AI企业曾经受(shou)困于(yu)投入和回报难成比例(li)的(de)问(wen)题，在今年的(de)人工智(zhi)能大会上，大模型的(de)“变现”之路也成为外界关注焦点。
“（商业化）就像小时候玩打砖块的(de)游戏，把砖块精准(zhun)地打到一个缝隙里去，首先要知(zhi)道缝隙在哪儿，路径在哪儿。”7月5日，2024世界人工智(zhi)能大会暨人工智(zhi)能全球治理高级别会议（简(jian)称“WAIC 2024”）现场，智(zhi)谱AICEO张(zhang)鹏在接受(shou)澎湃新闻采(cai)访时，谈及自(zi)己(ji)的(de)看法。
他提(ti)到，对(dui)于(yu)大模型的(de)商业化之路，整个AI行业都需要耐心(xin)，也需要前(qian)赴后继地探(tan)索。目前(qian)智(zhi)谱AI正在布局国际业务线，积极进(jin)军海外市场。
“实际上，目前(qian)大模型的(de)语言和文字(zi)能力已经略微超过人类的(de)平均水平。大模型的(de)下一步，是不再成为‘缸中大脑’”，走入到生(sheng)活、工作和生(sheng)产中，创(chuang)造实际的(de)生(sheng)产力。”张(zhang)鹏表示。
大模型应用开发就像“沿途(tu)下蛋(dan)”
AI如何(he)落地应用、何(he)时将(jiang)会出现超级应用是这次大会的(de)热(re)议话题。
百度CEO李彦(yan)宏在开幕演讲中提(ti)到，要避免掉入“超级应用陷阱”，认(ren)为一定要出现一个10亿DAU（日活用户）的(de)APP才叫成功(gong)，这是移动时代的(de)思维逻辑(ji)。AI时代，规律(lu)可能不是这样的(de)，“超级能干”的(de)应用比只看DAU的(de)“超级应用”更重要。
李彦(yan)宏还提(ti)到，应用并(bing)不遥远，最简(jian)单的(de)是智(zhi)能体，这也是百度最看好的(de)AI应用的(de)发展方向(xiang)，搜索是智(zhi)能体分发的(de)最大的(de)入口。比如，刚(gang)刚(gang)过去的(de)高考季，很多大模型公司热(re)衷于(yu)写高考作文，李彦(yan)宏认(ren)为使(shi)用价值并(bing)不大，真正的(de)需求是大量考生(sheng)在考完(wan)之后要报志愿，选择学校与专业，这时需要一个智(zhi)能体来回答考生(sheng)专业的(de)问(wen)题。
张(zhang)鹏坦言，在大模型这样一个日新月异(yi)的(de)行业，更需要“沿途(tu)下蛋(dan)”：不能等到技术完(wan)全成熟再落地应用，而(er)是要在快速迭代技术同(tong)时，相应地进(jin)行产业落地，这也是大模型应用开发的(de)普遍思路。
在落地中，行业的(de)超级应用什么时候产生(sheng)？能否达到千万级日活跃用户？不少从业者似乎都指向(xiang)了一致的(de)答案(an)——短期期望不应过高，应该少一些(xie)对(dui)于(yu)发展速度的(de)苛求。
张(zhang)鹏认(ren)为，超级应用的(de)出现并(bing)非完(wan)全是技术驱动的(de)事情，它还涉及很多因素，比如市场、用户是否准(zhun)备好了,需要时间作为基础。举(ju)例(li)而(er)言，谷歌打造出世界第一的(de)搜索引擎(qing)，到探(tan)索出成功(gong)的(de)商业落地路径，花了6年；而(er)现在的(de)Meta，原来的(de)Facebook也同(tong)样如此，“从AI行业来说，不能只看到最终结果，更重要的(de)是采(cai)取(qu)行动。”
智(zhi)谱AI成立于(yu)2019年，专注于(yu)人工智(zhi)能大模型研发与商业化落地，由清华大学知(zhi)识工程实验室（KEG）技术成果转化而(er)来。
对(dui)于(yu)大模型的(de)商业化，近期最为明显的(de)趋势(shi)就是大模型的(de)“价格战”。对(dui)此，人工智(zhi)能企业MiniMax创(chuang)始人、首席执行官闫(yan)俊杰认(ren)为，这是非常(chang)正常(chang)的(de)事，本来就应该降低，“对(dui)于(yu)大部分企业来说，价格降低的(de)好处是会有更多的(de)用户，更多的(de)用户使(shi)用时长，更多的(de)流量，产生(sheng)更大的(de)价值，然后基于(yu)质量和价值，找到一种好的(de)商业模式。”
当下大模型市场竞争(zheng)激烈。此前(qian)，金山江创(chuang)投主管合伙(huo)人朱啸虎(hu)曾在2024创(chuang)投十年高峰论坛上表示，“5年后将(jiang)没有独立的(de)大模型公司存在”。
对(dui)此，闫(yan)俊杰认(ren)为，未来全球只会剩下5家大模型企业，但他也不知(zhi)道中国会有几(ji)家。在他看来，AI时代，大厂与初创(chuang)公司最终所(suo)占(zhan)的(de)市场比例(li)，可能会比互联网或移动互联网公司的(de)比例(li)更为凄惨，“极端的(de)比例(li)可能会达到9：1”。
大模型的(de)下一步：超级智(zhi)能和超级对(dui)齐(qi)
“百模大战”后，大模型产业下一步到底会走向(xiang)何(he)方？
张(zhang)鹏认(ren)为，超级智(zhi)能和超级对(dui)齐(qi)是大模型发展的(de)两个主要方向(xiang)。
在超级智(zhi)能方面，大模型将(jiang)来会不再限(xian)于(yu)“缸中大脑”，而(er)是“脱虚向(xiang)实”，走入到实际的(de)生(sheng)活、工作当中，创(chuang)造实际的(de)生(sheng)产力。这意味着大模型除了语言能力以外，还要具备视觉、听觉、执行等方面的(de)能力，逐步向(xiang)多模态发展。所(suo)谓多模态，就是指模型能融合各种能力，理解人的(de)意图，把人的(de)意图拆解成一些(xie)逻辑(ji)性(xing)的(de)执行步骤(zhou)，并(bing)且连通物理世界去完(wan)成工作。
而(er)在发展速度的(de)“狂(kuang)飙”之下，“以善治促善智(zhi)”也日益成为大模型发展的(de)另一大命题。在大模型具备更强的(de)干涉物理世界的(de)能力的(de)同(tong)时，也相应的(de)安(an)全和对(dui)齐(qi)措施(shi)以防止其对(dui)现实世界中造成危害。
开源和闭源的(de)路径选择也是AI企业面临的(de)争(zheng)议话题。对(dui)于(yu)开源和闭源，诸多巨头各有倾向(xiang)，有OpenAI的(de)GPT系列、百度的(de)文心(xin)大模型、月之暗面的(de)Kimi等为代表的(de)闭源大模型，也有Meta的(de)Llama系列、阿里旗下通义千问(wen)的(de)Qwend模型等为代表的(de)开源大模型。
此前(qian)，智(zhi)谱AI曾经发布GLM-4 的(de)最新版(ban)本 GLM-4-9B，多模态模型 GLM-4V-9B 也已上线，每(mei)一代智(zhi)谱大模型均有对(dui)应的(de)系列开源模型。
“开源和闭源不是对(dui)立的(de)。”张(zhang)鹏告诉澎湃新闻记者，闭源往往被视为一种商业化路径，通过提(ti)供更安(an)全、更专业的(de)服务来满足市场需求。开源则是一条旨在丰富技术生(sheng)态、推动创(chuang)新的(de)道路，“技术生(sheng)态就像生(sheng)物圈一样，必须要保持一定的(de)多样性(xing)。”开源的(de)最终目标是鼓励开发者深入参与到技术核心(xin)发展，以保持持续创(chuang)新。张(zhang)鹏表示，“开源与闭源的(de)争(zheng)论，也不止是谁更好的(de)二元(yuan)问(wen)题，而(er)是涉及看待产业发展的(de)不同(tong)角度。”
李彦(yan)宏在世界人工智(zhi)能大会上也指出，同(tong)样参数规模之下，闭源模型的(de)能力比开源模型要更好，而(er)如果开源想要能力追平闭源，那么它就需要有更大的(de)参数，这就意味着推理成本会更高，反应速度会更慢。
在李彦(yan)宏看来，当处在一个激烈竞争(zheng)的(de)市场环境(jing)中时，还是要闭源大模型，闭源才有真正的(de)商业模式，才能聚集人才和算(suan)力。开源模型在某些(xie)场景下有价值，例(li)如学术研究。