大模型混战，腾讯再次加码，不“跟风”的就剩它了！

来源：清元宇宙

 

昨日，腾讯召开发布会，发布了依托腾讯云TI平台打造行业大模型精选商店，可以为客户提供MaaS（Model-as-a-Service）一站式服务，助力客户构建专属大模型及智能应用。

 

 

这是腾讯首次公布行业大模型相关进展，其选择将重点放在AI和行业相结合上，希望解决各个行业存在的具体问题。自此，国内“千模大战”再添一名重磅级产品，这场 AI 竞赛愈发白热化了。

01 、AI大模型战火愈演愈烈

上个月，科技部新一代人工智能发展研究中心在中关村论坛上发布了《中国人工智能大模型地图研究报告》。报告显示，从全球已发布的大模型分布来看，中国和美国大幅领先，超过全球总数的80%，美国在大模型数量方面始终居全球最高，中国从2020年进入大模型快速发展期，目前与美国保持同步增长态势。

 

中美引领全球大模型发展

从国内大模型区域分布来看，北京、广东、浙江、上海处于第一梯队。目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个，主要集中在北京和广东，其中北京38个大模型，广东20个大模型。

 

至于海外大模型，下图中，由亚马逊、德克萨斯农工大学与莱斯大学的研究者以一棵“家谱树”的方式梳理了以ChatGPT为代表的大模型的前世今生。

 

 

可以看到，Google于2013年提出的一种词向量模Word2Vec，以及Facebook于2016年提出的一种基于Word2Vec的词向量表示方法FastText，再到预训练模型的早期探索ELMo（AllenNLP团队2018 年）、ULFMiT（fast.ai2018年）再到Bert（Google2018年）横空出世红极一时，GPT家族默默耕耘直到GPT-3惊艳登场，ChatGPT一飞冲天。

 

无论是国内“千模大战”还是国外大模型家谱树，可以看出似乎所有的科技企业都在搞大模型。

 

“我们正处在全新起点，这是一个以大模型为核心的人工智能新时代，大模型改变了人工智能，大模型即将改变世界。”——5月26日，李彦宏在2023中关村论坛发表了《大模型改变世界》演讲。

 

 

他指出，大模型成功地压缩了人类对于整个世界的认知，让我们看到了实现通用人工智能的路径。

 

毫无疑问，这一观点得到科技圈的共识。一夜之间，元宇宙、区块链、Web3.0之类的风口全都消失了，只有大模型才是唯一的C位。

 

那么，目前还有不搞大模型的科技巨头吗？

02 、苹果不赶“AI热”“坚决”不搞“大模型”

最著名的未搞大模型的科技大佬当属苹果。

 

在刚刚举行的 WWDC 上，苹果只字未提“AI”，以及“ChatGPT”等当前科技圈最流行的词汇。苹果所做的，只是简单地提及了7次“机器学习（ML）”。即使是在介绍他们准备了 7 年的 AR 眼镜Vision Pro时，也只是表述为“使用了先进的编码-解码神经网络”。

 

 

面对已趋近白热化竞争的大模型领域，迟迟没有新动作的苹果公司让行业普遍认为已经开始进入“掉队”的行列。面对各种质疑的声音，苹果CEO库克表示，苹果本质上还是硬件厂商，公司并没有谷歌或微软那样的通过升级软件提高生产力的压力。

 

 

作为硬件厂商，苹果拥有自己的芯片、服务、系统等产品，这些产品所构成的完整生态也为苹果在人工智能领域提供了强大的基础设施和平台，可以在硬件和软件之间实现高效的协同和优化，提升用户体验和性能，也可以更好地保护用户隐私。

 

众所周知，人工智能对于数据是饥渴的，目前数据和隐私安全等问题已经在一定程度延缓了人工智能的发展，这就需要企业密切关注数据调用问题，在确保不侵犯用户隐私的基础上寻求途径推动人工智能的进步。

 

而苹果对用户隐私和数据安全的重视在行业里也是家喻户晓，甚至将隐私保护功能作为产品的重要卖点。苹果采用了多种技术手段，如加密、生物识别、差分隐私等，来保护用户数据不被泄露或滥用。同时，这将使苹果的人工智能业务能够更加合规地接触并使用用户数据，进行更有精确的服务用户，并且大幅度提升人工智能的响应速度和可靠性。

 

 

对于苹果来说，或许“Machine learning”这个词更精确地描述苹果的技术特点。但通过Vision Pro、iOS 17以及纵观整个苹果生态不难看出，苹果并不希望模糊地定义人工智能，他们热衷于用技术改造或扩展自己的产品品类，打造自己的品牌，而不是使用行业通用的词汇。

 

可以预见的是，相比ChatGPT这种大模型而言，苹果在人工智能领域的积累，并不能让其拥有如同iPhone那样“改变世界”的能力。而苹果着力发展的硬件方向，如最新发布的Vision Pro，究竟能否发挥同IPhone一般的影响力、打开行业迈向“空间计算时代”的大门，就只能交给时间来回答了。

 

03 、人工智能的下一个浪潮是具身智能

当前，按照参数量和应用领域的不同，大模型市场正迅速分化为通用大模型与专业性大模型两种路径。

通用模型与专用模型并行发展

作为海量参数与训练数据驱动的极致工程化产品，ChatGPT这类通用大模型的优势明显，即应用场景广泛，在应对文本生成、图像识别、语音识别等多样化任务时具有竞争力。但在专业和垂直领域，通用大模型还缺乏给出可靠事实的能力，而“一本正经地胡说八道”显然不是细分领域的用户希望得到的结果。因而，针对某一特定领域或任务进行优化和定制的专业大模型也站到了舞台中央。

 

 

但从长远看，自然语言大模型终究不是大模型的最终形态，比它更高级的是多模态的具身智能。

 

正如英伟达首席执行官黄仁勋近日在一次演讲中预测：人工智能的下一个浪潮是具身智能。所谓具身智能，是将智能算法与机器人的感知、行动和环境交互能力相结合，使机器能够以更自然、更智能的方式与环境进行交互并完成各种任务。

 

 

这意味着，除了“大脑”，“身体”对机器智能也很重要。包括ChatGPT等语言大模型在内的人工智能系统，执行的任务大多是数据处理和符号推理，类似人的大脑。而在具身智能系统中，机器人通过感知和行动与外部世界直接交互，再通过与“大脑”联合运行，就能从外部世界中获取知识和经验，并在实践中逐步改进自身能力。

 

具身智能系统感知到的信息，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉等信息，用人工智能术语说，这些是多模态信息。多模态的具身智能，可以让机器人像人类那样感知丰富多彩的外部世界，为大模型“大脑”配备智能化“身体”。

 

随着大模型的发展，我们可以预见，未来我们将进入智能增强时代，这是一个由人、物理世界、机器人、虚拟世界组成的“四元世界”；机器人将拥有自主学习、情感理解等类人智慧特征，与其他“三元”交互后，有望产生超级智能、融合智能等新形态。