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厄尔尼诺指数快速增添，史上最热炎天即将到来，但比天气更“火热”的是科技互联网行业的大模子淘金潮。

今年年头，各方大佬下场创业打响了淘金热的*枪，紧接着的是3月最先的大厂扎堆结构，连高校与国家队都争取跑步入场，淘金热愈演愈烈。5月6日，我们又迎来了一位玩家入场，科大讯飞公布旗下认知大模子星火。

兴许是民众与业界对于麋集公布的大模子有些“脱敏”，讯飞星火公布的新闻未能引起行业的热烈回响。现在的事态着实并不意外，由于商业社会的生长总是需要新的故事。早在今年2月，ChatGPT的出圈就为AI板块的科大讯飞狠狠地拉了一波股价，GPT观点股至今仍广为投资者所关注。

据领会，“星火认知大模子”是纯文本模子，仅支持文本内容的输入和输出，多模态交互需要自升级产物星火Pro获取。而通过TTS（从文本到语音）实现语音提问功效可以说是意外之喜，也是科大讯飞有别于一众大厂的特点之一。

此外，本次公布会与此前各家大模子公布会*的差异在于，科大讯飞CEO刘庆峰为人人“画了一张带有时间线的大饼”：6月9日前，讯飞星火大模子将突破开放式问答，实现对话能力和数学能力的再升级；8月15日前代码能力会上大台阶，多模态交互能力再升级，在10月24日前，星火大模子将对标ChatGPT，在中文能力上跨越ChatGPT，在英文能力上与ChatGPT相当。

这是一个治理预期的故事。

回首近十年的商业新故事，其中既有智能手机、新能源、云盘算等光环（aura）加身的神话，也不乏元宇宙、NFT这类被祛魅后步入暗夜的案例。每一个故事在最先之时都宣称将开启一个新时代、新纪元，远大的叙事为其披上克里斯玛的外衣，守候其进入商业场景后被市场验证。

反观科大讯飞，大模子是它不得不捉住的光环。

大模子是AI赛道重新洗牌的时机已是共识。而且自科大讯飞近年来的营业生长蹊径看，其引以为傲的语音识别赛道受困于创新者逆境，视觉领域也有AI四小龙青出于蓝，实验拓展的智慧医疗、智慧金融营业的显示也只是不够出彩，在2022年整体营收中占比均不足3%。

回归大模子自己，随着迄今为止人类历史上用户增进速率最快的ChatGPT不得不关闭付费渠道，一场属于科技互联网的“西进运动”俨然最先进入中场。

现在我们离GPT尚有多远？

LLM（大语言模子）、Token(文本单元)、参数，为4月内险些未曾中止的大模子公布会所吸引的VC们一面吸收这场名贵的知识爆炸，一面摇身一酿成为AI领域的深耕者。按本山大叔的话来说，就是“伶俐的智商又占领高地了”。

先行的创业者们早早通过自身过硬的攒局能力拉来了数轮融资，厥后的创业者们也在抓紧忽悠风投上车，勇立时代潮头一起吃肉喝汤。

只是直到现在，无论是最早公布的大模子文心一言照样后续开放测试或在公布会上实机演示的大模子都距离ChatGPT存在一定距离，包罗5月6日公布的科大讯飞星火。

星火公布会上，刘庆峰现场演示星火的能力并提出了评测大模子的笼罩7大类481个细分义务类型。只管真机实测勇气可嘉，测试内容失足较少且响应快速，整体的情绪明晰与逻辑线也都在线，但整体测试种别照样以简朴的文字天生为主。这一块基本属于科大讯飞的传统艺能，并不能看出自去年12月起至今近6个月的数据投喂功效。

换句话说，现在的天生内容还无法看出星火到达了智能涌现的尺度。不外思量到科大讯飞的数据要素泉源主要在于教育、医疗、汽车等细分领域，现在的显示也就不难明晰了。

本次公布会上科大讯飞还展示了星火搭载下的学习机、虚拟人、汽车座舱域智能办公演示，这既是亮点也是槽点。亮点在于星火大模子在降生之初就已经找到了明确的商业化落地路径，其中教育硬件与办公硬件也是科大讯飞已往两年内的营收主力；槽点在于这几条路径相对于大模子而言显得过于狭窄，可能是星火在测试时所显示出的能力还尚未到达赋能千行百业的水平。

不外，学霸未尝就是未来混得*的。在大模子竞争凶猛的当下，率先占领垂直领域应用的高地并进入自我造血反哺大模子训练的良性循环，未尝不是一条可行的路径。

更值得注重的是，刘庆峰在公布会竣事后透露，星火大模子的算力硬件主要由华为提供，当前并未受到限制。

由此我们也不难看出，一是自身是否有算力贮备在大模子训练中也许没那么主要，尤其是并不是所有人都将大模子定位于“通用”级其余时刻。相反，数据要素的主要性加倍凸显，这在当初百度、阿里等坐拥多领域高质量语料的头部大厂公布大模子时尚不显著，现在科大讯飞在教育领域的演示功效与泛领域演示功效的鲜明对比足以说明数据的主要性。

二是“送水人”式的“手艺商人”路径在大模子井喷的当下切实可行。一方面送水人可以通过租售算力甚至训练方式，在赚钱的同时解决算力冗余，另一方面收水人也可以节约大模子训练的成本，杜绝内卷和重复基础设施建设，让大模子相对不再那么“重资产”。

在刘庆峰的计划中，星火将在10月24日到达中文能力逾越ChatGPT，英文语料能力相当。且岂论对标的是GPT3.5照样GPT4，我们不妨以此时间为节点，到时刻再审阅海内大模子与OpenAI的差距，是越来越小照样越来越大。

祛魅大模子

讯飞星火的公布从一方面也可以看做是从李开复明晰的AI 1.0演进为AI 2.0，是从NPL（自然语言处置）、CV（盘算机视觉）到海量数据喂养下具备跨领域知识与智能交互能力的大模子。这是在李开复万字演讲中广为撒播的"AI 2.0"范式。

有能力者做通用大模子，稍有欠缺者如科大讯飞，也要凭证自有营业线如医疗、教育等场景做规模稍小的大模子。这是一个足够远大的叙事，尤其是在海内多位大佬呼吁将所有应用接入大模子重做一遍的话术，充满了马上为一项手艺突破迅速找加入景举行商业化落地的盼望。

现在的火热场景我们并不生疏，近年来，我们为了便于流传与明晰，往往会以序列号化的话术来形容手艺范式的迭代演进。意义建构理论的学者以为，这是将信息的追求与使用视作一种相同实践模子，辅助人举行信息吸收的做法。

从互联网泡沫后提出的Web1.0和Web2.0到通讯领域的4G和5G，以及AI领域，序列号给人以最直白的观感，为我们带来无限的想象空间，这个视角下的手艺可以在草蛇灰线之中无限升维演进。越是这样带有手艺革命色彩的故事，越是能吸引关注与投资，越具备商业化落地的可能性。

小红书电商的「第一口螃蟹」

只是能否落地却是未知数，就像大模子涌现征象的发生概率只有0%和100%。

在资深机械学习与应用开发者杨军看来，市场上的“百模大战”与投资圈的狂热是在巨量资源投入后，广谱性子的压强效应所致，然则在这之中不能制止泡沫的存在。“我不太认可在先容ChatGPT相关手艺时引入的春秋笔法或过于PR的味道，总以为这会把一个原本正常该由手艺驱动的事物的演进节奏变得杂乱了。要害的手艺需要回归到客观层面明晰，才更有利于这个偏向的康健生长。”

春秋笔法对新生事物的揠苗助长在AIGC前一轮Web3风口中随处可见，尤其是连系了VR、AR后降生的元宇宙赛道。科技互联网从业者必须铭刻的案例是Facebook更名Meta，梭哈元宇宙后的逆境。反观海内，一直以来商业化都是我们的强项，反之也遭到不少缺乏研发耐心、忽略底层手艺的诟病。

杨军透露：“我知道的一些这个行业里对照资深的模子从业人士，似乎许多都由于背负了投资方的压力，更多思量的是商业变现，而不是底层手艺的创新和突破。”

在商业化变现前，大模子需要填满的洞有多深？

由英伟达给出的GPT3训练数据，参数规模为1750亿，训练语料为30亿 tokens，那么训练一个周期需要26天，接纳租赁方式以8卡A100训练的成本超256万美元/月，纵然忽略人力成本，硬件成本*也需要约莫2亿人民币一年。杨军称，这已经是很守旧的估量，系统故障、计谋调整等因素也未曾思量，人力成本更是在手艺创新领域的大头，若是希望提高效率，以并行方式实验探索，那么硬件成本还需追加一倍。

5年时间，25~30亿不计回报的总投入，这是客观手艺视角下做好一个GPT4前两代的大模子所需要的准备。这笔研发投入已经靠近于半导体了。

杨军对此忧虑颇多，尤其是在风投方面。“在我有限的阅历里，看到了不少风投一最先说支持情怀，随着时间推移，会对变现和追求接盘退出越来越饥渴，最终以种种方式干预到项目执行层面。不确定性较强的手艺攻关遭遇的问题，需要行业层面来战胜”。

在手艺革命后的*次名目重构中，狂热者往往被浪潮无情裹挟，重重拍在浅滩上。好比去年吸收了数千亿美元的Web3，其大本营新加坡现在已有不少从业者租不起房，吃不起饭。

我们对大模子的畅想事实是像APUS李涛所言“争取下一代操作系统的话语权”，照样针对某个详细场景和领域的赋能，亦或是在浪潮之中追求资金、博取热度，无论哪种都需要让大模子褪去克里斯玛，客观地看待与寻找。

大模子也可以小而美

在众人一拥而上的时刻，相对冷清的路径反而更有可能乐成。

好比在星火上被验证的“送水人”路径，除华为外，字节旗下火山引擎、腾讯云等玩家已在4月这个节点对外明确了自身“送水人”的角色，通过提供算法优化、算力、数据飞轮等手艺栈服务来做淘金热中的服务商。路径明晰竞对少的同时还可以一定水平上“分摊”大模子的训练成本。

这条商业路径早在淘金运动中便已验证，但乐成故事的背后是淘金运动的“内卷”特征，才会降生服务的需求空间，同时“送水人”还需要在这种上游配套式或衍生周边式服务中占有垄断职位。“送水人”亚默尔原本只是平平无奇的淘金者之一，直到他*时间捉住了淘金者对水的需求并通过开挖水渠的方式打造了一个专属于他自己的饮用水生产线。

在现在的大模子中局，时间问题无需思量，也不存在有谁能在某项服务中能占有垄断职位。那么讨论的重点便在于其提供的服务。

大模子的服务需求则可以用AI三要向来归纳综合，划分是算力、算法与数据，其中算力是相对最缺乏竞争力的领域。由于算力在淘金者的视角下仅仅只是成本，而在送水人的视角下却是商品，单纯提供算力难免会陷入价钱战的怪圈，反过来掣肘自己的大模子训练。

算法与数据则与此相反，两者均可以提高峻模子的训练效率，甚至直接影响训练功效。只是久远看来，这两项服务的远景也不甚乐观。

算法方面，OpenAI就是*的例子，被开发者戏称为“CloseAI”的缘故原由之一即是其坚持闭源。大模子训练中的计谋、算法是可以作为企业护城河的焦点资产，“送水人”开放给外界使用的水平将直接关联自家大模子的竞争强度，数据方面也是云云。反之，购置大模子服务的企业也会要求算法与数据的平安，争取在“平安线”之下有限的互帮相助。

现在看来，“送水人”们除非退出通用大模子的竞争，否则送水的动作也很可能只是在成本控制上的锦上添花，真正的“送水人”还得是英伟达。这也意味着，我们需要另寻更切实的路径。

日前，OpenAI关闭付费渠道已在业内引起不小的讨论，最有可能的缘故原由是GPT4在接入微软全栈应用后算力吃紧，只能暂时放弃C端增进来稳住大金主。而OpenAI团结首创人兼CEO Sam Altman更是果然示意OpenAI已靠近LLM的极限，以为LLM的规模不再是权衡模子质量的主要指标，未来将有更多的方式来提升模子的能力和效用。

换句话说，大模子中场之际，OpenAI在否决了一昧追求规模的路径同时为行业指出了大模子的迭代新路，即通过优化训练计谋、全局调剂以削减投入成本，同时将粗笨的大模子转向小而美的偏向生长。

杨军对此颇有研究，并对此先容了部门外洋已经最先的创新案例。

关注系统优化并连系模子训练计谋举行全链路训练优化的公司MosaicML提出，通过将参数降低至300亿同时将Token数提升至61亿，以256张40GB的A100为资源训练一个周期，只需要36天即可获得与GPT3相同质量的训练效果，而成本仅需要88万美元，险些是GPT3原始训练成本的三分之一。除了训练计谋的优化外，通过对CPU主存 磁盘外存 GPU显存的使用举行全局调剂优化，让低端显卡serve大模子成为可能。

“一款AI框架解决的着实是上层的营业模子需求到底层盘算硬件执行的映射问题，在性能足够的情形下，仅拼性能就可能陷入了‘手艺有深度但竞争呈红海’的战场。”

为了制止这样的竞争，不少大模子在推出时便在宣传上做了一定的区分，要害在于是否存在“通用”二字。这其中有源自NPL基底并在数个领域直接落地的星火、根植办公场景的金山“WPS AI”、驻足于问答社区生态的知乎“知海图AI”等，其配合点在于针对详细场景，以对行业的纵深明晰与数据支持为基础，以大模子的“涌现”能力为跳板，现实上却是披着通用大模子外衣的中小模子。

送水人也可以参考这样的“手艺商人“的头脑。在杨军看来，与其介入无谓的hardcore“内卷”，不如去思索自己的手艺点在可以在完整商业链中施展什么功效，完成什么闭环，通过能力与偏向的差异化挖掘更多价值。

保持一个啃硬骨头的刻意，坦荡手艺商业化的视野，是大模子玩家们的必修课。相对追求规模，我们与外洋在小而美偏向上的研究反而在时间节点上更相近，这也意味着更大的时机。无论是预算与资源相对主要的创业公司照样有底气随时掏出数千张A卡的大厂，都需要熟悉到这点。