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                        	世界資訊：國內AI大模型群雄逐鹿，大廠競相出手，得算力者搶占先機                        
                            
                        
      							
                            發布時間：2023-07-03 18:44:06					
                            文章來源：覽富財經網
                      
      

                        
      
                        	7月2日，“2023全球數字經濟大會人工智能高峰論壇”在京舉辦，眾多重量                        
      

						
						
      
            				
      7月2日，“2023全球數字經濟大會人工智能高峰論壇”在京舉辦，眾多重量級嘉賓圍繞人工智能大模型技術發展的機遇和挑戰，以及企業的探索和實踐等，進行了深入交流，再度掀起行業熱潮。
      大模型發展如火如荼
      自2022 年底ChatGPT這一語言AI模型橫空出世，引發了普羅大眾對AI應用的熱情的同時，也引燃了AI大模型的戰火。3月15日，OpenAI發布GPT-4，將這一戰火再度升級。

      (資料圖片僅供參考)
      相比于傳統的人工智能模型，大語言模型在很多任務上已經達到甚至超出了人類的水平，使人們看到了通用人工智能的曙光。從科技巨頭到互聯網大廠，從創業屆到學術屆，AI大模型正在成為各方搶灘市場的關鍵。
      據不完全統計，截至目前，參數在 10 億規模以上的大模型全國已發布了近80個。在本次人工智能高峰論壇期間，中國電信公布TeleChat大模型；金堤科技聯合華為云，運用大模型能力推出"天眼查"可信商業助理；企查查發布全球首個商查大模型命名“知彼阿爾法”。不久前，360發布360智腦大模型；訊飛星火認知大模型V1.5發布；金山辦公旗下全新產品WPS365、WPSAI也悉數亮相。
      不同于二三月份的純粹大模型發布，新一輪發布潮是基于大模型的應用產品開始大規模升級上線為走進千家萬戶準備。在360集團創始人周鴻祎看來，大模型必須具有通用性，才能賦能千行百業。大模型未來是多元化的，發展趨勢是做小做專，真正的機會在企業市場。
      隨著新一輪AI大模型產品升級上線與產品應用發布，大模型AI監管政策整體呈現積極推進的態勢：一方面政府發布《生成式人工智能服務管理方法》、《紙鳶開放人工智能模型許可證（征求意見稿）》等政策統籌大模型AI產業鏈各環節的權責關系，為大模型AI應用落地打下法律基礎；另一方面各地持續跟進大模型AI促進相關政策，為AI應用落地提供資源扶持。
      新一輪軍備競賽
      銜遠科技創始人、清華大學惠妍講席教授周伯文認為，此次AI浪潮的不同之處在于，AI從“與人競爭”變為“協同交互”，將帶來更大的市場價值。
      發人深省的是，技術總是在短期內被高估，但是在長期又被低估。人工智能大模型技術的流行和產業的發展需要大量玩家的參與和資金的投入，在激烈的競爭和熱點退潮之后，誰能笑到最后？
      華泰證券TMT研究組負責人、科技與電子首席分析師黃樂平認為，在中美競爭的情況下，大模型能不能成功，需要關注是否有數據，是否有算法，是否有算力，這三個是必備的條件，現階段能滿足這三個條件的是一些互聯網大廠和一些政府的機構。
      聯儲證券研究認為，最終能留下的市場贏家通常只有一兩家。而這一兩家企業一定是可以持續保證技術先進性，解決市場和下游需求痛點，打造市場熱門產品的公司，最終完整的塑造出屬于自己產品的生態鏈場景。這需要真金白銀的投入以及戰略路線的清晰規劃布局，否則人工智能大模型與AIGC也將像諸多科技概念一樣，曇花一現。
      以GPT模型為例，其快速發展的核心原因之一正是微軟作為投資方給予了大模型在開發資金與算力芯片方面的支持，從而打通了堵點。在我國AI領域蓬勃發展的今天，市場上參與者甚眾，其中不乏諸多資金實力雄厚的頭部玩家。因此核心堵點仍在于較晚的起步時間與難以獲取的核心算力。可以預見的是，在本輪人工智能發展的過程中，以算力為代表的產業鏈上下游將成為率先受益的主要領域。
      科技巨頭搶跑
      綜上看來，大模型還是大廠的生意，離不開綜合算力資源、算法人才、數據積累及產品先發幾大核心要素。事實也正是如此。目前，以BAT為代表的科技巨頭處于領先態勢，正在不斷夯實通用大模型，打造產業模型，助力AI大模型產業化。
      從大模型參數量看，阿里通義千問大模型參數在10萬億級以上、騰訊混元大模型和華為盤古大模型參數量均在萬億級以上、百度文心一言大模型參數量在2千億級以上、京東言犀大模型的參數量為千億級；垂直行業科技企業已經上線的參數量普遍在千億級以上;科研院校大模型的參數量則在千億級及以下。
      從大模型的布局體系來看，科技大廠在算力層、平臺層、模型層、應用層進行了四位一體的全面布局。百度、阿里、華為三家均從芯片到應用進行自主研發的全面布局，如百度的“昆侖芯+飛槳平臺+文心大模型+行業應用”、阿里的“含光800芯片+M6-OFA底座+通義大模型+行業應用”、華為的“昇騰芯片+MindSpore 框架+盤古大模型+行業應用”。
      從產業應用方向看，百度文心大模型涵蓋基礎大模型、任務大模型、行業大模型的三級體系，打造大模型總量約40個，產業應用也較為廣泛，例如電力、燃氣、金融、航天等。
      騰訊產業化應用方向則主要是騰訊自身生態的降本增效，其中廣告類應用表現出色。
      阿里更重技術，例如M6大模型基于阿里云、達摩院打造的硬件優勢，可將大模型所需算力壓縮到極致；另外其底層技術優勢還有利于構建AI的統一底層。
      華為的優勢則在于其訓練出業界首個2000 億參數以中文為核心的預訓練生成語言模型。目前發布了盤古氣象大模型、盤古礦山大模型、盤古OCR大模型三項較為重磅的行業大模型。
      聯儲證券認為，本次發展過程將形成頭部廠商提供大模型，中小微企業聚焦商用落地的競爭格局。頭部廠商以其在資金、人才以及技術等方面的資源優勢將率先完成大模型的搭建。下游中小型企業將更加聚焦大模型的商用落地，并且在現實復雜、瑣碎的應用場景之中實現錯位競爭，在子領域實現壟斷。
                  				            		
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