徐乃帥

當(dāng)前，國產(chǎn)AI大模型的競爭，似乎已進(jìn)入了白熱化階段。

2023年，繼文心一言、天工AI、通義千問等最早推出的大模型引領(lǐng)潮流之后，各大互聯(lián)網(wǎng)科技公司、科研團(tuán)隊迅速跟進(jìn)。截至今年5月，國內(nèi)已完成備案的人工智能大模型總數(shù)達(dá)到了136個，已發(fā)布的大模型更是達(dá)到了300多個。

在這一年多時間里，國產(chǎn)大模型產(chǎn)品你追我趕，在技術(shù)層面形成了激烈的競爭態(tài)勢。而正當(dāng)大多數(shù)人還在橫向?qū)Ρ雀鱾€大模型的孰優(yōu)孰劣時，“百模大戰(zhàn)”的畫風(fēng)卻陡然一變，轉(zhuǎn)向了“價格戰(zhàn)”。

如此景象，不禁讓人產(chǎn)生了疑問：現(xiàn)在的國產(chǎn)AI大模型領(lǐng)域，已先進(jìn)到可以跨越技術(shù)積累階段，直接進(jìn)入商業(yè)競爭階段了？

“價格戰(zhàn)”體現(xiàn)同質(zhì)化？

5月6日，幻方量化宣布，旗下深度求索（DeepSeek）開源第二代MoE模型DeepSeek-V2，定價為每百萬tokens輸入1元、輸出2元，價格為GPT-4-Turbo的近百分之一，并且登錄就送500萬tokens，由此打響了大模型價格戰(zhàn)的第一槍。

5月11日，智譜AI調(diào)整了旗下入門級大模型GLM-3-Turbo的價格，從0.005元/千tokens降低到0.001元/千tokens，新注冊用戶獲贈從500萬tokens提升至2500萬tokens。而GLM-3 Turbo Batch批處理API還將進(jìn)一步便宜50%—為0.0005元/千tokens，也就是1元200萬tokens。

這一“優(yōu)惠”力度，已基本向DeepSeek看齊。

8塊錢可以買到約1600萬個漢字，相當(dāng)于25本《三國演義》的字?jǐn)?shù)。

豆包大模型頁面

到了5月15日，字節(jié)跳動成為第一個拋出“重磅炸彈”的互聯(lián)網(wǎng)大廠，將“價格戰(zhàn)”帶入高潮。在火山引擎原動力發(fā)布會上，豆包大模型“全家桶”正式發(fā)布，豆包主力模型的推理輸入定價僅為0.0008元/千tokens，這意味著8塊錢可以買到約1600萬個漢字，相當(dāng)于25本《三國演義》的字?jǐn)?shù)。

這種狀況下，多次被當(dāng)作比價“靶子”的阿里和百度，不得不作出回應(yīng)。5月21日上午，阿里云官方宣布，通義千問9款主力AI大模型全面降價，其中，Qwen-Long API輸入價格由0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，降幅達(dá)到97%。同日下午，百度在毫無預(yù)兆的情況下，宣布文心大模型兩大主力模型全面免費(fèi)，立即生效。

有意思的是，此前，面對來勢洶洶的字節(jié)跳動，百度曾回應(yīng)過“使用大模型不應(yīng)只看價格，更要看綜合效果”，如今卻也加入了這場“內(nèi)卷”，并且一舉達(dá)到了“掀桌子”的效果。

緊接著，5月22日，科大訊飛宣布，訊飛星火Lite API永久免費(fèi)開放，訊飛星火Pro/Max API價格降低至0.21元/萬tokens。而后，就連騰訊也加入了降價陣營，將混元-lite模型的價格調(diào)整為全面免費(fèi)。

如此景象，自然喚醒了人們對互聯(lián)網(wǎng)價格戰(zhàn)的記憶。

彼時，網(wǎng)購平臺、外賣、打車、共享單車……幾乎每一個新的競爭賽道都經(jīng)歷了激烈價格戰(zhàn)的洗禮。但在技術(shù)主導(dǎo)的人工智能領(lǐng)域，卻不禁讓人有幾分疑慮，國產(chǎn)AI大模型的發(fā)展，真的已經(jīng)足夠成熟了嗎？企業(yè)是否會陷入“虧錢換增長”的惡性循環(huán)？

此前，DeepSeek發(fā)布時，幻方員工表示，之所以可以給出如此低的定價，重要原因是通過模型結(jié)構(gòu)創(chuàng)新，大幅度降低了運(yùn)算成本，其利潤依然可以超過50%。

另一方面，硬件和計算資源的提升，也是成本降低的關(guān)鍵因素。字節(jié)跳動火山引擎的總裁譚待也在一次談話中表示，降價源于技術(shù)自信，未來還有很多手段持續(xù)降低成本。

關(guān)于眼下這場“價格戰(zhàn)”，譚待直言：“現(xiàn)在還不是談競爭的時候?！?/p>

在許多業(yè)內(nèi)人士看來，這場“價格戰(zhàn)”是大模型同質(zhì)化的表現(xiàn)，但另一方面，也在為加速AI應(yīng)用的爆發(fā)做鋪墊。更低的成本，讓更多的企業(yè)和開發(fā)者能夠負(fù)擔(dān)得起這項技術(shù)，也有更多的試錯空間，將有效推動AI應(yīng)用的創(chuàng)新和廣泛普及。

落地場景仍待更多探索

沒有人會否認(rèn)，生成式人工智能（AIGC）將會陪伴人類走向未來，但現(xiàn)階段大多數(shù)人還很難想象，它究竟會以何種形式去作用于我們這個世界。

2022年11月30日，OpenAI發(fā)布了ChatGPT，其用戶在短期內(nèi)迎來了爆炸式的增長，僅在5天內(nèi)就收獲了100萬用戶，但是直到現(xiàn)在，尋找商業(yè)化的場景仍然是OpenAI所面臨的難題—其中最直觀的原因是，像ChatGPT這樣中心化的聊天對話產(chǎn)品，很難成為大眾的高頻剛需。

螞蟻集團(tuán)副總裁、金融大模型負(fù)責(zé)人王曉航在一次接受采訪時表示，大模型要融入千行百業(yè)，讓產(chǎn)業(yè)在“AI化”中收獲價值，才能成為廣泛的剛需，“每個行業(yè)都在等待自己的AI超級應(yīng)用”。他預(yù)計，未來一年，一定會出現(xiàn)現(xiàn)象級的生成式AI應(yīng)用。

當(dāng)前，國內(nèi)許多大模型產(chǎn)品已經(jīng)對落地場景進(jìn)行了一定探索，打造屬于自己的特色。

情感陪伴類AI大模型星野App宣傳圖

3月18日，初創(chuàng)企業(yè)月之暗面宣布，其產(chǎn)品Kimi智能助手在大模型長上下文窗口技術(shù)上取得新的突破，目前可支持200萬字超長無損上下文。

去年，由AI寫作的小說獲科幻獎的事件曾引發(fā)熱議，但當(dāng)時受限于AI記憶文本長度的限制，生成小說時還是采用了從“提綱”到“段落”，逐段提示生成文本的形式，進(jìn)行了數(shù)十次操作。

如今，擁有200萬字記憶的大模型，也就意味著AI可以一次性閱讀理解和生成超長文本，用AI寫小說有了真正的可能性。

此外，“情感陪伴”也是頗具潛力的賽道。目前該領(lǐng)域的產(chǎn)品有星野App、冒泡鴨等，通過定制不同人設(shè)、性格的AI智能體，主要面向年輕的“重度”用戶，滿足玩家的個性化互動需求。

今年4月23日，商湯科技正式推出“日日新SenseNova 5.0”大模型體系，與海通證券聯(lián)合發(fā)布業(yè)內(nèi)首個面向金融行業(yè)的多模態(tài)全棧式大模型。

據(jù)悉，該大模型疊加了金融行業(yè)相關(guān)知識、法規(guī)條例及搜索引擎，能夠準(zhǔn)確理解行業(yè)相關(guān)問題，為內(nèi)部員工提供即時、高質(zhì)量的問答服務(wù)，提升工作效率。

相較于剛需感性思維的文娛領(lǐng)域，未來教育、醫(yī)療、金融等專業(yè)性較強(qiáng)的領(lǐng)域，AI大模型更有可能占據(jù)重要的地位。

5月29日，商湯科技還面向粵語區(qū)用戶推出了“商量語言大模型粵語版”。該版本對粵文化和粵語有著深入的理解，可以聽懂粵語中的各種俗語、俚語，并能通過語音交互功能實(shí)現(xiàn)無障礙交流，融入粵語用戶的日常生活。

站在企業(yè)的角度上，打造個性化的垂直領(lǐng)域產(chǎn)品，是實(shí)現(xiàn)商業(yè)化變現(xiàn)的有效途徑。但仍需注意的是，通用大模型技術(shù)才是AIGC領(lǐng)域的核心競爭力—一個顯而易見的事實(shí)是，一個基于ChatGPT-4開發(fā)的產(chǎn)品，馬上就會被基于ChatGPT-5開發(fā)的產(chǎn)品淘汰。

AIGC大潮將進(jìn)入收斂期

今年2月，在中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和治理學(xué)術(shù)年會（2024）上，清華大學(xué)蘇世民書院院長薛瀾表示，在AI大模型方面，單從量上講，中國進(jìn)步很大，但實(shí)際上有不少模型是在國外開源模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行套殼和拼裝做出來的，缺乏原創(chuàng)性。

據(jù)了解，目前大多數(shù)國產(chǎn)模型都是基于LLaMA訓(xùn)練的。LLaMA是一個基于Transformer架構(gòu)的大語言模型，而Transformer架構(gòu)本身，就存在計算復(fù)雜度高、算力需求大、算法效率低等問題。

相較之下，幻方的DeepSeek是基于性能表現(xiàn)更優(yōu)異的開源模型MoE訓(xùn)練出來的，這也是上述幻方打響價格戰(zhàn)第一槍的底氣。

國產(chǎn)大模型的另一個困境在于，語料數(shù)據(jù)的質(zhì)量偏低。中文的數(shù)據(jù)量很大，但數(shù)據(jù)清洗是一項耗時耗力的工程，當(dāng)前國內(nèi)尚未構(gòu)建起成熟的數(shù)據(jù)市場，定制化服務(wù)收費(fèi)較高，往往只有少數(shù)大廠商才能負(fù)擔(dān)得起。

此外，數(shù)十種國產(chǎn)芯片體系/生態(tài)不同，目前還做不到高效適配大模型訓(xùn)練。這個問題得不到解決，國產(chǎn)大模型就有因為芯片被“卡脖子”的風(fēng)險。

像ChatGPT這樣中心化的聊天對話產(chǎn)品，很難成為大眾的高頻剛需。

盡管受制于各種因素，國產(chǎn)大模型仍然取得了一些值得一提的成就。

近期，在業(yè)界公認(rèn)最好的第三方盲測競技場LMSYS中，零一萬物旗下的Yi-Large大模型躍升為總榜第七；在中文類別中，Yi-Large和GPT-4o并列全球第一。相比排在前面的公司，零一萬物的團(tuán)隊規(guī)模、參數(shù)規(guī)模、GPU算力都要更“小”。

稍早一些時間，另一位重磅選手商湯科技使用MoE架構(gòu)、參數(shù)高達(dá)6000億的產(chǎn)品“日日新SenseNova 5.0”，在中文大模型測評基準(zhǔn)SuperCLUE中，成為首個超越GPT-4 Turbo的國產(chǎn)大模型；在OpenCompass的基準(zhǔn)表現(xiàn)中，客觀評測超過GPT-4 Turbo，主觀評測已超過GPT-4o，并位列第一。

據(jù)介紹，在過去一年時間里，商湯科技花了大量時間完成語料質(zhì)量的優(yōu)化，搭建了完善的數(shù)據(jù)清洗鏈條，并重點(diǎn)關(guān)注了具有高信息密度、邏輯性強(qiáng)的語料，從而實(shí)現(xiàn)了性能提升；在知識層面上，采用了超10TB的token，保證了模型對客觀知識和世界的初級認(rèn)知。

據(jù)業(yè)內(nèi)人士分析，不久后，生成式人工智能可能會進(jìn)入收斂期，大浪淘沙過后，國內(nèi)只會剩下10到20個大模型。而此次降價潮，一方面是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)慣性的“圈地運(yùn)動”，更多是一次面向全社會的“開放測試”，增加的訪問量將有助于企業(yè)找到產(chǎn)品的不足，進(jìn)一步提升模型性能，探索商業(yè)落地的方向。

短期的風(fēng)光，難以決定長期的勝負(fù)。國產(chǎn)大模型的競爭，才剛剛開始。

責(zé)任編輯吳陽煜 wyy@nfcmag.com