AI领域步入群魔乱舞阶段，各国纷纷打造自己的大模型

上个月，AI业界爆发了一场"动物战争"。一方是某科技巨头推出的美洲驼模型，由于开源特性深受开发者欢迎。另一方是名为"猎鹰"的大模型,由阿联酋一家研究所开发。两者在开源LLM排行榜上轮流刷榜。

有趣的是,"猎鹰"的开发者并非科技公司，而是位于阿布扎比的一家科技创新研究所。阿联酋官员表示,他们参与这个领域是为了颠覆核心玩家。目前,只要有一定财力的国家和企业,都在打造自己的大语言模型。仅海湾国家就有多个玩家入局,沙特最近还为国内大学购买了大量高端GPU用于训练LLM。

这种局面让一些投资人感叹:本应是高难度的硬科技,现在却变成了"一国一模亩产十万斤"。究其原因,要归功于2017年发表的Transformer算法。这一算法解决了机器理解长文本的难题,让大模型从学术问题变成了工程问题。只要有足够的算力和数据,各方都可以搭建出性能不错的大模型。

不过,虽然入场门槛降低,但要做到业界领先仍有难度。以OpenAI的GPT-4为例,其在多项测试中遥遥领先其他模型。这背后是OpenAI长期积累的经验和高水平的科学家团队。

对于大多数玩家而言,更大的挑战可能是商业模式。目前除少数公司外,大部分AI公司都处于亏损状态。高昂的算力成本是主要原因之一。有分析预计,全球科技公司每年在大模型基础设施上的支出将达2000亿美元,但相关收入可能只有750亿美元。

因此,未来大模型竞争的关键可能不在于模型本身,而在于如何将其与具体应用场景结合,为用户创造实际价值。正如iPhone 4的成功不仅仅在于处理器,更在于它能运行各种有趣的应用。AI领域也需要找到这样的"杀手级应用",才能真正实现商业化突破。