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大模型帶來的Web復興,會是曇花一現(xiàn)嗎?

腦極體 ? 來源: 腦極體 ? 作者: 腦極體 ? 2023-04-23 10:32 ? 次閱讀

大模型帶來的Web復興,會是曇花一現(xiàn)嗎?

導語:移動端,才是模型服務商和云廠商的下一個戰(zhàn)場

大家是不是對GPT、對話式AI、生成式AI之類的話題,已經(jīng)有點審美疲勞了?

寫這篇文章之前,我有點猶豫,究竟還要不要接著討論GPT了。最終決定寫,是覺得個人用戶、開發(fā)者,以及正在緊鑼密鼓訓大模型的AI公司和云廠商,還是有必要提前琢磨一下這個事情——大模型能力要從云入端,究竟什么時候做、怎么做?

AIGC熱潮帶來Web復興,但大眾更愛移動端

我們看到,大多數(shù)基于大模型的AIGC應用,都選擇了Web端接入。

微軟第一時間推出了帶有對話(Chat)功能的必應(Bing),更新了Edge瀏覽器,嵌入到Microsoft 365 應用中。國內,高校機構推出的MOSS(復旦大學)、SegGPT(智源),企業(yè)推出的文心一言(yiyan.baidu.com)、通義千問(tongyi.aliyun.com),都要從官網(wǎng)入口訪問。

圖像和視頻類的生成式AI,比如Midjourney、Stable Diffusion、DALLE2,以及視頻平臺Make-A-Video(Meta)、Imagen Video(谷歌)等,也是如此。

有業(yè)內人士認為,生成式AI帶來了Web的復興。

當然,市面上也有通過小程序、App等訪問的AIGC產(chǎn)品,大多通過調用基礎模型的API來提供服務。

但受限于網(wǎng)絡傳輸、算力等,領先的技術能力都不得不打折扣,比如只能生成很短的一句話文本,手機app的作圖效果一般,加載速度很慢經(jīng)常排隊掉線卡頓……

這是因為大模型的大量計算,還是要通過云服務來完成,Web頁面的承載能力比較大,加載速度快,還不用考慮流量損耗。

所以,想體驗大模型強大的能力,目前還是以PC Web端+云服務更佳。

但是,大模型的商業(yè)化潛力,還是在移動端。

大家可能都記得,去年底AI作圖就火爆過,意間 AI 繪畫、YUAN 初等多款具有 AI 作圖功能的移動端小程序,用戶量和付費激增。意間 AI 繪畫的官方數(shù)據(jù)顯示,上線不到兩個月,用戶量增長了 117 萬人。

大部分人也都更希望,便捷、低門檻地體驗AIGC。要使用GPT-4、New bing、DALLE等應用,注冊、登錄、付費的一系列操作,都非常麻煩,勸退了不少人。

國內的大模型應用,移動端也明顯很受期待。比如就有人抓住了“官方?jīng)]有app”這個“時間差”,造出了“文心一言”盜版 App,嚇得百度趕緊出來聲明:凡是在App Store和各種應用商店看到的“文心一言”App都是假的,凡是“文心一言”收費下載、付費會員都是騙子!

顯而易見,場景化、輕量化的移動端應用,用戶又喜歡,又能付費賺到錢,如果官方不搞,投機客/騙子都要來搞。

無論是從用戶體驗的角度,還是大模型服務普及化的需要,以及回收訓練成本的商業(yè)化考量,移動端應用都是一塊不能輕言放棄的陣地。

既然如此,為什么各大基礎模型服務商,就是不早點抓住這個機會呢?我們什么時候才能用上和Web版一樣強大的移動AI應用呢?

千呼萬喚不出來,基礎模型服務商在想啥?

基礎大模型的服務商,比如OpenAI、谷歌、百度、阿里以及各類研究院所,就是不去吃移動端應用這塊蛋糕。

除了大家都知道的移動端側計算能力限制之外,還有其他考量:

1.產(chǎn)品。基礎模型往往技術和能力比較超前,產(chǎn)品化不是最優(yōu)先考慮的,尤其移動端應用要適配各種系統(tǒng)、機型、配置,更不可能投入太大的人力、物力。

OpenAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人 Sam Altman就說過,ChatGPT 是一個糟糕的產(chǎn)品,只是這個產(chǎn)品蘊含著很大價值,所以人們愿意忍受。覺得Web不好用?那你先忍忍吧。

2.用戶。別看全民熱議生成式AI,但真正堅持使用并愿意付費的,還是一小撮早期客戶,包括技術狂熱者和專業(yè)人士,比如程序員、插畫師。

他們大多會將生成式AI當作生產(chǎn)力工具,用于研究、編程、辦公、設計、游戲制作、軟件開發(fā)等,還要跟其他專業(yè)軟件相結合來使用,比如生成圖片之后再通過Photoshop增強,還是要用到PC、一體機等設備,PC Web端比移動App有更強的可編輯性,更能滿足這部分群體的需求。

3.商業(yè)化。目前基礎大模型的商業(yè)模式,以API為主,需要一定的開發(fā)經(jīng)驗,更適合極客和開發(fā)者,深度開發(fā)集成部署等工作,很少會通過移動端來完成,所以模型服務商自然也就沒有緊鑼密鼓去適配移動端的動力。

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大模型千帆競渡,移動端是商業(yè)化必爭之地

既然如此,為什么還要做移動端呢?一個很表層的答案是:大眾需要。

能夠真正引發(fā)全民體驗熱潮的,還是那些能夠通過社交軟件分享、小程序、App等形式,低成本快速觸達的能力,不需要什么“智能涌現(xiàn)”,更在乎有趣、好玩。

往深了說,大模型技術被視為“新工業(yè)革命”的引擎,要發(fā)揮效應,必須將技術能力更好地集成到產(chǎn)品和服務中去。此時,移動端能夠提供至少三重價值:

第一,規(guī)模落地。

中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心發(fā)布第51次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》中,我國10.67億網(wǎng)民,使用手機上網(wǎng)的比例為99.8%,移動端用戶已經(jīng)遠遠超過了PC端的用戶,要提升生成式AI的應用范圍,移動端應用必不可少。

第二,商業(yè)潛力。

高科技行業(yè)的主流市場,是由“實用主義者”組成的,相比技術的前沿性、炫酷感,他們更看重技術解決方案的可靠、穩(wěn)定、性價比、配套服務等。移動端的廣泛普及度、即時訪問、便捷低成本的優(yōu)勢,可以讓AI以更短的路徑觸達用戶,在移動端應用AI技術是大勢所趨。

開發(fā)者眼中的AIGC應用是這樣的:

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(OpenAI發(fā)布會演示的編程能力)

大眾眼中的AIGC應用是這樣的:

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(某GPT類應用平臺截圖)

第三,市場壁壘。

大模型的商業(yè)化路徑之一,是走向產(chǎn)業(yè),走向ToB,將大模型能力封裝為AI解決方案,參與到千行百業(yè)的數(shù)字化、智能化進程中。

如今頭部科技公司、云廠商都在煉大模型,很多直接對標GPT-3.5,沒有顯著的差異化價值,很難與業(yè)界領先水平拉開差距。

云廠商要打開ToB市場,移動端應用工具與能力是非常有吸引力的。近年來,不僅消費類、服務型企業(yè),在不斷加強移動端側的布局和產(chǎn)品能力,一些傳統(tǒng)的企業(yè)和機構,比如工業(yè)制造、政務銀行等,無論是在內部生產(chǎn)管理中移動化,也推出了更多移動應用來更好地服務終端用戶。如果直接在云上端到端用好大模型,比如訓練開發(fā)環(huán)節(jié)直接調用云端的大模型和AI算力資源,完成后,一鍵分發(fā)到智能手機等終端上,可以大大減少工作量。

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(某GPT 類應用開發(fā)平臺)

互聯(lián)網(wǎng)的演進之路,已經(jīng)說明,無論To B還是To C行業(yè),都在追求越來越集約精簡的終端硬件、越來越低門檻的交互入口、越來越輕盈的軟件應用。

所以說,大模型從云入端,是模型服務商實現(xiàn)商業(yè)化的必爭之地。

從云入端,一條天路

高瞻遠矚如OpenAI和DeepMind,照樣有商業(yè)化的要求。賺錢嘛,不寒摻。可是,大模型由云入端,這個錢還真沒那么好賺。非不為也,實不能也。

云計算、AI能力要進入移動終端設備,所面對的是一條天路:

首先,一些大型的生成式AI應用,運行環(huán)境在云上,要經(jīng)過網(wǎng)絡傳輸,而移動端的設備能力、網(wǎng)絡環(huán)境,是很多樣且不穩(wěn)定的,比如從5G蜂窩網(wǎng)絡轉移到室內寬帶,或者在高架橋、地鐵等特殊環(huán)境,都有可能讓生成過程中斷或失敗,影響到端側體驗。

其次,生成式AI應用的計算量比較大,在端側加載渲染運行時,比如智能手機CPU會有比較高的負載,出現(xiàn)卡頓、發(fā)熱、電量損耗等情況,如果讓AI改一篇文檔畫一張圖就咔咔掉電,當然不能接受。

此外,把AI深度集成到業(yè)務中,必須通過云計算,而云端開發(fā)環(huán)境和端側是不同的操作系統(tǒng)。這意味著,開發(fā)者要進行二次開發(fā)或迭代開發(fā),完成之后才能進行不同終端下的觸達,同事要考慮不同終端的兼容性,這就提升了AI云應用的風險成本、人力成本、時間成本。要保證集成之后的應用效果,需要云平臺有一整套完整的產(chǎn)品服務和工具來支撐快速搭建、驗證、部署分發(fā)。

另外,云側和端側的架構不同,也導致算力割裂,云端一體的AI應用開發(fā)要充分結合端側算力和云上算力,一部分應用場景搭建在端,一部分搭建在云,這就給云廠商帶來了比較大的技術難題:如何提供穩(wěn)定一致的底層環(huán)境?

天路難行亦需行。大家都知道,云計算靠基礎設施IaaS層是很難賺到錢的,云廠商煉大模型,本質上是希望提升軟件的先進性,進而調動SaaS服務的商業(yè)價值。

要讓個人用戶和企業(yè),都得到簡單、易用、低門檻的大模型能力,云廠商不僅要訓練基礎模型,還需要在產(chǎn)業(yè)鏈上游,就解決AI應用從云到端的一系列技術難題,為開發(fā)者和產(chǎn)業(yè)用戶提供移動AI開發(fā)能力,才能讓大模型在端側爆發(fā)。

各種形態(tài)的大模型應用百花齊放,這個新技術才能真正迎來商業(yè)化的奇點。

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