好饭不怕晚,但竞争者总想再快一点,或者还可以有更多的维度。在ChatGPT发布一周年之际的12月初,谷歌带着Gemini复仇而来,在老牌AI霸主的语境里,这是谷歌人工智能新时代的开始,试图为最初的翻车事故找回颜面。
一年不长,于大模型的好戏连台也不算短。谷歌是微软OpenAI的GPT联盟最有力冲击者,亚马逊、脸书、苹果等其他科技巨头就黯淡了不少。相比硅谷,大洋这一侧的中国显得更为热闹非凡,以百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元等为代表,大厂、创业团队、科研院所尽皆入场。
有权威统计数据显示,至今年10月,国产10亿参数规模以上的大模型厂商及高校院所共计254家。
往后看,10亿只是初始门槛,大模型拼参数,攀升到了百亿、千亿的层级,太卷了!这时候需要有人站出来示范更为理性的姿势。
“卷大模型没意义,卷应用机会更大”,百度CEO李彦宏9月就这么说了。谷歌似乎也认同这一点,它一口气发布了Gemini三个版本,尤其把最强大能力赋予了为数据中心和企业应用程序设计的Ultra版本。
简单解释,面向普通用户的通用大模型,例如聊天版本,大厂不错过,却已经不是重点;面向海量开发者的行业应用,是决战的关键。
赶路的人如过江之鲫,但确实不需要面目相似的众多聊天机器人,因为只有一种模式无法深层次构筑大模型生产力。
从无人区,到热闹异常的浅滩,再到罕有人至的深水区,最后这个领域才是大模型真考验。给参赛选手定评价标准,通用大模型的名额不会很多,往往被超级大厂把控,多数选手要寻找纵深市场的细分冠军,做产业模型。
结论就是,给大模型加定语:金融大模型、医疗大模型、教育大模型、工业大模型……然后就能继续细分:是做平台底座的,是做系统运维的,还是做原生应用的或者硬件配套的?
我们需要的是百万量级的AI原生应用,而不是100个所谓的大模型;有没有可能,创业不都奔着成为另一个GPT,也可以把竞争目标定在英伟达?
蛙泳、蝶泳、自由泳,哪怕是仰泳,在深水区的姿势可以不同,都不精通,一定难以浮在水面之上。
看清现实,找准定位。谁的参数更大,谁的API(应用程序编程接口)调用更多,这是百度、GPT、谷歌、腾讯之间的争夺,大厂有大厂甜蜜的负担,它们被要求各种泳姿均要精通。而大模型产业链腰部和长尾的参与者,瞄准一种泳姿练到极致也就够了。
于自身竞争成本的良性掌控,也避免了社会和产业的整体资源浪费。你看,GPT的野心也不只是聊天程序ChatGPT,它以GPT为底座,大模型能力嵌入微软全家桶,也在今年11月召开了首届开发者大会,希望绑定更多的应用生态。
毕竟,深水区风大浪大机会大。