“無産業不AI，無應用不AI。” 随着AI（人工智能）大模型技術落地，AI應用遍地開花。連日來，多家企業釋出基于大模型的AI應用産品。身處“百模大戰”時代，如何打造國産大模型應用産品？如何為大模型提供更普惠的算力、尋找更合适的場景？
釋出現場圖。
6月1日，阿裡雲對外披露通義大模型最新進展，上線聚焦音視訊内容的AI新品“通義聽悟”，成為國内首個開放公測的大模型應用産品。有專家認為，雲計算是打造大模型最合适的形式，而大模型的進化過程，或将會對傳統雲計算架構開始新一輪的改造。
阿裡雲AI新産品“通義聽悟”開放公測
記者在釋出現場了解到，阿裡雲此次公布的“通義聽悟”接入了“通義千問”大模型的了解與摘要能力，是一款主攻音視訊領域的工作學習AI産品。不同于傳統錄音軟體的内容回報，“通義聽悟”在實時記錄的基礎上，能夠将談話内容以文字的形式更直覺地呈現給使用者，并進行歸檔和總結。針對多語言交流場景，“通義聽悟”也将在今後推出翻譯功能，彌合語言上的差異，真正讓交流在無障礙的情況下完成。
除了對語音内容進行實時記錄，“通義聽悟”還能自主處理視訊資訊，生成簡要概括，并對内容進行分段和中心思想的提取，根據使用者的需求定位到相應的視訊片段。值得一提的是，“通義聽悟”還與阿裡雲盤進行了關聯，使用者可以便捷地将視訊從阿裡雲盤上傳到“通義聽悟”進行處理，極大提高了使用者的工作效率和使用體驗。
在照顧普通使用者辦公、學習的需求以外，“通義聽悟”還在其它細分領域為不同群體設定了定制化功能：依靠Chrome插件，外語學習者和聽障人士可以通過雙語懸浮字幕條觀看沒有字幕的視訊；對于經常出現日程沖突的職業人士，“通義聽悟”還能作為“會議替身”，在靜音狀态下入會，由AI進行會議記錄和重點整理。
“我們生活在一個技術變革的時代。”阿裡雲智能首席技術官周靖人表示：“随着AI的發展，将會有越來越多的AI助手誕生，它們不僅會提高我們工作的效率，還能顯著改善我們生活的體驗。”
國内科技巨頭加速布局，AI大模型競争更新
“通義聽悟”大模型應用進入落地期，無疑在行業内掀起了一陣波瀾。然而值得注意的是，阿裡雲并不是這條賽道上的唯一選手，國内的網際網路科技圈的“颠覆”暗潮在不斷湧動。新誕生的AI大模型越來越多，已有的AI大模型越來越強。記者梳理發現，目前這一賽道上還有不少競跑者觊觎着同一塊蛋糕、同一片藍海。
首先是以百度、阿裡為代表的“巨頭派”。今年3月16日，百度“文心一言”極速釋出，打響國産大語言模型内卷的第一槍；随後不到一個月，4月11日的阿裡雲峰會上，阿裡雲智能首席技術官周靖人正式宣布推出大語言模型“通義千問”。作為當今兩大網際網路巨頭，百度和阿裡深刻洞見了AI能為産業帶來的颠覆能力，盡早入局方能搶得先機。
其次是小米、360、知乎等“網際網路科技派”。小米集團繼今年3月對外表示正在探索AI大模型後，在5月24日晚的一季度财報電話會中，小米總裁盧偉冰表示，公司已經于4月正式組建AI實驗室大模型團隊，目前AI領域相關人員超1200人。盧偉稱：“小米會積極擁抱大模型，但不會像Open AI一樣做通用大模型，而是會深度和業務結合協同，利用AI技術提升内部效率。”
在4月“2023知乎發現大會”上，知乎釋出了大語言模型“知海圖AI”并内測首個站内大模型應用功能“熱榜摘要”。時隔一個月之後，知乎在“2023數博會”上帶來了又一款站内的大模型應用功能“搜尋聚合”；在5月18日的第七屆世界智能大會上，360集團CEO兼董事長周鴻祎展示了兩款大模型産品“360智腦”以及AI生圖工具“360鴻圖”。
5月24日，微盟釋出基于大模型的AI應用型産品WAI。截至釋出當天，微盟WAI已正式上線包括“話術生産、短信模闆、商品描述、種草筆記、直播口播稿、公衆号推文、短視訊帶貨文案”等25個實際應用場景。
此外還有以科大訊飛、商湯、雲從為代表的“堅守派”。這些企業無論在AI行業的風口還是低谷，始終堅定在AI戰線。深耕多年的“霸主”，勢必會與奮起直追的生力軍們發生交鋒。記者注意到，作為國内率先将大模型落地應用的廠商科大訊飛目前已推出面向教育、辦公、車載等行業的解決方案。
中國科學技術資訊研究所釋出的一份報告顯示，據不完全統計，2020年至2023年間，中國已釋出了79個參數在10億規模以上的大模型。有業内人士分析認為，國産化大模型呈井噴式發展，一方面是企業為了應對Open AI帶來的“鲶魚效應”，一方面是相中發展大模型能為産業帶來的長遠利益和更新動力。群雄逐鹿，各家紛紛放出大招，在狂熱的市場浪潮中一路高歌猛進，加速着AI的疊代更新。在AI大模型競争更新的趨勢下，“百模大戰”一觸即發。
落地為王：大模型産品如何避免“華而不實”？
如阿裡CEO張勇所言，“AI時代，所有産品都值得用大模型重做一次。”面對大模型時代帶來的大機遇，各家企業奮勇争先，搶占生态位。但無論聲量如何喧嘩，如果缺乏确定的商業化落地前景，沒有踏實的落地服務能力，再好的大模型也難言勝算。作為新興産物的大模型，要落地又談何容易？有分析認為，橫亘在大模型構思與産品化中間的，主要有兩大問題：一是市場培育問題。當下大模型仍然處于一個教育市場、教育客戶的階段，作為一項新技術，需求方對于大模型的能力邊界認知還不夠清晰，客戶對于大模型的技術實作程度、具體細分場景落地能力都還不太了解，這需要大模型企業和客戶共同進步。
ChatGPT的橫空出世實際上幫助軟體的使用者進行了一次關于AI的科普，在某種程度上帶來了更多對語言大模型進行商業化應用的需求。阿裡雲此次釋出的“通義聽悟”是大模型産品适應場景化需求的一個很好的例子，使用者在長期使用後甚至可能培養出與AI“并肩作戰”的工作習慣，這對企業來說都是潛在的消費市場。
另一個是成本問題。不同細分場景落地的AI所需要的訓練語料是不一樣的，想要得到一個足夠有效且好用的大模型，需要投入足夠多且針對性的語料，這意味着大量的成本投入和深厚的技術沉澱。華為雲人工智能領域首席科學家田奇表示，大模型開發和訓練一次需要耗費1200萬美元。資本門檻和技術門檻之高，反映給消費者的最直覺展現就是擷取服務所需要支付的價格不菲。比如基于訊飛星火認知大模型打造的“訊飛聽見”，語音轉文字——機器快轉功能的套餐從19.8元/2小時到888元/100小時不等；紅極一時的OpenAI，由gpt-3模型更新到更加“聰明”的gpt-4，需要額外支付每月20美元的費用。
此外，對于國産AI大模型而言，算力是另一個關鍵問題。大模型的打造需要普惠的算力基礎設施，雲計算是打造大模型最合适的形式。然而随着大模型技術的落地應用，可能對傳統雲計算架構産生影響和改變，需要增加更強大的計算節點和儲存設備，優化資料傳輸速度和可靠性，并提供定制化的解決方案。
大模型的未來發展還面臨着來自安全性、真實性方面的挑戰。今年4月，國家網際網路資訊辦公室釋出的《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》提出，國家支援人工智能算法、架構等基礎技術的自主創新、推廣應用、國際合作，鼓勵優先采用安全可信的軟體、工具、計算和資料資源。同時提出，生成式人工智能産品提供服務前需申報安全評估。
有業内人士認為，大模型技術為社會發展帶來機遇的同時，也會帶來許多治理挑戰。下一步不僅要營造創新生态，還需要重視防範風險。隻有在解決這些問題的基礎上，大模型才能真正發揮其潛力，實作在各個領域的廣泛應用。
大模型競賽是一場馬拉松，比拼的不是眼下誰跑得快，而是看誰今後走得遠。未來，誰能打造出比肩ChatGPT的國産AI應用？我們将持續關注。
采寫：奧一新聞記者 管玉慧
實習生：辛豫