AI大模型进入“群模时代” 商业化曙光初现
记者 袁传玺 见习记者 梁傲男
从前，古人用算筹计算着千里万里。如今，AI大模型却能在分秒中容纳下时空日月。
2023年，是AI大模型爆发元年，乘AIGC(生成式人工智能)之风而来，大模型浪潮席卷全球，并持续火热。科技大厂、中小企业、科研院所纷纷入局，试图在这块已成“兵家必争之地”的新蓝海市场占据有利位置。在将被技术重塑的未来，AI会带来颠覆式创新还是渐进式迭代？又会给企业、产业以及资本市场带来哪些新动能？
《证券日报》记者梳理东方财富Choice数据发现，截至12月24日，A股69家AIGC概念股的市值合计为8182.47亿元，较年初增加2194.49亿元，其中55家公司股价实现上涨，下跌公司数量仅14家。从资本市场层面来看，大模型的风，已然吹来。
“大模型遍地开花，人工智能的黄金十年自此开启。”东高科技高级投资顾问胡学灿向《证券日报》记者表示，“这将极大地改变整个社会经济以及产业生态，成为另一种生产力。”
AI引发“百模大战”
回顾2023年，自3月份ChatGPT-4上线后，国内科技企业纷纷跑步入场。百度“文心一言”、阿里巴巴“通义千问”、华为“盘古”、360“智脑”、昆仑万维“天工”、京东“灵犀”、科大讯飞“星火”、腾讯“混元”、商汤“日日新”等大模型先后登场，AI终端百花齐放。截至2023年10月初，国内公开的AI大模型数量已经达到238个，从“一百模”升级至“二百模”。
赛智产业研究院院长赵刚向《证券日报》记者表示，国内人工智能企业都希望把握住AI时代机遇，纷纷围绕通用大模型、行业大模型和专家领域大模型等提前布局，造就了“百模大战”。目前，大模型产业整体上处于技术创新的活跃期。
“与早期的人工智能模型相比，今年我国大模型在参数量上取得了质的飞跃，复杂任务建模能力整体提升，学习能力、泛化性更强，具备了更高层次的认知互动能力。”北邮国家大学科技园元宇宙产业协同创新中心执行主任陈晓华对《证券日报》记者表示。
相较于通用大模型，许多中小企业为在行业取得一席之地，相继发布深耕行业、具有专业能力的垂直大模型。其中，携程发布旅游行业“携程问道”，蜜度发布智能校对领域“蜜度文修”，网易有道发布基于教育的“子曰”，京东健康发布医疗健康行业的“京医千询”，蚂蚁集团发布金融大模型……推动人工智能从感知走向认知、从识别走向生成、从通用走向行业。
“用户增长放缓是事实，早期爆炸式增长是不可持续的。大模型要融入千行百业，让产业从AI化中收获价值，才能成为广泛的刚需，这是下一步的增长空间。”蚂蚁集团副总裁、金融大模型负责人王晓航如是称。
在业内人士看来，中国发展大模型的关键是抓住场景红利，目前国产大模型的能力在垂直领域已经够用，最大的机会是将大模型向产业化、行业化、垂直化，深度定制方向发展。
量子位智库数据显示，2023年，中国AIGC产业市场规模约170亿元，预计2030年市场规模将达到万亿元级别。“近年来，我国人工智能产业蓬勃发展，核心产业规模达5000亿元，企业数量超4300家。智能芯片、通用大模型等创新成果不断涌现。”工业和信息化部副部长徐晓兰表示。
“百模大战”渐渐步入下半场，“群模时代”来临。
商业化加速落地
值得关注的是，由于当下的大模型训练需要强大的算力支撑，尤其是参数量越大的模型成本越高。比如OpenAI(美国人工智能研究公司)的语言模型ChatGPT-3，仅每天运行成本就要花费约70万美元。
随着互联网和科技企业不断增加大模型参数，传统企业对于数智化转型需求的增加，导致算力需求大幅上涨。并且，由于高端芯片获取难度大、公共算力建设不足，算力租赁进入新一轮涨价周期。其中，并济科技、中贝通信、汇纳科技等公司在近期宣布算力服务收费大幅上涨，这也导致大模型的研发成本进一步提升。
在庞大的资金压力下，大模型企业不得不加紧步伐寻找一条商业化之路。事实上，部分老牌互联网企业的大模型商业化路径目前已较为清晰。
赵刚告诉记者，大模型商业变现主要有三种模式：一是企业通过大模型平台使用费变现，采取按使用时间计费或按信息量计费，主要面向个人用户；二是企业通过大模型App应用定制化开发和部署收费变现，主要面向企业用户，用户内部的数据也被用于训练大模型，并针对企业营销、产品设计、客户服务等业务需求开发定制化大模型应用，帮助用户实现降本增效目标；三是企业通过广告等增值服务变现，拥有海量用户的大模型平台发挥流量入口优势，借鉴互联网模式，发展广告等增值业务。
例如，百度在今年基于文心大模型重构了旗下多条产品线，将生成式AI作为辅助功能，嵌入原有业务，为用户提供增值服务。“在文心一言App、新场域、新搜索等方面的变现，百度将会逐步建立一些付费方式，比如文库输入法已经有了付费版本。”百度集团副总裁、移动生态商业体系负责人王凤阳对《证券日报》记者表示。
“目前大模型商业化的路径较为清晰，国内厂商也都在积极探索，但大模型的商业化之路，不能仅限于商业模式的探索尝试，更在于解决大模型发展的底层问题。”多位业内人士对《证券日报》记者表示。
虽然大模型商业化之路道阻且长，但曙光已现。三六零2023年半年报显示，“360智脑”大模型已经开始创收，金额近2000万元；商汤集团也公布，生成式AI在上半年相关收入增长670%；美图表示，大模型拉动公司上半年利润增长3.2倍。
“事实上，大模型的开发并不难，难的是如何让企业心甘情愿地为之付费。”富春山资本(香港)董事总经理陈达对《证券日报》记者表示，只有真正能解决企业需求的大模型才会获得青睐，例如好未来、面壁智能等企业用百度智能云的服务完成了大模型的训练开发和优化，提升了自身大模型效果，为企业降本增效，确实带来了便利，所以企业的付费意愿也非常高。
“未来大模型会体现为一种无所不在的智能服务，商业化模式将非常丰富。它可以被嵌入各种软硬件系统，如智能汽车、智能机器人等，以智能产品的方式进行商业化，也可以被部署在云端，重构现有商业逻辑，提供商业化的大模型云服务和各种智能App平台应用。”赵刚认为。
向多模态趋势进发
虽然各类大模型层出不穷，但不断优化升级，推动行业进步仍是各大互联网公司的主攻方向。近期，大模型由单模态向多模态升级已成为行业热点，多家公司多模态AI走红。
11月份，OpenAI发布了GPT-4 Turbo并且开放了GPTs，再次颠覆行业，揭开AIGC应用生态序幕。《达摩院2023十大科技趋势》显示，建立统一的、跨场景、多任务的多模态基础模型会成为人工智能发展的主流趋势之一。
东吴证券研报表示，多模态是实现通用人工智能的必经之路。模态数据输入可帮助模型能力和用户体验提高，允许多模态数据输出也更符合真实世界需要。在数据、算法及算力上的要求都要高于单模态，这一波自然语言大模型发展为其他模态提供了技术参考，行业有望加速发展。
虽然大模型在今年引发互联网行业变革，但整个行业仍处于早期发展阶段，积累与沉淀尚有不足。对企业来说，如何在行业站稳脚跟，切实解决用户需求，以及商业化变现仍值得继续探索。
展望未来，艾媒咨询集团CEO兼首席分析师张毅对《证券日报》记者表示，企业不能盲目跟风，需要解决自身已有的基础产品和用户群体在AI领域的诉求。而目前的大模型区别不大，用户难以区分与抉择找到适合自身的产品。在未来，企业只有通过优化大模型产品去提高用户工作效率，减少生产成本，切实地为客户解决问题，才能脱颖而出，这也是大模型真正的发展方向。
赵刚预判，未来大模型的发展将有三大趋势，一是通用大模型性能提升和优化进一步深入，大模型将进入万亿参数，采用万卡以上集群进行训练，性能进一步提升，同时围绕不同应用场景进行模型调优；二是大模型的思考和探索能力将进一步提升，应用将从简单智能应用向复杂智能应用迈进；三是大模型的超级应用将出现，将整合内容生成、语义理解、推理、记忆、自主意识等能力，提供体验感极强的智能服务，智能数字人或机器人等将成为经济社会各领域的标配。
从通用大模型到垂直大模型，从单模态向多模态融合，AI生成技术不断迭代，加速应用落地和商业模式创新，已是大势所趋，未来已来。
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