产品,开放内测,硬刚ChatGPT的公司。

再把时间往前推四年,百度在2019年3月就对标谷歌BERT模型,推出了文心大模型ERNIE 1.0,中文效果超越BERT。这个模型在2021年12月参数达千亿,跨入“智能涌现”门槛。ERNIE 3.0 Zeus也是国内首个开放API调用的千亿大模型。

阿里在今年4月11日发布对标ChatGPT的大语言模型通义千问,快速接入钉钉、天猫精灵,然后在3个月内推出了聚焦音频的大模型应用通义听悟,以及AI绘画大模型通义万相,通义大模型家族日渐成型。

如此快节奏,是因为阿里把准备工作做到位了。阿里很早就发布了语言大模型Plug和多模态大模型M6,M6在2021年10月参数规模达10万亿,是当时全球最大的AI预训练模型。这两个模型在去年9月合并,发展为今天的通义大模型。

腾讯直到今年6月下旬才召开发布会,是大厂中相对较晚的一个,而且它没有像百度、阿里一样发布通用大模型,而是面向B端客户发布了行业大模型解决方案。华为也是一样,它在7月7日发布面向行业的盘古大模型3.0,没有发布聊天机器人。

腾讯和华为的硬实力都很强。腾讯在去年4月发布了混元大模型,这是一个集计算机视觉和自然语言处理于一体的多模态大模型,已经在腾讯各大业务模块中应用。华为的盘古大模型早在2021年4月就发布了,还落地了一些具体的场景。

这波AI2.0浪潮,很多能力都是建立在云平台之上。不论是算力、模型,还是工具链,都是通过云平台对外输出。在此基础上,大公司建设大模型生态,支撑更多应用生长,是一套比较高级的打法,目前能玩转的也就这四家大厂。

二梯队的京东、字节跳动、科大讯飞,我们将之归入“业务型”选手,因为他们的能力侧重模型层,更看跟业务结合。

比如京东,7月13日京东推出AI大模型“言犀”,这是一个面向产业的垂直大模型,侧重解决真实场景的实际问题。过去这些年京东除了在电商卖货,物流、金融、健康等业务也发展起来了,所以“言犀”大模型一开始主要面向零售、金融、城市、健康和物流领域。早期自用为主,后期向外部客户开放。

再比如科大讯飞。“星火认知大模型”在5月6日发布,同时发布的还有其在教育、办公、汽车、数字员工方向的落地应用,还将接入学习机、录音转写工具“讯飞听见”等产品。

字节跳动的玩法比较特别,它在6月28日发布了“火山方舟”。注意,这不是大模型,官方说法是“企业级大模型服务平台”。简言之就是一个大模型超市,字节不生产大模型,只“搬运”大模型。

这三家大厂,在做业务方面都很有一手。对他们而言,大模型更多是一个工具,先在自己内部跑通,把效率提上来,看到实实在在的效果后,再考虑加大投入推广。

三梯队的360、网易、携程,大模型还在探索阶段。

这其中360可能不服气,自从ChatGPT火了之后,低调了很久的“红衣教主”周鸿祎突然又活跃起来,频频发表言论。已经包装成“数字安全公司”的360,在6月13日发布“360智脑大模型”和一款数字人产品。

不过,虽然产品功能丰富,但外界对360大模型的技术水平存疑。360自称前期在AIGC技术一直有投入,去年还发起了计划投资总额2.23亿元的项目,半年过去了,募来的钱只投了5%。

携程和网易在大模型上的布局,目前还不是很系统。网易声称从2021年开始打造“玉知”多模态理解大模型,借助了华为昇腾AI的力量,在行业里存在感不强。携程发布旅游行业垂直大模型“携程问道”,出发点是提升内部各大业务的工作效率。

美团和小米没有发布大模型,但内部已经启动相关项目。美团最新的动态是接盘王慧文的光年之外,这对美团的大模型业务实际有多大帮助,尚待观察。

大厂大模型,拼什么?

这么多大模型,怎么评估好坏?

上半年的“百模大战”中,中国大厂们在推出自家大模型时,都喜欢拿参数量说事。ChatGPT已经证明了大模型存在“涌现”现象,大模型的参数量越大,智能程度越高。

这是一个非常粗暴的指标。阿里、百度等大厂几年前就推出过万亿参数的大模型,但参数大和能力强是两回事。

另外一个常用的评价维度是公开的评测集和榜单打分,中国的大厂非常喜欢参与。

比如腾讯,腾讯的混元大模型去年发布后,参加了很多榜单排名,在MSR-VTT,MSVD,LSMDC,DiDeMo和ActivityNet五大跨模态视频检索数据集榜单中,先后取得第一名的成绩,实现了跨模态检索领域的大满贯,分数更是打破多项纪录。

百度的文心大模型,过去几年也经常登顶全球权威的GLUE榜单,甚至超过微软、谷歌、OpenAI等公司。最近IDC发布了大模型评估报告,百度文心大模型在7项核心指标上拿下满分,综合评分第一。

这个方式的局限性在于,会导致出现一些“应试型选手”,测评分数跟实际表现相差较远。

国内一家AI创业公司的创始人季定宇对「定焦」说,“大模型是综合能力的体现,所有的测评都不能体现全部”,“在刷榜这件事上,大厂们就没有输过”。

当一个新的风口出现时,创业者和资本一拥而上,导致信息差普遍存在。尤其是在早期阶段,外界缺乏足够的辨别力,这个时候谁的声量大,谁就能获得更高的关注度。

华为的盘古大模型推出两年来,普通人知之甚少。ChatGPT火了之后,盘古大模型迅速升级到3.0版本,并再次重磅向外界发布。

盛景嘉成董事总经理刘迪对「定焦」说:“对于大厂而言,当大家都在发布大模型时,你是不能缺席的。因为GPT的影响,大厂很被动地将原来可能计划在2-3年做的事情,压缩到三个月快速地做出来。”

这就像一场赛跑,大家都在抢跑,顾不上姿势和动作是否优雅。

对一些大厂而言,把什么产品、哪块能力拿出来发布,是一道选择题。大厂也要迎合热点、造势、包装。开发布会更多是一个宣传行为,真正的功夫是在台下,在幕后。

为了突出自身优势,很多大厂会对标GPT,用“在指标前加定语”的方式来作对比,尤其是“中文能力”这项指标。但目前,从C端用户反馈来看,用户量最大、体验最好的,依然是ChatGPT。

刘迪认为,从商业模式上,大厂很难将大模型包装成类似微信这种,大范围使用的付费C端产品,因为算力太稀缺。“现在的算力用来做微调和日常的B端业务处理都已经很紧,C端的量一旦上来,大厂支撑不住。

这导致的结果是,卖算力资源的云厂商,抢先一步吃到了大模型的红利。

提前囤了超过1万张英伟达GPU的字节跳动,直到现在也没有推出自己的大模型。在大厂发布大模型最热闹的4月,它旗下的算力平台火山引擎,推出了自研DPU等系列云产品(DPU是一种定制化的加速硬件),支持万卡级大模型训练。

字节跳动选择为其他大模型公司提供算力服务,双方的关系就像微软和OpenAI、亚马逊和Bedrock。火山引擎总裁谭待称,国内大模型领域的数十家企业,超过七成已经在火山引擎云上。

综合来看,大模型赛道还处在早期阶段,大厂们虽然发布了产品,但抢跑的意味很浓。因为赛道够长,一时的抢跑无法形成长期优势。而且,行业变化迭代太快,技术、产品都可能随时重新洗牌。

短暂的声量之争过后,才会进入比拼硬实力的阶段。

谁最有可能胜出?

从年初至今,大家对大模型的认识在逐渐发生变化。

年初,行业里的共识是,通用大模型是未来。大家觉得,通用大模型在各个场景都有很好表现,可以解决一切问题。大厂中,已经发布类ChatGPT产品的有百度、阿里、科大讯飞、360。

后来,大家发现这些产品更像是玩具。它们擅长坐而论道,你跟它们聊天没问题,但要让它们干具体的活,可能不太靠谱。

大厂迅速捕捉到了市场的变化。百度就发现,文心一言发布后,一开始来交流的企业都是CEO级别的人出面,后来大多是技术负责人或业务负责人。字节跳动发现,来找火山引擎的企业,四五月份都是模型厂商,需求是训练模型,现在是一些行业客户,希望在营销、客服等场景落地。

于是下半年,风向变了。行业迅速达成新的共识:行业大模型更靠谱,要从通用面向产业。大厂对外讲故事的口径也随之变化,纷纷开始发布行业大模型。

腾讯在6月下旬推出行业“精选模型商店”时,腾讯云与智慧产业事业群CEO汤道生说,“聊天机器人不是唯一的大模型服务方式,也不一定是满足行业需求的最优解。”

华为7月上旬发布的盘古大模型3.0是面向行业,华为常务董事、华为云CEO张平安称,华为的盘古大模型不写诗,要扎根于行业,为各个行业带来价值。

京东的“言犀”大模型定位直接就是面向产业。京东云事业部总裁曹鹏说,对话类的通用大模型不应该是大模型的全部,大模型不应该只是拿来聊天写诗作画的玩具。

在diss通用大模型的同时,这三家大厂开始在“产业”上大做文章,凸显自己的优势。他们的产品,均主要面向To B行业市场。

刘迪认为,对于大厂而言,大模型有两个价值,一是内部做节流,把优化的效率转化成利润;二是对外拓客,让其他客户赚到钱,大厂从中拿走合理的利润。最终一定要商业化。“抛开技术指标,评价一个模型好不好用,就看用的人多不多。一看收费客户数量,二看创造的收入金额。”

MaaS模式(Models as a Service,模型即服务)开始被更多大厂搬到台面上。去年的云栖大会,以及今年的百度文心一言发布会,都提到了这一概念。腾讯则公布了MaaS能力全景图。

就像当年的云计算市场一样,底层算力和平台能力可以构建壁垒,市场需要算力强悍、模型全面的服务商。那些在算力、平台、模型、应用方面都有布局的大厂,对企业客户具备更强吸引力。

百度、阿里、华为,除了自研大模型产品,还完成了从芯片到应用的布局。百度是“昆仑芯+飞桨平台+文心大模型”,阿里是“含光800芯片+M6-OFA底座+通义大模型”,华为是“昇腾芯片+MindSpore框架+盘古大模型”,这是其他公司在短期内很难追上的优势。

季定宇认为,在中国做通用大模型的公司,最终只能跑出一家,做个好的比早做出来更有价值。“我最看好字节跳动和腾讯,一个是团队符合,一个是场景符合。”

刘迪更看好三家大厂——美团、字节跳动、华为。他对「定焦」分析:美团是基于场景去找业务,基于C端用户高频的交易数据,能快速迭代模型;华为主打生态圈,在G端资源强大,具备极强的拿行业数据的能力;字节跳动之前已经将很多AI技术应用到自家产品中,迭代能力极强。

不过,这都是基于现阶段的理论分析,行业格局具体会如何演变,还要看大厂们接下来如何出招接招。毕竟,大模型的赛道才刚刚铺开。

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