這是人工智能最瘋狂的半年，也是大模型最矛盾、分裂的半年。繼ChatGPT狂飆式增長的流量首次出現負增長后，近日，印度又有媒體報道，OpenAI可能在2024年底破產，原因在于OpenAI當下的運行模式還沒有產生足夠的收入實現收支平衡。

【資料圖】

很快，這樣的猜測就被不少業內人士定義為無稽之談，原因是這一波人工智能已經成為明確的趨勢。但這種鮮明的觀點對立也描繪出了大模型更立體、真實的處境：拋去被“神化”的光環，落地才是大模型的最終歸宿，而這個“落地”卻也是大模型面臨的最大挑戰。

近日，以“大模型見真章”為主題，北京商報社、深藍媒體智庫主辦的AI主題沙龍圍繞著大模型技術路線、場景尋找、倫理安全等諸多問題展開探討，商業化亦是大模型繞不開的最大命題。

“頂流”的煩惱

2022年底，ChatGPT橫空出世，幾經浮沉的人工智能再次攀上高峰，因其出色的對話、生成能力，大模型一躍成為頂流，就此掀開了新一輪科技競賽的熱潮，也掀起了國產大模型的諸神之戰。

故事由ChatGPT開啟，轉折也由ChatGPT開啟。上個月發布的一份報告顯示，今年6月ChatGPT的網站與移動客戶端的全球流量（PV）環比下降了9.7%。同時，ChatGPT獨立訪客數量（UV）下降了5.7%，訪客在網站上花費的時間也下降了8.5%。

這是該網站自去年11月上線以來首次出現的流量負增長，瞬時引發ChatGPT流量見頂的熱議。在“大模型見真章”AI主題沙龍中，“流量”正是焦點話題之一。

面對“流量見頂”的問題，360智腦產品資深專家葛燦輝將其形容為一種“幻覺”。在他看來，所有新技術、新產品、新方向，都會經歷“預期過高-爬坡-發現合適價值-沉淀”的過程，ChatGPT只是在經歷第一輪沉淀，其底層增長仍是非常強勁的。

百度科技與社會研究中心主任余歡也認為，ChatGPT流量下滑的邏輯類似于“打江山容易守江山難”，隨著時間的推移，剔除一定獵奇心態后，自然會面臨有多少用戶黏性的問題。

“流量見頂”雖被“打假”，但ChatGPT的煩惱顯然不止于此。不久前，印度媒體的一篇報道稱，僅僅運營ChatGPT，OpenAI每天的成本就高達70萬美元。整個2022年，OpenAI虧損已達到5.4億美元，且隨著后續GPT-5開發等相關工作的進行，虧損還會持續擴大。

對此，天風國際證券分析師郭明錤8月14日發推回應稱，OpenAI破產一說屬于不必理會的無稽之談，AI/AIGC已是明確的趨勢。

盡管“負面纏身”，但人們越來越篤定，這一輪大模型浪潮醞釀著時代的機遇。百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏也曾指出，無論從技術趨勢，還是產業應用來看，大模型都絕不是曇花一現的風口，而是影響人類發展的重大技術變革，是拉動全球經濟增長的引擎，是絕對不能錯過的重大戰略機遇。

新科技浪潮

“歷史不會簡單地重復，但往往壓著相同的韻腳。”在“大模型見真章”主題沙龍上，文淵智庫創始人王超做了這樣一個概括。

回顧整個科技史，從互聯網到智能手機，都經歷了爆發、泡沫、瓶頸和沉淀，王超認為，大模型同樣如此，它是一個新的科技浪潮，“但我覺得它的爆發、泡沫、瓶頸和沉淀期，包括商業化過程，會比互聯網、智能手機浪潮更快”。

大模型之前，科技圈的上一任頂流是元宇宙，Facebook改名Meta風風火火，國內互聯網巨頭紛紛入局。但隨著時間的推移，一切好似曇花一現，結局令人唏噓。

7月的2023 WAIC法治青年論壇上，上海交通大學凱原法學院教授程金華評價，元宇宙作為一個新鮮事物，它有三分是現實，三分是猜想，三分是幻想，它本來就有泡沫成分，再加上見異思遷也是我們人類的本性，元宇宙降溫是一種必然。

大模型爆火的第一時間，外界便有了面對元宇宙一樣類似的擔心。幸好，大模型的趨勢看起來似乎更為明確。余歡提到，經過70多年發展，人工智能經歷了幾次起伏，但不同的是，這一波大模型不再是泡沫型發展，而是已經成為當下人工智能的主流方向。

“落地”是大模型與此前幾輪AI浪潮最大的區別。在這之前，人工智能更像是“空中樓閣”，研發成本高、規模化生產難、落地場景模糊、技術差距不大、企業競爭激烈等因素，共同造成了人工智能的虧損困境。

但最近一段時間，各路大模型發布會上頻繁強調的賦能產業、場景結合、行業垂直，讓外界感受到了這一輪人工智能實實在在的作用。比如華為盤古大模型“不作詩只做事”的豪言和京東言犀大模型“更高產業屬性、更強泛化能力、更多安全保障”的標簽。

余歡表示，相比起之前的人工智能，這一波大模型的特點是泛化性更強、標準化程度更高、工業化發展趨勢更明顯。大模型解決的是中長尾的問題，即很多定制化場景無法解決的問題，能夠在小樣本、小數據的基礎上，以相對低成本的情況滿足場景化需求。

混戰剛起步

今年7月，作為國內AIGC領域首個爆款App，妙鴨相機火到出圈，由此成為阿里大文娛在AIGC領域打出的“標桿”。而妙鴨相機的火爆，也讓人們在B端之外，看到AIGC在C端的想象空間。

無獨有偶，近日，抖音、中國電影資料館、火山引擎宣布將對100部香港經典老電影進行4K修復，《武狀元蘇乞兒》等首批修復的22部電影已在抖音、西瓜視頻上線。據悉，這也是火山引擎首次將AIGC視覺大模型引入老片修復。

落地場景不再縹緲，被認為是這一輪大模型落地的制勝法寶。不過對于“吞金獸”一樣的大模型，落地注定不是件容易的事。新壹科技CTO張華偉認為，大模型的能力是要在商業化場景落地的，需要數據、用戶和場景。

“國內大模型混戰還在起步階段，因為從算力到大數據語料，還有一些企業間的壁壘，需要監管部門建立行業規范、企業間分工等標準。確定了標準，就能夠讓行業價值和發展做到平衡，讓行業良性發展，這個周期會很長。”張華偉說。

螞蟻集團則將大模型商業化的重點放在了安全上。螞蟻集團大安全AI算法資深專家鄭霖提到，“我們認為可信AI仍是一個非常難的科學命題，它希望達到的是超大規模數據生成學習范式下的安全、可控、可靠”，“大模型只有更安全，在產業應用方面才能更深入更廣泛”。

“混戰”總有一天要步入正軌，那時候比拼的可能就不再是單純的千億參數或者場景結合了。元語智能聯合創始人兼COO朱雷提到一個預測，大模型可能會有兩大趨勢，分別是端云共生以及大小并行。

在端云共生方面，目前除了較頭部的大模型制造商有云端API外，具體在端側可能也存在廣泛的應用場景，這種趨勢可以概括為從以GPT4為代表的云端API模式慢慢遷移到端云并行的狀態。這也延伸出了第二個預測，大小并行，也就是說千億規模的模型一直會存在，但越來越小參數量級的模型可能也會有非常大的應用空間。

葛燦輝同樣提到，中小微模式有望成為國內主流，即在保持較高預測準確性的同時，大幅度減小模型的大小和計算成本，優化計算效率，以實現高效的模型預測在較小的設備上運行。

北京商報記者 楊月涵