大模型作為創(chuàng)業(yè)公司來講，一定要慎重，這個豪賭是很大的；AI應(yīng)用的生態(tài)需要更加繁榮，這樣才能反過來推動模型的發(fā)展。

今年以來AI熱度持續(xù)攀升，近半年內(nèi)全球近百家公司、機構(gòu)相繼發(fā)布大語言模型相關(guān)產(chǎn)品。國內(nèi)也正面臨著“百模大戰(zhàn)”，有數(shù)據(jù)顯示，全國有至少130家公司研究大模型產(chǎn)品，其中做通用大模型的有78家。

在外灘大會期間，《科創(chuàng)板日報》記者對話了小冰公司CEO李笛，螞蟻集團副總裁、螞蟻基礎(chǔ)大模型負(fù)責(zé)人徐鵬，就大模型的落地前景和挑戰(zhàn)進行了探討。

“現(xiàn)在行業(yè)里面最大的問題其實是太雷同了。”李笛對于大模型風(fēng)潮直言，“大家都沿著同一條路徑往前走，沒有多樣性，這和創(chuàng)新精神是違背的。創(chuàng)新其實不是追趕，而是有新的方法，去實現(xiàn)自己的優(yōu)勢。”

李笛還強調(diào)，大模型創(chuàng)業(yè)需要慎重。“我覺得大模型作為創(chuàng)業(yè)公司來講，一定要慎重。如果創(chuàng)新是在一個維度的線性發(fā)展，那么只要追就可以了。但現(xiàn)在還不知道技術(shù)范式是不是這個方向。一旦最后的方向跟現(xiàn)在的方向有夾角，那么你跟得越快，創(chuàng)業(yè)公司就會走得越偏。當(dāng)然，如果原本是一個擁有非常強業(yè)務(wù)的公司，想嘗試用大模型去改變原來的業(yè)務(wù)，那么是沒有任何問題的。但假如你就是吃大模型這碗飯，那這個豪賭是很大的。因為沒有人能確定，OpenAI也不能確定，風(fēng)險很高。”

對于大模型同質(zhì)化的問題，徐鵬也認(rèn)為，“現(xiàn)在很多吃大模型這碗飯的，大家做的都是偏雷同的，真正對于擴性本身的發(fā)展并不能帶來多大的推動作用。”

不過，徐鵬補充說道，雷同從另一個角度看，也是源于中國還處于追趕的階段，首先要及格，之后才有機會發(fā)展的更好。

“比如說百度、騰訊、阿里等等，都要做到跟GPT類似的水平。相信在這之后會有很多創(chuàng)新的點，可以做不一樣的東西。只是現(xiàn)階段還處在追齊GPT能力的階段。”

金沙江創(chuàng)投主管合伙人張予彤在大會上指出，當(dāng)前生成式人工智能創(chuàng)業(yè)與投資爆發(fā)，今年上半年投資額已超過去年全年水平。頭部25家生成式AI已吸收170億美金的融資，估值雖有泡沫，但泡沫中也有顛覆性的機會。生成式AI投資將圍繞那些具備護城河的AI原生應(yīng)用展開。

徐鵬表示，AI應(yīng)用的生態(tài)需要更加繁榮，這樣才能反過來推動模型的發(fā)展。現(xiàn)在至少看起來應(yīng)用生態(tài)還不夠繁榮，應(yīng)用的場景上面還沒有那么豐富。

”還是要從應(yīng)用入手，應(yīng)用可以做出來非常多不一樣的東西。”徐鵬說，“如今國內(nèi)外的開源模型，給大家?guī)砹藙?chuàng)新上的便利，不用從頭開始浪費大量的財力去訓(xùn)練基礎(chǔ)模型。所以，如果大家都把力量放在大模型應(yīng)用的創(chuàng)新上面，會反過來看到大模型在什么地方做得不到位，哪里還有很大的提升空間，反過來能促進大模型技術(shù)的發(fā)展。”

數(shù)據(jù)，是決定大模型性能的三大要素之一。用來訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)，將直接決定模型的質(zhì)量。李笛判斷，中文語料所存在的挑戰(zhàn)沒有想象中那么大。“中文的語料要好好地清洗，還是可以的。但把語料真正挖清楚、清洗得足夠好，這是苦力活。

徐鵬也認(rèn)同語料清洗確實是一個苦力活。“而且誰都逃不開，但是中文本身的數(shù)據(jù)量級應(yīng)該是夠的。“

展望大模型的未來，徐鵬稱，短期內(nèi)容易高估技術(shù)帶來的變化，而長期可能會低估其產(chǎn)生的效應(yīng)，要冷靜地看待長期帶來的價值。

“當(dāng)這樣的大潮起來之時，要非常認(rèn)真地看清它，到底帶來的東西是什么，能力邊界到底在哪里。既不能盲目做太多不切實際的幻想，但又不能離開這個幻想。因為只有幻想才有動力，才有更多的人愿意做一些看上去不靠譜的事情。我們應(yīng)有一定的機制支持人們長期在這個方向做進一步的投入，然后找到核心應(yīng)用場景、真正能夠帶來變化的東西。然后就可以反哺到人工智能的發(fā)展。“