開源讓OpenAI們“喪失”護城河

　　來源：中國經營報

　　本報記者 秦梟 北京報道

　　近日，一篇來自 Google 內部研究人員的文件流出，聲稱“我們沒有護城河，OpenAI 也沒有”，開源 AI 會擊敗 Google 與 OpenAI，獲得最終的勝利。這位研究人員認為，雖然表面看起來 OpenAI 和谷歌在 AI 大模型上你追我趕，但真正的贏家未必會從這兩家中產生，因為第三方力量正在悄然崛起。

　　不僅如此，《中國經營報》記者統計發現，截至目前，國內已有40余家公司或者機構發布了大模型產品或公布了大模型計劃。而在這些公司里，不乏百度、阿里巴巴、字節跳動、華為、科大訊飛等大型互聯網科技企業。

　　而在這個大模型“百家爭鳴”時代，已有人正在努力突破OpenAI們的護城河，超越ChatGPT。

　　Meta是“元兇”？

　　上述谷歌研究員在文件中提到的第三方力量正是開源模型，其訓練速度更快，可定制性更強，更私密，而且比同類產品能力更出色。他們正在用100美元和130億的參數做一些“谷歌1000萬美元和540億的參數難以企及”的事情，而且在短短幾周內就能做到，而不是幾個月。

　　而該研究員認為，釀成這場“禍端”的元兇就是Meta的LLaMa開源模型泄露。

　　2月24日，Meta推出大語言模型LLaMA，按參數量分為7B（B即billion，10億）、13B、33B和65B四個版本。但僅在推出一周后，該模型就被上傳到海外論壇，此后，這個種子鏈接被發布到開源社區GitHub，被廣泛下載。

　　上述研究員稱：“巨大的創新成果接連涌現出來，僅僅間隔了幾天時間。現在，不到一個月的時間，就出現了指令調整、量化、質量改進、人類評價、多模態、RLHF等變體，許多都是相互關聯的。”

　　不過， 在眾多業內人士看來，現實遠沒有想象的那么悲觀。AI算法專家黃頌向記者表示，一項新技術出現開源替代方案一般會改善整個生態。開源項目為對該技術有需求的用戶提供了一種備選方案，但一般來講，這種方案是經濟和性能上的權衡。對于大模型來說，由于其對數據、平臺算力、算法儲備等方面的要求都極高，即使存在開源替代方案，單一的開發商也未必能夠完全復刻頭部商業公司的更優水準。但反過來講，開源方案的存在，會令Google/OpenAI考慮差異化的研發路徑，同時在商業化的過程當中做出一些有利于消費者的選擇。

　　對此，深度研究院院長張孝榮認為，開源AI有可能成為谷歌和OpenAI的競爭者。開源AI是小模型，參數少，運行成本低，迭代速度快，優秀項目有可能在廣泛參與下獲得更好的性能，進而搶占更多市場份額。當然這是理論上的，如果兩大巨頭的大模型能夠持續保持對開源AI在技術和性能上的壓倒性優勢，開源項目可能會獲取一點份額，但未必會占到太多便宜。

　　在天使投資人、人工智能專家郭濤看來，Google和OpenAI擁有深厚的人工智能相關技術沉淀、海量的訓練數據、領先的算法模型和豐富的應用生態體系等突出優勢，相關產品的歷史版本也在逐步進行開源。目前來看，很長一段內開源AI項目對Google和OpenAI不會構成任何威脅，未來AI大模型市場的競爭將逐步從技術競爭轉向生態系統的競爭。

　　國內虎視眈眈

　　即便Google和OpenAI不用過渡擔心開源AI 的影響，但不可否認的是這場圍繞大型語言模型展開的“軍備”競賽正愈演愈烈。除了國外微軟、谷歌兩大豪門針鋒相對之外，國內百度、阿里、京東等互聯網廠商火速跟進。短短幾個月時間內，國內有超過40家科技公司入局，徹底拉開了國內人工智能戰場的序幕。

　　5月6日，科大訊飛發布了訊飛星火認知大模型，現場實測大模型七大核心能力，并發布了汽車、教育、辦公、數字員工四大行業應用成果。在現場，科大訊飛董事長劉慶峰表示，“當前，在文本生成、知識問答、數學能力三大能力上，訊飛星火認知大模型已超ChatGPT。”

　　與此同時，劉慶峰還給出了訊飛星火的迭代時間表及每階段目標：之一階段，在6月9日，突破開放性問答，如實時問答；多輪對話能力再次升級；數學能力再上臺階。第二階段，在8月15日，突破代碼能力；多模態交互能力正式開放給客戶。第三階段：10月24日，在通用大模型領域對標ChatGPT，其中中文能力超越后者，英文能力與后者相當。

　　不僅是劉慶峰，百度CEO李彥宏曾表示，百度文心一言與ChatGPT的差距大約是兩個月。隨后李彥宏表示，重點是這兩個月的差距我們要用多長時間才能趕上，也許很快，也許永遠也趕不上。這也在業內引起了爭議。

　　騰訊集團顧問王小川認為，ChatGPT比國內領先三年時間，用一年時間追上GPT-3.5可能是有機會的，但目前ChatGPT已經達到GPT-4的級別，GPT-5也在訓練過程中了，因此要追上ChatGPT至少需要三年時間。

　　張孝榮也認為，國產大模型與國外技術水平差距至少三年。GPT已經實現4.0版本正在向5.0發展，而國內大模型好比從GPT2.0起步訓練，尚未達到3.0版本的水平，超越一說是不成立的。如果實現了超越，那么可以讓該公司需要進一步披露自身擁有的算法、訓練機制、數據規模和來源，以及解釋如何在短短幾個月內取得了超越ChatGPT幾年的技術積累效果。

　　黃頌認為，聲稱在部分能力或者某些方面上超越ChatGPT，這樣的說法沒有太大意義。可信的應該是在更全面無偏的第三方數據基準和評估標準上得到結論。但目前還沒有公認的這樣基準，現在還是自說自話的局面。

　　而三六零創始人周鴻祎則更加直接地表示：“上來就說能超越，那才叫吹牛。”他認為，針對ChatGPT的技術開始肯定是采取的是模仿與“抄襲”，但隨著市場化、場景化、以及用戶拓寬，在未來可能實現后來居上。

　　立足本土

　　“國內互聯網公司都該去做大模型，這是因為無法篤定其中某一家就能做好。”周鴻祎認為。而隨著眾多企業的紛紛涌入，大模型賽道迎來“百家爭鳴”時代，市場競爭將會空前加劇。然而，當大模型不再稀缺，接下來就是質的競爭。

　　對此，郭濤建議，對國產大模型企業來說，應立足本土市場，發揮對中文的語言特點和文化背景的深入理解和適應的優勢，積極探索全新的商業模式和發展路徑，深耕垂直行業或細分場景，快速實現商業化落地應用，持續提高企業競爭力。積極構建跨行業、跨領域的商業生態系統， *** 有關部門也要應積極引導企業共同打造大模型，構建開源框架和通用大模型的應用生態。

　　而在張孝榮看來，國產大模型項目數量雖多但體質較差，除了少數幾個有底層算法設計之外，大部分跟風而上的項目只是基于對國外開源項目的改造，甚至僅是簡單的接入國外項目API的套殼做應用開發，由于技術成熟度有限和自身實力差距，很多項目不會持續太久就會陷入困境，只會有少量幾個項目存留下來繼續探索。

　　部分學者認為，各個企業也不要只關注把模型做大，還要思考怎么樣把大模型做小。

　　中國科學院自動化研究所副所長曾大軍表示，大模型就像一個人類大腦的雛形，通過喂養各種數據，實現各種智能能力，大模型正在重新定義人和計算機的互動關系，有望成為計算機和人今后主要的接口。他著重強調了大模型小型化和領域化的發展。“現有大模型的算力和能耗挑戰會促使很多工作向領域專用化、輕量化的小模型或大小模型混搭的方向發展，特別是金融、教育、醫療、交通等領域，大量的工作在試圖降低大模型的成本。”

　　廈門大學南強特聘教授、人工智能研究院負責人紀榮嶸也認為，大模型最終要用到車載、機載、電載等應用上，在無人機等設備中，硬件大一些，成本就以倍數上漲，多一點計算空間就會增加巨額的硬件成本，所以“各個企業也不要只關注將模型做大，還要思考怎么樣把大模型做小”。