【文/觀察者網(wǎng)專欄作者 劉典】

2023年無疑是生成式人工智能的關鍵一年，就在這個4月，一場大模型風暴已經來臨：

4月8-9日，華為盤古大模型發(fā)布會；4月10日，商湯大模型發(fā)布會；4月11日，阿里大模型發(fā)布會；4月14日，同花順AI產品發(fā)布會；4月18日，阿里行業(yè)類模型發(fā)布會……

生成式人工智能進步的速度令人瞠目結舌。僅僅在ChatGPT發(fā)布幾個月后，新的人工智能就已經再次進化出重大升級——GPT-4擁有了多模態(tài)的能力，不僅能看懂文字，也能看懂圖片了。與此同時，微軟將ChatGPT整合到必應搜索中，同時將GPT-4融入微軟365，旨在打破辦公套件的行業(yè)格局。

沒幾天，OpenAI首席執(zhí)行官山姆·阿爾特曼在Twitter上宣布了一條消息：我們正在推出ChatGPT插件，您可以通過安裝插件來有效地完成各種任務。我們非常期待看到開發(fā)人員創(chuàng)造出來的新東西！

一時間，數(shù)百億、千億乃至萬億級參數(shù)規(guī)模的人工智能大模型相繼涌現(xiàn)，這場ChatGPT引發(fā)的全球大模型競爭趨于日趨激烈，這也意味著其背后的人工智能大模型開始進入市場激烈爭奪和技術快速迭代的關鍵博弈期。而這場大模型的競爭很可能像九十年代PC操作系統(tǒng)的競爭一樣，具有“壟斷性”的傾向和趨勢，一旦輸?shù)舾偁帲涂赡軙У粽麄€市場。

GPT-4擁有了多模態(tài)的能力，不僅能看懂文字，也能看懂圖片了

大模型進入博弈期

GPT-4的發(fā)布在各個領域引起了巨大的轟動，因為它在人工智能技術中達到了一個新的高度。在某些領域，GPT-4已經顯露出了其絕對優(yōu)勢，或者說“AI霸權”。

這里說的“霸權”不是政治學里面的操縱或控制其他國家的地位，類似于之前為人所知的“量子霸權”的說法，即在某一領域產生原有工具遠不能及的技術優(yōu)勢。比如應用了GPT-4的Office辦公軟件，只要人們動動嘴（輸入想要的期待），從Word到Excel再到PPT，普通人工可能需要一天完成的工作，人工智能幾乎就是一瞬間的事情。更不用提ChatGPT在編程領域及基礎文案工作上已經逐步產生可觀的生產力了。這將大大降低所謂的“工程師紅利”，而未來通過創(chuàng)新產生的競爭力比重將繼續(xù)增大，節(jié)約下來的人工可以解放出更多的創(chuàng)新生產力。能否盡快實現(xiàn)“AI霸權”，會成為未來實現(xiàn)創(chuàng)新性國家的一塊重要基石。

GPT-4以及眾多生成式人工智能的背后，是人工智能大模型的訓練結果。隨著如ChatGPT和文心一言逐漸進入應用和商業(yè)層面，背后的各個大模型也進入關鍵博弈期。中國能否在未來數(shù)年內推出自己的大模型成為關鍵。

從參數(shù)規(guī)模來看，國內已經誕生了能夠比肩ChatGPT參數(shù)量的大模型。有與美國一拼高下的基礎和潛力。而大模型競爭之所以時間緊迫，有這么幾個考慮。

大模型競爭同時也是一場市場爭奪戰(zhàn)。先占領市場、研發(fā)排他性強獨占性強的優(yōu)勢產品，既是大廠企業(yè)的競爭策略，也是優(yōu)勢廠家的競爭結果。目前，谷歌推出類似ChatGPT的大模型Bard之后，谷歌與微軟的競爭再起：微軟正聚焦在B端（如辦公軟件、云計算和人工智能相關產品）以及游戲等相關領域，而谷歌則在C端市場、互聯(lián)網(wǎng)領域推出更多定制化產品。而不管是B端還是C端，對這些優(yōu)勢產品必然有依賴性，這樣的依賴性也將是這些產品繼續(xù)在所處賽道擴大優(yōu)勢的重要方式。

對于那些獲得大模型先手優(yōu)勢的企業(yè)來說，在這輪競爭中更容易積累“數(shù)據(jù)雪球”、建立“數(shù)據(jù)壁壘”。在自然語言處理領域，數(shù)據(jù)是訓練大型語言模型的基礎，因此擁有高質量的數(shù)據(jù)集是非常重要的。以ChatGPT為例，在ChatGPT的發(fā)展過程中，通過搶先開始公測并收集用戶數(shù)據(jù)，OpenAI獲得了巨大的先發(fā)優(yōu)勢。這些數(shù)據(jù)不僅有助于優(yōu)化ChatGPT的性能和提升用戶體驗，還可以用于訓練更加先進的大型語言模型，從而擴大數(shù)據(jù)優(yōu)勢。而這部分寶貴的數(shù)據(jù)被微軟獨家占有。

為了持續(xù)維護數(shù)據(jù)壁壘，OpenAI需要不斷地投入資金和人力資源進行數(shù)據(jù)采集、標注和更新，同時不斷改進模型算法和優(yōu)化性能，以確保ChatGPT始終是最好用的自然語言處理類大模型，而只要ChatGPT仍然是最好用的自然語言處理類大模型，這個“雪球”就會越滾越大，其他企業(yè)將越來越難追上，從而進一步擴大“雪球”效應，鞏固其在市場上的領先地位。

此外，擁有市場和壁壘的企業(yè)將進一步對國際標準制定發(fā)起進攻。人工智能大模型的國際標準領域，包括模型的設計和開發(fā)標準、模型的應用和部署標準、模型的數(shù)據(jù)隱私和安全標準、模型的倫理和社會責任標準、模型的性能和效果評價標準等等。在某一市場和領域，通過制定國際標準，企業(yè)可以獲得更廣泛的認可和市場份額。特別是對一些排他性的技術、軟件和產品，一旦國際標準被確定下來，制定標準者將能夠決定市場走向。

就拿模型的數(shù)據(jù)隱私和安全標準來說，包括模型在數(shù)據(jù)收集、存儲、傳輸、使用等方面的隱私和安全標準，目的是確保模型對用戶數(shù)據(jù)的隱私和安全有一定的保障，避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露和濫用等問題。而一旦一些大模型擁有了這方面的標準制定權或優(yōu)勢，將更易于將自己的大模型推廣出去，成為具有壟斷性的產品。

除此之外，如果大模型與應用端的廠家也向國際標準制定發(fā)起進攻，很有可能以后一些軟件和產品也會出現(xiàn)獨特的標準，就像當年微軟的office標準OOXML一樣。一旦這樣的標準出現(xiàn)了，其他大模型連接的產品無法接入，勢必就會逐漸敗落。

因此未來幾年大模型進入關鍵博弈期，它的市場競爭或許可以參考操作當年微軟和蘋果、中國與微軟系統(tǒng)競爭的經驗和教訓。