Chat GPT引發的大模型混戰，像極了20年前的互聯網。
近兩個月中，已經有包括百度、阿里巴巴、字節跳動等超過五個，宣布要進軍大模型的國內知名互聯網公司。除此之外，遊戲公司、雲計算公司、軟件公司…只要發布一個跟AI、中國版Chat GPT相關的動作，就能引發熱議，帶動一輪資本市場的膨脹，引發追隨者的狂歡。
ChatGPT到底會像元宇宙概念一樣，成為稍縱即逝的流星，還是會打破互聯網舊秩序，構建新秩序，引發一場新的生產關係和生產力的改變？
現階段無人能下定義，零態LT試圖通過梳理出基礎脈絡和走向。
諸神混戰三大格局林立
先來看看大模型混戰現狀，目前進軍玩家可以分為三類：一類是互聯網大廠，一類是科技小巨人，一類是個人創業組隊。
互聯網巨頭有：百度文心一言，阿里巴巴通義千問，商湯日日新SenseNova體系，華為雲盤古，知乎「知海圖 AI」，360GPT，崑崙萬維「天工」大模型，京東言犀等。小米CEO雷軍4月14日發微博表示，小米全力以赴、堅決擁抱大模型和生成式人工智能（AIGC），並將推出相關技術和產品。
在巨頭們的帶領下，一些科技領域的小巨頭企業，也紛紛下場。
由於沒有巨頭們的數據體量和資金規模，它們普遍的方向是選擇接入某一大模型，並在此基礎上開發出更具適配性的應用。比如，京東雲旗下言犀人工智能應用平台將推出ChatJD；釘釘宣布正式接入阿里巴巴「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，以及發布大模型訓練雲平台等；金山辦公宣布將推出 WPS AI，類似於基於ChatGPT技術的微軟Copilot產品，金山辦公CEO章慶元透露這一技術由國內企業MiniMax提供；APUS推出1000億參數、自研多模態的天燕大模型AiLMe，以及基於其技術的 7 款 產品；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...
還有一些如王慧文、李開復、王小川等互聯網創業賽道的「老手」，利用個人影響力和IP，宣布創業組隊搞生成式大模型。
3月19日，創新工場董事長兼CEO李開復宣布，成立Project AI 2.0公司，定位是AI 2.0全新平台和AI-first生產力應用的世界級公司。
王慧文則在社交平台上發布的一則「組隊擁抱新時代，打造中國Open AI」的求賢令也曾經刷屏。他稱自己出資5千萬美元做公司（光年之外）。其老搭檔美團CEO王興隨後在朋友圈宣布，個人將參與王慧文創業公司「光年之外」的A輪投資，並出任董事。
前Google科學家李志飛在2月底的一次媒體訪談中表示，短期目標是在明年6月做出一個60分的通用大模型。
前搜狗CEO王小川也表示，將進入中國版OpenAI的戰場，並向媒體承認項目在「籌備中」。
前京東AI掌門人周伯文也宣布，表示不設上限誠招合伙人，一起打造中國版的 ChatGPT。垂直整合從自有基礎大模型到應用、用戶全場景閉環，實現生成式人工智能技術與商業價值 「雙落地」。
但在這種爭分奪秒的官宣中，很多人打趣說國內GPT創業公司PPT的更新速度都趕不上 ChatGPT的版本迭代速度。
此外，一些長期深耕科技領域的專家，也趁AI的東風收割，生怕被時代落下。比如計算機科學家、自然語言模型專家吳軍在4月3號公開喊話「Chat GPT不算新技術革命，帶不來什麼新機會」，但是卻已經在《得到》上推出了主講Chat GPT的課程，預售時間定在了4月26日，價格為69.9元。
除了激烈的競爭，不同格局之下的「隔空互懟」也沒有缺席。王小川放話說，李彥宏是活在平行宇宙的人。李彥宏雖然沒回應，但百度可不能被欺負，其高管回應：王小川脫離一線業務太久，順便也諷刺了一把搜狗沒幹過百度的陳年舊事。
這種狀態，不僅讓人有些激動，國內互聯網大廠已經很久沒有過這樣的盛況了。
伴隨着Chat GPT的爆火，芯片、人工智能、甚至只要發布一個和Chat GPT相似概念的公司股價都得到了正反饋。
除了百度、阿里，得益於Chat GPT概念爆火，一眾入局的上市公司，都在股市上嘗到了甜頭，360宣布 GPT大模型——「360智腦」落地搜索場景，發布大模型次日股價高開5.53%，隨後4月3日再次漲停。
招銀國際發表研報指，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％。
巨頭混戰大模型，能不能開啟下一輪技術革命的熱潮？誰究竟能脫穎而出？
別低估了大模型的門檻
今年2月份Chat GPT-4問世後，市場再次感知到了大模型的威力，相比於去年末發布的Chat GPT-3.5，新一代GPT算力和邏輯能力更強，商業價值也隨之凸顯。業內專家普遍認為，這將是開啟下一個時代的技術競爭高地，如同千禧年的互聯網一般。
但要真正做好大模型並不簡單。
首先，Chat GPT門檻很高。國盛證券計算機分析師劉高暢和楊然在《Chat GPT需要多少算力》報告中估算，GPT-3訓練一次的成本約為140萬美元，對於一些更大的LLM模型，訓練成本介於200萬美元至1200萬美元之間。
除了對大量數據需求外，訓練大模型還需要芯片、服務器、算力甚至電費等方方面面的支持。
有機構估算，假如平均每天約有1300萬用戶訪問Chat GPT，那就需要3萬多片英偉達A100GPU芯片，初期投入成本約為8億美元，每日還需約5萬美元的電費。
從這個角度來說，如此大的投入，最有勝算的一定是互聯網大廠。它們資金雄厚，能夠經受得住持久戰的消耗。相比大廠，諸如WPS、圖靈這類的公司則選擇了更為靈活的模式，接入現有大模型，在此基礎上研發更落地的應用。
比如金山辦公發布的生成式人工智能應用「WPS AI」， 由國內合作夥伴MiniMax提供的；阿里集團旗下的斑馬智行也是接入「通義千問」大模型；百度內部溝通產品「如流」自然也是接入「文心一言」大模型。
至於個人創業團隊，除非有源源不斷的資金湧入，否則很難成型。雖然美團聯合創始人王慧文宣稱，「5000萬美元，帶資入組」，很多人驚呼覺得好大一筆錢，但專家卻表示，5000萬美元可能也燒不了多久！
其次，就算有錢，真正實施起來，要訓練出經受的住市場考驗的大模型也並非一蹴而就。
在眾多行業人士和觀察人士看來，當前國內算力稀缺、數據模型訓練不足，甚至版權糾紛等問題難以忽視。比如文心一言發布之後，由於AI畫畫頻繁出錯，「胸有成竹」「夫妻肺片」「魚香肉絲」等貌合神離的圖片的出現，讓用戶既覺得有趣，又覺得槽點滿滿，成為「被玩壞」的一個梗，連李彥宏都出面自嘲說「文心一言是典型的需要靠反饋才能不斷提升的產品」。
同樣在現場演示中翻車的還有阿里，釘釘的AI功能由「通義千問」大模型支撐，但是在文生圖演示中，出現了和文心一言類似問題，比如輸入「赴湯蹈火」表情，卻出現了一鍋湯上面有着火的類似湯圓造型的動漫人物。
也有業內人士表示，「現在的大語言模型還是存在胡說八道輸出錯誤信息的問題，ChatGPT珠玉在前，留給大廠們的時間似乎並不算多。」
從整體情況來說，這些大模型確實推出比較匆忙，但這不是本質問題，因為大模型需要長時間訓練和積累，以及中文語料數據集的收集和理解。所以從這個方面來說，大廠還是具備很多優勢，足夠大的數據和訓練試錯容錯機會是很多創業公司不具備的。
再次，隨着大模型的應用和AI的普及，本質上解構的是生產關係。過去是人生產內容，現在變成了人訓練機器，機器生產內容。隨着AIGC （AI Generated Content）的興起，利用AI生成內容，被認為是繼PGC、UGC之後的新型內容創作方式。無論是什麼規模的公司，如果不進行變革性的重組，都將很難適應這個新時代。
從這個角度來說，要進行內部人和生產關係的調整，可能對大廠的挑戰更大，船大難掉頭，但對於中小規模的科技公司和創業公司來說，則可以在初期就解決掉這些問題。可以用更輕盈的姿態迎接新技術革命。
大模型混戰能否開啟下個「互聯網20年」
綜合目前的情況來看，AI技術被普遍認為是帶來新一輪工業革命的基礎。就像20年前，互聯網大爆發的時代一樣，參與者們希望抓住這次的技術革新，占據時代的紅利。
為什麼說，Chat GPT引發的大模型混戰，和20年前互聯網時代相似？本質上來說，Open AI的出現，就和1998年的互聯網開端一樣，被很多人認為是一個革命性的開端。
從客觀上看，因為他們都具備相似的時代背景，20年前的互聯網，得益於通信、數據傳輸網絡的迅猛發展，10年前，隨着智能手機的普及，上網費用的進一步降低，進入移動互聯網黃金十年。而當前階段，得益於雲計算的普及，通信網絡、基站等基礎設施的完善，國內的AI技術也已經孕育了多年，所以趁着Chat GPT的熱度，大模型的爆火也順應了時代的節奏。
從主觀上看，近兩年，隨着互聯網發展進入瓶頸期，產業陷入低迷狀態，所以無論是市場的呼喚還是用戶的情緒，都期待一種具備革新能力的事物出現。
但如今情況和20年前互聯網時代又有所不同。
20年前的互聯網時代經歷了門戶時代，電子商務時代，移動互聯網時代，網絡遊戲等不同的細分時代，每個階段都有領軍企業推動產業進步。此外，在互聯網時代快速發展的過程中，無論是做門戶，電子商務，服務還是遊戲，邏輯都是立足於基礎設施的建設、技術保障、和應用場景進行APP開發。
而大模型的狀態是，依然處於探索期，無論是安全性還是應用場景上，都在迷茫階段。連OpenAI公司CEO山姆·阿爾特曼（Sam Altman）都說：「我們完成對GPT-4的訓練後，花了6個多月的時間，研究大模型的安全性…」他還表示，「現在並未訓練GPT-5，在短期內也不會訓練。」
所有人都必須要承認的是，由於Open AI這個技術太新，應用場景還不明確，目前僅僅停留在AI生成內容，聊天，此外美國也沒有成功的經驗可以供我們完全複製，所以在這個賽道上，似乎所有人都站到了差不多的起點上，都在摸着石頭過河。
正如APUS創始人李濤所言，當下的大模型玩家，很多技術路線都不明確，行業依然處於早期狀態，甚至可以稱為「AI的公元前」，這種情況之下，對於很多創新公司而言，反而是最大的機會。「新的場景和新的物種，每一次新技術浪潮到來時，一定會出現新的企業，新物種淘汰掉舊物種，這幾乎不可能是一種傳承和繼承的過程。」
但誰能真正拿到通往下個二十年的船票？目前沒有人能給出定論。-(文:零態LT/鈦媒體)
