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在資本、話題堆疊之下，大模型的狂熱已經(jīng)席卷國內(nèi)大半年，恍惚間我們已經(jīng)進入了全民大模型時代。
但其實在8月31日之前，各家AI大模型產(chǎn)品尚處于試用階段，還并未獲得正式面向公眾提供服務(wù)的資格。前期預(yù)熱到頂，一直到8月31日一則重磅消息砸下，包括了百度的“文心一言”、中科院的“紫東太初大模型”在內(nèi)的，國內(nèi)首批8家企業(yè)/機構(gòu)的AI大模型產(chǎn)品通過了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》的備案，代表著他們已經(jīng)正式獲得了面向公眾提供服務(wù)的資格。
據(jù)七麥數(shù)據(jù)顯示，“文心一言”APP8月31日開放下載首日，在蘋果App Store應(yīng)用商店下載量預(yù)估為31.3萬次左右，智譜清言App則為3832次，據(jù)百度官方公布的數(shù)據(jù)顯示，24小時內(nèi)，文心一言共計回復(fù)網(wǎng)友超3342萬個問題。
AI 大模型全面“開閘”是國內(nèi)大模型發(fā)展的一次關(guān)鍵時刻，使得上述8家大模型產(chǎn)品擁有了先發(fā)優(yōu)勢。
國內(nèi)大模型武力值大比拼正式開始，之前，國內(nèi)類ChatGPT的大模型產(chǎn)品都無一例外側(cè)重“對話交互型”，各家對大模型實力的比拼，簡單地集中在回答問題的精確度、榜單排名這些可量化的維度上，大多數(shù)C端用戶與AI的對話內(nèi)容都趨向于閑聊，而沒有創(chuàng)造。另一方面，C 端用戶的付費意愿低，To C 的通用大模型產(chǎn)品短期內(nèi)無法復(fù)制 ChatGPT 的成功模式，在同質(zhì)化產(chǎn)品的圍攻下被迫加入資源競賽的燒錢游戲?；剡^頭看，To B 客戶付費意愿高，需求大，隨著市場回歸理性，大模型選擇 To B 幾乎成為行業(yè)內(nèi)心照不宣的一個范式。
所以未來，大模型競爭的真正賽場主要集中于服務(wù)B端用戶。眼下，大廠和創(chuàng)業(yè)公司們正在將眼光重新聚焦于產(chǎn)業(yè)。
在浮華之下，我們開始去挖掘哪些大模型廠商在思考大模型的真正價值——在ChatGPT帶來的AI智能振奮之外，大模型到底能給產(chǎn)業(yè)帶來什么？以及AI大模型時代，產(chǎn)業(yè)需要的是什么？他們的大模型能力要如何與產(chǎn)業(yè)結(jié)合？我們也在警惕，這是否又是一次各大廠商之間花拳繡腿的AI技術(shù)武力值比拼。
只有當(dāng)潮水退去的時候，我們才會知道誰在裸泳。
有媒體報道稱截至今年7月，中國累計已經(jīng)有130個大模型問世，數(shù)量超過美國進入大模型第一梯隊。大模型更是被稱為新一代基礎(chǔ)設(shè)施，但到產(chǎn)業(yè)側(cè)，很多企業(yè)并沒有真正把大模型用起來。而沒有用起來的原因主要還是政策沒有開放，但是產(chǎn)業(yè)端的熱情是非常高的，比C端更甚。
一家主打“消費內(nèi)容+營銷服務(wù)”公司的CEO王峰告訴雷峰網(wǎng)，現(xiàn)在業(yè)界有一個說法，未來互聯(lián)網(wǎng)上90%的內(nèi)容都是由AI生成的，這意味著大模型對他們業(yè)務(wù)的挑戰(zhàn)和沖擊是非常大的，所以他們必須早做應(yīng)對。
為了應(yīng)對此次沖擊，他們今年年初從原來的各Team中抽調(diào)出一部分人，成立了AI Lab團隊，做大模型方面的探索和嘗試。
在王峰看來，通用大模型的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力還是很強的，大家都看到了它如何驚艷，但也存在一定的局限，例如我們和GPT或國內(nèi)模型對話時，問它怎么挑選茶葉的問題，它只會泛泛的告訴你要注意什么？很多時候，輸出的內(nèi)容并沒能直接幫助消費者去做決策。
所以在王峰看來，大模型不是萬能的，局限之一就是不能解決垂類問題，這是當(dāng)前很多產(chǎn)業(yè)側(cè)企業(yè)沒能用起來大模型能力的原因之一。
但從0開始基礎(chǔ)大模型的預(yù)訓(xùn)練，資金投入需要非常大，對于他們這樣的企業(yè)來說不現(xiàn)實，而且對于很多企業(yè)來說即便有資金也能難做到，數(shù)據(jù)，算力，know-how，維護等等都是一道道門檻，所以只能尋求向市面上現(xiàn)有的大模型廠商合作。
國內(nèi)模型能力的賣方可分為兩類：一類是BAT等大廠和大模型初創(chuàng)公司為主；此外還有大模型的中間商，主要是基于大模型開發(fā)應(yīng)用型服務(wù)的創(chuàng)始團隊，包括底層算力與框架的提供者，甚至還包括提供大模型微調(diào)的第三方公司。
經(jīng)過一番調(diào)研后，他決定訓(xùn)練自己的模型：在別的大模型上，把自己所服務(wù)行業(yè)的專業(yè)知識灌進去做進一步訓(xùn)練與微調(diào)，訓(xùn)練完后在本地進行私有部署，再來解決對應(yīng)垂類問題。
但是在這個過程中，他們又發(fā)現(xiàn)不知道該用哪一家的模型：目前國內(nèi)已發(fā)布的大模型數(shù)量太多，如果他們要將所有的模型都驗證一遍、一一對比模型的效果，那么所消耗的人力成本會非常大。
事實上，B 端企業(yè)客戶往往自帶場景與數(shù)據(jù)，是大模型落地的最佳檢驗場。但當(dāng)理論落地現(xiàn)實，王峰的困境也是許多B端企業(yè)所面臨的共同難題。
所以，基于上述原因，導(dǎo)致目前國內(nèi)的大模型與行業(yè)之間猶如隔著一道高墻，墻的一邊大模型能力無法釋放，另一邊的數(shù)字化需求無法得到滿足。而且基于開放數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的大模型不擅長專業(yè)知識，掌握行業(yè)數(shù)據(jù)的企業(yè)用戶無法參與大模型的建設(shè)。
為了最大程度拆掉這堵墻，釋放大模型能力到產(chǎn)業(yè)側(cè)，讓掌握行業(yè)數(shù)據(jù)的企業(yè)用戶真正參與到大模型建設(shè)中來，百度智能云提出了自己的解決思路：千帆大模型平臺+解決方案+AI原生應(yīng)用。
基于此，為了幫助企業(yè)和開發(fā)者快速基于基礎(chǔ)大模型再訓(xùn)練，搭建企業(yè)專屬大模型，百度智能云推出了百度智能云千帆大模型平臺，在千帆平臺上，用戶可以直接調(diào)用包括文心一言在內(nèi)的42個大模型服務(wù)，也可以在千帆上開發(fā)、部署和調(diào)用自己的行業(yè)大模型。
千帆大模型平臺為企業(yè)提供了大模型開發(fā)全流程工具鏈和整套環(huán)境，用戶可以完成從大模型開發(fā)、訓(xùn)練、部署、應(yīng)用開發(fā)的各個環(huán)節(jié)，經(jīng)過升級后的千帆2.0整套的工具鏈覆蓋了大模型研發(fā)的全生命周期，包括：數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、評估&優(yōu)化、預(yù)測服務(wù)和Prompt工程，端到端地幫助企業(yè)高效地開發(fā)和部署大模型應(yīng)用，不斷降低大模型技術(shù)門檻。
百度智能云前期在進行市場調(diào)研時，發(fā)現(xiàn)很多企業(yè)客戶，對基礎(chǔ)大模型的選型策略上越來越專業(yè)、越來越理智。
原來他們了解一家大模型廠商的基礎(chǔ)大模型實力時，就是通過看榜單排名，現(xiàn)在他們選擇一家大模型時，要結(jié)合自身場景和數(shù)據(jù)去調(diào)優(yōu)，會考慮很多，例如模型的效果、開發(fā)的效率、使用成本。所謂使用成本，例如資源占用，這個模型多大，需要占多少資源；性能怎么樣；針對企業(yè)任務(wù)去做調(diào)優(yōu)，調(diào)優(yōu)成本怎么樣，這些都是企業(yè)在選擇基礎(chǔ)模型時候考慮的因素。
發(fā)展到今天，產(chǎn)業(yè)上大家開始認(rèn)真去考慮大模型作為基礎(chǔ)設(shè)施，怎么給自己帶來價值，而不是像早期僅僅只是湊熱鬧。
基于上述B端用戶對大模型的認(rèn)知情況，千帆平臺為了滿足不同用戶的訴求，還接入了國內(nèi)外42個主流大模型，方便用戶根據(jù)自身業(yè)務(wù)細(xì)分場景進行選擇。
上述能清晰認(rèn)知自身大模型應(yīng)用場景，并進行不同程度大模型開發(fā)的企業(yè)多集中于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，他們對技術(shù)、行業(yè)認(rèn)知通常排在前列，所以只要給他們提供好的完善的工具鏈和整套環(huán)境就能在千帆平臺上“自助”滿足自己的大模型需求。但在一些傳統(tǒng)行業(yè)，他們場景復(fù)雜，對大模型技術(shù)認(rèn)知不夠，還必須大模型廠商深入行業(yè)，陪著企業(yè)一起梳理大模型應(yīng)用場景，將大模型能力用起來。
所以百度智能云在數(shù)字政府、金融、工業(yè)、交通四大行業(yè)專門基于大模型能力重構(gòu)了解決方案。
1、百度智能云數(shù)字政府解決方案「九州」，針對政務(wù)大模型做了全面增強，包括知識增強、檢索增強、認(rèn)知迭代和安全策略增強。
2、百度智能云金融解決方案「開元」，基于開元重構(gòu)的零售分析助手，能夠助理財經(jīng)理實時掌握客戶動態(tài)，提供精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)洞察分析，基于業(yè)務(wù)目標(biāo)智能推薦關(guān)鍵任務(wù)，并通過大模型生成千人千面的營銷話術(shù)。
3、百度智能云工業(yè)解決方案「開物」基于文心大模型升級，新開物將實現(xiàn)從“產(chǎn)線智能 ” 到 “企業(yè)智能” 再到 “產(chǎn)業(yè)鏈智能” 的跨越與提升。
4、智能交通解決方案 ACE3.0 。基于大模型重新設(shè)計和優(yōu)化后，交通組織方案獲得更好的“診療效果”，覆蓋范圍更廣。例如，過去，交警部門對拋灑物的檢測很難做到精準(zhǔn)識別，而大模型讓這類事件的識別準(zhǔn)確率有了很大提升。
上述四大解決方案，更多是百度智能云為了給客戶和生態(tài)合作伙伴“打樣”，因為千帆大模型平臺期待未來能生態(tài)繁榮，越來越多用戶聚集到該平臺上來，既離不開客戶，也離不開生態(tài)合作伙伴的共建，期待能長出更多豐富的解方案和產(chǎn)品。
除了四大?業(yè)垂直解決?案，百度智能云也看到?量客戶的應(yīng)?場景和業(yè)務(wù)需求是有共通之處的，他們把這些共性的需求歸納整理出來，正式推出適?于跨?業(yè)通?場景的AI原?應(yīng)?Family，包括數(shù)字人 百度智能云曦靈、企業(yè)搜索引擎 臻知、安全生產(chǎn)智能助手 度安安等等。這些應(yīng)?覆蓋了“服務(wù)營銷、辦公提效、?產(chǎn)優(yōu)化”三個重點場景，一次發(fā)布了11個AI原生應(yīng)用產(chǎn)品，滿足不同行業(yè)的通用需求，加速大模型的規(guī)模落地。
他們也都是一個個“樣板間”，意味著未來企業(yè)用戶也有機會在千帆平臺上開發(fā)出這樣的AI原生應(yīng)用。但同時不僅僅是樣板間，因為也是滿足行業(yè)通用場景需求的產(chǎn)品。
百度智能云發(fā)布自己的千帆大模型平臺、行業(yè)解決方案、AI原生應(yīng)用Family，從工具平臺到產(chǎn)品，合作伙伴，全方位推動大模型應(yīng)用，加速大模型的應(yīng)用落地。
在此番大模型競爭中走平臺模式打To B，不只百度智能云，同時，大家看到這種平臺模式都自然會產(chǎn)生一個疑問，跟hugging face有什么不同？
近日百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖在媒體采訪中，也聊到了這個問題，他認(rèn)為千帆不只是解決你來選模型的問題，更解決你把模型真正用起來的問題。用起來又包括數(shù)據(jù)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、Prompt 工程，以及應(yīng)用搭建等一系列問題，還要充分考慮到成本和效率。千帆提供的是一站式服務(wù)，這是千帆跟 Hugging Face 的區(qū)別。
他還提到，Hugging face 模型廣度足夠，而千帆依托云廠商天然的優(yōu)勢，有足夠大的運營空間，也可以做到端到端的訓(xùn)練和推理性能優(yōu)化。例如，訓(xùn)練過程中的加速，故障的快速感知、定位、恢復(fù)；推理過程中基于百度龐大的異構(gòu)計算集群的擴展性，有非常好的資源彈性，也可以提供 serverless 的服務(wù)，使得客戶獲得低基礎(chǔ)設(shè)施成本、無需運維、高擴展性的收益。這是千帆要比 Hugging Face 做得更深的地方。
今年3月百度智能云千帆?模型平臺發(fā)布上線。據(jù)百度智能云官方消息，今天千帆的?活企業(yè)數(shù)已經(jīng)超過10000家，覆蓋了 制造、能源、政務(wù)、交通這些?業(yè)超過400個場景。真正讓很多企業(yè)感受到大模型的“智能力量”。
最直接的一個提效是，以前客戶想要看?個?模型的效果，光是接?調(diào)試、驗證評估等就需要算法團隊投??周的時間?，F(xiàn)在在千帆?站式的?具鏈平臺上，客戶當(dāng)天就可以跑通?個模型并且看到效果，快速進??模型應(yīng)?開發(fā)階。
在雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))看來，百度智能云做對了幾件事：
1）千帆平臺擁有國內(nèi)最多大模型，模型推理成本可降低50%。平臺接入了Llama 2全系列、ChatGLM2-6B、RWKV-4-World、MPT-7B-Instruct、Falcon-7B等主流的42個大模型，用戶可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景，選擇?個或者多個?模型來?，實現(xiàn)“模型?由”。這是許多想要做大模型平臺的廠商想要的效果，據(jù)雷峰網(wǎng)了解在一些大模型平臺上還只有幾家第三方大模型，剩下的全都是自家大模型。
這42家大模型都經(jīng)過百度嚴(yán)格優(yōu)選，不僅經(jīng)過了模型效果、模型安全性、可商用三個維度的考核，還對所有接入的第三方模型均做了模型安全增強，不僅保障文心大模型的內(nèi)容安全，還保障了第三方大模型的安全輸出。
但千帆又不只是簡單地把大模型毫無意義地集中到一起充當(dāng)一個“便利店”，而是對每一個接入的大模型都做了二次性能增強，包括：a、中文增強。針對國外主流大模型做了中文增強，像Llama2這樣的國外大模型，原來要用英文對話效果才好，現(xiàn)在用中文也一樣好。b、性能增強，可以全面提升訓(xùn)練和推理性能。訓(xùn)練LlaMA 2的總體吞吐可以提升25%，推理性能甚至可以提升2倍。c、對開源模型提供上下文增強，滿足包括知識增強、長期記憶增強、文檔知識問答在內(nèi)的各種長上下文場景的推理需求。
2）千帆平臺預(yù)置了41個數(shù)據(jù)集和10個精選應(yīng)用范式。百度智能云在服務(wù)客戶時，發(fā)現(xiàn)有大量客戶覺得做模型微調(diào)時接入、管理數(shù)據(jù)太麻煩了，他們希望千帆平臺上能提前預(yù)置一些好的數(shù)據(jù)集。鑒于這個需求，在千帆平臺全面升級2.0上，預(yù)置了41個高質(zhì)量的、有行業(yè)特色的數(shù)據(jù)集，用戶只要點幾個按鈕就可以完成微調(diào)、提高模型效果。
選好模型后下一步就是應(yīng)用開發(fā)，為了進一步提升大模型的應(yīng)用開發(fā)效率，千帆平臺提供了像知識問答、客服對話這樣的10個精選應(yīng)用范式。
IDC預(yù)測，2026年中國AI大模型市場規(guī)模將達到211億美元，人工智能將進入大規(guī)模落地應(yīng)用關(guān)鍵期。
每個掌握大模型自研能力的公司都想做大模型時代的基礎(chǔ)設(shè)施運營商，幾個月下來，行業(yè)目前只能確定，如果大模型真的是AI時代的智能運營商，如水電網(wǎng)等社會基礎(chǔ)設(shè)施，無論現(xiàn)有的行業(yè)玩家再多，最終也只有少數(shù)幾家能成功。
目前，國內(nèi)大模型廠商主要包括百度、阿里、華為、騰訊、商湯這些企業(yè)，也有智源研究院、中科院自動化所等研究機構(gòu)，同時英偉達等芯片廠商也紛紛入局。
在雷峰網(wǎng)看來，此番大模型時代的基礎(chǔ)設(shè)施運營商的競爭中，百度的優(yōu)勢很明顯。
首先是作為AI云廠商的機會。
對于很多做AI原生應(yīng)用的企業(yè)來說，有一個很大的痛點就是推理成本很高。因為推理非常耗費資源，需要買很多機器，而且很難控制量，買多了浪費， 買少了推理能力跟不上用戶的量。而這對云廠商來說卻是一個很大的機會，因為云的特性就是彈性資源，云廠商可以通過規(guī)模化、技術(shù)優(yōu)化的方式為這部分做AI原生應(yīng)用的企業(yè)提供彈性的推理資源。
對于云廠商的機會，下到基礎(chǔ)設(shè)施，上到AI應(yīng)用。百度集團副總裁侯震宇在9.5號的云智大會上表示，?模型不同于以往的AI技術(shù)迭代 ，它驅(qū)動了底層IT基礎(chǔ)設(shè)施的重構(gòu)，也帶來了上層應(yīng)用開發(fā)模式的顛覆。
在千帆平臺上，用戶降低了對大模型的推理成本。只有降低了推理成本，才能使得大模型的應(yīng)用規(guī)?；尭嗟娜擞闷饋?，從而得到更多的反饋。
這要得益于百度“云智一體”戰(zhàn)略：早在2020年，百度就率先提出的“云智一體”概念，以云計算為基礎(chǔ)，以 AI 為引擎， 賦能千行百業(yè)。
同時，百度另一個優(yōu)勢在于百度對AI技術(shù)的積累和對AI場景的探索早于其他廠商。
早在2010年初，百度就開始探索人工智能，此后不斷加大AI領(lǐng)域研發(fā)投入。彼時，鮮少有人能夠預(yù)見AI未來的發(fā)展。但百度用千億級的研發(fā)投入，顯示出百度對技術(shù)的執(zhí)念，也可以說百度在AI方向上賭對了。
其次，百度自身的業(yè)務(wù)底層就是由AI驅(qū)動，最新的AI技術(shù)百度通常能夠先于其他廠商在內(nèi)部快速大規(guī)模落地，所在面對用戶時，百度的大模型能力天然具有說服力。到今天，搜索、網(wǎng)盤、數(shù)字人、如流等產(chǎn)品都通過生成式AI進行了重構(gòu)。
百度的另一個優(yōu)勢是深入產(chǎn)業(yè)、躬身入局。從3月千帆平臺發(fā)布以來，百度智能云的團隊一共接觸了400多個場景，每一個場景都投入了大量人力去支撐，了解客戶的場景、用什么方法、效果怎么樣、如何改進，拿到市場反饋后，基于這些反饋再快速地對千帆平臺上的工具鏈進行迭代，形成正循環(huán)，不斷優(yōu)化平臺。
北京寶蘭德軟件董事長易存道表示，如何把大模型在垂直行業(yè)做好，是目前各個企業(yè)都要考慮的問題，多數(shù)企業(yè)無法像百度一樣有能力建設(shè)大模型。怎么能夠把百度的大模型能力和企業(yè)業(yè)務(wù)有效結(jié)合起來，創(chuàng)造更強的價值，是企業(yè)非常好的彎道超車機會。
時至今日，我們可以感受到大模型技術(shù)變化太快，對企業(yè)來說，跟上潮流的成本很高，所以千帆平臺通過幫助產(chǎn)業(yè)把底層平臺建好、提供趁手的工具，以此來幫助提高企業(yè)使用大模型的能力，加快大模型大規(guī)模落地。同時，通過在AI大模型的布局與落地，通過千帆大模型平臺與產(chǎn)業(yè)深度合作，釋放“智能生產(chǎn)力”，百度自身也能穿越發(fā)展的“大周期”。
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