淘客网站怎么做首页,网站规划 时间,辽宁工程招投标信息网,南通专业网站建设报价伴随AI大模型的火热#xff0c;中国科技大厂们正在掀起一场「跑步AI化」的风暴。从顶层战略到业务线重构#xff0c;AI无疑已成为大厂们押注未来的新故事。
大模型时代已经到来
大模型已成为全球竞争热点#xff0c;一个大模型时代已经到来。
大模型具备三个特点#xf…伴随AI大模型的火热中国科技大厂们正在掀起一场「跑步AI化」的风暴。从顶层战略到业务线重构AI无疑已成为大厂们押注未来的新故事。
大模型时代已经到来
大模型已成为全球竞争热点一个大模型时代已经到来。
大模型具备三个特点规模大需达到百亿参数级别涌现性能够产生预料之外的新能力通用性不限于专门问题或者领域。由于这三个特点的存在以ChatGPT为例ChatGPT采用“人类反馈的强化学习RLHF”方法这使得ChatGPT能够理解和遵循人类指令输出符合人类偏好的内容这种特点使它适用于广大的应用领域。
GPT知识空间里参数达到数百亿规模的复杂系统涌现现象“融会贯通”虽然尚不可解释但是确实存在。ChatGPT在多项考试中表现超过人类水平具备能够根据纯文字说明具备生成图像或草图的整合能力也拥有高等数学/复杂数学问题求解的数学能力。GPT-4则大幅降低幻觉率而据估算当幻觉率达到5%以内接近人类水平保守就可作为大模型规模商用落地的基准幻觉率。
人工智能生态包括基础软硬件、基础模型和创新应用三个层次。人工智能基础模型能够支撑赋智经济与社会各类应用也将带动基础软硬件智算体系的发展。
从当前的产业现状来看超大规模智能模型生态在全球屈指可数其原因是受制于应用、数据量、算力、算法等因素。谷歌由于掌握核心专利、搜索引擎积累的海量数据、通过Android能够更好地服务移动用户等原因而走在了前列。当成为大模型标志接受了微软投资之后OpenAI也脱颖而出。谁会是世界上大模型第三强呢恐怕接下来比拼的就是生态因此人工智能之争最终是生态之争。
对于CIO们来说2000年以前是信息Information时代2020年以前是网络Internet时代而2020年以后就属于智能Intelligence时代了。因此CIO们接下来需要关注两个人工智能的重大转变首先是从信息智能到实体智能其次是从“静态融通”到“动态涌现”未来有望通过类脑智能实现真正的AGI。
今天ChatGPT有强大的智能影响深远。未来3年除了语言大模型正在迅速扩展视觉、听觉、具身、行动等通用智能影响将更大。未来10年智力革命已经打响就像工业革命解放体力就像电力革命解决能源流通智力革命将是全新生态的构建开源开放生态终将胜利。未来20年ChatGPT是数据驱动的静态智能未来是时空环境驱动的具体智能智能载体不是今天的人工神经网络而是类脑的脉冲神经网络。到2045年还会出现结构仿脑、功能类脑、性能超脑的超人“电子大脑”。
抢占优势领域产品路径的「合」与「分」
大模型狂飙大半年以来从模型端到应用端一个共识是最初由chatGPT所带来的大模型热潮已逐渐走过了令人热血沸腾的惊喜期随着大批AI原生应用进入扩散期与大模型流入主流开发者中如红杉资本在其报告中所定义的“生成式AI正在经历一个从技术驱动向客户驱动转变的过程。”
对中国的科技大厂们而言在冷静期中从抢技术到抢客户的转变体现种种具体的动作中。
大厂们其中一类的策略就是对旧市场与旧业务的升级与重构但从产品路径而言也有微妙的异同。
相同点在于大厂们都在利用AI夯实业务入口价值不同点在于入口价值实现的路径差异。
阿里、腾讯与字节的动作主要是针对现有优势业务的「修补」。比如在腾讯的优势阵地社交与泛娱乐领域腾讯音乐曾推出AI社交产品「未伴」与机器人辅助创作功能并同步测试「AI一起听」和AI伴侣「小琴」等。
阿里则率先在电商与生产力场景利用AI重塑业务。如淘宝目前在内测的AI原生应用「淘宝问问」本质上是通过AI提升用户搜索行为的效率实现AI导购的功能。而在学习办公场景此前钉钉的AI PaaS化与夸克的AI化也体现出阿里多条业务线正在全面接入AI能力。
字节跳动也低调地推出了两款「AI神器」——提供AI工具的小悟空前身是悟空搜索和AI对话产品「豆包」又一口气在Github上发布两个AI视频项目一个是多模态动画生成的MagicAvatar另一个则是专注文本导向的视频编辑MagicEdit。
百度则野心更大与OpenAI与微软的思路类似通过插件构建生态打造超级流量入口。
前不久百度发布了文心一言插件生态平台「灵境矩阵」百度集团资深副总裁、百度移动生态事业群组(MEG)总经理何俊杰将大模型与插件的关系定义为「大脑与手脚」“如果大模型是一颗聪明的大脑那么插件就是大模型的手和脚有了插件大模型不仅能回答通识问题还能精通专业问题既是通才、也是专才。”
不难看出无论是基于原有的业务利用AI夯实入口价值还是通过大模型插件打造超级流量入口大厂们在原有庞大的用户基数下集成大模型能力降低AI的使用门槛为后续的规模化应用做准备。
另一个相似点则是将AI接入前端业务的「产品全家桶」。比如百度在前端产品上包括百度搜索、百度文库、百度输入法与文心一言APP都进行了升级阿里也已实现了AI对旗下出行、娱乐、生活、办公、搜索等业务线产品的赋能。
与此同时大厂们也在将自身云业务与AI结合用AI更好地「卖云」。互联网云从早期举力做「集成商」到如今各司其职「被集成」的路线变化自身优势技术产品与角色定位日益清晰。而随着大模型的落地云厂商以MaaS模型即服务的模式既能一站式地实现产品的标准化更好地落地行业又能对外输出AI能力与AI算力提升利润健康表现。
据「硅基研究室」的不完全统计今年8月至今阿里云、腾讯云在政务、金融等领域收获多个大单展现出强势姿态。其中阿里云拿下了8月份市场上最大的项目——浙江省大数据发展管理局政务云资源租赁-云服务项目该项目金额达到了2.68亿元。而在10月阿里云中标京能国际9亿AI算力大单。
一位百度智能云人士此前在接受《财经十一人》采访时也提到百度追求销售标准产品希望更聪明地做集成。因此更多从行业、场景实际需求出发帮部分客户提供必要的集成服务。
可以肯定的是大厂跑步AI化从具体实现路径来看并没有明显的差异原因在于AI对当下的业务重构是并非一个静态的过程而是需要一定的周期。
AI应用的深度与广度背后依赖大厂内部算力等资源的调配、业务的优先级等这之中不乏一些不确定的因素。一个典型例子就是近期宣布离职创业的百度副总裁、小度原CEO景鲲。作为百度AI生态落地的重要之一关键人物「小度之父」的离职也为这家独角兽未来的走向增添了更多的不确定性。
大模型时代的机遇
生成式AI在中国也发展地十分迅速。如阿里、百度、讯飞等大公司以及许多初创公司都已经进入了这个领域。然而随着越来越多的大模型的出现我们不禁要问它们的优势到底在哪里真正的应用价值和产业价值在哪里
1、有护城河吗
人们常常会问这个领域是否存在护城河呢是否有供应链、是否有生态、是否有数据目前看来这个领域发展地非常快还没有形成系统性的护城河。公司规模是护城河么不一定是。例如在ChatGPT出现之前我们从未想过像Google这样的大搜索公司会受到一家创业公司的冲击。尽管OpenAI很出名但与Google相比无论是在工程师数量、系统复杂性还是产品影响力上都不在一个量级。可以看到生成式人工智能可以让一个相对初创公司对大规模公司产生非常有力的冲击。微软和OpenAI的结合又打造了一个非常优秀的联盟。
在这个领域中新的算法层出不穷但随着算法的发表和开源单个算法创新不是护城河。数据非常重要。从数据角度而已生成式人工智能是在收集整个互联网的数据做一个压缩。传统的网上公开数据已经不再构成护城河。
未来的发展方向可能是在场景中打造真正需要的产品将产品、算法和工程系统真正地结合起来。OpenAI的创始人在采访中提到ChatGPT的成功并不是一个单点技术的成功而是一个系统化的结合。
2、价值将在哪里积累
当前生成式人工智能总营收的10%-20%将流向云服务提供商而应用程序公司平均将20%-40%的年收入用于推理和定制化的微调同时模型提供商也将一半的收入投入到云基础设施上。在这个过程中最大的赢家是生产硬件的公司。因为无论是哪一家公司它在快速迭代和探索中都会有一个共同的依赖那就是底层对GPU卡的需求。就目前来看直接看到的最大收益者是GPU的生产商和云厂商。
3、谁与争锋
1大模型技术能对企业产生重大影响
一家值得关注的公司是Midjourney。这家公司在2021年成立不到一年的时间就吸引了千万级别的用户并在去年实现了过亿美元的营收。这家公司的员工数量极少今年上半年只有11名员工其中4名本科在读8名研发工程师另外3名员工负责法务、财务和后台工作。然而这家公司产生的图片质量却非常高覆盖了建筑设计、平面设计、用户界面设计和技术创作等多个领域。这家公司打破了“规模决定一切”的传统观念向我们证明了少量的员工也能产生巨大的影响力和价值。从这个案例中我们可以看到大模型技术能对企业发展产生非常大的影响。
2大模型的产业应用
国内市场也正经历着非常迅速的发展。预计在2022年至2025年间其年化增长率将超过40%这是一个惊人的数字。人工智能未来在金融、医疗、教育、游戏设计等行业应用落地有不少空间。
3大模型的应用边界
在过去的几个月里大语言模型的应用边界得到了极大的拓展其中一个焦点是代理agent。代理是指在大语言模型基础上增加规划、反馈和使用工具的能力。它作为大模型与场景间价值传递的桥梁能极大地拓展大模型的应用边界使其成为一种系统性的超级应用。
只有大公司才能做大模型吗我认为并不是这样。小模型可以知识蒸馏。虽然现在大多讨论的是千亿模型参数、万亿模型参数但我们发现在某些特定领域百亿、甚至十亿级的模型参数就能取得很好的效果。此外国产替代也正在逐渐发挥作用。
4、大模型作为生产力工具的挑战
然而大模型在真正转化为生产力的过程中会面临一系列挑战。
首先在生成能力上如何实现可信可靠避免出现“幻觉效应”其次对于复杂的应用场景如何实现信息的动态集成这包括代理如何调用外部数据库大模型本身如何快速、动态地集成和更新这些都是技术领域的挑战。此外海量数据的获取和算力方面也需要重点关注。据MIT团队预测在2026年我们可用的公开数据将全部耗尽。那么未来的数据将从何处获取如何获得大规模的算力支持这些都是需要解决的问题。
AI时代的职场新潮流
听说AI要来抢工作了别担心新岗位可比旧岗位有趣多了想象一下你从搬砖工升级成了机器人操作员从算盘小能手变成了大数据分析师这不是美滋滋吗所以社会生产效率提升了我们也能更轻松地工作。不过想成为AI界的佼佼者那就得赶紧学起来不然就会被同行们甩得连AI的尾巴都摸不着了
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三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
