每經(jing)記(ji)者 李沛沛 姚亞楠 每經(jing)編輯 彭水(shui)萍(ping)

2023年(nian)開年(nian)，ChatGPT迅速火遍(bian)全球，短短兩個月時間(jian)月活(huo)突破一億，成為被載入史冊的應(ying)用之一。

ChatGPT的大(da)火引發(fa)了全(quan)球科技巨頭(tou)的一場“軍備競賽(sai)”，國(guo)內的“中國(guo)版(ban)ChatGPT”爭奪戰也是一觸(chu)即(ji)發(fa)。

在(zai)(zai)國內眾多大(da)廠中(zhong)，百(bai)度是最早做出明(ming)確表(biao)態(tai)的公司之一，2月初就正式宣布將(jiang)在(zai)(zai)3月上線百(bai)度版ChatGPT“文(wen)心一言”，打響(xiang)第一槍。

接(jie)下來，華(hua)為(wei)、騰訊、阿里(li)、京東云也都公布(bu)了自身(shen)在相(xiang)關(guan)領域的(de)布(bu)局(ju)情況，還有消息傳(chuan)出稱字節跳(tiao)動的(de)人(ren)工智能實驗室（AI Lab）有開展類似ChatGPT和AIGC的(de)相(xiang)關(guan)研發(fa)。

圖片來源：視覺中國-VCG41N1188747468

作為(wei)長期(qi)關注(zhu)AI賽道(dao)、走在(zai)第一線的VC/PE，對于AI大(da)模型和“中國版ChatGPT”也保持著高度關注(zhu)。我(wo)國什么(me)時候才能擁有(you)自己的“超級大(da)腦”AI大(da)模型？需要在(zai)哪些方面實現(xian)突破？目前面臨(lin)的挑戰又有(you)哪些？

針對這(zhe)些行業(ye)高度關注的熱門(men)話題，《每日經濟新聞》記者采訪(fang)了多位一級市場知名投(tou)資人。

VC/PE看好“中國版ChatGPT”：一定會有自己的AI大模型

“未來國內一定會(hui)有自己的AI大模型(xing)，并且(qie)也一定會(hui)誕生自己的ChatGPT。”在(zai)談(tan)到(dao)打造AI大模型(xing)和“中國版ChatGPT”是(shi)否現實時(shi)，多(duo)位投資人都對《每(mei)日經濟新聞》記者做出(chu)了(le)這樣的判(pan)斷(duan)。

創(chuang)世(shi)伙伴資(zi)本合伙人聶冬(dong)辰進一(yi)(yi)步解釋(shi)稱(cheng)，中(zhong)國(guo)擁有(you)龐(pang)大(da)的(de)(de)數據，較(jiao)(jiao)強的(de)(de)模型開(kai)發和算(suan)法優(you)化能力(li)，大(da)量優(you)秀的(de)(de)AI工程(cheng)師，具備(bei)打造中(zhong)國(guo)版(ban)ChatGPT的(de)(de)條件，“當然，這是(shi)一(yi)(yi)件長期的(de)(de)事，涉及(ji)數據的(de)(de)收集清洗、算(suan)法的(de)(de)設計優(you)化等多個(ge)環節，我(wo)們(men)看到已(yi)經有(you)幾(ji)家(jia)公司在努力(li)去做，但(dan)目(mu)前都處于比較(jiao)(jiao)早期的(de)(de)階段。”

對于中國(guo)能(neng)否做(zuo)出(chu)自(zi)己的(de)AI大模型，CMC資本董事總經理易然(ran)也表達了自(zi)己的(de)樂觀：“這完全是一(yi)個資源和(he)時(shi)間的(de)問題(ti)，而且(qie)不會差太遠，我(wo)們(men)之(zhi)前和(he)一(yi)些模型層的(de)創業者、學者都有過交(jiao)流(liu)，從技術(shu)(shu)的(de)了解程度(du)和(he)人才儲備來說，我(wo)們(men)其實(shi)并不差。此外，現(xian)在關于模型構建(jian)方面(mian)的(de)學術(shu)(shu)交(jiao)流(liu)也很開放和(he)活躍，我(wo)們(men)可(ke)以做(zuo)一(yi)些參考。”

而在線性資本投資總監白則人看來，大(da)模型這塊已(yi)經不(bu)是什么秘密，因(yin)為(wei)雖然OpenAI的代碼沒有開源(yuan)，但(dan)是整個的構(gou)建思路已(yi)經通(tong)過論文的形式發出來了，大(da)方向上(shang)已(yi)經明確，只是在模型構(gou)建和(he)效果優(you)化方面的探(tan)索需要花費(fei)大(da)量時(shi)間，有大(da)量工程化問題要解決，并且訓練成(cheng)本也非常高。

“我覺得市場還需要(yao)(yao)多一些(xie)耐心。至少在AI大模型這(zhe)(zhe)一塊(kuai)，做出來這(zhe)(zhe)個(ge)事(shi)大概率(lv)是沒有(you)問題(ti)的(de)，我們(men)判斷達到類似ChatGPT的(de)效果(guo)差不(bu)多需要(yao)(yao)2～3年左右的(de)時(shi)間”，白(bai)則(ze)人表示。

啟(qi)明創投(tou)合伙人(ren)周(zhou)志峰則表示，他(ta)非(fei)常喜歡(huan)北京(jing)智源人(ren)工(gong)智能研(yan)究院理(li)事長張宏江所說(shuo)的一(yi)個(ge)(ge)比喻：過去(qu)的AI更多的是(shi)(shi)(shi)“大煉模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)“，也就(jiu)是(shi)(shi)(shi)說(shuo)每家科技(ji)公司都是(shi)(shi)(shi)各(ge)自(zi)獨立研(yan)發(fa)專用(yong)小模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)；今天這(zhe)一(yi)代(dai)的AI技(ji)術，叫做(zuo)(zuo)“煉大模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)”，底(di)座模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)是(shi)(shi)(shi)由某些特定的機構研(yan)發(fa)出(chu)超大規模(mo)(mo)(mo)(mo)的通用(yong)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)，“這(zhe)個(ge)(ge)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)不(bu)再是(shi)(shi)(shi)針對某一(yi)個(ge)(ge)專門應(ying)用(yong)開發(fa)的，它(ta)的訓練數(shu)據是(shi)(shi)(shi)互聯網上能夠看到的所有數(shu)據，數(shu)據也不(bu)需要做(zuo)(zuo)特別的標注，訓練也不(bu)需要監督，做(zuo)(zuo)出(chu)來的是(shi)(shi)(shi)通用(yong)人(ren)工(gong)智能能力，然后第三方基于底(di)座模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)，針對千(qian)萬個(ge)(ge)應(ying)用(yong)場(chang)景去(qu)開發(fa)軟件”。

他指出，從“大煉模型”到“煉大模型”的范式轉變，對AI未來十年、二十年的發展有重大意義。 

挑戰：需要足夠的算力、模型工程化的人才和完整生態

國內(nei)巨頭已經紛(fen)紛(fen)入局，那(nei)么要做出ChatGPT這樣的現象級(ji)產品，目前(qian)還有哪些現實的挑戰擺(bai)在眼前(qian)呢(ni)？

易然坦言，國內的(de)(de)(de)(de)公(gong)司此前在這個領(ling)域(yu)已經有一些(xie)探索了，如(ru)果(guo)要達(da)到類似ChatGPT的(de)(de)(de)(de)效果(guo)，還需要更(geng)(geng)多資源和時(shi)間的(de)(de)(de)(de)投(tou)入。“當然像芯片等方面(mian)可(ke)能(neng)(neng)會(hui)(hui)面(mian)臨一些(xie)阻(zu)礙，但(dan)是應該也(ye)會(hui)(hui)有一些(xie)其(qi)他(ta)的(de)(de)(de)(de)解決(jue)方法。”他(ta)表示，未來會(hui)(hui)繼(ji)續(xu)關(guan)注模型層的(de)(de)(de)(de)演變，尤其(qi)是開(kai)源對模型層帶來的(de)(de)(de)(de)影響，科技大廠(chang)在訓練上取(qu)得了一些(xie)初步優勢后可(ke)能(neng)(neng)通(tong)過開(kai)源的(de)(de)(de)(de)方式去(qu)降維打擊。創業公(gong)司如(ru)何(he)更(geng)(geng)好(hao)地利用(yong)開(kai)源的(de)(de)(de)(de)模型，能(neng)(neng)否構建出屬于自(zi)己垂(chui)直(zhi)領(ling)域(yu)、更(geng)(geng)精(jing)細化的(de)(de)(de)(de)小(xiao)模型也(ye)值得期待(dai)。

在白則人看(kan)來(lai)，要(yao)(yao)做出國(guo)內自己的AI大模(mo)型(xing)，最關鍵的要(yao)(yao)素是要(yao)(yao)有(you)足夠的算力和模(mo)型(xing)工程化的人才(cai)。

“算(suan)力這塊(kuai)可(ke)能(neng)會面(mian)臨卡脖子的(de)問題(ti)，而且除了硬(ying)件(jian)方面(mian)，可(ke)能(neng)還有(you)一些比如說計算(suan)框(kuang)架層(ceng)面(mian)這些軟件(jian)層(ceng)面(mian)的(de)問題(ti)需要(yao)去解(jie)決。當然我(wo)們也看(kan)到，中國的(de)GPU近年(nian)來也在快(kuai)速發展中，所以我(wo)覺得(de)國內的(de)企(qi)業還是有(you)實力可(ke)以去做(zuo)的(de)。”

聶冬辰也向(xiang)《每日(ri)經(jing)濟新聞》記者分析稱，構建中國(guo)的(de)(de)(de)(de)AI大模型(xing)需要(yao)幾方(fang)面(mian)條件更(geng)加成熟：首先是(shi)底層技術能力，在模型(xing)構建和訓練(lian)方(fang)面(mian)要(yao)有(you)持續大量投(tou)入，形成自己的(de)(de)(de)(de)中文語言(yan)大模型(xing)。其次(ci)，在數據方(fang)面(mian)，要(yao)有(you)足夠體量的(de)(de)(de)(de)數據灌(guan)進來，對(dui)數據的(de)(de)(de)(de)收(shou)集、整理、清洗是(shi)一(yi)個(ge)非(fei)常龐大且(qie)耗時耗力的(de)(de)(de)(de)過程，需要(yao)有(you)公(gong)司踏踏實(shi)實(shi)地(di)能把這件事情做成。此(ci)外，整個(ge)市場，無論是(shi)科(ke)技大廠、創業公(gong)司還是(shi)投(tou)資人，都需要(yao)有(you)足夠的(de)(de)(de)(de)耐心，不(bu)投(tou)機、不(bu)跟風(feng)。“如(ru)果我們真的(de)(de)(de)(de)能沉下心來，十(shi)年如(ru)一(yi)日(ri)地(di)朝著自己的(de)(de)(de)(de)AI大模型(xing)方(fang)向(xiang)去訓練(lian)演(yan)進，肯定能做出來”。

而(er)在談(tan)到關于中國在生成式AI和底座大模型的(de)挑戰時，周志(zhi)峰(feng)指出，首先要面臨的(de)就是算力問(wen)題(ti)。由(you)于算力成本非常(chang)高，怎(zen)么用國產的(de)AI芯片進行替代并(bing)降低(di)成本，國產的(de)AI芯片是不是能夠、什么時候能夠滿足大規(gui)模集(ji)群的(de)算力、互聯帶寬、算法適配和協同的(de)需求，都值得(de)去觀察。

其次，過去一(yi)周很多人說(shuo)國(guo)內的科技(ji)大廠和創(chuang)業公司推(tui)出的大模型(xing)與ChatGPT是(shi)(shi)有(you)代際(ji)差(cha)別的，我們落后了至少(shao)一(yi)代。在看Open AI的發展時會發現，ChatGPT也好、GPT-3也好，是(shi)(shi)需要(yao)很長(chang)時間研發積累(lei)的。

第三，更重要(yao)的(de)是，目前圍繞著Open AI或(huo)者西方(fang)科技(ji)(ji)大廠的(de)大模(mo)型已經構(gou)建出了(le)一(yi)個初步的(de)生(sheng)態，國內(nei)科技(ji)(ji)大廠或(huo)者創業公司的(de)大模(mo)型在技(ji)(ji)術和工(gong)程上，有(you)(you)很(hen)多的(de)地方(fang)需要(yao)不斷(duan)追趕(gan)。“如果只是訓(xun)練(lian)出大模(mo)型，沒(mei)(mei)有(you)(you)人(ren)去用(yong)，缺(que)少完整(zheng)生(sheng)態，也是沒(mei)(mei)有(you)(you)任何意義的(de)。”

周志峰表示，“最(zui)后，我(wo)還是非(fei)常(chang)堅定地看好生成(cheng)式(shi)AI和大模(mo)型，它的(de)出現(xian)標志著一(yi)個巨(ju)大的(de)AI開發范式(shi)的(de)轉換，將會真正的(de)被(bei)利用(yong)到更多應(ying)用(yong)場景。”

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