AI大模型降温？NO！不可思议的“进化”其实正在上演

　　01

　　情理中的“冷水”

　　对于关注AI生态的人们来说，下面这条新闻想必相当有分量：

　　据《中国企业家》杂志近日报道，由于训练ChatGPT成本极其高昂，目前OpenAI仍处于亏损状态——2022年整体亏损翻倍至5.4亿美元，收入却仅3000万美元。OpenAI首席执行官山姆·奥特曼，定下了2023年营收2亿美元、2023年营收10亿美元的目标。

　　正如该报道所说，ChatGPT作为2023年上半年最火的AI产品，风头无二。但也正是这样的风头，使得亏损的扩大，难免有些扎眼。

　　无独有偶，根据网络分析公司SimilarWeb在7月公布的研究报告，2023年前5个月里，ChatGPT全球访问量环比增幅分别为131.6%、62.5%、55.8%、12.6%、2.8%；6月份这一数据更是由正转负，环比下滑9.7%，自去年秋季推出以来首次下滑。用户对ChatGPT的访问时间也在减少：“从每次访问的时间来看，ChatGPT的访客参与度也在下降。目前我们还没有6月份的这一指标，但5月份已经下降了8.5%。”

　　从最初的一鸣惊人，估值起飞，用户和资本蜂拥而入，再到眼下利润和增量访问的两盆冷水，一切似乎都发生得太快。

　　但冷静下来思考，这种降温何尝又不在情理之中？

　　02

　　从狂酣入局，到冷静思考

　　ChatGPT为代表的AI大模型，当初闯入公众视野的形象可谓艳惊四座。

　　这种计算模型通过卷积运算模拟人类认知，居然真的能在现有技术条件下，让无数1和0组成的“二维生物”，展现出对三维世界的高水平认知，做出接近人类的反馈行为。

　　一夜之间，尝鲜的、投资的、开发的，讲故事的、找毛病的，都挤进了AI大模型的门庭，试图从中建立认知、挖掘流量，又或者为剩余价值生产寻找新的赋能机遇。踏着资本和流量热潮，众多供应商也纷纷选择公开自身AI技术储备。奇点初生，观测者、消费者、供应商大量涌现，行业体量随之指数级膨胀。

　　客观而言，无论是上述何种动机，皆在催化这场AI热潮，使之以野火燎原之势迅速占领了人们的心智高地。不过长达近三个季度的摸索和试探，也足以让许多人为这种新奇“生物”找到一个合适的心理定位。

　　于是冲动退潮，增长内驱力切换，新的模式开始接管行业发展。

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　　以何种姿态，下半场将闪亮登场？

　　那么，下半场的新模式是什么？

　　对上半场来说，大模型似乎有些野蛮生长的意思，毕竟供应商需要流量和估值带来的信用储备，情况好一点的则要考虑现金流量。

　　但当人们心中AI大模型的“生态位”敲定，对未知的好奇已不足以正确反映新技术的可能性。旧的模式再继续下去已然无意义。

　　对AI大模型的审视焦点，也必须要逐渐回归其本源，即，当上一轮技术红利被消费殆尽，产生增长焦虑的当下，作为被寄予厚望的革命性技术，AI大模型能否、如何为旧时代生产模式带来“创造性破坏”？这将直接关系到技术本身创造之价值多寡。

　　而拆解所谓生产模式迭代，最显而易见的无非是效率、智能化、便捷性等评判维度。事实上，这也是在现阶段另许多企业和创业者头疼的具体问题：AI大模型可以如何赋能我们的业务？如何压缩调用服务的开发和测试周期？最终的产出如何有效量化和评估？……

　　而推演、测算、试探和拉扯本身，又转而成了另一种成本和焦虑。

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　　主流供应商的集体对策——AI原生应用

　　对此，一种新的高效解决方案，已开始成为主流“进化”方向——AI原生应用，即供应商直接应用自身的AI技术，针对特定业务场景进行定向的开发，让AI大模型通过官方开发的应用，赋能于特定领域或任务。

　　我们可以对AI原生应用的行业生态做出一下合理假设：

　　就服务效率而言，AI原生应用对AI大模型的调用能力经由供应商定制化开发，用户无需从头开始设计场景、开发或是训练和优化模型，便可以直接在各种应用场景下进行部署，从而节省大量的时间和资源。

　　这或许能带来更高的服务质量：开发者可以在相对统一的技术生态环境中进行开发和运维，简化了开发流程和管理过程；更进一步而言，AI原生应用通常基于供应商提供的预训练模型进行开发和迭代，相对于用户独立开发的模式而言，供应商可以通过对数据集的不断扩充和优化，以及算法的改进，不断提升预训练模型的质量。

　　上述推论指向均这样一个方向：AI原生应用模式具有高度定制化、快速上线部署、高质量预训练模型、统一技术生态系统等优势，故而可以抓住当下痛点，成为“进化”的主流方向。

　　05

　　竞争已经悄然启幕

　　在国外，亚马逊的AWS、微软的Azure等科技巨头旗下的服务平台，已推出许多优秀的原生服务，其应用场景包括但不仅限于智能助手、语音识别、自然语言处理、图像生成，甚至逻辑判断、价值判断等复杂场景也有类似应用的辅助。

　　深厚的技术储备，财力兜底的开发强度，加之以资本市场的聚光灯效应，让这些外国科技巨头的AI原生应用服务具有先天优势。相比之下，眼下国内的AI原生应用模式发展还很低调，面向海量企业和创业者的服务，暂时处在缺位状态。

　　当然，国内的发展也正在指数级加速。

　　其中值得一提的是，同为AI赛道竞争者的百度，通过自身长达十余年的AI基数积累，早已于2019年发布了其文心大模型，时至今日已经迭代至3.5版本，在自然语言处理、语音识别、图像处理和机器翻译等领域取得了显著的进展，在数据质量、生成效果和内容安全性上，都得到了明显提升。

　　这家公司正依托其AI大模型，试图重构几乎所有行业的场景和任务。这将不仅仅是简单的整合和升级，而是将大模型技术与百度各个业务深度融合，从业务数据、算法和技术等多个层面进行全面升级和优化。

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　　更多人的精彩揭晓在即

　　公开信息显示，目前文心大模型已被应用于多个领域，如金融、医疗、教育、能源等。例如在金融领域，大模型可以应用于风险控制、客户管理、市场预测等方面；在医疗领域，大模型可以应用于疾病诊断、医学影像分析等方面；在能源领域，大模型可以应用于能源管理、智能电网等方面……

　　对海量企业和创业者来说，更多的精彩将在2023年10月17日解开面纱。

　　百度世界大会Baidu World 2023将于这一天在北京举行，届时百度将发布多款AI原生应用，介绍大模型最新进展，分享如何通过AI原生思维，与企业、用户、以及合作伙伴一起，用“PROMPT”共同抓住新机遇、生成未来。大会还将举行面向企业、开发者、合作伙伴、投资人等分论坛，设置前沿AI互动体验区，全面展现百度最新成果。

　　回顾上半场的狂热，人们对AI大模型的好奇和追捧推动了其快速发展，但也暴露了一些问题和挑战。行业的下半场更需要思考和探索新的模式，以更好地应用AI大模型。

　　不过随着竞争烈度在AI原生应用领域的快速升级，AI大模型的发展也已经迈入了下一个阶段。在接下来的时间里，我们将看到更多精彩的揭晓，看到AI为各行业带来的全方位创新和变革，为企业和创业者带来更多的机遇和可能性。

　　其中的确定性，无疑是我们所处的时代正面临剧烈的变革。而这种变革，恰由一个又一个技术和转化模式的突破带到我们身边。

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