“大模型之都”，爭奪戰開打

賴鎮桃

暑期上映的好萊塢大片《碟中諜7》里，60歲的阿湯哥依然能打，只是這次他對抗的反派，是存在于虛擬世界卻又無處不在的人工智能“智體”。

銀幕之外的現實世界里，人和AI也在激烈博弈。7月份，好萊塢爆發了63年來最大規模的行業罷工，16萬演員、編劇集體憤怒地走上街頭，抗議數字人、生成式劇本“謀殺”他們的工作。

很快，AI也作出了反擊：人不愿意拍電影，那就我上吧。

兩部重量級影片《芭比》和《奧本海默》熱映之際，一段《芭比海默》的預告片橫空出世：打扮精致的芭比背負“拯救全人類”的使命，日以繼夜在實驗室奮斗，最終空中升起一朵粉色的蘑菇云。兩分多鐘的片子，從對白、演員、運鏡、剪輯、配音全由AI一手包辦。

人工智能，正在不斷突破人類想象力的邊界，而生成式AI的“大腦”—大模型，也成為科技圈熱烈追逐的新風口。

每一項新技術的興起，必然伴隨著大量投資和企業的涌入。無論是在北京、上海，還是在深圳或者杭州，不少人都開始進入這個領域。那么，到底誰可能成為未來的贏家，還是贏家會有很多？

集聚和競爭

“OpenAI的成功，首先是技術理想主義的勝利。”搜狗創始人王小川曾在朋友圈如此總結。

回溯ChatGPT的養成，也確實始于硅谷極客的“放肆做夢”。OpenAI的創始人、現任CEO阿爾特曼，像大多數硅谷大佬一樣，也擁有天才少年般的履歷：8歲會編程和拆解電腦，考上斯坦福的計算機專業后，安分讀書是不可能的，念了兩年就輟學和同學一起創業，做出來的軟件以4300萬美元被收購，讓他賺到了人生的“第一桶金”。

28歲時，他被“欽點”為硅谷頂級孵化器Y Combinator的總裁，給公司物色項目的同時還個人入股了兩家創新企業，30歲就實現了財富自由。有多自由呢？用他自己的話來說就是“比我需要的錢還多”，以至于他要專門雇用幾十個人來打理自己和家族的財產。

這個時候，追求物質和財富已經不能帶來多少新鮮感，兒時的夢想反而擊中了他：在一個新的世界里，機器替代人完成大部分的工作，從工作中解放出來的人能收到現金補貼，人工智能不是冷冰冰的機器，而是“人的意志的延伸”。

但在2015年，AI的技能點還停留在語音交互、人臉識別、下圍棋這些單項任務，阿爾特曼想實現的是通用人工智能（AGI），也就像科幻小說和電影所展現的類似人類的人工智能。

也在同年，谷歌收購后來打敗李世石的深藍，在AI領域大有一家獨大之勢，阿爾特曼和馬斯克嗅到一絲技術威權的威脅，于是拉攏到一批頂級“碼農”，發起非營利的人工智能實驗室OpenAI，“讓人類以安全的方式構建通用人工智能”。因此可以說，硅谷在AI領域的智力、資本等資源集聚，以及大廠之間的互相競賽，是AI取得突破性進展的重要推動因素。

成立初期，OpenAI實驗室嘗試了不少項目，甚至還包括教機器人如何解魔方，但都沒找到通往AGI的具體道路。

直到2017年，OpenAI的研究人員才確信，AI學會像人一樣讀和寫，才能像人一樣理解和思考，打開AGI的“秘鑰”最有可能是大語言模型。簡單來說，大語言模型的邏輯就是一股腦先給AI投喂一波學習資料，讓它自己學習，訓練出一個初始模型，然后讓它做題，再用“標準答案”來檢驗，碰到做錯的題就反向微調模型的參數，通過“預訓練+精調”提升模型的準確率。

這樣的過程，又被人調侃為像大模型“煉丹”：只有不斷提高參數和數據規模，達到一個質變的閾值，大模型才會猛然“頓悟”，更專業來說是出現“涌現”效應，相當于模型原本答題得分只有60分上下，給它堆更多的參數和數據“上補習班”都沒長進，但堆到一定數量后，模型就突然“開竅”，答題準確率一下子從60分提升到了90分，而且給它一點其他科目的學習資料，它在新的領域就無師自通了。

就拿OpenAI的GPT來說，初代和二代一直被谷歌的BERT吊打，GPT-3將參數由原來的15億猛堆到1750億，表現上堪稱驚艷逆襲。

硅谷在AI領域的智力、資本等資源集聚，以及大廠之間的互相競賽，是AI取得突破性進展的重要推動因素。

不過，“大力出奇跡”的缺點正在于燒錢。雖然還沒有專業的蓋棺定論，但大模型要跨過“涌現”的門檻，參數規模普遍要觸達千億級，這背后是需要強大算力支撐的。當時GPT-3訓練一次，在算力上就要花費460萬美元，讓OpenAI不得不“放下身段”轉為營利機構，投靠微軟。

但無疑，GPT的“驚險一躍”，也是AI發展史上的一大步。

“傳統方式是，一個應用要開發一個模型，比如做語義理解、信息提取，或者人臉識別、指紋識別，不同任務都要一一適配不同的模型和應用。但現在一個大模型就可以解決這幾十上百個任務，也就是AI研發從碎片化走向集成化。”廈門大學信息學院教授紀榮嶸對南風窗記者說。

方向和應用場景

對大模型的追捧一直在持續，甚至有人說，大模型即使有泡沫也是美麗的泡沫。

“我們已經到達了生成式AI的引爆點”“生成式AI會重塑所有行業”，在英偉達CEO黃仁勛的演講里，你能看到形容大模型的各種美好詞匯。高盛也在研究報告中推算，生成式AI可以在10年內將全球GDP提高7%，全球3億崗位將被自動化取代。

同時，超然冷靜的也大有人在。最明顯的是投資人更謹慎了。“與國外相比，國內AIGC目前融資頻次與體量有一定差距，大部隊還處在缺乏明確邏輯和標的的觀望狀態。”一位專業投資人幾個月前曾這樣講道。

“一冷一熱都有對應到現實，”紀榮嶸對南風窗表示，“按照大模型的發展趨勢，肯定會顛覆人工智能的創新生態，業界和投資圈不可能不跟進。但現在市場上很多模型不論技術過不過關都號稱大模型，水分太高，所以也要謹慎。”

當行業洗牌的齒輪開始轉動，更多大模型的玩家需要回歸價值尺度。

一方面，一些外在標準就能篩掉一批套殼的“大模型”。強大的算力、巨量的行業數據，是訓練大模型的先決條件，同時國內已經推出大模型評測，只有真正去打榜，才能準確判斷模型有多大、性能有多好。此外，國內還有不少企業，都是基于開源模型做微調，也稱不上有自己的大模型。

另一方面，模型的打分又很大程度依賴主觀判斷。上海交通大學軟件學院院長姚建國告訴南風窗：“AI的對話是否流暢，生成的圖片是否有瑕疵，這些都要靠用戶體驗來作出評價，所以ChatGPT現在看來這么成熟，一大原因就在于開放式測試與優化，通過大量的用戶訪問、收集用戶體驗來優化模型參數。”

狂歡過后，大模型的締造者也開始思考向何處去的問題。“巨型人工智能模型的時代將要結束，我們要用新的方式讓它變得更好。”阿爾特曼在4月份的MIT活動上講道。

GPT-4已經將訓練大模型的“報名費”抬到了1億美元，從訓練效果來看，參數堆到5000億以上就會出現邊際效應遞減，一味追求更大的參數、更多的數據似乎已經難以為繼。

姚建國認為，到明年年中，廠商應該會進入相對理智的階段，去分析自己為什么要做大模型，要做哪些行業，解決什么問題，能夠給技術帶來什么提升。無論是小模型還是大模型，用在最適合自己的場景里才能體現價值。

但整體而言，大模型留給外界的更多還是未知：“涌現”究竟如何產生，AI會朝什么方向進化，未來的組織形態會是大模型一統天下還是大小模型彼此共生，都有待時間來回答。

“落地”很重要

2022年11月，ChatGPT的橫空出世，一掃硅谷上上下下蔓延的“寒氣”。而實際上，更早前的9月，紅杉資本一篇名為《生成式AI：一個創造性的新世界》的重磅文章，就在業界廣泛流傳，里面第一次引出了生成式AI的概念，同時預測，生成式AI至少可以提高10%的效率或創造力，有潛力產生數萬億美元的經濟價值。

就舉一個例子：Midjourney，全球最火的AI繪圖網站，每年一億多美元營收，整個公司只有11位全職員工：1個創始人，8個技術開發，1個法務和1個財務。而全球最大的傳統商業圖片庫，Getty Images，年收入9.26億美元，員工1700人。直白來說，兩者的人均產出比是17比1。

落到城市層面，搶灘AI大模型，不僅是對AI產業的升級激活，還能和大數據、云計算、半導體、基礎軟件等產業形成協同，不但拉動經濟，還能使之轉型升級。

企業忙著“百模大戰”，城市在大模型的競速業已開啟。

今年5月，中國科學技術信息研究所發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，國內10億參數以上的大模型已發布79個，14個省市都有團隊在開展大模型研發，北京、廣東、浙江、上海站在第一梯隊。

值得關注的是，北京牢牢占據著頭部地位，已發布的大模型占了全國的大壁江山。清華旁的中關村，更是國內大模型“宇宙中心”般的存在，這里有巨頭—百度和智源研究院，有積極投身大模型的二次創業者—搜狗創始人王小川、美團創始人王慧文、京東前AI掌門人周伯文，還有創新工場掌舵人李開復；中關村之外，還有腰部大廠的入局—360、第四范式、昆侖萬維等，北京稱得上是國內大模型密度最高的城市。

落到城市層面，搶灘AI大模型，不僅是對AI產業的升級激活，還能和大數據、云計算、半導體、基礎軟件等產業形成協同，不但拉動經濟，還能使之轉型升級。

“大模型本身屬于人工智能產業，所以大模型的城市格局，基本接近于AI產業的區域分布。一個城市如果沒有領軍企業的帶動，就很難形成一個集群。”姚建國告訴南風窗。

入局大模型，不同城市也有各自的稟賦。

北京，多年來就是國內的“AI第一城”，學術資源和人才資源的加持不可低估。上海，算力硬件是強項，壁仞科技、天數智芯、燧原科技，都是能為大模型提供算力的國產GPU公司，英特爾、英偉達的中國區總部也都坐落上海。深圳擅長頂層應用，“北京做的是0到1的事情，上海做的是從1到10的事情，深圳則是做從10到100的事情”，業內人士曾這樣形容。

“未來哪些城市能領跑大模型，肯定要有這幾個特質：一是成熟的算力中心，這需要政府出錢主導建設，二是有充足的頭部企業，能和政府部門間實現數據打通，此外很重要的是城市的創新基因，從移動互聯網到大模型，頭部的基本都是那幾個城市，這就和城市本身善于擁抱技術、跟上日新月異的技術浪潮有關。”紀榮嶸對南風窗表示。

對于中國的數字經濟重鎮，比如北京、上海、深圳和杭州來說，城市有產業基礎，企業有資本和雄心，當地政府也可能有充足的扶持資金去進軍AI。競賽是好事，就像當年的硅谷一樣，谷歌、微軟和阿爾特曼團隊的競賽，甚至還有馬斯克的加入，才成就了ChatGPT的橫空出世。

但另一方面，任何事情也都必須順應產業趨勢，找到方向和突破口，同時，更要避免泡沫之后的一地雞毛。