深度｜中国大模型追星赶月的这一年：变化、趋势与展望！

（原标题：深度｜中国大模型追星赶月的这一年：变化、趋势与展望！）

如果要评选今年最热的科技风口与最火的投资赛道，或许没有一个人会忽略人工智能大模型。

与以往任何一场颠覆性的技术革新相比，大模型的浪潮来得更为迅猛和狂热。去年11月，美国硅谷的OpenAI公司发布ChatGPT后，大模型的潮水就越过广袤的太平洋，席卷国内科技圈和投资圈，并在极短的时间内让大家达成了共识——没有犹豫，没有怀疑，几乎所有科技公司都在押注大模型。

2023年被视为中国大模型的发展元年。在中国大模型追星赶月的这一年，技术迭代日新月异，行业趋势不断变化，一切的发生都来得更快，也更超乎我们的想象。尽管未来总是难以预测，但我们可以复盘过去一年里的风起与浪涌，通过潮水的走向，展望大模型的前进方向。

从集体焦虑到奋起直追

“年初大家看到ChatGPT已经实现了智能涌现、有了数据飞轮，国内整体处于比较慌乱的状态，感觉面临着整体掉队的情况。”在今年11月中旬的一场人工智能主题论坛上，大模型创业公司百川智能的创始人王小川说。

焦虑是年初弥漫在国内科技圈的一种集体情绪。但很快，各大科技巨头、科研院所、初创公司都纷纷下场，部署自己的大模型。科技行业资深投资人庄明浩在接受证券时报记者采访时表示，移动互联网时代的创业者最初还会迟疑，很多厂商没有马上跟进，但在飞速进化的大模型面前，人们没有时间犹豫。“今年春节以后，大家就达成了统一的共识，开始搭建团队、买卡，动手做大模型。”庄明浩表示。

3月16日，百度正式推出了基于百度新一代大语言模型的生成式AI产品“文心一言”，成为了率先“跑出来”的国内大模型厂商。文心一言的问世，也拉开了国内“百模大战”的帷幕。此后，阿里、华为、腾讯、京东、科大讯飞、360、字节跳动等科技公司纷纷发布了自家的大模型。

同台竞技的玩家，还有科研院所及创业公司。北京智源人工智能研究院发布了“悟道”大模型，上海人工智能实验室推出了“书生”大模型，鹏城实验室研发了“鹏城·脑海”大模型。王小川创立的百川智能、清华计算机系孵化的智谱AI等初创公司如冉冉新星，以卓越的自研能力备受行业关注。

文心一言发布8个月后的11月15日，李彦宏在深圳西丽湖论坛上表示，国内目前已经发布了238个大模型。这意味着，在这两百多天里，平均每天都有一个大模型问世。“在过去的一年中，中国大模型的规模呈现快速增长的趋势。许多企业和研究机构投入大量资源，开发出拥有数十亿、甚至百亿级别参数的大模型，这些模型在多个自然语言处理任务上取得了显著的性能提升。”北京市社会科学院管理研究所副研究员王鹏在接受记者采访时说。

王鹏进一步表示，大模型数量迅速增长的同时，技术创新也在不断涌现。例如，针对大模型训练过程中的效率问题，研究人员提出了多种优化算法和并行计算技术，显著提高了训练速度和效率。同时，针对大模型的推理速度问题，也有一系列轻量级大模型和模型压缩技术的出现。

奋起直追的这一年，努力对标ChatGPT的中国大模型厂商们已经走出了集体焦虑。王小川在论坛中表示，“如今已比年初时好多了”，并预计国内大模型在明年有机会追赶上ChatGPT 4的水平。不过，ChatGPT自身也在不断进化的过程中，追赶之路或许还将持续。

从“卷”基础大模型到“卷”落地应用

当几百个大模型集体涌现，一个问题开始萦绕在人们心头：中国需要那么多大模型吗？

庄明浩向记者分析，一家公司如果想做大模型，至少应该回答四个问题：

一是算力，是否有足够多的钱和渠道买到足够多的高性能显卡；

二是团队，是否能招到有大模型实施经验的高质量团队；

三是工程，是否有相对快的路径训练大模型；

四是监管，大模型做出来以后能否通过备案。

由于创业门槛高，务实的中国大模型创业者很快就意识到，基础大模型未来可能是少数几家寡头的游戏，更多的机会蕴藏在应用层当中。红杉美国在关于大模型的报告中指出，在大模型的首年，“第一幕”是从技术出发，发现了基础大模型这个新的“锤子”，目前市场正在进入“第二幕”，将端到端地解决人类问题。“我们需要拿着锤子找钉子。”庄明浩说。

这个“钉子”，就是具体的场景和应用，不少创业公司已经在今年找到了一些“钉子”，并快速挣到了钱。“我们看到很多小团队做出各种各样接地气的应用，比如说帮品牌生成商拍图、用数字人做弹幕游戏直播等等，有不少AI项目从第一天就开始收费赚钱了。”专注于AI投资的锦秋基金执行董事臧天宇在接受记者采访时表示。他认为，模型层的机会正在收敛，而应用层的想象空间正在打开，产品价值开始凸显。

事实上，正是基础大模型的发展为应用层的繁荣提供了必要的条件，也让聚焦于垂直应用的AI创业公司的成本大大降低。今年2月，Meta公司开源了高质量的LLaMA基础语言模型；而早在去年8月，Stability AI公司就开源了Stable Diffusion图像生成模型。这意味着，创业公司不必自己投入大量资源训练模型，可以在这些开源大模型的基础之上，利用自己积累的行业数据进行微调，从而形成满足特定任务的应用。

今年7月，一款名为“秒鸭相机”的小程序在社交网络火出圈，成为国内首个AIGC（生成式人工智能）爆款应用。用户只需支付9.9元，上传一些照片，就可以生成不同系列的、质感堪比照相馆拍出来的照片。不仅是创业公司，科技大厂也都开始向金融、医疗、交通、教育等各个行业进军，加快商业落地步伐，“赋能千行百业”成为大模型厂商共同的追求。

业内的一个共识是，中国在基础大模型方面不具有显著优势，但可以在应用层方面另辟蹊径。王鹏向记者分析，中国拥有庞大的市场和用户基础，更容易获取大量的用户数据和应用场景，能为大模型的应用提供丰富的数据资源。同时，多样化的场景也为大模型应用提供了广阔的空间，例如在智能客服、智能推荐、智能翻译等领域，中国大模型已经取得了显著的成果。

从投融资火热到资金趋于冷静

大模型引发的创业热潮，直接体现在投融资上。IT桔子近期发布的一份报告显示，虽然2023年投融资整体行业遇冷，但总体而言，AI行业融资的形势相对仍处于比较热门的状态。截至今年11月20日，人工智能赛道在一级市场的总融资事件为530起，总融资交易额估算有631亿元。

不过，虽然大模型从年初火热到年底，但接受记者采访的多名业内人士均表示，投资人从下半年开始就“看得多投得少”。“今年上半年，大家基本就把创业公司的几个种子选手筛选出来投完了。这几家公司是大家公认在人员、算法、算力、数据等维度上比较有竞争优势的公司，在很短的时间内估值就达到了很高的水平。其他公司拿到钱的很少，投融资情况与媒体报道的热度相比要冷得多。”庄明浩告诉记者。

大模型投融资领域，马太效应正在显现，极少数的玩家得到了绝大多数资本的青睐。根据IT桔子的报告，2023年新晋人工智能领域独角兽有10家，其中AIGC及大模型相关的有4家，分别是智谱AI、百川智能、Minimax和零一万物。其中，前三家公司年内融资金额分别达到25亿元、数亿美元和超2.5亿美元，均排在2023年人工智能领域融资总额最多的中国公司前十名。艾瑞咨询最近发布的报告显示，在获投的应用与模型层创业项目中，获投3次及以上的公司占17%，这反映了AIGC创业前期需要大量资金支持，也说明优质项目仍非常稀缺。

对于小规模的大模型初创公司而言，找到竞争壁垒与“护城河”是成功融资的关键，但这并非易事。庄明浩表示，很多初创公司转向了“小作坊做小工具”的模式，先找准一个市场上还没有的功能与产品，抓住窗口期，通过运营手段快速推广，哪怕这个窗口期只有3到6个月，也可以挣到一笔钱，而后继续寻找新的市场机会。

还是以妙鸭相机举例，这一产品刚推出便受到了市场的追捧，从第一天便开始收费，但市场的热度也很快就降了下来。这与移动互联网时代的应用早期通过免费争夺用户市场，而后再逐步开始收费的创业模式已经完全不同。

展望：多模态引领下个浪潮，产业化商业化持续加速

根据工信部赛迪研究院最新数据，今年我国语言大模型市场规模实现较快提升，应用场景不断丰富。预计今年我国语言大模型市场规模将达到132.3亿元，增长率将达110%。

2023年，中国大模型从整体而言是语言大模型的天下。然而，与年初所有人的注意力都在ChatGPT上相比，如今行业的关注点开始向多模态方向转移。尤其是年末，文生视频应用Pika的爆火以及谷歌发布多模态大模型Gemini，更是打开了市场对跨模态、多模态的想象空间。

多模态大模型是结合文本、图像、音频等多种模态信息进行学习和理解的人工智能模型。人工智能发展的进化方向是变得“更像人”，这决定了大模型不能停留在单一模态，需要像人类一样能够理解和处理不同模态的信息。“随着计算机视觉、语音识别等技术的不断发展，跨模态大模型逐渐成为研究热点。多模态信息的融合和交互，为人工智能应用提供了更加丰富的可能性。”王鹏表示。

锦秋基金投资副总裁郑晓超表示，在不同模态的大模型中，目前文本与图像已进入到相对成熟并且应用开始爆发的阶段，但3D、音频、视频则仍处于技术发展早期。庄明浩告诉记者，以上几个领域还没有达到“ChatGPT时刻”，技术路线尚未统一，未来创业者会在这些领域广泛尝试。

随着多模态技术的不断迭代进步，大模型将在具身智能、自动驾驶等领域开拓新的应用场景。与此同时，加快产业化落地和商业化加速，依然是行业的高度共识。昆仑万维董事长兼CEO方汉在不久前的一场会议中公开表示，今年AIGC爆火主要是技术推动，核心是技术转化成产品和市场，真正的商业模式创新会是下一代巨头成长的底层基因。臧天宇认为，越来越多的细分行业和场景在拥抱AI，未来3—5年会诞生一套成熟的AI产品方法论，更多有商业价值的应用会被创造出来，实现千亿乃至万亿级的AI应用市场机会。

2023年作为中国大模型的元年，也是监管启动的一年。在大模型狂飙突进的发展过程中，数据安全、隐私保护、伦理道德、知识产权等挑战日益显现，大模型自身的可解释性与“幻觉”问题也亟待解决，相关的监管政策已经陆续出台。7月，网信办等七部门发布了《生成式人工智能服务暂行管理办法》，坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展。

“中国大模型要实现更好发展，除了要解决智能算力短板、克服数据质量和多样性方面的难题、加快技术创新以外，还需要应对隐私和安全、伦理和法规等方面的挑战，确保人工智能技术的发展符合社会伦理和法律法规的要求。”王鹏表示。

责编：朱雨蒙

校对：祝甜婷