「無產業不AI，無應用不AI。」 隨著AI（人工智慧）大模型技術落地，AI應用遍地開花。連日來，多家企業發表基於大模型的AI應用產品。在這個「百模大戰」時代，如何開發國內的大規模應用產品？如何提供更廣泛的運算能力支援和尋找更適合的應用場景？
發布現場圖。
6月1日，阿里雲對外披露通義大模型最新進展，上線聚焦音視頻內容的AI新品“通義聽悟”，成為國內首個開放公測的大模型應用產品。有專家認為，雲端運算是打造大模型最適合的形式，而大模型的進化過程，或將會對傳統雲端運算架構開始新一輪的改造。
阿里雲AI新產品「通義聽悟」開放公測
記者在發佈現場了解到，阿里雲此次公佈的「通義聽悟」接入了「通義千問」大模型的理解與摘要能力，是一款主攻音視頻領域的工作學習AI產品。有別於傳統錄音軟體的內容回饋，「通義聽悟」在即時記錄的基礎上，能夠將談話內容以文字的形式更直觀地呈現給用戶，並進行歸檔和總結。針對多語言溝通場景，「通義聽悟」也將在今後推出翻譯功能，彌合語言上的差異，真正讓溝通在無障礙的情況下完成。
除了對語音內容進行即時記錄，「通義聽悟」還能自主處理視訊訊息，產生簡要概括，並對內容進行分段和中心思想的提取，根據用戶的需求定位到相應的視頻片段。值得一提的是，「通義聽悟」也與阿里雲盤進行了聯動，用戶可以便捷地將影片從阿里雲盤上傳到「通義聽悟」進行處理，極大提高了用戶的工作效率和使用體驗。
在照顧一般使用者辦公室、學習的需求以外，「通義聽悟」在其它細分領域也為不同群體設定了客製化功能：依靠Chrome插件，外語學習者和聽障人士可以透過雙語懸浮字幕條觀看沒有字幕的影片；對於經常出現日程衝突的專業人士，“通義聽悟”還能作為“會議替身”，在靜音狀態下入會，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。」阿里雲智慧技術長週靖人表示：「隨著AI的發展，將會有越來越多的AI助理誕生，它們不僅會提高我們工作的效率，也能顯著改善我們生活的體驗。」
國內科技巨頭加速佈局，AI大模型競爭升級
"通義聽悟"大型模型的落地應用進入實際階段，無疑在該行業內引發了轟動效應。但要注意的是，國內網路科技圈中有多個競爭對手參與這項競賽，阿里雲並非唯一玩家。其間的「顛覆」之風不斷洶湧。新誕生的AI大模型越來越多，已有的AI大模型越來越強。根據記者梳理發現，目前在這個領域中，還有很多競爭者都想要分享同一個市場、探索同一個未開發的領域。
首先是以百度、阿里為代表的「巨人派」。今年3月16日，百度「文心一言」極速發布，打響國產大語言模型內卷的第一槍；隨後不到一個月，4月11日的阿里雲峰會上，阿里雲智能首席技術官週靖人正式宣布推出大語言模型「通義千問」。百度和阿里是當今兩大網路巨頭，他們深刻體認到AI能為產業帶來的顛覆力量，只有儘早介入才能獲得先機。
其次是小米、360、知乎等「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日晚間的第一季財報電話會中，小米總裁盧偉冰表示，公司已經於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。盧偉表示：「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技術提升內部效率。」
在4月「2023知乎發現大會」上，知乎發布了大語言模型「知海圖AI」並內測首個站內大模型應用功能「熱榜摘要」。時隔一個月之後，知乎在「2023數博會」上帶來了另一站內的大模型應用功能「搜尋聚合」；在5月18日的第七屆世界智慧大會上，360集團CEO兼董事長週鴻礪展示了兩款大模型產品「360智腦」以及AI生圖工具「360鴻圖」。
5月24日，微盟發表基於大模型的AI應用型產品WAI。截至發布當天，微盟WAI已正式上線包括「話術生產、簡訊模板、商品描述、種草筆記、直播口播稿、公眾號推文、短視頻帶貨文案」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產業的風口或低谷，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。注意到的是，科大訊飛是國內第一個將大型模型應用於實際情境的廠商，目前已經推出為教育、辦公、車載等產業提供的解決方案。
中國科學技術資訊研究所發布的報告顯示，據不完全統計，2020年至2023年間，中國已發布了79個參數在10億規模以上的大模型。有業內人士分析認為，國產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“鯰魚效應”，一方面是相中發展大模型能為產業帶來的長遠利益和升級動力。各大企業競相爭取市場份額，紛紛推出重磅產品，推動人工智慧的不斷升級與演進。在AI大模型競爭升級的趨勢下，「百模大戰」一觸即發。
落地為王：大模型產品如何避免「華而不實」？
阿里CEO張勇表示，在人工智慧時代，每種產品都值得重新使用大型模型進行重構。 「面對大模型時代帶來的大機遇，各家企業奮勇爭先，搶佔生態位。沒有確定的商業化落地前景和實際的落地服務能力支持，即使聲音再響亮，最先進的大型模型也難以獲得成功。作為新興產物的大模型，要落地又談何容易？有分析認為，橫亙在大模型構思與產品化中間的，主要有兩大問題：一是市場培育問題。當下大模型仍處於一個教育市場、教育客戶的階段，作為一項新技術，需求方對於大模型的能力邊界認知還不夠清晰，客戶對於大模型的技術實現程度、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於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。阿里雲這次發布的「通義聽悟」是大模型產品適應場景化需求的一個很好的例子，用戶在長期使用後甚至可能培養出與AI「並肩作戰」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，這意味著大量的成本投入和深厚的技術沉澱。華為雲端人工智慧領域首席科學家田奇表示，大模型開發和訓練一次需要花費1,200萬美元。取得服務需要支付高昂的費用，這是資本門檻和技術門檻高的直覺體現。例如基於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模型升級到更「聰明」的gpt-4，需要額外支付每月20美元的費用。
此外，對於國產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，雲端運算是打造大模型最適合的形式。然而隨著大模型技術的落地應用，可能對傳統雲端運算架構產生影響和改變，需要增加更強大的運算節點和儲存設備，優化資料傳輸速度和可靠性，並提供客製化的解決方案。
大模型的未來發展也面臨來自安全性、真實性方面的挑戰。今年4月，國家網路資訊辦公室發布的《生成式人工智慧服務管理辦法（徵求意見稿）》提出，國家支持人工智慧演算法、框架等基礎技術的自主創新、推廣應用、國際合作，鼓勵優先採用安全可信賴的軟體、工具、計算和數據資源。同時提出，生成式人工智慧產品提供服務前需申報安全評估。
據業內人士表示，儘管大模型技術帶來社會發展的機遇，但也會帶來多種治理方面的挑戰。下一步不僅要營造創新生態，還要重視防範風險。只有基於這些問題的解決，大型模型才能充分發揮潛力並在各個領域中廣泛應用。
在大型的比賽中，不是取決於誰能一時跑得最快，而是誰能在未來持續的進展更遠。我們將繼續關注，看看是否有國產AI應用可以與ChatGPT媲美。
採寫：奧一新聞記者 管玉慧
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