大廠混战大模型：四大流派，沒有贏家

2023-07-25 19:02:59 編輯：復旦金融匯

導讀今年以來，整個科技圈最熱鬧的事情，是發布大模型。從3月百度率先發布文心一言以來，阿裏、科大訊飛、360、騰訊紛紛跟上。7月，華爲、京東、攜程也召开發布會，雖遲但到。科技公司又卷起來了。以至於...

今年以來，整個科技圈最熱鬧的事情，是發布大模型。

從3月百度率先發布文心一言以來，阿裏、科大訊飛、360、騰訊紛紛跟上。7月，華爲、京東、攜程也召开發布會，雖遲但到。科技公司又卷起來了。以至於某頭部互聯網大廠的技術負責人，在一場發布會开場就強調：“今天不會發布預訓練多模態大模型，今天也不會蹭大模型的熱點。” 7月17日下午，在攜程發布旅遊行業垂直大模型後，除了極個別藏着掖着的互聯網大廠，大廠大模型基本集結完畢。

中國大廠大模型發布時間线制圖 / 定焦

大模型越來越多，雖出自大廠，但真假難辨。大家的招數也不同，有的迷戀“作詩”，有的埋頭“做事”，還有的“講故事”。

根據資源能力、布局深度、出招套路，大廠的大模型可以分爲不同的流派。「定焦」將它們總結爲四大類型：

全能型：百度、阿裏、騰訊、華爲

業務型：京東、字節跳動、科大訊飛

探索型：360、網易、攜程

觀望型：美團、小米

業界普遍認爲，第一梯隊當屬百度、阿裏、騰訊、華爲四家，它們的綜合實力最強。京東、字節跳動、科大訊飛位列第二梯隊，業務屬性較重；360、攜程、網易還在探索階段；美團、小米還沒有發布大模型。

當然，這個分類是動態的。行業變化太快，大廠的進展也是一日千裏，格局隨時可能改寫。接下來，就帶大家探討一下，大廠的大模型都長啥樣，哪家的大模型最強，以及，大廠大模型，拼什么？

兩條路线，三個層級

在討論大廠大模型之前，我們先做一個背景科普。首先，大模型不是新鮮事物。它不是突然蹦出來的，只是被ChatGPT帶火了。在去年11月底ChatGPT問世之前，百度、阿裏、騰訊、華爲等大廠就有自己的大模型，而且經常在一些國際測評類榜單中刷榜。具體到大模型的類別，有兩條大的路线，一是通用，二是垂直。 所謂“通用”，可以簡單理解爲大模型啥都會；“垂直”，是在某個特定領域做的特別好。這其中的差別，就像一個高中生畢業了，基本的能力素養都有，但沒啥專業性；另一個是職高畢業，綜合能力差點，但可能工地搬磚有一手，或修車修的好。 ChatGPT，以及百度文心一言、阿裏通義千問，都是通用大模型，能聊天、寫詩、作畫，看起來比較全能。但你要讓它去做專業的在线問診、物流規劃，可能做得很一般。與之對應，像華爲推出的礦山大模型、實時預測全球海浪的大模型，以及京東金融行業大模型，主打的就是“做事”和“專業”。這兩條路线，是我們理解大模型的基礎，也決定了大廠在布局大模型賽道時的战略方向。那么，不論是通用大模型還是垂直大模型，企業具體能做什么？百度創始人兼CEO李彥宏曾給過創業公司一個建議：沒有必要再重新做基礎大模型，創業者的機會是在應用層，將出現“全新的、十倍於現在微信和抖音的創業機遇”。先拋开這個觀點的立場，這裏提到了“基礎大模型”和“應用層”。這就涉及到大模型的三個層級。中國大模型的創業生態，玩家都在不同層級進行站位——架構層、模型層、應用層。 架構層的進入門檻最高，功能有點類似基礎設施，能參與進來的主要是各大雲計算廠商，比如阿裏、騰訊、百度、華爲這四巨頭。模型層的一大重點是基礎大模型，對算力、算法、數據、人才的要求非常高，一般的創業公司做不了。有一些公司選擇在基礎大模型之上做一些微調，針對性推出行業大模型。應用層是基於前兩類大模型，調用API开發應用，就像手機行業基於安卓和iOS开發APP，這是大部分創業公司能做的事情。大衆熟知的ChatGPT，其實是OpenAI對GPT-3模型微調後开發出來的對話機器人應用。

中國的科技公司在布局時，尤其是BAT這樣的超級巨頭，往往會交叉覆蓋三大層級。基礎打法是先發布通用大模型或者行業大模型底座，其他公司再基於這些基礎模型，結合自身擁有的行業數據，微調出自己的大模型應用。因爲ChatGPT的火爆，很多人將大模型理解爲一個應用或一款產品，是不太准確的。大模型正在形成一個生態，這其中有修高速公路的，有蓋房子的，還有搞精裝修的。有野心的頭部大廠想拿下壁壘最高、賽道最寬闊的架構層和模型層，但難度和風險系數極大，很可能投入之後看不到成果。中部大廠更多選擇在一些垂直行業深耕，先在具體場景落地，看到效果之後再加大投入。更多的大廠其實還在探索階段，一邊觀望一邊行進，摸着石頭過河。

大廠的招式與武功

隨着互聯網大廠陸續發布大模型，大廠們的布局逐漸清晰起來。

我們將百度、阿裏、騰訊、華爲歸入一梯隊，一是因爲他們在大模型上起步早，布局深，二是因爲能力全面。 百度是國內第一個推出聊天機器人產品，开放內測，硬剛ChatGPT的公司。再把時間往前推四年，百度在2019年3月就對標谷歌BERT模型，推出了文心大模型ERNIE 1.0，中文效果超越BERT。這個模型在2021年12月參數達千億，跨入“智能湧現”門檻。ERNIE 3.0 Zeus也是國內首個开放API調用的千億大模型。阿裏在今年4月11日發布對標ChatGPT的大語言模型通義千問，快速接入釘釘、天貓精靈，然後在3個月內推出了聚焦音頻的大模型應用通義聽悟，以及AI繪畫大模型通義萬相，通義大模型家族日漸成型。如此快節奏，是因爲阿裏把准備工作做到位了。阿裏很早就發布了語言大模型Plug和多模態大模型M6，M6在2021年10月參數規模達10萬億，是當時全球最大的AI預訓練模型。這兩個模型在去年9月合並，發展爲今天的通義大模型。騰訊直到今年6月下旬才召开發布會，是大廠中相對較晚的一個，而且它沒有像百度、阿裏一樣發布通用大模型，而是面向B端客戶發布了行業大模型解決方案。華爲也是一樣，它在7月7日發布面向行業的盤古大模型3.0，沒有發布聊天機器人。騰訊和華爲的硬實力都很強。騰訊在去年4月發布了混元大模型，這是一個集計算機視覺和自然語言處理於一體的多模態大模型，已經在騰訊各大業務模塊中應用。華爲的盤古大模型早在2021年4月就發布了，還落地了一些具體的場景。這波AI2.0浪潮，很多能力都是建立在雲平台之上。不論是算力、模型，還是工具鏈，都是通過雲平台對外輸出。在此基礎上，大公司建設大模型生態，支撐更多應用生長，是一套比較高級的打法，目前能玩轉的也就這四家大廠。 二梯隊的京東、字節跳動、科大訊飛，我們將之歸入“業務型”選手，因爲他們的能力側重模型層，更看中跟業務結合。 比如京東，7月13日京東推出AI大模型“言犀”，這是一個面向產業的垂直大模型，側重解決真實場景的實際問題。過去這些年京東除了在電商賣貨，物流、金融、健康等業務也發展起來了，所以“言犀”大模型一开始主要面向零售、金融、城市、健康和物流領域。早期自用爲主，後期向外部客戶开放。再比如科大訊飛。“星火認知大模型”在5月6日發布，同時發布的還有其在教育、辦公、汽車、數字員工方向的落地應用，還將接入學習機、錄音轉寫工具“訊飛聽見”等產品。字節跳動的玩法比較特別，它在6月28日發布了“火山方舟”。注意，這不是大模型，官方說法是“企業級大模型服務平台”。簡言之就是一個大模型超市，字節不生產大模型，只“搬運”大模型。這三家大廠，在做業務方面都很有一手。對他們而言，大模型更多是一個工具，先在自己內部跑通，把效率提上來，看到實實在在的效果後，再考慮加大投入推廣。 三梯隊的360、網易、攜程，大模型還在探索階段。 這其中360可能不服氣，自從ChatGPT火了之後，低調了很久的“紅衣教主”周鴻禕突然又活躍起來，頻頻發表言論。已經包裝成“數字安全公司”的360，在6月13日發布“360智腦大模型”和一款數字人產品。不過，雖然產品功能豐富，但外界對360大模型的技術水平存疑。360自稱前期在AIGC技術一直有投入，去年還發起了計劃投資總額2.23億元的項目，半年過去了，募來的錢只投了5%。攜程和網易在大模型上的布局，目前還不是很系統。網易聲稱從2021年开始打造“玉知”多模態理解大模型，借助了華爲昇騰AI的力量，在行業裏存在感不強。攜程發布旅遊行業垂直大模型“攜程問道”，出發點是提升內部各大業務的工作效率。美團和小米沒有發布大模型，但內部已經啓動相關項目。美團最新的動態是接盤王慧文的光年之外，這對美團的大模型業務實際有多大幫助，尚待觀察。

大廠大模型，拼什么？

這么多大模型，怎么評估好壞？

上半年的“百模大战”中，中國大廠們在推出自家大模型時，都喜歡拿參數量說事。ChatGPT已經證明了大模型存在“湧現”現象，大模型的參數量越大，智能程度越高。

這是一個非常粗暴的指標。阿裏、百度等大廠幾年前就推出過萬億參數的大模型，但參數大和能力強是兩回事。

另外一個常用的評價維度是公开的評測集和榜單打分，中國的大廠非常喜歡參與。

比如騰訊，騰訊的混元大模型去年發布後，參加了很多榜單排名，在MSR-VTT，MSVD，LSMDC，DiDeMo和ActivityNet五大跨模態視頻檢索數據集榜單中，先後取得第一名的成績，實現了跨模態檢索領域的大滿貫，分數更是打破多項紀錄。

百度的文心大模型，過去幾年也經常登頂全球權威的GLUE榜單，甚至超過微軟、谷歌、OpenAI等公司。最近IDC發布了大模型評估報告，百度文心大模型在7項核心指標上拿下滿分，綜合評分第一。

這個方式的局限性在於，會導致出現一些“應試型選手”，測評分數跟實際表現相差較遠。

國內一家AI創業公司的創始人季定宇對「定焦」說，“大模型是綜合能力的體現，所有的測評都不能體現全部”，“在刷榜這件事上，大廠們就沒有輸過”。當一個新的風口出現時，創業者和資本一擁而上，導致信息差普遍存在。尤其是在早期階段，外界缺乏足夠的辨別力，這個時候誰的聲量大，誰就能獲得更高的關注度。華爲的盤古大模型推出兩年來，普通人知之甚少。ChatGPT火了之後，盤古大模型迅速升級到3.0版本，並再次重磅向外界發布。盛景嘉成董事總經理劉迪對「定焦」說：“對於大廠而言，當大家都在發布大模型時，你是不能缺席的。因爲GPT的影響，大廠很被動地將原來可能計劃在2-3年做的事情，壓縮到三個月快速地做出來。” 這就像一場賽跑，大家都在搶跑，顧不上姿勢和動作是否優雅。對一些大廠而言，把什么產品、哪塊能力拿出來發布，是一道選擇題。大廠也要迎合熱點、造勢、包裝。开發布會更多是一個宣傳行爲，真正的功夫是在台下，在幕後。爲了突出自身優勢，很多大廠會對標GPT，用“在指標前加定語”的方式來作對比，尤其是“中文能力”這項指標。但目前，從C端用戶反饋來看，用戶量最大、體驗最好的，依然是ChatGPT。劉迪認爲，從商業模式上，大廠很難將大模型包裝成類似微信這種，大範圍使用的付費C端產品，因爲算力太稀缺。“現在的算力用來做微調和日常的B端業務處理都已經很緊，C端的量一旦上來，大廠支撐不住。

這導致的結果是，賣算力資源的雲廠商，搶先一步喫到了大模型的紅利。 提前囤了超過1萬張英偉達GPU的字節跳動，直到現在也沒有推出自己的大模型。在大廠發布大模型最熱鬧的4月，它旗下的算力平台火山引擎，推出了自研DPU等系列雲產品（DPU是一種定制化的加速硬件），支持萬卡級大模型訓練。字節跳動選擇爲其他大模型公司提供算力服務，雙方的關系就像微軟和OpenAI、亞馬遜和Bedrock。火山引擎總裁譚待稱，國內大模型領域的數十家企業，超過七成已經在火山引擎雲上。綜合來看，大模型賽道還處在早期階段，大廠們雖然發布了產品，但搶跑的意味很濃。因爲賽道夠長，一時的搶跑無法形成長期優勢。而且，行業變化迭代太快，技術、產品都可能隨時重新洗牌。短暫的聲量之爭過後，才會進入比拼硬實力的階段。

誰最有可能勝出？

從年初至今，大家對大模型的認識在逐漸發生變化。

年初，行業裏的共識是，通用大模型是未來。大家覺得，通用大模型在各個場景都有很好表現，可以解決一切問題。大廠中，已經發布類ChatGPT產品的有百度、阿裏、科大訊飛、360。

後來，大家發現這些產品更像是玩具。它們擅長坐而論道，你跟它們聊天沒問題，但要讓它們幹具體的活，可能不太靠譜。

大廠迅速捕捉到了市場的變化。百度就發現，文心一言發布後，一开始來交流的企業都是CEO級別的人出面，後來大多是技術負責人或業務負責人。字節跳動發現，來找火山引擎的企業，四五月份都是模型廠商，需求是訓練模型，現在是一些行業客戶，希望在營銷、客服等場景落地。

於是下半年，風向變了。行業迅速達成新的共識：行業大模型更靠譜，要從通用面向產業。大廠對外講故事的口徑也隨之變化，紛紛开始發布行業大模型。

騰訊在6月下旬推出行業“精選模型商店”時，騰訊雲與智慧產業事業群CEO湯道生說，“聊天機器人不是唯一的大模型服務方式，也不一定是滿足行業需求的最優解。” 華爲7月上旬發布的盤古大模型3.0是面向行業，華爲常務董事、華爲雲CEO張平安稱，華爲的盤古大模型不寫詩，要扎根於行業，爲各個行業帶來價值。京東的“言犀”大模型定位直接就是面向產業。京東雲事業部總裁曹鵬說，對話類的通用大模型不應該是大模型的全部，大模型不應該只是拿來聊天寫詩作畫的玩具。在diss通用大模型的同時，這三家大廠开始在“產業”上大做文章，凸顯自己的優勢。他們的產品，均主要面向To B行業市場。劉迪認爲，對於大廠而言，大模型有兩個價值，一是內部做節流，把優化的效率轉化成利潤；二是對外拓客，讓其他客戶賺到錢，大廠從中拿走合理的利潤。最終一定要商業化。“拋开技術指標，評價一個模型好不好用，就看用的人多不多。一看收費客戶數量，二看創造的收入金額。” MaaS模式（Models as a Service，模型即服務）开始被更多大廠搬到台面上。去年的雲棲大會，以及今年的百度文心一言發布會，都提到了這一概念。騰訊則公布了MaaS能力全景圖。就像當年的雲計算市場一樣，底層算力和平台能力可以構建壁壘，市場需要算力強悍、模型全面的服務商。那些在算力、平台、模型、應用方面都有布局的大廠，對企業客戶具備更強吸引力。百度、阿裏、華爲，除了自研大模型產品，還完成了從芯片到應用的布局。百度是“昆侖芯+飛槳平台+文心大模型”，阿裏是“含光800芯片+M6-OFA底座+通義大模型”，華爲是“昇騰芯片+MindSpore框架+盤古大模型”，這是其他公司在短期內很難追上的優勢。季定宇認爲，在中國做通用大模型的公司，最終只能跑出一家，做個好的比早做出來更有價值。“我最看好字節跳動和騰訊，一個是團隊符合，一個是場景符合。” 劉迪更看好三家大廠——美團、字節跳動、華爲。他對「定焦」分析：美團是基於場景去找業務，基於C端用戶高頻的交易數據，能快速迭代模型；華爲主打生態圈，在G端資源強大，具備極強的拿行業數據的能力；字節跳動之前已經將很多AI技術應用到自家產品中，迭代能力極強。不過，這都是基於現階段的理論分析，行業格局具體會如何演變，還要看大廠們接下來如何出招接招。畢竟，大模型的賽道才剛剛鋪开。

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