文|科技新知 王思原
編輯|賽柯
前不久，來(lái)自沙特的一筆“熱錢(qián)”涌入一家國(guó)產(chǎn)大模型企業(yè)，成為萬(wàn)眾矚目的焦點(diǎn)。
市場(chǎng)消息顯示，國(guó)內(nèi)人工智能初創(chuàng)公司智譜AI在今年6月初完成新一輪融資，投資方為中東石油巨頭沙特阿美（Aramco）旗下風(fēng)險(xiǎn)投資部門(mén)管理的基金Prosperity7，融資金額達(dá)4億美元。
此輪融資后，智譜AI估值將達(dá)到約30億美元，躋身200億俱樂(lè)部，也成為第一個(gè)獲得國(guó)外基金機(jī)構(gòu)融資的國(guó)內(nèi)AI獨(dú)角獸。
智譜AI能夠成為投資界的焦點(diǎn)，與其清華系背景，以及獨(dú)有的自研技術(shù)路徑脫不開(kāi)關(guān)系，但資本的簇?fù)?，并沒(méi)能讓智譜AI脫離大模型行業(yè)普遍的焦慮。
智譜AI相關(guān)高層多次強(qiáng)調(diào)，對(duì)標(biāo)Open AI“是（公司）成立以來(lái)的目標(biāo)”，而為了完成目標(biāo)，或者說(shuō)為了努力留在牌桌上，激進(jìn)的商業(yè)化拓展便成了智譜AI近兩年打造的新籌碼。
然而隨著大模型技術(shù)的快速演進(jìn)，以及市場(chǎng)商業(yè)邏輯的不斷變化，智譜AI也迎來(lái)一些值得思考的問(wèn)題：智譜AI的優(yōu)勢(shì)究竟是什么？離OpenAI還有多遠(yuǎn)？商業(yè)化上如何解題？未來(lái)的想象空間又有多大？
01 與OpenAI試比肩？
早在2020年，智譜AI便開(kāi)進(jìn)行GLM預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)的研發(fā)，并訓(xùn)練了100億參數(shù)模型GLM-10B；2022年合作研發(fā)了1300億級(jí)超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練通用模型GLM-130B；2023年，智譜AI推出千億開(kāi)源基座對(duì)話(huà)模型GLM系列，并在2024年1月推出GLM-4。
入局時(shí)間和迭代節(jié)奏幾乎跟ChatGPT一致，也因此拿到眾多投資，并被看作國(guó)產(chǎn)OpenAI的先驅(qū)。
這次中東的大額投資，《金融時(shí)報(bào)》給出的標(biāo)題非常直白：沙特基金投資中國(guó)，意在打造OpenAI的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
分析人士也指出，這筆投資一方面給智譜AI帶來(lái)了資金支持，有利于發(fā)掘市場(chǎng)機(jī)遇，拓展后續(xù)可能的國(guó)際業(yè)務(wù)，另一方面，中東資本也并不希望將大模型時(shí)代的話(huà)語(yǔ)權(quán)完全交給歐美。
值得注意的是，5月下旬在首爾舉行的第二屆人工智能安全峰會(huì)上，OpenAI、谷歌DeepMind和Anthropic、微軟、亞馬遜、IBM、Meta等AI圈頭部公司悉數(shù)到場(chǎng)，而智譜AI同樣作為唯一受邀的中國(guó)大模型企業(yè)參會(huì)，與上述公司達(dá)成技術(shù)和安全方面若干協(xié)議。
與全球頂尖AI巨頭同臺(tái)，來(lái)自全球范圍內(nèi)的認(rèn)可短期內(nèi)接踵而至，讓智譜AI正逐漸向大模型舞臺(tái)的中心區(qū)域靠攏。
不過(guò)，一個(gè)不得不接受的事實(shí)是，目前智譜AI與全球頂級(jí)大模型企業(yè)仍有一定差距。
去年底智譜AI CEO張鵬也直言說(shuō)，“GPT-4的發(fā)布讓我們認(rèn)識(shí)到，其實(shí)距離還是很大的，人家也在以更快的速度往前奔跑?！边@點(diǎn)從兩家的產(chǎn)品以及技術(shù)層面也能窺知一二。
首先在模型規(guī)模方面，OpenAI的GPT系列語(yǔ)言模型規(guī)模已突破萬(wàn)億，而智譜AI的模型規(guī)模還在千億級(jí)別，作為基座模型，數(shù)據(jù)規(guī)模的大小，也意味著在處理自然語(yǔ)言數(shù)據(jù)的能力上，存在一定差距。
從技術(shù)角度來(lái)看，OpenAI從一開(kāi)始走的便是通用大模型的路線(xiàn)，所以更加注重通用性、可移植性和可擴(kuò)展性，這也使得GPT系列語(yǔ)言模型可以在多個(gè)場(chǎng)景下應(yīng)用，并且具有高度的可定制性。
相比之下，智譜AI的技術(shù)路線(xiàn)是“大模型+小模型”，通過(guò)大模型的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，來(lái)適應(yīng)不同場(chǎng)景和任務(wù)的需求。這種技術(shù)路線(xiàn)可以提高模型的泛化能力和應(yīng)用范圍，就相當(dāng)于將一個(gè)大模型分割成多個(gè)小模型，但也會(huì)產(chǎn)生模型復(fù)雜度高、計(jì)算量大、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題。
更為簡(jiǎn)單的說(shuō)便是，無(wú)論資金成本還是時(shí)間成本都會(huì)大大增加。不過(guò)不能否認(rèn)的是，這種路線(xiàn)在行業(yè)專(zhuān)注度上也更為出色和精準(zhǔn)，對(duì)于垂直行業(yè)應(yīng)用或許是一個(gè)較優(yōu)的解法。
張鵬也坦言，和國(guó)外大模型相比，國(guó)內(nèi)的大模型發(fā)展起步晚了一些，加上高性能算力限制、數(shù)據(jù)質(zhì)量的差距等，國(guó)內(nèi)大模型在規(guī)模和核心能力上都與世界先進(jìn)水平存在一定差距，這樣的差距大約在一年左右。
事實(shí)上，智譜AI面臨的挑戰(zhàn)不僅僅是技術(shù)上的，更在于其商業(yè)化和生態(tài)構(gòu)建的能力。能否訓(xùn)練出與GPT-4相媲美的語(yǔ)言模型，對(duì)于智譜AI來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，但更為關(guān)鍵的是，如何將技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值，構(gòu)建起一個(gè)健康、可持續(xù)的生態(tài)系統(tǒng)。
02 商業(yè)化難題涌現(xiàn)
與其他創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)不同，從成立之初，智譜創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)就表現(xiàn)出有別于多數(shù)創(chuàng)業(yè)學(xué)者的商業(yè)熱情。
據(jù)熟悉智譜節(jié)奏的投資人透露，從去年2月開(kāi)始，張鵬等人便開(kāi)始對(duì)外尋找商業(yè)化負(fù)責(zé)人，招攬了前大搜車(chē)CTO、連續(xù)創(chuàng)業(yè)者張帆，據(jù)科技新知了解，截至去年底，智譜AI的商業(yè)化團(tuán)隊(duì)已經(jīng)從最初的十幾人迅速發(fā)展到上百人，從售前到售后、包括解決方案均建立了完善的團(tuán)隊(duì)。
而之所以快速搭建商業(yè)化團(tuán)隊(duì)，除了熱情外，更實(shí)際的還是資金問(wèn)題。隨著智譜AI大模型能力持續(xù)提升，訓(xùn)練參數(shù)自然也需要提升，對(duì)算力、存儲(chǔ)等需求也會(huì)增加。粗略來(lái)看，私有化部署一個(gè)千億規(guī)模的大模型，一年費(fèi)用接近4000萬(wàn)，但這4000萬(wàn)花出去能帶來(lái)多少價(jià)值，卻是一個(gè)未知數(shù)。
所以資金從哪來(lái)，是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。按照智譜AI的策略，B端的付費(fèi)意愿比C端好很多，所以智譜AI從一開(kāi)始就瞄準(zhǔn)B端。而其盈利方式和行業(yè)盈利方式基本一致，一是根據(jù)客戶(hù)需求，提供大模型定制化開(kāi)發(fā)服務(wù)。二是標(biāo)準(zhǔn)版大模型，提供API接入方式，按照tokens使用收費(fèi)。
然而大模型行業(yè)的“價(jià)格戰(zhàn)”來(lái)的比預(yù)想的更快。
目前，OpenAI年內(nèi)GPT-3.5 Turbo降價(jià)50%，還更新了可限量免費(fèi)使用的GPT-4o，API價(jià)格同樣五折。國(guó)內(nèi)AI大廠(chǎng)更是“喪心病狂”，字節(jié)跳動(dòng)、百度、阿里、科大訊飛接連砸價(jià)，大量性能尚可的模型官宣免費(fèi)，付費(fèi)業(yè)務(wù)的定價(jià)標(biāo)準(zhǔn)甚至降至小數(shù)點(diǎn)后四位的水平——阿里云Qwen-Long API輸入價(jià)格降至0.0005元/千tokens，字節(jié)跳動(dòng)豆包大模型0.0008元/千Tokens。
與這些大廠(chǎng)相比，智譜AI無(wú)論從公司體量還是資金儲(chǔ)備上顯然都不在同一量級(jí)，但頗為意外的是，6月第一周，智譜AI也官宣下場(chǎng)參與價(jià)格戰(zhàn)，入門(mén)級(jí)產(chǎn)品GLM-3 Turbo模型調(diào)用價(jià)格從5元／百萬(wàn)Tokens降至1元／百萬(wàn)Tokens，降幅高達(dá)80%。
毋庸置疑，大模型定價(jià)的持續(xù)走低有望帶來(lái)更快的商業(yè)化落地，但同時(shí)“價(jià)格戰(zhàn)”往往意味著企業(yè)需要在價(jià)格上做出讓步。另外，根據(jù)工信部賽迪研究院最新數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)在2024年國(guó)內(nèi)市場(chǎng)規(guī)模僅有132億元，然而隨著大模型供給和開(kāi)源企業(yè)增加，短期內(nèi)買(mǎi)方仍以國(guó)企、央企等具備資金實(shí)力和需求場(chǎng)景明確的企業(yè)為主，這十分考驗(yàn)智譜AI的銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)。
事實(shí)上，對(duì)于初創(chuàng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，口碑不夠、根基不穩(wěn)本就是其銷(xiāo)售短板，尤其是和華為、阿里、字節(jié)等廠(chǎng)商相比，其在客戶(hù)積累上本就不足。
以華為為例，做ToB服務(wù)起家的華為，手中已積累大量國(guó)企、央企等客戶(hù)，而且內(nèi)部有專(zhuān)人跟進(jìn)這些客戶(hù)需求。一旦這些客戶(hù)有大模型需求時(shí)，華為則會(huì)迅速介入。另外，針對(duì)ToB銷(xiāo)售，大企業(yè)還可通過(guò)交叉銷(xiāo)售的方式分?jǐn)偝杀?，并且為客?hù)定制更系統(tǒng)的解決方案，這也是智譜AI這些初創(chuàng)企業(yè)短時(shí)間難以突破的。
客觀來(lái)看，目前國(guó)內(nèi)大模型的業(yè)態(tài)，屬于百花齊放，已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)同質(zhì)化的特征，這樣的大背景趨勢(shì)下，智譜AI憑什么脫穎而出呢？
03 智譜AI籌碼漸空
此前業(yè)內(nèi)對(duì)于智譜AI共識(shí)的優(yōu)勢(shì)有三點(diǎn)，一是商業(yè)化快，二是算力多，三是生態(tài)在不斷完善。
但站在當(dāng)下來(lái)看，商業(yè)化能力已經(jīng)開(kāi)始與價(jià)格掛鉤，價(jià)低者得逐漸成為清晰的走向；至于算力，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，誰(shuí)的卡多，誰(shuí)能成為中國(guó)OpenAI的機(jī)會(huì)便更大。
然而沒(méi)人知道其他同行手里還有多少“王炸”，在超級(jí)認(rèn)知、超級(jí)對(duì)齊上的技術(shù)突破，會(huì)被快速被迭代跟進(jìn)，坦白講目前國(guó)內(nèi)外主流大模型在算法層面尚不存在代際差，但是在算力和數(shù)據(jù)方面存有差距。
所以，對(duì)于智譜AI來(lái)說(shuō)，生態(tài)完善或許才是重中之重。
按照智譜AI規(guī)劃，將聯(lián)合生態(tài)伙伴發(fā)起總額10億元的大模型創(chuàng)業(yè)基金用于支持大模型原始創(chuàng)新，覆蓋大模型算法、底層算子、芯片優(yōu)化、行業(yè)大模型和超級(jí)應(yīng)用等方向。智譜AI還為大模型開(kāi)源社區(qū)提供計(jì)算卡、獎(jiǎng)金、免費(fèi)API等方式用來(lái)支持與大模型相關(guān)的開(kāi)源項(xiàng)目。此外投資相關(guān)AI公司也是其計(jì)劃之一。
然而，智譜AI生態(tài)上的布局看似“熱火朝天”，但也存在漏洞。
縱觀這些大手筆投資，幾乎都是圍繞技術(shù)層面，但模型質(zhì)量的提升，除了技術(shù)進(jìn)步外，另一個(gè)重要的點(diǎn)是要有扎實(shí)且優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)儲(chǔ)備。除了傳統(tǒng)的文本處理之外，語(yǔ)音識(shí)別、圖像生成、視頻理解和推薦系統(tǒng)等也都是未來(lái)發(fā)展方向。
只是與一些同行相比，智譜AI在數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模上可能存在一定差距。例如，百度、字節(jié)等大型科技公司擁有更廣泛的數(shù)據(jù)源和海量的數(shù)據(jù)積累，能夠涵蓋更多領(lǐng)域和場(chǎng)景，從而為模型訓(xùn)練提供更豐富的素材，并且對(duì)于一些本就以?xún)?nèi)容起家的科技企業(yè)來(lái)說(shuō)，也有更完善和精細(xì)的數(shù)據(jù)標(biāo)注體系，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。
另外，互聯(lián)網(wǎng)巨頭在計(jì)算、存儲(chǔ)能力以及數(shù)據(jù)資源方面有著較大地優(yōu)勢(shì)。而對(duì)于智譜AI而言，這些都需要其投入大量的資金去搭建。當(dāng)然，與云廠(chǎng)商巨頭的合作，可以很大程度上降低研發(fā)成本、提高研發(fā)效率。但目前主流的云廠(chǎng)商幾乎也都有自己的大模型產(chǎn)品，智譜AI能否拿到合適的價(jià)格，以及如何解決數(shù)據(jù)安全的可信，都是問(wèn)題。
當(dāng)下智譜AI正于大模型的江湖中奮力闖蕩，雖獲資本青睞、技術(shù)亦有突破，然與頂尖高手相較，差距仍存。商業(yè)化的鏖戰(zhàn)、生態(tài)的構(gòu)建，皆為待解之難題。未來(lái)，智譜AI是能披荊斬棘、笑傲江湖，還是深陷泥沼、鎩羽而歸，還需時(shí)間給出答案。