狂飆200天，中國門徒不寫詩只做事。

　　文｜《中國企業(yè)家》記者 趙東山

　　編輯｜李薇

　　大模型創(chuàng)業(yè)狂飆200多天后，中國探索者們的心態(tài)，從理想亢奮來到現(xiàn)實落地。

　　在此之前，AI大模型的創(chuàng)業(yè)在其公司本身之外，還被賦予了民族情緒、時代風口等更多的意義——面對通用大模型ChatGPT的橫空出世，中國創(chuàng)業(yè)者們壯志未酬很快達成共識：如何打造一個中國版的OpenAI和ChatGPT。

　　毫無疑問，ChatGPT是今年的世界頂流。因為它，OpenAI網(wǎng)站的流量在4月份就超過了18億，進入了全球流量排名前20。然而，網(wǎng)絡分析公司Similarweb公布的數(shù)據(jù)顯示，在狂飆半年后，ChatGPT的訪問量首次出現(xiàn)負增長，6月份的訪問量環(huán)比下滑9.7%。

　　ChatGPT流量驟降引發(fā)全球科技界對AI產(chǎn)業(yè)泡沫化風險的擔憂和討論，《經(jīng)濟學人》雜志甚至做出“越大越好的AI之路快行不通了”的論斷。而成為“中國版ChatGPT”的想法，也在和中國創(chuàng)業(yè)圈漸行漸遠。

　　金沙江創(chuàng)始合伙人朱嘯虎在朋友圈寫道：“不要迷信通用大模型，因為明年GPT-3.5就成commodity（通用基礎(chǔ)設施），而三年后，GPT-4也會是。對于大部分創(chuàng)業(yè)者，場景優(yōu)先，數(shù)據(jù)為王！”

　　從業(yè)者們心態(tài)變化的同時，大模型創(chuàng)業(yè)市場已經(jīng)開始出現(xiàn)分野。

　　中國的大模型企業(yè)們已經(jīng)不再執(zhí)著于“成為中國的OpenAI”這種理想化目標，也不再癡迷于對參數(shù)模型和算力的追求，他們有了更務實的答案，也更注重其對實際產(chǎn)業(yè)場景中的問題解決。

　　AI大模型的競逐迎來了新的賽道節(jié)點

　　集體務實

　　今年年初，攜程創(chuàng)始人、董事局主席梁建章開始接觸ChatGPT。近些年，他以人口學家的身份活躍在學界和企業(yè)界，不過他也曾是中國最早和最小的程序員，也差點成為人工智能方向的博士。

　　13歲時梁建章設計了一個寫格律詩的程序獲得全國大獎，15歲考入復旦大學少年班，畢業(yè)后赴美國留學并在21歲獲得喬治亞理工學院電腦系碩士學位。22歲那年正在攻讀博士的梁建章，突然意識到理論知識的局限性，選擇放棄讀博入職美國甲骨文。

　　ChatGPT的出現(xiàn)，讓梁建章慶幸自己當年沒有繼續(xù)念人工智能博士，因為“所有的這些自然語言處理的算法，都一下被它（ChatGPT）全部打敗了”。他回憶，剛開始接觸ChatGPT的時候，“非常非常震驚”，第二個感覺是謙卑，“我們最后做出來最智能的算法，竟然是跟人腦的生物構(gòu)造那么的接近”。

　　梁建章開始思考AI大模型與攜程業(yè)務的結(jié)合點。

　　在梁建章看來，智能社會背景下，旅游業(yè)作為“難以自動化的精神需求行業(yè)”，其需求會隨著整體社會富裕程度的提升而增多，在經(jīng)濟中的占比也會擴大。他將目光鎖定在旅游行業(yè)的垂直大模型上。

　　過去半年，來自攜程各個業(yè)務的成員組成攜程大模型技術(shù)團隊。在大模型研發(fā)初期，攜程根據(jù)大模型的戰(zhàn)略要求進行了組織架構(gòu)調(diào)整，并形成了包括通用技術(shù)團隊、內(nèi)容策略團隊、榜單團隊等不同部門，根據(jù)大模型產(chǎn)品的不斷升級迭代對技術(shù)團隊進行適配。

　　梁建章表示，攜程會不遺余力地為大模型投入，“長遠對我們的客戶或者是商戶有價值的，我們就應該非常堅定地投資下去。這個（大模型）非常新，技術(shù)團隊不斷優(yōu)化他們的投資數(shù)額，但是我們不設限?！?/p>

　　攜程在7月中旬正式發(fā)布了旅游行業(yè)垂直大模型問道。問道篩選了200億非結(jié)構(gòu)性旅游數(shù)據(jù)，結(jié)合攜程現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)性實時數(shù)據(jù)，以及攜程歷史訓練的機器人和搜索算法，進行了自研垂直模型的訓練，“同時，我們投入了巨大人力對旅行通用回復內(nèi)容進行生成和校驗。”梁建章強調(diào)。　　

　　在問道發(fā)布前，攜程已經(jīng)進行內(nèi)測，客服人員王蕓明顯感覺自己的工作發(fā)生了很大的變化。以前，她一天要接150多個電話，為客人解答售后訂單取消、行李丟失等問題；如今，王蕓轉(zhuǎn)型成行前推薦客服，從幕后走進直播間，為網(wǎng)友提供旅行前需要準備的服務和建議。

　　在梁建章看來，通用大模型的基礎(chǔ)上，解決旅游行業(yè)準確率的問題依然是關(guān)鍵：“旅游是個重消費的行業(yè)，即使規(guī)劃節(jié)省了半小時，但推薦的酒店或者行程結(jié)果可能有5%的幾率是錯的?！币虼?#xff0c;相較于ChatGPT那樣的通用大模型，梁建章更看重垂直大模型的機會。

　　雖然在參數(shù)上不及通用大模型，也沒有通用大模型對算力等條件的苛刻要求，但垂直大模型對數(shù)據(jù)和場景提出了更高的要求。

　　問道大模型訓練中最大的挑戰(zhàn)是真實場景下，用戶獲取旅游信息過程中，多輪交互數(shù)據(jù)的搜集和清洗，數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)準確性需要不斷修正，特別是旅游行業(yè)變化巨大，三年前的目的地信息到現(xiàn)在有可能已經(jīng)全部過時，特別是疫情對全球旅游業(yè)的影響更是加劇了數(shù)據(jù)的時效性。

　　和攜程一樣，越來越多的公司把大模型的賽道放到了垂直領(lǐng)域。

　　京東交出的言犀大模型答卷，也將產(chǎn)業(yè)大模型作為重要特征。在京東集團新CEO許冉看來，過去的人工智能技術(shù)發(fā)展，曾經(jīng)數(shù)次臨近應用爆發(fā)的邊緣，但最終往往曇花一現(xiàn)，而技術(shù)沒有在產(chǎn)業(yè)端形成扎實的應用是重要的原因之一。

　　在7月7日華為盤古大模型3.0的發(fā)布會上，華為云CEO張平安更是直言，“盤古大模型沒有時間作詩和聊天。參數(shù)再多、對話能力做得再好，但如果解決不了實際問題，也沒有多大用處?！?/p>

　　騰訊至今還沒有公布通用大模型混元的進展，但卻高調(diào)公布了行業(yè)大模型路線，一口氣拋出10大行業(yè)超過50個解決方案。騰訊副總裁、騰訊政企業(yè)務總裁李強同樣表示：“通用大模型不是模型應用的唯一方向，面向垂直產(chǎn)業(yè)的模型會成為大模型價值的引爆點?！?/p>

心態(tài)轉(zhuǎn)變

　　大模型創(chuàng)業(yè)者心態(tài)轉(zhuǎn)變的一個顯性的節(jié)點，是從王慧文被確診抑郁癥，其創(chuàng)辦的光年之外被美團收購開始。大家突然意識到，即便是那個曾經(jīng)眾望所歸、被寄予厚望的明星公司，也可能因為各種意外的出現(xiàn)而不得不停止。

　　就在半年前，一夜之間其他風口似乎都消散了，只有大模型是C位。中國科技圈的創(chuàng)業(yè)者與投資人，紛紛飛往硅谷向OpenAI學習，張一鳴、馬化騰、王興，這些巨頭的一號位或者決策中心人物，一夜間回到剛創(chuàng)業(yè)時的亢奮、好奇狀態(tài)，深夜閱讀論文、交流技術(shù)。

　　那時候，似乎每個中國大模型探索者思考問題的角度都是帶著家國情懷的。面對ChatGPT的快速迭代，中國創(chuàng)業(yè)者們給自己設定的目標都是如何在多少時間內(nèi)實現(xiàn)反超。

　　李彥宏稱，“百度文心一言在研發(fā)階段時，百度技術(shù)團隊曾與ChatGPT進行對比測試，當時差距是40分的水平，一個月能追得上”；王小川也表示，將在年底做出中國最好的大語言模型。

　　360創(chuàng)始人周鴻祎在此前接受《中國企業(yè)家》的采訪時說道，大模型已不是商業(yè)競爭的維度了，如果中文互聯(lián)網(wǎng)的封閉性和移動互聯(lián)網(wǎng)導致的APP之間的數(shù)據(jù)孤島問題未能解決，很可能導致人工智能引擎訓練的局限性，進而可能導致中美之間新一輪AI革命的代際差距。

　　關(guān)于為什么沒有在中國誕生OpenAI這樣的公司，中國的企業(yè)家們甚至在當時開始反思，過往國內(nèi)的人工智能探索過于實用主義了，一切以KPI為導向，以至于大家根本沒有那樣的投入決心和耐心，而因此錯過了這樣的重要節(jié)點。

　　激情之下，在百度文心一言打響第一槍之后，超過80個AI大模型在半年內(nèi)涌現(xiàn)，僅在上海舉辦的2023世界人工智能大會上就出現(xiàn)了30多個大模型，用“百模大戰(zhàn)”來形容當下大模型的火熱一點也不夸張。

　　但我們真的需要這么多大模型嗎？我們到底需要什么樣的大模型？

　　事實上，李彥宏很早便提出，“創(chuàng)業(yè)公司重新做一個ChatGPT其實沒有多大意義。我覺得基于這種大語言模型開發(fā)應用機會很大，沒有必要再重新發(fā)明一遍輪子，有了輪子之后，做汽車、飛機，價值可能比輪子大多了。”

　　京東集團技術(shù)副總裁何曉冬同樣從一開始意識到，“大模型要有價值的話，得落在產(chǎn)業(yè)上，而且最好是產(chǎn)業(yè)價值大的領(lǐng)域，這樣才能真正成為一個長期可持續(xù)的事兒，否則就可能會成為曇花一現(xiàn)的東西?！?/p>

　　新的變量

　　就在國內(nèi)創(chuàng)業(yè)者們苦苦為AI大模型探索時，扎克伯格的一記大招給這個本就瞬息萬變的領(lǐng)域帶來了新的變量。

　　北京時間7月19日凌晨，Meta發(fā)布了開源大模型Llama 2，再次引爆了AI圈：Llama 2不僅性能不輸GPT-3，而且免費、開源，還可商用。Llama 2是Meta今年3月初發(fā)布的Llama模型的后續(xù)版本。

　　隨后的微軟Inspire合作伙伴大會上，微軟CEO薩提亞·納德拉宣布了Meta與微軟合作的消息，這項合作讓Llama 2可以運行在微軟的云服務Microsoft Azure上。與此同時，亞馬遜AWS云也加入與Meta的合作中。

　　Llama 2對大模型創(chuàng)業(yè)者的意義在于，就像安卓系統(tǒng)之于APP開發(fā)一樣，開發(fā)者不用重復造輪子了，直接用最低的成本獲得大模型的基礎(chǔ)設施使用，從而可以更加聚焦自身的產(chǎn)業(yè)場景。

　　這在某種程度上也意味著，對于大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者而言，選擇聚焦產(chǎn)業(yè)垂直應用被證實確實是一條更具實用價值的道路。

　　不過，不同于通用大模型，產(chǎn)業(yè)大模型對行業(yè)參與者也提出了不同的門檻和要求：一方面，產(chǎn)業(yè)大模型要求開發(fā)者具備一定技術(shù)積累和實力；另一方面，產(chǎn)業(yè)大模型也要求操盤者具備豐富的產(chǎn)業(yè)應用實踐場景。

　　梁建章告訴《中國企業(yè)家》：“通用大模型最重要的指標可能是，多少的參數(shù)或者是用多少的GPU等等，但垂直大模型，大語言模型只是其中的一個組成部分，它還有和其他數(shù)據(jù)的結(jié)合，包括人工的校驗等等，這些是更重要的。最終指向是不是可以把客戶的這些提問、問答來檢驗效率提升了多少，準確性、可靠性提升了多少?！?/p>

　　“旅游最大問題就是可靠性，這確實比AI作詩、寫文章、寫小說可能更復雜，也是一項長期的工作，凡是可以把這個提升到80%、90%，95%，甚至99%的事情，都是值得有必要做的。”梁建章最后表示。