在高喊“要做中國(guó)版OpenAI”之后的第136天，王慧文把光年之外賣(mài)給了美團(tuán)。

2023年6月29日，美團(tuán)在港交所發(fā)布公告，于2023年6月29日全資收購(gòu)「光年之外」100%的股權(quán)，收購(gòu)總代價(jià)包括：2.33673億美元現(xiàn)金+承擔(dān)3.66924億元人民幣債務(wù)+1元人民幣，合計(jì)大約20.65億元人民幣。

很難想象，國(guó)內(nèi)*家由大佬入局創(chuàng)辦的大模型初創(chuàng)公司會(huì)以這種方式收尾，這一結(jié)局給市場(chǎng)留下了無(wú)數(shù)的疑問(wèn)和猜測(cè)。

(相關(guān)資料圖)

從整體商業(yè)視角看，光年之外被美團(tuán)收購(gòu)只是企業(yè)間常見(jiàn)的收購(gòu)動(dòng)作。但對(duì)于國(guó)內(nèi)AI行業(yè)來(lái)說(shuō)，這筆收購(gòu)似乎預(yù)示著僅火熱半年的AI大模型創(chuàng)業(yè)潮正在降溫。

資本市場(chǎng)對(duì)行業(yè)水溫的感知更加直觀。自6月26日開(kāi)始，科大訊飛、昆侖萬(wàn)維、360等AI概念股集體大跌。

不只是國(guó)內(nèi)，人們甚至對(duì)曾經(jīng)趨之若鶩的ChatGPT也不再追捧。

根據(jù)網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析工具SimilarWeb數(shù)據(jù)，前期ChatGPT的訪(fǎng)問(wèn)量增長(zhǎng)率驚人，1月份的環(huán)比增長(zhǎng)率為131.6%，2月份為62.5%，3月份為55.8%，在4月份明顯放緩，環(huán)比增長(zhǎng)率為12.6%，到了5月，這個(gè)數(shù)字只剩2.8%。

當(dāng)大模型的熱度不再，人們很容易想到一個(gè)問(wèn)題：大模型到底是不是創(chuàng)業(yè)的好機(jī)會(huì)？

這個(gè)問(wèn)題顯然沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案，甚至連大佬之間的看法都大相徑庭。就在前幾天，獵豹移動(dòng)董事長(zhǎng)兼CEO傅盛和金沙江創(chuàng)業(yè)投資基金董事總經(jīng)理朱嘯虎為此在朋友圈“吵”了起來(lái)。

大模型的認(rèn)知矛盾并不只集中在個(gè)體身上。當(dāng)創(chuàng)業(yè)者、投資人與需求方都存在認(rèn)知偏差的時(shí)候，對(duì)于大模型的“謹(jǐn)慎與保守”，就成了絕大多數(shù)玩家的普遍狀態(tài)。

在6月16日召開(kāi)的2023年華映資本年度大會(huì)上，華映資本投資人與被投的硬科技及消費(fèi)科技企業(yè)之間，對(duì)產(chǎn)業(yè)如何擁抱大模型與AIGC的問(wèn)題也曾展開(kāi)過(guò)激烈的探討。

在「甲子光年」看來(lái)，大模型市場(chǎng)急需理性的聲音，創(chuàng)新的腳步不能停，諸多問(wèn)題尚待厘清——大模型究竟能不能投？如何投？入局大模型有哪些問(wèn)題？大模型未來(lái)的商業(yè)化前景到底是否會(huì)重蹈此前AI行業(yè)的覆轍？

無(wú)論人們多憂(yōu)慮，產(chǎn)業(yè)擁抱大模型幾乎是既定結(jié)局——問(wèn)題是，以什么樣的姿態(tài)擁抱。

1.謹(jǐn)慎的投資人們

百川智能、銜遠(yuǎn)科技、聆心智能、西湖心辰、MiniMax……從2023年初至今，國(guó)內(nèi)大模型創(chuàng)業(yè)公司層出不窮，每一位創(chuàng)業(yè)者的背景都足夠光鮮，每一家企業(yè)的實(shí)力都備受資本方認(rèn)可。

那段時(shí)間，某某明星企業(yè)家離職創(chuàng)業(yè)入局大模型獲得巨額融資的消息屢見(jiàn)不鮮。

例如6月1日，有消息稱(chēng)國(guó)內(nèi)大模型初創(chuàng)公司MiniMax即將完成一輪超過(guò)2.5億美元的融資，公司估值超過(guò)12億美元；

而剛剛被美團(tuán)收購(gòu)的光年之外的融資消息在當(dāng)時(shí)更是撲朔迷離，王慧文曾一度否認(rèn)公司獲得了包括源碼、騰訊、五源以及宿華的2.3億美元融資，但這筆融資最終也因?yàn)槊缊F(tuán)發(fā)布的收購(gòu)公告而坐實(shí)。

這種投資人追捧創(chuàng)業(yè)者的浪潮，讓人們一度以為大模型將要激活國(guó)內(nèi)整個(gè)AI創(chuàng)投圈，但事實(shí)卻并非如此。實(shí)際上，除了自帶光環(huán)的明星團(tuán)隊(duì)，投資人對(duì)大模型創(chuàng)業(yè)更多是觀望和審視，真正拿出真金白銀的人是少數(shù)。

早在今年初ChatGPT浪潮席卷全球時(shí)，「甲子光年」便*時(shí)間和部分投資人們交流看法。那段時(shí)間，幾乎所有人都在快速學(xué)習(xí)，邀請(qǐng)專(zhuān)家對(duì)公司內(nèi)部進(jìn)行科普。

當(dāng)時(shí)，AI領(lǐng)域熱烈討論著一個(gè)問(wèn)題：ChatGPT是不是人工智能界的iPhone時(shí)刻？對(duì)此，險(xiǎn)峰給出的答案是不急于下定論?！拔覀儠簳r(shí)還不能確定這個(gè)影響到底有多大，但我們認(rèn)為它（大模型）肯定會(huì)改變一些東西?！彪U(xiǎn)峰副總裁李抗說(shuō)。

但也有投資機(jī)構(gòu)對(duì)大模型表現(xiàn)了擔(dān)憂(yōu)。某一級(jí)市場(chǎng)投資人對(duì)「甲子光年」表示，很擔(dān)心中國(guó)的反應(yīng)過(guò)熱。ChatGPT爆發(fā)后，國(guó)內(nèi)的AI概念股被引爆?！拔覀兊囊欢?jí)市場(chǎng)都必須考慮注入的相關(guān)投資能否產(chǎn)生相應(yīng)的回報(bào)。如果都是為了短期利益，這種投資到最后很容易打水漂，因?yàn)槟銢](méi)有真正去促進(jìn)技術(shù)的發(fā)展，而是一個(gè)概念性投資?！?/p>

在他看來(lái)，投資人的關(guān)注點(diǎn)要聚焦，去探索更多對(duì)人類(lèi)未來(lái)有影響力的基礎(chǔ)科學(xué)，這才是真正深藏潛在市場(chǎng)價(jià)值的科技力量?！凹纫褪袌?chǎng)動(dòng)態(tài)結(jié)合，也要和市場(chǎng)價(jià)值以及真正的、未來(lái)的社會(huì)進(jìn)步結(jié)合，不能盲從，我們要清醒認(rèn)識(shí)到哪些東西能改變未來(lái)，不能去蹭熱點(diǎn)，一窩蜂做這件事兒，我們不應(yīng)該成為一個(gè)浪潮中的泡沫。”

不過(guò)，一位FA從業(yè)者向「甲子光年」表示：“最近慢慢開(kāi)始有投資人出手大模型項(xiàng)目了，但手筆都不大。”

“本質(zhì)問(wèn)題還是認(rèn)知不夠。”對(duì)于投資人們的謹(jǐn)慎態(tài)度，華映資本管理合伙人章高男給出了自己的理解。他進(jìn)一步表示：“幾乎沒(méi)有人能清晰地定義大模型，我們要先把大模型的邊界定義清楚再來(lái)討論，你說(shuō)的大模型與我說(shuō)的大模型，很有可能都不是一件事情?！?/p>

在一些人看來(lái)，投資人的謹(jǐn)慎對(duì)大模型創(chuàng)業(yè)而言或許是一種負(fù)面信號(hào)，是在給大模型潑冷水。但客觀來(lái)看，謹(jǐn)慎不代表拒絕，經(jīng)過(guò)深刻思考后的理性擁抱更為珍貴。

無(wú)論投資者還是創(chuàng)業(yè)者，又或是希望借助大模型將自身業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級(jí)的傳統(tǒng)企業(yè)，在真正投身大模型市場(chǎng)前都需要厘清兩個(gè)問(wèn)題——大模型的能力邊界是什么，以及自身是否有必要引入大模型？

2.擁抱大模型前，厘清兩個(gè)問(wèn)題

當(dāng)一項(xiàng)新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，商業(yè)世界最核心的問(wèn)題就是：這項(xiàng)技術(shù)能用在哪，怎么用？

這對(duì)大模型來(lái)說(shuō)尤其重要，也是當(dāng)前還未真正入局大模型的企業(yè)都應(yīng)謹(jǐn)慎考慮的問(wèn)題。

要回答這個(gè)問(wèn)題，首先需要劃定大模型的能力邊界。

大模型的特殊之處在于，其內(nèi)部的模型算法是一個(gè)巨大的黑箱，大模型的生成過(guò)程不可解釋且不可預(yù)測(cè)，因此很難界定其能力邊界。但可以確定的是，通用大模型不是*的。

智源研究院副院長(zhǎng)、總工程師林詠華曾在一次分享中提到，從產(chǎn)業(yè)落地角度來(lái)看，“大模型+提示學(xué)習(xí)”無(wú)法代替一切。

她進(jìn)一步提到，對(duì)于許多特定任務(wù)或新任務(wù)，提示學(xué)習(xí)或許能通過(guò)多輪提示prompt，讓大模型輸出需要的結(jié)果，但大模型“記不住”這個(gè)過(guò)程，而如果開(kāi)發(fā)者把整個(gè)提示prompt都加到每一次的調(diào)用中，一方面有可能使得prompt越加越長(zhǎng)而超過(guò)了大模型的上下文能力，另一方面勢(shì)必導(dǎo)致每次的推理開(kāi)銷(xiāo)增大、效果也會(huì)難以控制。在投入了真金白銀的產(chǎn)品落地環(huán)節(jié)，這種不穩(wěn)定性更為致命。

國(guó)家語(yǔ)音創(chuàng)新中心首席專(zhuān)家張熠天也在2023年華映資本的年會(huì)上表示：“大模型是一個(gè)生成邏輯，他給出的只是一個(gè)*的詞匯梯次聚類(lèi)，答案和問(wèn)題之間并無(wú)因果。我們得到的東西只是一個(gè)"result"，需要鑒別，而不是"answer"。所以大模型是否能夠直接在教育、醫(yī)療、司法等嚴(yán)肅領(lǐng)域應(yīng)用，可能都是一個(gè)問(wèn)題。但是它在輔助決策上，是有意義的。在直接生成結(jié)果上，如果要商業(yè)化、產(chǎn)品化，我們認(rèn)為還是有很長(zhǎng)的路要走的?！?/p>

因此，一個(gè)在業(yè)內(nèi)基本形成的共識(shí)是，未來(lái)每個(gè)行業(yè)都會(huì)有一個(gè)自己的垂直大模型，重點(diǎn)在于如何將通用大模型的能力與企業(yè)自身的行業(yè)數(shù)據(jù)很好地融合起來(lái)。

但在真正考慮大模型工程落地前，創(chuàng)業(yè)者們還需要考慮一個(gè)更加重要卻很容易被忽視的問(wèn)題——大模型是否是企業(yè)的“剛需”？

對(duì)此，國(guó)內(nèi)一家多模態(tài)大模型團(tuán)隊(duì)曾對(duì)「甲子光年」表示，大模型是否是企業(yè)的“剛需”需要多角度來(lái)理解。對(duì)于一些企業(yè)而言，沒(méi)有引入大模型，就相當(dāng)于在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中失去了一把利刃，他們不得不上大模型來(lái)獲取客戶(hù)青睞——這也是一種“剛需”。

但某種程度上，這更多是新興技術(shù)在發(fā)展初期的一種市場(chǎng)情緒。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，新興技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，本質(zhì)還是要靠業(yè)務(wù)需求驅(qū)動(dòng)。這時(shí)，企業(yè)究竟是否需要大模型就需要考慮多重因素。

除了具體的工程落地問(wèn)題外，企業(yè)還需要考慮數(shù)據(jù)安全問(wèn)題，以及大模型對(duì)原有市場(chǎng)格局的影響。

這兩大問(wèn)題在信息化、數(shù)字化時(shí)代已經(jīng)頻頻出現(xiàn)且無(wú)法根除，智能化時(shí)代，這些問(wèn)題則可能以一種更隱晦的方式出現(xiàn)。

“很多消費(fèi)型、或者是平臺(tái)型的企業(yè)，如果毫無(wú)保留地去擁抱大模型，那大模型對(duì)行業(yè)的反噬能力是很強(qiáng)的，因?yàn)檫@意味著從產(chǎn)業(yè)端很輕易地就交出了行業(yè)的進(jìn)入門(mén)檻和認(rèn)知鑰匙?！睆堨谔毂硎尽?/p>

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下，大多數(shù)行業(yè)都通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。但與此同時(shí)，傳統(tǒng)企業(yè)也向數(shù)字化技術(shù)廠商交出了大量的行業(yè)數(shù)據(jù)，數(shù)字化技術(shù)的提供商成為產(chǎn)業(yè)中一個(gè)不可忽視的主體，原有的市場(chǎng)格局被改變。

但工業(yè)、建筑等行業(yè)由于數(shù)據(jù)量小，且各業(yè)務(wù)線(xiàn)之間的數(shù)據(jù)難以打通，傳統(tǒng)企業(yè)至今仍保持著較高的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

張熠天表示：“目前，建筑業(yè)是在數(shù)字化背景下被保護(hù)得*的行業(yè)?，F(xiàn)在建筑業(yè)的信息化，除了一個(gè)廣聯(lián)達(dá)可以做預(yù)算以外，沒(méi)有一家巨頭能夠切入。為什么？因?yàn)榻ㄖ性O(shè)計(jì)圖、施工圖、維修圖、規(guī)劃圖、備案圖等八張圖，所有的圖之間相互都是打不通的，政府部門(mén)都不是互認(rèn)的，打通整個(gè)建筑的這八張圖的成本足夠高，所以建筑業(yè)才保持了這種競(jìng)爭(zhēng)主體的多元化。我們通常認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)主體的多元化是產(chǎn)業(yè)發(fā)展活力和動(dòng)力之源?！?/strong>

因此，在大模型浪潮下，對(duì)于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)尚不完善的企業(yè)，是否要無(wú)條件擁抱大模型，是每一家都需要慎重考慮的問(wèn)題。

3.大模型的工程化落地沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案

對(duì)于已經(jīng)將真金白銀投入大模型市場(chǎng)的入局者而言，接下來(lái)要做的是解決實(shí)際的工程落地問(wèn)題。

對(duì)此，業(yè)內(nèi)已經(jīng)逐漸形成一個(gè)共識(shí)——未來(lái)，在產(chǎn)業(yè)落地環(huán)節(jié)，大模型和小模型將會(huì)相輔相成。

林詠華曾表示，對(duì)精度要求高、對(duì)泛化能力要求低的窄域場(chǎng)景更合適“小模型+遷移學(xué)習(xí)”的范式。比如工業(yè)檢測(cè)、工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療影像分析等等。

此外，華院計(jì)算創(chuàng)始人宣曉華也曾表示，未來(lái)AI企業(yè)的商業(yè)模式，是將大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的通用大模型和以知識(shí)驅(qū)動(dòng)的面向垂直行業(yè)的小數(shù)據(jù)模型相融合，實(shí)現(xiàn)雙輪驅(qū)動(dòng)。

章高男也對(duì)「甲子光年」表示：“企業(yè)在做自己的模型優(yōu)化或訓(xùn)練垂類(lèi)模型時(shí)，可以和大模型有所結(jié)合。不需要大模型那么高維的數(shù)據(jù)，也不需要完全套用大模型的訓(xùn)練方法，但可以將大模型技術(shù)和其他技術(shù)耦合，形成低算力要求的行業(yè)垂直模型，這是有啟示作用的，絕不是簡(jiǎn)單套用大模型?！?/p>

例如，對(duì)于大模型屢遭詬病的“幻覺(jué)”問(wèn)題，短期內(nèi)可能還需結(jié)合上一代AI技術(shù)來(lái)解決。

“產(chǎn)生幻覺(jué)的原因很多，可能是因?yàn)閿?shù)據(jù)在某個(gè)領(lǐng)域相對(duì)稀疏和不足。在這種情況下，我們需要為模型提供更多數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。此外，在用戶(hù)提問(wèn)時(shí)，清楚地向模型提供更多背景信息也是減少幻覺(jué)的一種方法，或者降低‘溫度’。有時(shí)候幻覺(jué)的產(chǎn)生是因?yàn)閱?wèn)題提得不夠完整，缺乏背景和前提。因此，問(wèn)題的提出也非常重要，prompt engineering是關(guān)鍵。另外，如果用戶(hù)真的想要百分之百解決準(zhǔn)確的問(wèn)題，可能還是需要用到知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜能夠保證邏輯推理的準(zhǔn)確性，以及包括Meta AI的負(fù)責(zé)人Yann Lecun提出的‘世界模型’等更新的技術(shù)?！苯痂志W(wǎng)CTO鄔學(xué)寧表示。

除和上一代AI技術(shù)相結(jié)合之外，將大模型的訓(xùn)練過(guò)程與高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合也是很重要的部分。

例如，作為一家為AI PaaS平臺(tái)服務(wù)的混布型數(shù)據(jù)庫(kù)，天云數(shù)據(jù)已經(jīng)走過(guò)了十余年，如今已經(jīng)走到了和大模型結(jié)合的階段。

天云數(shù)據(jù)副總裁李從武表示，將從兩個(gè)方面考慮自身與大模型的結(jié)合——首先是如何將私域數(shù)據(jù)與大型模型結(jié)合使用。例如天云數(shù)據(jù)為證監(jiān)會(huì)完成了一個(gè)類(lèi)似政策解讀的項(xiàng)目，通過(guò)結(jié)合法規(guī)、判例和解釋等各種數(shù)據(jù)，天云數(shù)據(jù)生成了對(duì)違規(guī)行為的解讀，類(lèi)似于法院判罰的過(guò)程，可以通過(guò)綜合各種數(shù)據(jù)來(lái)解讀違規(guī)行為的原因。

其次，天云數(shù)據(jù)一直在研發(fā)混布式數(shù)據(jù)庫(kù)，是國(guó)內(nèi)最早的幾家之一。早在2018年左右，天云數(shù)據(jù)就提出了AI native數(shù)據(jù)庫(kù)的概念，其實(shí)就類(lèi)似今天支持大型模型的向量數(shù)據(jù)庫(kù)，天云數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)布了自研向量數(shù)據(jù)庫(kù)，并應(yīng)用于自己的模型。

總的來(lái)看，大模型的工程化落地問(wèn)題沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案。

在人工智能這條路上，中國(guó)一定會(huì)走出一條不同于別國(guó)的道路。兩條路很難有優(yōu)劣之分，更多是基于不同國(guó)情下的現(xiàn)實(shí)選擇。

險(xiǎn)峰副總裁李抗曾在訪(fǎng)談中向「甲子光年」做了一個(gè)類(lèi)比，如今看來(lái)依然適用：“借OpenAI的成功去說(shuō)國(guó)內(nèi)創(chuàng)業(yè)者的諸多問(wèn)題是不公平的，就像兩個(gè)人打牌，牌風(fēng)不同，對(duì)方突然玩了一把大的，胡出了同花順，你就說(shuō)人家打牌好，我太謹(jǐn)慎了，但我贏的時(shí)候你怎么不說(shuō)？”

張熠天分享道，從中央的判斷來(lái)看，大模型，包括人工智能的問(wèn)題，是贏得全球競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)的重要戰(zhàn)略抓手，是推動(dòng)我國(guó)科技跨越發(fā)展，產(chǎn)業(yè)化優(yōu)化升級(jí)，生產(chǎn)力總體躍升的重要戰(zhàn)略資源。

“二十大報(bào)告談產(chǎn)業(yè)問(wèn)題的時(shí)候，將人工智能從新一代信息技術(shù)中單獨(dú)提出。所以從政策上來(lái)看，發(fā)展人工智能、大模型，不僅僅是技術(shù)問(wèn)題與產(chǎn)業(yè)問(wèn)題，還是一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)核心競(jìng)爭(zhēng)力的問(wèn)題，從更深遠(yuǎn)上看，更是一個(gè)政治問(wèn)題，大家要從更高的角度來(lái)認(rèn)識(shí)這個(gè)問(wèn)題。”

如果將視野跳出中國(guó)，將技術(shù)發(fā)展的時(shí)間線(xiàn)拉長(zhǎng)，ChatGPT引發(fā)的軒然大波或許只是人工智能技術(shù)發(fā)展歷史上的一個(gè)點(diǎn)，現(xiàn)在一切判斷都可能為之過(guò)早。

畢竟，即使是長(zhǎng)期浸淫人工智能研究一線(xiàn)的技術(shù)人員，現(xiàn)在并未對(duì)人工智能的未來(lái)形成共識(shí)，并深陷于一種不安情緒中。

在近期爆火的《為什么偉大不能被計(jì)劃》一書(shū)中，肯尼斯·斯坦利、喬爾·雷曼兩位作者寫(xiě)道：“我們不得不面對(duì)這樣一個(gè)令人不安的事實(shí)，即我們無(wú)法確定任何經(jīng)驗(yàn)法則能否成為追求實(shí)現(xiàn)人工智能目標(biāo)的可靠指南?！?/p>

在前不久落幕的2023北京智源大會(huì)上，智源研究院院長(zhǎng)黃鐵軍也有著極度相似的不安。他直接用“無(wú)法閉幕”4個(gè)字作為閉幕式的演講標(biāo)題。他說(shuō)：“我們處在一個(gè)不能確定的狀態(tài)，這樣的Near AGI它比我們強(qiáng)嗎？它超過(guò)我們的智能了嗎？還是它在什么時(shí)候能超過(guò)我們呢？我不知道，我們處在一個(gè)完全無(wú)法把控的狀態(tài)里?！?/p>

在閉幕致辭的最后，他用這樣一句話(huà)收尾：“如果我們能夠用投資大模型一樣的熱情去應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，至少有一定可能把握未來(lái)。但是，你相信人類(lèi)能做到嗎？我不知道?！?/p>

放眼所有技術(shù)與產(chǎn)業(yè)，這種來(lái)自一線(xiàn)核心技術(shù)人員的“失控感”在其他領(lǐng)域并不常見(jiàn)?，F(xiàn)在，幾乎所有人都在摸著石頭過(guò)河。如今入場(chǎng)的每一家企業(yè)，都有可能成為技術(shù)處女地的拓荒者。

而時(shí)間，是證明一切的*憑證。