区块链:国产大模型即将跨越“算力关”_OpenAI ERC

原创：赵晋杰

来源：字母榜

图片来源：由无界AI工具生成

国内科技大厂，在大模型竞争上再一次取得共识：既要做淘金者，也要卖铲子。

进入4月份，阿里云一边发布通用大模型“通义千问”，一边致力于帮助其他企业打造专属大模型。一位接近阿里云的人士表示，阿里云“甚至可以只卖铲子”。

尚未公开内测自有大模型产品的腾讯和字节跳动，也抢先盯上了卖铲子的生意。

腾讯云发布了面向大模型训练的新一代HCC高性能计算集群，通过搭载英伟达最新H800GPU，将整体性能提升了3倍。

字节更是明确表态，火山引擎不做大模型，而是要为大模型客户提供算力平台，帮助其做好大模型开发。

在阿里、腾讯、字节相继决定卖铲子之前，百度其实是这一策略的更早提出者。但百度不同的是，前述大厂们都是在卖算力，百度更多是聚焦在服务。

在百度看来，支撑大模型训练和运转的算力固然重要，但不是评判大模型优劣的唯一标准。好的大模型需要由算力、框架、模型、应用构筑的四层架构相互配合提供支撑，需要将模型开发、训练、调优、运营等复杂过程封装起来，为客户提供低门槛、高效率的企业服务。

有百度内部人士告诉字母榜，在率先发布国内首个大语言模型文心一言后，3月底的一场闭门沟通会上，百度就推出了“既淘金又卖铲子”的百度智能云大模型平台，并在近期正式将其命名为“文心千帆大模型服务平台”。

芯动科技发布国产首个物理层兼容UCIe国际标准的Chiplet解决方案:4月13日消息，中国一站式IP和芯片定制及GPU赋能型企业芯动科技宣布，率先推出国产自主研发物理层兼容UCIe标准的IP解决方案——Innolink Chiplet。

Chiplet技术的核心是多芯粒(Die to Die)互联，利用更短距离、更低功耗、更高密度的芯片裸die间连接方式，突破单晶片(monolithic)的性能和良率瓶颈，降低较大规模芯片的开发时间、成本和风险，实现异构复杂高性能SoC的集成。（中国经济新闻网）[2022/4/13 14:22:21]

据字母榜了解，正在内测的“文心千帆大模型平台”，是全球首个一站式的企业级大模型生产平台，不但提供包括文心一言在内的大模型及第三方大模型服务，还提供大模型开发和应用的整套工具链，允许企业基于任何开源或闭源的大模型，开发自己的专属大模型。

在卖铲子上达成新共识后，头部云厂商之间的大模型之战，开始深入AIGC+Application的软件应用开发。

这也是时下投资机构最为青睐的方向之一。线性资本创始合伙人兼CEO王淮就表示，这是自己特别看重并且愿意花力气去挖掘的领域。今年上半年，线性资本至少看了两三百个基于大模型开发的各类应用。

已经走向全面开放或内测阶段的大模型产品提供商，由此掀起新一轮的应用生态建设竞赛。

OpenAI发布了ChatGPTPlugins插件功能，开始将大模型能力直连第三方应用；微软推出了AI版Office“全家桶”——Microsoft365Copilot，并将其测试企业数量从最初的20家，在近期扩展到600多家。

截至5月上旬，百度文心一言的内测企业数量超过300家，并在400多个企业内部场景取得了测试成效。

Sandbox以4.5ETH购入国产NFT项目Rivermen:9月8日消息，元宇宙游戏Sandbox官方账号花费4.5ETH在Opensea上购买了国产NFT项目Rivermen。Rivermen是B站UP主“国家建筑师”以清明上河图为基础打造的NFT项目，目前已经得到了Opensea网站的官方认证。据悉，这也是海外机构第一次入场购买国产NFT项目。此前报道，Sandbox以740ETH购入第3749号BAYC。[2021/9/8 23:10:11]

然而，目前企业应用大模型仍面临诸多难点，如模型体积大，训练难度高；算力规模大，性能要求高；数据规模大，数据质量参差不齐。

随着越来越多应用与大模型相结合，其也将倒逼云厂商对自己的大模型服务体系进行升维，走向一条追求更好效果、更低成本的道路。

通过全栈自研体系的端到端整体优势，百度智能云在实现大模型训练成本降低的同时，做到大模型产品服务体验的不掉队，破除外界评判大模型优劣时唯算力论的极端观点。

百度集团副总裁侯震宇告诉字母榜，在接下来几个月，百度大模型服务通过迭代优化，还将实现大规模的成本下降，不仅算力不会成为阻碍，“价格应该也不会成为大家所使用或者是拥抱大模型的瓶颈。”

A

“同样60000字的文本回复量，一个人工客服，一天的成本在100元-200元，换用大模型智能助理，成本只有1块钱。”将大模型产品引入客服体系进行内测后，一家旅游行业业务负责人直观感受到了大模型带来的降本增效成果。相关产品未来会在完成安全评估后上线。

一些昔日垂类明星企业，股价甚至被大模型直接冲垮。美国学生习惯用以搜索课堂作业答案的在线教育公司Chegg，成为全球首家公开承认“收入受ChatGPT影响”的公司，公司股价年内跌幅接近60%。

江西省农信联社理事长：建议集中力量发展国产自主可控区块链技术平台:全国人大代表，江西省农信联社党委书记、理事长孔发龙建议，集中力量发展国产自主可控的区块链技术平台，全力争取发展主动权。孔发龙认为，当前，我国区块链的领先优势主要体现在应用领域，但在基础研究、关键技术和核心专利方面依然较为薄弱，相当一部分核心技术没有掌握在自己手中，从长远来看有较大的风险隐患，不利于产业安全和国家安全。

孔发龙还建议，要出台扶持政策，对研发自主可控区块链技术的项目、主体和团队进行重点支持；加强数学、物理、密码学等基础科学研究，从根基上提升我国区块链技术自主创新的能力；加快培养一批高素质区块链人才队伍；加强区块链顶层平台及相关标准体系建设，争夺行业话语权，建立自主可控的区块链生态体系。（中证网）[2020/5/20]

网络流量数据网站SimilarWeb给出的一份报告显示，今年3月份GPT-4、微软NewBing等产品陆续上线后，Chegg网站转化访问量同比暴跌89%。

对于企业来说，接入大模型产品已经从一道选择题，变成了必答题。

考虑到各行各业都有自己的Know-How，在远望资本程浩看来，这正是头部云厂商纷纷发力卖铲子生意，帮助企业打造行业专属大模型的动因之一。

但并不是每一家企业都需要从0到1，自主研发一个百亿、千亿的大模型产品。去年春节开始决定将办公文档引入大模型产品后，金山办公就明确好了甲方心态——自己不做大模型，而是借助外部已有大模型方案，定制自己的专属大模型。

在当前大模型尚缺乏评判好坏的统一客观标准之下，如何在“百模大战”中挑选出适合自己的大模型产品，正在成为企业面临的一道新难题。

金山办公助理总裁田然表示，公司的策略是要跟中国最好的大模型服务提供方站在一起，这势必要求大模型技术提供商做到“人无我有，人有我优”。

动态 | 数字中国产业发展联盟成立大会暨高峰论坛在中国信通院召开:据中国信息通信研究院官方消息，1月22日，数字中国产业发展联盟成立大会暨高峰论坛在中国信息通信研究院召开。第十二届全国政协副主席王钦敏担任专家咨询委员会主任。中国工程院院士、中国信息通信科技集团有限公司副总经理余少华担任联盟理事长，中国信通院院长刘多担任联盟秘书长。[2019/1/23]

效果好不好，无疑会成为企业评判大模型产品好坏的首要标准。这一方面要看大模型产品是否已经有了大规模应用，如百度文心一言，已经在内部的百度搜索、百度新闻、百度地图，小度智能屏、如流等等方面实现大规模落地，并籍此成为国内唯一将大模型在实际应用中大规模落地的公司。

另一方面还要看大模型是否足够灵活便捷。基于文心千帆大模型平台，百度智能云提供公有云和私有云双重部署方案，并分别配套有大模型推理、微调、托管，软件授权、软硬一体和租赁等多元化服务。

金山办公由此看中了文心千帆在安全合规、模型深度、迭代速度、推理性能等多个方面的行业比较优势。目前，双方在意图理解、PPT大纲生成、范文书写、生成待办列表、文生图等多模态生成场景上的联合探索开发，已经取得了进展。

金山办公CEO章庆元在接受采访中提到，成本是打消公司自研大模型念头的重要考虑因素。基于此，运行成本成为企业评判大模型产品好坏的另一决定因素。

运行大模型有多少烧钱？从OpenAI身上就能略窥一二。近期，OpenAI被爆出去年亏损额翻倍，达到5.4亿美元左右，主要都被用以支撑ChatGPT的运转以及从谷歌挖人。

OpenAICEOSamAltman更是表示，OpenAI可能需要在未来几年尝试筹集多达1000亿美元的资金，用来开发足够先进的通用AI，同时维持公司的正常运转。

澎湃新闻：国产手机厂商密集发布区块链手机，多是“蹭热点、玩噱头”:据澎湃新闻3月25日报道，国产手机厂商密集发布区块链手机，有的似乎跟区块链“挖矿”能搭上点边。中国电子节能技术协会数据中心节能技术委员会秘书长吕天文在接受采访时表示，用户手机参与挖“比特币”还是不要想了，是根本不可能的。“手机企业可以让挖他们自己的虚拟货币。”多位手机行业人士均表示，不太清楚区块链手机为何物，有什么功能，大致结论是“噱头”、“炒作”、“蹭热点”。[2018/3/25]

在追赶OpenAI的道路上，后进者是否也要做好巨额亏损的准备？百度集团副总裁侯震宇向字母榜解释道，“这或许说明微软的云服务卖得太奢侈了。”

百度集团副总裁侯震宇

一个明显的佐证是，2023年一季度，微软云计算毛利率达到72%，而国内云计算厂商大多还处于亏损阶段。

为了降低用云成本，微软、谷歌等美国头部云厂商开始加速自研服务器芯片和云端AI芯片。

“如果你能制造出针对AI进行优化的硅，那前方等待你的将是巨大的胜利。”研究公司Forrester分析师格伦?奥唐纳形容道。

百度同样也在推进旗下芯片自研计划，其昆仑芯三代将对标更高性能的显卡，有望在2024年量产。

值得注意的是，除了芯片层的成本优化外，百度还是全球唯一一家在芯片层、框架层、模型层和应用层具备全栈协同优势的云厂商。

借助端到端的整体优化能力，在文心一言开启内测近两个月以来，百度已经对其进行了4次技术版本升级，并将大模型推理成本降至原来的十分之一。

在接下来几个月，百度大模型服务通过端到端的迭代升级，还可以实现大规模的成本下降，“价格应该不会成为大家所使用或者是拥抱大模型的瓶颈。”侯震宇表示。

通过百度过去近两个月在大模型落地应用上的实践经验，侯震宇总结出了企业选择大模型的三个标准评判：大模型本身的能力、大模型企业服务的能力、全栈技术积累程度。

B

持续不断的AI创新和研发投入，无疑将成为支撑大模型效果和成本持续优化的源动力。

但一则令AI创业者略感恐慌的消息却在近期被证实。一度引领全球AI发展方向的谷歌，为了不再为他人作嫁衣，正式决定“以后将不得不推迟与外界分享自己的工作成果”。谷歌人工智能主管杰夫?迪恩对此表示，背靠微软的创业公司OpenAI，正是在大量阅读谷歌提交的AI论文基础上，才做到了与谷歌保持同步。

令OpenAI火遍全球的ChatGPT，其中的T——Transformer，就是谷歌2017年在一篇AI论文中率先提出的概念。

在侯震宇看来，谷歌关闭基础性AI研究的分享举动，更多影响到的是那些在AI领域没有自我积淀和独特优势的公司。

当所有公司都无法再依靠谷歌来为自己辨明AI方向后，此举反过来却可能为国内科技大厂创造出一个新的竞争优势。

近期，李彦宏在谈及当下的大模型混战中，就提到“算力不能保证我们能够在通用人工智能技术上领先，算力是可以买来的，创新的能力是买不来的，是需要自建的。”

作为一款对标ChatGPT的产品，百度文心一言，背后包括有监督精调、人类反馈的强化学习、提示、知识增强、检索增强和对话增强等六大关键技术。

“前三项是这类大语言模型都会采用的技术……后三项则是百度已有技术优势的再创新，也是文心一言未来越来越强大的基础。”百度CTO王海峰解释道，如通过知识增强，文心一言可以在调用更少参数的基础上，达到效率更高、效果更好的目标。

这一创新优势同样适合于企业借助文心千帆大模型平台，通过数据微调，打造自己的专属大模型产品。

在5月9日的一场闭门交流会上，百度首次对外演示了如何微调行业专属大模型的全过程。在文心一言基础上，百度内部测试了一款专属大模型“文心问数”，希望来展示数据的可视化能力。这也是国内第一个公开演示如何微调大模型。

在被要求其生成华北地区乃至全国2019年3月销售额时，“文心问数”顺利生成了饼状图等可视化图标。

但在将难度升级，要求其生成“华北地区2019年3-5月的销售额，用折线图来表示”时，“文心问数”直接表示自己处理不了。

借助文心千帆大模型平台，这家公司只需新建一个包括约100条标注数据的微调数据集，发起模型微调，不到半个小时，就能完成对专属大模型的能力升级。

升级后的“文心问数”，不仅能够顺利完成特定指令和要求，并且对于同类需求还有一定的泛化能力。

C

大模型给传统应用带来的大幅体验升级，让越来越多人开始认同一种观点，即所有应用都值得用大模型重做一遍。

如同Windows带动了PC普及，Android催生了移动互联网的生态，AIGC时代“将诞生比移动互联网大十倍的平台机会，将把既有的软件、使用界面和应用重写一次。”李开复预测道。

眼下，百度等国产大模型厂商，正处于一场争夺AIGC时代“Android”的激烈竞争中。谁能抢先拿下更多的企业客户，谁就有望凭借“滚雪球效应”脱颖而出。

这是一场面向AIGC时代应用生态开发标准的抢位战，比的是谁能跑得更快，谁能拿到更多的反馈数据，谁能建立更多的应用落地优势。

尽管各家大模型产品在技术上大同小异，但大语言模型也是有“方言”的，相关产业专家表示，不同的大语言模型因为训练的数据分布不同，构造高质量数据不同，决定着用户提问的方式、调教和使用的方式也不尽相同。

就像开发者在不同手机操作系统上开发一款游戏，尽管最终游戏效果、赛制差不多，但分属不同操作系统的游戏好友，是没办法进行排位等操作的。一旦企业用了某个大语言模型，再切换到别的大模型，迁移成本会很高。

“这也造成了谁能够跑得更快一些，获取更多的应用，拿到更多的反馈，谁就能持续地保持一定程度的领先。”上述专家表示。

大模型不仅将成为新的应用生态的GameChanger，当越来越多客户基于大模型重塑业务后，大模型还有望成为云服务行业的GameChanger，彻底改变云计算的游戏规则。

在李彦宏看来，过去，云计算主要卖算力，看速度、看存储。今天，客户购买云服务，则要看框架好不好、模型好不好。MaaS，将成为评判云服务的行业新标准。

更重要的是，在移动互联网时代已经划分好市场地位的云厂商，面对AIGC时代的新机遇，有望重塑行业格局。

美国第四大云计算厂商甲骨文，在过去一个月内，因为头部云厂商算力紧缺，甲骨文模型服务更便宜，已经吸引不少人工智能初创企业转而成为甲骨文的新客户。

随着越来越多企业将更多业务融入大模型，当AI能力逐步放大变成企业上云的主要需求后，如百度这类押注AI的云厂商，无疑将走上一条快速道。

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