文|新眸  桑明強(qiáng)

距離阿里大模型推出時(shí)間越來越近，市場(chǎng)上的聲音也比較雜，由于近期張勇剛剛宣布了阿里巴巴成立24年來最重要的組織變革決定，大模型隸屬的云智能集團(tuán)由逍遙子直接負(fù)責(zé)，這件事就變得更加微妙起來。

《新眸》也第一時(shí)間拿到了阿里大模型的測(cè)試邀請(qǐng)碼，體驗(yàn)下來最直觀的感覺是，可圈可點(diǎn)，反應(yīng)速度還不錯(cuò)，但無論是百度還是阿里，大模型還停留在transformer水平，并沒有涌現(xiàn)出對(duì)于文本出色的理解能力。

總體上說，通義千問和文心一言在能力上還是旗鼓相當(dāng)，但這才剛剛開始，相比文本問答能力，其實(shí)我們更好奇“通義千問”接下來的動(dòng)作。

因?yàn)榫托袠I(yè)層面來看，由于字節(jié)跳動(dòng)節(jié)奏感未知（原阿里M6大模型帶頭人現(xiàn)加入字節(jié)AI Lab），第一梯隊(duì)的關(guān)注點(diǎn)更多落在了騰訊、百度、阿里和華為身上，一是這幾家公司都有這方面的底蘊(yùn)和人才技術(shù)儲(chǔ)備，二是因?yàn)閺臉I(yè)務(wù)上看，這幾家大廠都需要大模型的支持。

現(xiàn)在百度已經(jīng)勇敢地邁出了第一步，發(fā)布了初階版本的文心一言，但囿于當(dāng)時(shí)百度比較激進(jìn)的品牌打法，導(dǎo)致外界對(duì)于阿里大模型的期望更大了，但據(jù)《合縱投研》披露出的信息，現(xiàn)在阿里大模型仍處于追趕GPT 3.5的階段，距離GPT 4還有一段路要走。

造成這種“卡脖子”的關(guān)鍵因素主要有3塊：一是數(shù)據(jù)量，這個(gè)權(quán)重占比30%左右；二是大模型結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新性，目前國內(nèi)還做不成高層級(jí)的架構(gòu)，這個(gè)權(quán)重占比在40%-50%左右；最后的30%權(quán)重是工程化落地，現(xiàn)在這塊國內(nèi)也沒有比較好的參照。

再聯(lián)想到Open AI以及它背后的GPT的進(jìn)化邏輯，大家已經(jīng)開始意識(shí)到，這次的AGI較量已經(jīng)不單單是財(cái)力和人力上的比拼，而是從理論、到工程、到產(chǎn)品，再到商業(yè)、人文上的全面的顛覆，回到阿里大模型這件事上，或許我們更應(yīng)該把關(guān)注點(diǎn)放在大模型和阿里現(xiàn)有業(yè)務(wù)模塊的應(yīng)用上。

清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長、中國工程院院士張亞勤曾在近期聊到過這個(gè)話題，他認(rèn)為可以把GPT這個(gè)系列的生成式AI模型看作一個(gè)由大模型組成的AI操作系統(tǒng)，和當(dāng)年P(guān)C上的windows，以及移動(dòng)的安卓、IOS基本具有相似的意義。

而一個(gè)新的操作系統(tǒng)的誕生，往往意味著下面的硬件、上面的應(yīng)用都會(huì)被重構(gòu)，形成一個(gè)全新的生態(tài)。甚至他還斷言，如果說PC互聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)價(jià)值是1X，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)價(jià)值是10X，那么AI生態(tài)至少是100X。

張亞勤的判斷很大程度上來源于微軟和Open AI的結(jié)合，有了GPT 4的加持，微軟曾經(jīng)一度式微的業(yè)務(wù)板塊都變得富有想象力，其中就包括此前被打得節(jié)節(jié)敗退的搜索業(yè)務(wù)Bing。

這也解釋了為什么包括百度、阿里、華為在內(nèi)的大廠們都紛紛押注大模型，說白了，chatGPT就是一個(gè)鉤子，如果你還把目光放在大模型會(huì)如何顛覆搜索場(chǎng)景，那我只能說你不僅不懂大模型，而且不懂商業(yè)玩法，這也是很多大廠選擇下場(chǎng)的真正原因，即便它現(xiàn)在看起來還比較模糊。

確切地說，這和幾年前被資本催熟的“假風(fēng)口”有著本質(zhì)上的不同，LLM、包括AGI是已經(jīng)得到微軟驗(yàn)證的真風(fēng)口，甚至還一度被埃隆·馬斯克警告——人工智能正在朝著人類不可控的方向演進(jìn)。

很顯然，馬斯克的擔(dān)憂更多的是倫理和道德層面上的，這也是人工智能這門科學(xué)最讓人敬畏的地方，一旦被別有用心的人和公司操縱，它極有可能帶來比較大的災(zāi)難。但如果我們?cè)谝?guī)范和法律標(biāo)準(zhǔn)下看LLM和AGI，它明顯是個(gè)很好的工具，就像是一個(gè)人類智慧收納盒，通過大模型的方式進(jìn)行能力輸出。

結(jié)合目前微軟的動(dòng)作來看，大模型在云計(jì)算、文本辦公、搜索領(lǐng)域都有著很好的契合點(diǎn)。不難推測(cè)，國內(nèi)的大模型方向也會(huì)依葫蘆畫瓢，先從這幾個(gè)方面開始試點(diǎn)，巧合的是，這幾塊業(yè)務(wù)阿里都有，云有阿里云、文本辦公有釘釘、搜索有夸克。

更重要的是，阿里還有微軟手上沒有的底牌——電商。電商是阿里巴巴的根基，但就像亞馬遜之于貝索斯，面對(duì)直播電商、興趣電商等各種勢(shì)力的崛起，地盤被沖擊，這塊一直是阿里巴巴這些年難以言說的“心病”。

所以對(duì)于阿里來說，大模型得做、而且必須要做，即便增收路徑模糊，但它也有可能是一個(gè)很好的智能工具，而且，要遠(yuǎn)比前些年搭建的數(shù)據(jù)中臺(tái)想象力更高一些，前端的靈活性，其實(shí)可以讓阿里找到新的增長可能性。

關(guān)于LLM和AGI，現(xiàn)在大家的想法還是比較局限的，就比如針對(duì)“大模型究竟會(huì)顛覆什么”這個(gè)問題，我們?cè)诮o出答案時(shí)，可能更傾向于回答“大模型不能顛覆什么”。造成這種局面的原因，既有大眾認(rèn)知水平的因素，也有行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的因素。

這就跟看科幻片同一個(gè)道理，早在10幾年前，我們就能在美國大片里看到各種智能的場(chǎng)景，但事實(shí)上，即便發(fā)展至今，我們距離所謂的AGI還有很長一段路要走，但可以確定的是，以百度、阿里為首的大廠紛紛下場(chǎng)后，真正的人工智能浪潮已經(jīng)開啟。

在長達(dá)10年的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)浪潮中，生活中很多場(chǎng)景被顛覆，衣食住行，無一例外。但如果你深究的話，這種變化的根本原因其實(shí)是由供需端在成本因素上推動(dòng)的，總有性價(jià)比更高的方案出現(xiàn)，然后替代掉老舊的方案，這是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新法則。

所以如果我們把視角放在大模型的供需視角來看，會(huì)發(fā)現(xiàn)，這個(gè)市場(chǎng)還遠(yuǎn)未被很好地開發(fā)。就像在特斯拉出來前，沒有人會(huì)想到當(dāng)年的全球霸主豐田汽車會(huì)受到如此大的挑戰(zhàn)，按照這個(gè)邏輯推演的話，現(xiàn)在市面上所有的判斷，都不可信，或者說不可全信。

也許再過一年后，隨著這些大廠陸續(xù)把大模型應(yīng)用起來，做到既好用，又實(shí)惠，可能我們對(duì)大模型的理解或許會(huì)更客觀些。

最后聊聊大家最關(guān)心的失業(yè)話題，這個(gè)問題很顯然過于杞人憂天了。

很多時(shí)候，我們往往過度高估了人工智能，而低估了我們自己的創(chuàng)造力。