随着多家大模型扎堆宣布对公众开放,人人可以“使唤”AI的时代来了。短短大半年,国内已经涌现了130家大模型,“百模大战”名副其实。现在,淘汰赛打响,大模型产品们结束了内测,坐上了牌桌,等待市场的检验。一夜之间被推入下半场的大模型厂商们,开始面对新的问题:应用之战,应该怎么打?

作者 | 杨洁 董温淑

编辑 | 孙春芳

运营 | 刘 珊

9月的前半个月,国内大模型领域度过了最为忙碌的一段时间。

随着9月15日腾讯宣布其大模型“混元”开放,BAT也在通用大模型领域正式“会师”。这半个月内,已经有十几家大模型产品,宣布通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案,对公众开放服务。

仿佛是一夜之间,国产大模型领域被推进了竞争的下半场。如果说上半场主要拼的是技术,此前一直处于内测状态的大模型们,至此也一头冲进茫茫人海,等待着市场的检验。

想活下来,就要用出去。大模型厂商们马不停蹄地“卷”起了AI应用。9月,百度升级智能云千帆大模型平台,并发布了11款AI原生应用;阿里的通义千问大模型开放后,淘宝的原生大模型AI应用“淘宝问问”也启动了内测。


▲(李彦宏在百度云智大会公开发言。图源/百度)

但这也意味着,130家大模型们,尤其是其中40%的通用大模型,面临生死淘汰的“大逃杀”。

1

“文心一言”们,到底好不好用?

对于中国大模型们来说,8月31日是个值得铭记的日子。

8月31日零点,百度“卡点”公布了其大模型文心一言向公众开放的消息,打响了第一枪。一个小时后,凌晨1点多,智谱AI宣布智谱清言大模型开放;凌晨3点,百川智能也推送了大模型向公众开放的消息。接下来的半个月时间里,已有十几家企业纷纷对外宣布其大模型开放给公众。

大模型概念满打满算火了只有大半年,但在国内,根据赛迪顾问数据,截至7月累计已经问世了130个大模型,其中通用大模型占了四成。但此前,大部分大模型产品还处于内测阶段。

根据今年8月15日开始施行的《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》规定,企业在发布生成式人工智能(AIGC)产品前,需要向国家网信部门申报安全评估,并做算法备案。这也成为国内AIGC产品合规上市前的必经之路。

现在,靴子已经落地,国产大模型们在一夜之间,跑步进入了下半场。在内测阶段卷了大半年算法和参数后,大模型到底好不好用,是骡子是马,总得牵出来遛一圈了。

第一场战役从官宣那一刻就开始打响。大模型们争分夺秒地对外发布消息,抢的不只是时间,还有流量。

开放C端入口,对大模型厂商来说具有重要的意义,既能提升大模型的大众认知度,也可以积累大量的数据,训练模型。在国内“百模大战”还没有分出胜负时,谁先拿到了开闸的入场券,就意味着谁获得了时间优势。

从通过审批的大模型产品来看,它们也不约而同地选择了“个人AI助手”来布局,集中了覆盖用户日常大部分场景的工具,从工作到文娱,试图成为C端应用的“超级入口”。


▲(百度“文心一言”App应用界面。图源/市界截图)

例如,文心一言能够提供诸如内容创作、AI绘画、翻译、AI办公等多种不同场景的应用,其中的类目也分得比较细致,包括给PPT写提纲、写研报、写工作日报,写小红书的文案、测试用户MBTI,以及玩一些网络上的潮流热词和“废话文学”等。基于云雀大模型,字节已经公测了开发的AI对话产品“豆包”,其中也集成了学习助手、写作助手和对话等功能。

用的人多了,吐槽也必不可免。一位用户就表示,自己曾在8月31日当天用“多少家大模型已经开放”的问题去问了几家产品,结果答案各不相同。大语言模型容易遭受诱导、胡言乱语的“幻觉”问题,也照旧在各家产品里均有存在。在社交媒体上,也有大量“调戏”大模型的段子在不断产生。比如,有博主就用百度贴吧“弱智吧”里各种“无厘头”问题去询问不同的大模型。

但开放带来的流量效果是巨大的。根据百度官方公布的数据,在开放24小时内,文心一言就回复了网友超过3342万个问题,App被下载超过100万次,8月31日登上苹果App Store免费应用榜首。几天后,星火认知大模型开放后,又取代了文心一言,当日在App Store免费榜登顶。

流量的快速涌入,也带来了算力的压力。文心一言、商汤的大模型等开放后,出现了下载排队情况。百度官方一度回应说:“流量超预期,正在调集新的算力,请大家减少调戏,为工作和学习目的的用户让路。”

在这之前,唯一一款“刷屏”的生成式人工智能应用,是阿里大文娱孵化的妙鸭相机。接下来,大厂们也将在大模型基础上进行重构,把所有产品“重做一遍”。或许更多的类似妙鸭相机的这类的“爆款”应用,也将出现。

但对大模型厂商们而言,更重要的事情还是,面对市场检验后,它们是不是能“养活”自己?

2

淘汰赛启动:卷产业、卷应用

上半场结束,大模型残酷的淘汰赛拉开序幕。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖就在和媒体的对话中提到,随着模型的放开,优劣更容易评判了,市面非常多的大模型都会“迅速消失”。

远望资本创始合伙人、迅雷创始人程浩也提到,通用层再有更多的后来者,意义也不会太大了。通用大模型们虽然还未分胜负,但这个领域已成为“少数人的游戏”。他估计国内之后不会有投资人再去看这种底座大模型了。

大模型们也走到了商业化的拐点:想要生存下来,“用起来”才是硬道理。

在商业化变现路径上,ChatGPT给后来者打了个样:当注册用户迈过1亿大关时,它开始对C端收取订阅费用,每月20美元;但B端的钱,始终是它关注的大头,它针对企业和开发者开放API(应用程序接口)并收费,今年8月又推出了ChatGPT企业版。

在国内,开放的大模型厂商中,还没有一家对C端收取会员费用。这固然是为了在开放初期吸引更多的流量,但同时也是因为,用户为互联网应用付费的习惯还有待培养。大多普通用户心目中,大模型还是一个聊天工具,付费意愿并不强烈。

相对而言,B端企业仍然是对创新应用付费意愿最高的客户群体,也存在着强烈的智能化需求。因此,“到产业中去”,也早已成为国产大模型在商业化方面的共识。

在国内,基于医疗、金融、教育等垂直行业的大模型已纷纷出现。已经发布通用大模型的公司,也在针对行业推出模型服务。


▲(通用大模型企业纷纷推出行业、企业级应用服务。图源/市界摄于2023世界人工智能大会)

但即使如此,国内用户对大模型也还存在“认知墙”。火了大半年,大模型们仍然“飘”在天上,不仅对C端用户是刚刚开放,在行业外,连很多企业对此也还是摸不着头脑。作为北京一家医健企业的产品技术负责人,王成说,公司高层从几个月前就开始探讨大模型会给行业带来什么变化,但讨论了很久,现在也还在观望之中,不知如何下手。

大模型必须落向应用,从客户的反馈中得到的东西,会提升数据训练的质量,也会推动产业往前跑得更快。

国内的科技头部公司们早已做了多年的平台,拥有较为丰富的产业资源,它们也将大模型接入自身的云平台,以“大模型平台+解决方案+AI应用”模式为主,将AI能力赋能给企业。

百度董事长兼首席执行官李彦宏前不久公开表示,“卷大模型没有意义,卷应用机会更大。”接下来,无论是通用层的公司,还是站在通用大模型上进行创新的企业,都将在AI应用上,激烈开卷。

“未来应用发展的速度会非常快。大模型本身作为数字化的基础设施,已经在趋于成熟,基于此,各个行业的应用也肯定会批量涌现。”程浩说。

百模大战的落地肉搏,从谁先能在行业客户中打开市场开始。“即使我们这样规模不算大的传统行业公司,也受到了百度销售的热情对待,恨不能天天联系我们沟通。”王成调侃说。

3

应用层之战该怎么打?

随着“下半场”的号角吹响,无论何种身份与背景的参与者们都在用最快的速度调整步伐,想要在全新的阶段中找到自己的位置。

各方面实力更加领先、首批具备上线资格的大厂已在摩拳擦掌。

一家通用大模型企业的工作人员告诉「市界」,“在接到属地政府的通知后,我们第一步就是用最快的时间官宣向全社会开放”。据其观察,各家通用大模型企业的动作十分统一,获得资质后,第一时间即推动面向社会提供服务。

不过,对于首批官宣大模型开放的企业而言,比争取To C用户更加紧迫的任务,是在To B领域打开突破口,树立自己“卖水人”的角色。放眼望去,每家企业都在奋力打造更加完善的大模型产品体系,并在此基础上积极争取更多合作伙伴和客户企业的选择。

首批官宣开放企业中,百度最先在9月5日的云智大会上表达了自己的态度。李彦宏公开讲道,“百度的目标是打造好大模型的基础能力,支持好AI原生应用开发。”所谓AI原生应用,就是直接在AI平台上开发出的应用程序。按李彦宏的说法,就是要依靠大模型的能力,解决过去解决不了、或解决不好的问题。

为了快速拓宽“朋友圈”,百度举办了“文心杯”创业大赛,并在表示将拿出数千万元投资优胜团队,并在技术、产品、发展战略、资本合作等方面提供长期支持。


▲(图源/百度云智大会)

其他通用大模型领先厂商们也已经在这一方面进行了相应布局。

比如字节跳动旗下的大模型服务平台“火山方舟”,面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务,拥有MiniMax等客户企业;商汤科技则表示,其“日日新SenseNova”大模型体系和生成式AI产品系列已经涵盖了自然语言交互、AI文生图、数字人、3D大场景重建、3D小物体生成五大主流的生成式AI应用,未来还将持续升级……

大力押注生态建设的另一面,则是企业们需要调动算力、人力等各方面的更多投入。随着领先者掀起的通用大模型生态比拼和战备竞赛愈发激烈,更多中小企业们则需要从细分市场之中寻找生机。

在一位大模型从业者看来,资金、人才、研发规模都难以比肩互联网大厂的中小型大模型企业,没有必要再在通用大模型上“死磕”,“相比扩大规模,不如找准需求点,尽快打开细分市场。”

从这一角度出发,不少中小企业早已开始尝试落地变现。第四范式的一位工作人员曾告诉「市界」:“目前我们落地的场景有医疗等类别,在原有用户的基础上,做一个大模型+的升级。我们做大模型还是从To B的思路去做,我认为主要原因是我们本来没有To C产品基因,并不是说To C商业化更难,只是从To B做才更符合企业本来的定位和固有的模式。”

另一家不愿具名的数字人大模型企业负责人则透露:“早在上半年,我们已经把一些企业级大模型的产品落地到客户场景里了。”

这只是开始,未来随着通用大模型企业们的“触角”延伸到各个细分领域,大中小企业们或许仍有一战。

除了供应端,众多的大模型应用层创业者也在迎来新的机遇和挑战。

一位大模型应用层的创业者表示:“我始终认为未来会有各式各样的智能模型,形成各类智能服务供应商。通过备案意味着未来在几家通用的基础上,能合规地生长出来智能供应商的生态了。”

随着通用大模型的陆续开放,企业获取AI能力变得更加便捷,应用层的竞争也会更加激烈。但对此,该领域的中小企业们目前还并不担心。

澜码科技CEO周健表示:“任何一片新土地的发现,都是先行者趟出路,然后不断有人进来。竞争肯定会是非常激烈的,但没有哪个行业,会形成完全的垄断,即使大厂,也不可能把所有的企业的内部应用给做完。”

在他看来,这反而会是一个极好的机会。据他观察,在不同垂直行业内,有些企业对数字化改造的态度很积极,但它们有时候反而也不会把大厂作为第一选择。

个中原因,据一位行业人士分析,有些问题通用大模型解决不了,有的企业的问题,也不是非要用通用大模型不可。例如一些金融机构,出于对风险管控、数据安全等问题的谨慎考虑,也会选择垂直行业模型公司合作或者自研大模型。

对于应用层玩家而言,比拼的下一轮,关键在于“对用户需求的精准捕捉”,也就是产品定义的能力。

“我认为,大模型开放对大部分创业者来说影响不大。我们预料,将来也可能会出现大模型接口泛滥的局面。”大模型应用公司言图智能创始人罗予晨说。

“大厂在资源上是占有优势的。但是,小厂显然会更灵活,更接地气。真正的问题是,AI原生应用该怎么样去做。”罗予晨对「市界」说,作为AI原生应用,离开了大模型就什么都没有了。“它怎样才能在市场上获得机会,真正去占有一席之地?AI原生应用到底什么时候能爆发?这也是产业最关心的事情。”

在周健看来,到明年年初的时候,国内大模型基本能达到GPT-3.5的能力;可能至少还需要一年,才能达到GPT-4的水平。但行业仍然会不断演进,“像GPT也有一定的缺陷,随着我们用大模型去做应用,就能看到,还有很多条路径去补齐不同大模型的缺点,未来或许会分化出更多不一样的大模型。”

总而言之,“等风来”的阶段已经过去,东风已至,各个市场环节的竞争都将被按下加速键。狂风吹尽浮尘之后,露出来的是真金还是土坷垃,还要留待应用市场来检验。