文|獵云網(wǎng) 盛佳瑩
“盡管在泡沫期，貼上大模型標簽的公司都很貴，沖上十幾億甚至數(shù)十億估值，但這依然是出手的窗口期。”常年看AI賽道的天堂硅谷高級合伙人王偉興奮地說道，他堅信，將大模型的思想和技術(shù)武裝到牙齒，必然會建立起一個全新的商業(yè)帝國。
由ChatGPT掀起的這一波大模型浪潮中, 百度、阿里等大廠相繼下場，王慧文、王小川、李開復等大佬也紛紛入場，而創(chuàng)業(yè)公司在這波浪潮里的最大機會在哪里？
大多數(shù)人都并不看好創(chuàng)業(yè)公司入局通用大模型，遠望資本創(chuàng)始合伙人程浩就曾公開表示，大廠肯定比創(chuàng)業(yè)公司有流量、有錢，而重要的是大廠的核心優(yōu)勢是自帶場景，不論是百度的問答和搜索，還是騰訊的微信、阿里的天貓精靈和釘釘，都具備成熟的落地場景。
既然通用大模型機會鮮少，不少創(chuàng)業(yè)公司瞄準了垂直大模型。
如今，通用大模型數(shù)據(jù)來源于公開互聯(lián)網(wǎng)場景，但互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)并不等同于全世界的數(shù)據(jù)，尤其在垂直賽道，依然有很多私有數(shù)據(jù)。
而深耕垂直領域的創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)積累大量數(shù)據(jù)和know-how，具備核心優(yōu)勢，而大廠的基因并不在垂直領域。范特科技CTO郭長柱表示，大模型對于大廠而言在通用和垂直領域之間是魚和熊掌不可兼得，“做通用大模型的大廠，它要的是生態(tài)，讓眾多的企業(yè)接入它的大模型，以它的大模型作為底座去賦能百業(yè)，這個時候它自己也下場踢球就和它的身份不符，所以它們一般不會輕易這樣做?！?/p>
如果在互聯(lián)網(wǎng)時代，每個行業(yè)都值得用互聯(lián)網(wǎng)重做一次，那么在大模型時代，每個行業(yè)依然如此，甚至此前在互聯(lián)網(wǎng)時代依然保守的賽道，極有可能被大模型重塑。
這讓投資人足夠興奮，在奇績創(chuàng)壇2022年11月舉辦的秋季路演日中，陸奇投了55個項目，其中有16個是“預訓練大模型”方向，而彼時ChatGPT還未發(fā)布。
而到今年，前四個月國內(nèi)AI領域就已經(jīng)完成融資243起。面對越來越熱的風口，創(chuàng)業(yè)公司們都拿出渾身解數(shù)，捕捉這輪機遇。
垂直大模型：變革的生產(chǎn)力
在ChatGPT爆火前，大模型已經(jīng)默默發(fā)展了數(shù)年，極驗AI實驗室負責人曹佳豪坦言，多模態(tài)大模型的核心技術(shù)本質(zhì)并沒有發(fā)生大的改變。但是在訓練規(guī)模大到一個量級以后確實出現(xiàn)了一些感受上是質(zhì)變的效果。最終大模型能否走到通用人工智能，還是一個未知數(shù)。
三維家CEO蔡志森也表示，大模型是AI從量變到了質(zhì)變的階段性里程碑，最大價值在于通過千億數(shù)據(jù)訓練，其生成的內(nèi)容超出想象，驗證了這條路徑是正確的。
可以說，這波熱浪更多得益于ChatGPT商業(yè)和營銷方面的成功，而不是技術(shù)迭代。
但不可否認的是，大模型會改變很多垂直行業(yè)的業(yè)務和商業(yè)模式。
對于驗證碼這個行業(yè)而言，垂直大模型可以幫助驗證碼廠商管理圖集，也可以誕生新的驗證形式，甚至基于文生圖和圖生圖模式，可以與客戶共創(chuàng)圖集，增強交互體驗。
但對于這樣一個需要人機對抗的領域，大模型也極有可能被用于驗證識別，為黑產(chǎn)所用，這也更推動極驗在垂直大模型領域進行投入，從防御角度而言，只有了解黑產(chǎn)的工作模式，才能精準研發(fā)破解手段。
從目前的情況而言，極驗已小規(guī)模上線一批由垂直大模型自動生成的圖集，用于驗證碼圖形，極驗發(fā)現(xiàn)，雖然大模型對防御黑產(chǎn)程度有限，但卻可以縮小對抗領域，進而優(yōu)化對抗資源，從被動防御轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃臃烙?/p>
而像金融行業(yè)而言，過去長尾算法數(shù)據(jù)收集難、標注時間長、數(shù)據(jù)不均衡導致落地效果差，即便一些擁有算法自訓練平臺的AI基礎設施供應商，像范特科技，其長尾算法的落地難度依然大且周期長。
郭長柱告訴獵云網(wǎng)，主要是因為其中包含了大量的人工工作。而如今結(jié)合CV大模型的能力之后，對于常見物體的檢測和分割可以實現(xiàn)全自動訓練，對于特殊物品也可以借助CV大模型把人工作業(yè)降到最低。
“不僅工作量降低了，工作難度也降低了?！?郭長柱表示：“原來做分割時需要沿著物體邊緣仔細描邊，現(xiàn)在只需要點一下就能自動分割，這樣我們把系統(tǒng)私有化部署到客戶那里，打通內(nèi)部網(wǎng)絡的云邊兩端，客戶自己坐在辦公室里就可以對模型進行升級和維護，而我們專注做基礎算法和底層平臺能力建設，這樣實際上分工也產(chǎn)生了變化?！?/p>
這意味著，垂直大模型將作為基礎能力對外標準輸出，端到端的解決用戶需求。目前，范特科技已完成語言類大模型、視覺大模型以及多模態(tài)大模型的技術(shù)預研，將于近期推出相關產(chǎn)品進行落地。
而像家居和電商內(nèi)容這樣的行業(yè)，垂直大模型可以賦能全流程。
聚焦電商內(nèi)容解決方案的極?？萍紕?chuàng)始人武彬告訴獵云網(wǎng)，在電商內(nèi)容生成全領域，從拍攝-場景圖-種草-直播切片-短視頻，過去的AI解決方案只能賦能部分流程，而垂直大模型可以全流程自動生成，這可以極大地降本增效。
專注家居行業(yè)的三維家CEO蔡志森也表示，不論在設計場景、營銷場景還是制造場景，垂直大模型可以生產(chǎn)3D矢量化的內(nèi)容，做到“所想即所見”、 “所見即所得”，甚至在生產(chǎn)制造端，垂直大模型將取代規(guī)則驅(qū)動，生產(chǎn)自動化提效，優(yōu)化人員結(jié)構(gòu)和人機交互模式。
目前三維家已構(gòu)建起室內(nèi)空間大模型、定制家居大模型等垂類模型，應用于戶型識別、智能樣板間、智能柜體、智能硬裝、智能水電、智能家居布置等多種設計環(huán)節(jié)。
基于室內(nèi)空間大模型通過可配置的AI知識圖譜和大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡，深度學習海量家居家裝方案，可以自動完成智能設計。
而基于真實柜體數(shù)據(jù)的定制家居大模型，則可根據(jù)尺寸輸入、對話文本生成參數(shù)化的定制衣柜、櫥柜設計，生產(chǎn)合理的柜體方案，可直接對接生產(chǎn)，將大大縮減復雜易出錯的柜體設計時間。
對于各行各業(yè)來說，垂直大模型是一種全新的生產(chǎn)力，底層能力的突破不僅可以降本增效，長期來看必然帶來上層應用的躍遷和變革。
如蔡志森所說，一方面，在當前中國的智能化浪潮下，產(chǎn)業(yè)側(cè)數(shù)字化革新本就有廣闊的市場需求；另一方面，在toB生態(tài)下，基于垂直大模型的應用實踐也有利于形成數(shù)據(jù)飛輪與場景飛輪。
天堂硅谷高級合伙人王偉也表示，大模型最大的價值在于建立新的商業(yè)模式和新的經(jīng)營思想，重新改造商業(yè)組織的每一個環(huán)節(jié)。
這也是為什么創(chuàng)業(yè)公司紛紛擁抱大模型的原因。
創(chuàng)業(yè)公司垂直大模型第一仗：控本增效
雖然大模型“很香”，但眾所周知，過去大模型的一次性投入成本極高。此前，有市場消息稱GPT3單次訓練的成本為400萬美元，因此，不少聲音認為訓練大模型門檻至少在數(shù)千萬元。
但在垂直行業(yè)，盲目追求“大”規(guī)模沒有意義，OpenCSG創(chuàng)始人& CEO陳冉將大模型比作一塊“玉”，“如何用好大模型能力，也就是說雕琢這塊玉更為重要?！?/p>
郭長柱也提到，大模型的標準并不能以參數(shù)規(guī)模一概而論，核心在于其是否具備“涌現(xiàn)”能力，即其準確率是否達到突然躍升的階段。“在垂直領域，同樣的效果，通用大模型要千億甚至萬億參數(shù)，垂直大模型百億數(shù)據(jù)也可以達到?！?/p>
參數(shù)規(guī)模的指數(shù)級下降，疊加這段時間涌現(xiàn)的眾多開源模型和蒸餾法等變革性技術(shù)，過去千萬級的訓練大模型“門票”已降至百萬級。
但這對于創(chuàng)業(yè)公司們而言，這仍然是一筆不大不小的開支，控制成本和提升效率成為各家公司在百模大戰(zhàn)中的第一仗。
極驗在優(yōu)化投入產(chǎn)出比方面，采取彈性計算環(huán)境，以按量計算完成前期零碎的探索任務。在明確方向后，再轉(zhuǎn)化為周期性訓練。
極?？萍紕t聯(lián)合清華大學人工智能研究院，由學術(shù)團隊提供算力支持，優(yōu)化投入產(chǎn)出比。
而三維家則打造了一套多服務器、多GPU并行的計算網(wǎng)絡，優(yōu)化算力調(diào)配和運行機制，同時，三維家作為英偉達的高級初創(chuàng)會員，得到高效利用GPU的技術(shù)支持，這也加速了三維家垂直大模型的迭代速度。
范特科技在成本和生成效率方面，一方面，通過在現(xiàn)有的產(chǎn)品中整合大模型能力，大幅提升了內(nèi)部創(chuàng)新效率；另一方面，通過自研的推理引擎優(yōu)化技術(shù)和并行計算技術(shù)最大限度的提升大模型推理速度和硬件利用效率，通過自研業(yè)務流編排引擎解決最后一公里的業(yè)務流自定義問題，完成基于大模型的端到端的解決問題完整閉環(huán)。
事實上，控制成本不僅僅是為了控制投入，小苗朗程合伙人俞佳偉坦言，對于用戶側(cè)而言，成本太高也難以被接受，尤其是在算力低、功耗低的終端場景。
垂直大模型：數(shù)據(jù)和know-how為王
訓練大模型的成本下降，對于創(chuàng)業(yè)公司而言，只是拿到了入場券。對于垂直大模型而言，核心和關鍵離不開算力、算法和數(shù)據(jù)。
在一定程度上，錢可以解決算力和算法，但卻很難買到數(shù)據(jù)，尤其是在垂直領域，很多都是私有數(shù)據(jù)，能買到的數(shù)據(jù)意義并不大。
這對一直深耕在垂直行業(yè)的公司而言，是天然的優(yōu)勢。
蔡志森告訴獵云網(wǎng)，依托其在線的3D設計軟件和3D制造軟件，三維家已經(jīng)具備2800萬+覆蓋全國小區(qū)的戶型數(shù)據(jù)、8100萬+軟硬裝、家具家電、材質(zhì)飾品素材庫、16.3億+風格種類多樣的設計方案庫，此外，還擁有數(shù)千萬參數(shù)數(shù)據(jù)的真實定制柜體數(shù)據(jù)集。
與此同時，用戶不斷使用，這些數(shù)據(jù)集仍按照三維家定義的方向在自動實時生成。
和三維家一樣，深耕電商內(nèi)容領域的極?？萍济磕甓荚诋a(chǎn)生數(shù)百萬乃至數(shù)千萬的電商內(nèi)容數(shù)據(jù)。
除了數(shù)據(jù)壁壘，定位清晰的應用場景、掌握垂直大模型落地的全流程也是核心競爭力，這對了解行業(yè)know-how提出了極高的要求。
實際上，大模型提供的是基礎能力，具體業(yè)務則是專有能力的組合。
在郭長柱看來，目前基于大模型的模型即服務（MaaS）是一種創(chuàng)新的模式，即把大模型作為基礎能力對外標準輸出，端到端的解決用戶需求。但直接使用大模型端到端的解決問題相對較少，尤其是在CV領域，更多的是在基礎能力之上針對垂直領域做定制。
“比如使用大模型自動標注訓練垂直領域小模型，使用大模型更加general的特征做VQA、檢測、分割和識別等二次開發(fā)。除此之外，部分業(yè)務可能涉及多項大模型能力的組合，甚至需要語言和視覺特征對齊的多模態(tài)能力。這就要求我們在實際的業(yè)務中必須支持多種大模型的自定義業(yè)務流，實現(xiàn)大模型的自由組合和業(yè)務的深度定制?！?/p>
OpenCSG也從實踐中積累了大量大模型落地通用行業(yè)的實踐，包括垂直行業(yè)語料產(chǎn)生，大模型微調(diào)，業(yè)務結(jié)合等方面。
王偉也表示，投資大模型他看好在核心行業(yè)有海量行業(yè)數(shù)據(jù)，懂行業(yè)know-how的企業(yè)。
俞佳偉則看好有實際落地場景的企業(yè)，尤其是需求強、專業(yè)性強的場景，例如醫(yī)療、金融、法律等行業(yè)。
在陳冉看來，大模型具備了推演、舉一反三的能力，在一定程度上，具備類似人類的腦神經(jīng)，可以替代不少人類的工作?！斑^去最大的創(chuàng)業(yè)成本是人，而利用好大模型，重塑工作流，可以極大降低創(chuàng)業(yè)成本，這對創(chuàng)業(yè)公司來說是極大的利好。”
王偉也持相同觀點：“將大模型的思想和技術(shù)武裝到牙齒，必然會建立起一個全新的商業(yè)帝國?！?/p>
時代的大幕已然拉開，燦若繁星。