国内 AI 大模型哪个最有前途？

（本文首发于知乎）

利益无关：因为我没有在做基础大模型（做的是 infra 和应用层），目前也没有做国内市场，所以可以从相对中立的角度提供一些信息。

创业几个月，发现可以比普通大厂员工拿到多很多的信息，从投资人和全球 top AI 公司的核心成员那里可以学到很多。综合在美国三个月得到的信息，感觉大厂里面最有前途的是字节和百度，已经公开发布大模型的创业公司里面最有前途的是智谱和 moonshot。

虽然 Robin 说国内已经有上百家做基础大模型的，但由于基础大模型本身是相对同质化的产品，最后基础大模型的市场很可能像公有云一样，top 3 占据大部分的市场，其他的市场份额只能算是 others。

目前国内大多数大模型创业公司才刚开始半年，一切都还没有尘埃落定，有些隐藏的高手还在默默憋大招。大模型的时代才刚刚开始，留得青山在，不怕没柴烧。

字节

为啥觉得字节可能是最有前途的呢？

  • 字节有最多的多模态中文私有数据。高质量数据在大模型训练中是非常关键的。中文高质量的公开数据本来就不多，现在基本上已经被爬干净了。大模型的下一站肯定是多模态，字节有最多的多模态数据。
  • 字节有 OpenAI 的研究科学家。几个月前字节就从 OpenAI 高价挖了几个科学家。4 月份业界就有传闻说字节想花上百万美金从 OpenAI 挖人，结果面试官被 OpenAI 反挖走了，成了段子。没想到字节真的从 OpenAI 挖到了人。
  • 字节有很多 GPU 资源。早在几年前，字节就开始做大规模 GPU 集群，积累了很多 GPU 资源，今年初 GPU 荒的时候，火山云靠着屯的 GPU 卡一跃成为国内第二大 GPU 云服务商。字节几年前就开始搞大规模 RoCE 网络来做 GPU 集群互联了，能搞定这个的全球就没有几家，微软是规模最大的，今年刚发了 paper。有些厂也试图效仿微软搞 RoCE 互联 GPU 集群，结果掉进坑里了。
  • 字节有落地场景。比如现在做视频生成的很多，字节暂时并没有像 Runway ML 那样做端到端的生成，而是走了更务实的路线，把 AI 能力放到剪映里面，使用户更容易创作短视频。

注意豆包用的并不是字节最新的大模型，所以豆包用的模型并不能反映字节大模型的最新进展。字节目前大模型的水平虽然还不如百度，但发展的加速度比较大。

百度

百度是大厂里面我认为也非常有前途的。

  • 百度有先发优势。文心一言是国内第一个正式发布的中文大模型，目前仅 C 端就已经有上百万的 DAU。目前已经达到 GPT-3.5 和 GPT-4 之间的水平，部分中文能力已经达到 GPT-4。
  • 百度顶层重视程度高。在文心一言最关键的一段时间，Robin 每天都要听取文心一言团队的汇报。GPU 是唯一需要 Robin 亲自调度的计算资源。
  • 百度有很多文本数据积累。在移动互联网之前，百度是中文互联网最大的公开数据汇聚地。移动互联网的数据大部分是烟囱化的，很多甚至是私有的，腾讯也不敢用微信 QQ 的聊天记录来做大模型训练。百度的数据团队也非常强，数据采集、数据清洗都是相当专业的。单是数据增强，一个月就花几千万的 OpenAI API 调用费用。

当然，阿里、腾讯、华为也各有各的优势，比如阿里的 GPU 多、Infra 先进，腾讯有落地场景，华为有自己的 AI 芯片。但目前发布的大模型水平还不如百度和字节。

Moonshot

Moonshot 是国内大模型初创公司的代表。

  • Moonshot 有比较专业且和谐的团队。虽然 Moonshot 的团队相对年轻，但是有非常 sharp 的技术观点，包括前几个月比较火的 “压缩即智能” 观点。在大模型技术领域，既然大家都没做成功过大模型，年轻可能反而是优势。创始团队和谐，没有大公司病，都在专注技术。
  • 目前大模型的进展较快，已经超过 GPT-3.5 水平。在初创公司已经发布的大模型中，只有 Moonshot 的模型水平超过了 GPT-3.5。并没有直接照抄 LLaMA 的架构，而是做了很多工程上的优化。比如长上下文能力是国内最强的，在 prompt 合理的情况下，上下文各个位置上的信息提取出来的概率都超过 90%，并不是简单用 LongChat 这种方法就能扩出来的。但是不排除有其他公司正在悄悄憋大招。

现在相比 top 几家大模型创业公司，最大的缺点是融资额相对不算最大的，GPU 资源可能尚不足以训练 GPT-4。

个人认为，字节、百度、阿里、华为一定会用自己的大模型团队，腾讯虽然自己也在做大模型，但有可能收购一家大模型公司，到合适的时机，被腾讯收购其实也是不错的。

智谱

智谱是国内 to B 领域大模型创业公司的代表。

  • 智谱有独特的商业模式。To B 市场虽然比较难以盈利，但营收比较有保障。在大多数国内大模型创业公司主要瞄准 to C 市场的时候，能够有 to B 的资源，在这个赛道上会有一个比较稳定的利基市场。因此智谱也是国内大模型创业公司里面人员规模最大的。
  • 融资额较大。在国内初创公司中，融资额应该是相对较大的。虽然投资可能没有字节、百度这些大厂多，但只要 GPU 到位，训练 GPT-4 这种级别的模型是足够了。
  • 起步较早，转型及时。智谱早期是做知识图谱的，大模型浪潮到来之后及时转型到大模型，而且在知识图谱和大模型的结合方面采取了较为务实的路线，并未强行把知识图谱加到 Transformer 里面。

不过 ChatGLM 目前公开模型的水平尚未全面达到 GPT-3.5，字节、百度和 Moonshot 的模型水平都已经超过 GPT-3.5 了。我把智谱放进来主要是因为它在 to B 方面一定会占据一席之地。

那其他公司呢？

我没有办法逐一对其他公司发表评论。没有列出的公司也有很多实力很强的，我只能看到当前的进展，没有办法预测未来。

“幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸。”

大厂最容易出现的问题：

  • 资源碎片化，有限的 GPU 资源、人才资源分散到多个互相竞争的团队，内部赛马浪费大量资源。
  • 部门墙厚，做大模型的部门拿不到数据。
  • 不在一线的资深专家指挥一线的年轻专家，技术方案不够接地气。大模型是个新领域，除了个别顶级科学家，大家都是站在一个起跑线上的。传统 AI 上成功的 research taste 并不一定能迁移到大模型上，反而有可能成为一个阻碍。就像贾里尼克几十年前说的，每开掉一个语言学家，语音识别率就上升了。
  • 锁死在公司现有的业务场景。大模型本来是通用技术，但大厂经常会要求优先使能现有的产品。如果现有产品跟大模型的结合点比较少，就可能导致大模型落不了地。OpenAI 早期就被微软要求优先用在 Office 里面，还因此导致了人员出走，好在微软最终没有做这种杀鸡取卵的事情。
  • 只抄袭别人的架构，没有自己的创新。
  • 另一个极端，盲目追求创新，比如非要搞一个创新的非 Transformer 架构，又没有足够深入的思考，结果掉进坑里了。
  • 全线出击，结果一个都没搞成。既要搞 GPT-4，又要搞多模态，还要搞长上下文，做文本的和多模态的还是两拨人；既要搞 to B，又要搞 to C，既要国内市场，又要海外市场。
  • 买不到/租不到 GPU。

创业公司最容易出现的问题：

  • Founder dispute，就像 OpenAI 最近发生的事情，核心成员之间发生宫斗。这是创业公司最可怕的问题。
  • 不是大公司，却患上了大公司的病。如果公司里有很多资深大厂经验的人，出现这种问题的可能性是比较高的。
  • 某个领域招不到靠谱的专家。数据、算法、Infra 三个方向都很重要，能在三个方向上都招到靠谱的人，是很不容易的。
  • 技术不够成熟就急于发布，损害公司声誉。例如很多中文大模型都是在 LLaMA 基础上做了 continue pretraining，加上一些中文语料就变成中文大模型了；使用 LLaMA 的架构，从头开始收集和清洗数据做 pretrain 已经是 top 创业公司才能搞定的了。真正的高手是准备搞出 GPT-4 级别的模型才一击必杀的。
  • 缺少技术护城河。比如产品做一个虚拟的弗洛伊德，写一个 prompt 很简单，但是如果需要真的能理解弗洛伊德的理论，能够做一个靠谱的心理咨询师，没有一定的技术积累是做不出来的。如果一个公司总是担心自己的业务 OpenAI 做了怎么办，那就说明技术护城河还不够深。
  • 创始人不懂技术。如果创始人看不懂 paper，就很难 follow 大模型领域最新的进展，每天被各种公众号的信息轰炸得焦头烂额，很容易失去耐心。
  • 买不到/租不到 GPU。
  • 盲目扩张规模，不仅容易导致有限的资金很快被烧光，还容易导致人浮于事，患上大公司病。
  • 拉不到下一轮投资。不知道又有哪些基础大模型公司会死在明年的冬夜。

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