ChatGPT引领的大模型时代，小模型还有机会吗？

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随着ChatGPT的问世，人工智能（AI）行业进入了全新的发展阶段。大模型作为一种颠覆性技术，正在吸引越来越多的头部厂商和创业者投入其中。

据花旗最新报告，保守估计生成式AI未来发展规模空间至少达100亿美元，算上对云计算的加成和推动，市场增长潜力将进一步打开。

有数据显示，今年只有1%的内容由AI生成，到2025年，这一数据将达到10%。这场狂欢背后，实际上是AI发展的一次重大飞跃，将带来一场生产力的革命。

为何ChatGPT能成为AI发展的拐点？大模型后续的发展将呈现什么样的趋势？在大模型时代，中小模型将如何？

在5月17日由NVIDIA初创加速计划和TGO鲲鹏会在成都主办的“‘科技+资本’双轮驱动的ChatGPT&LLM”闭门大咖会上，稀奇资本合伙人雷强生告诉《每日经济新闻》记者，从目前来看，大模型的赛道已经拥挤不堪，机遇更倾向于头部厂商以及有号召力的互联网大佬，而对于更多的新入局者来说，应该在小模型和子模型层面寻找机会。

每个行业都需要大模型吗？

以ChatGPT为代表的AI技术被视为未来十年最具颠覆性的技术。随着ChatGPT的现象级爆红，科技领域的创业DNA都动了。一时间，打造大模型和类ChatGPT产品成为最热门的话题和趋势。据统计，目前国内已有百度、阿里巴巴、华为等超过40家企业和机构发布了大模型产品或公布了大模型计划。

为什么ChatGPT会触发AI的拐点？

亚马逊云科技资深解决方案架构师贺杨在会议上表示，计算能力增长、数据增长、模型复杂性是AI处于拐点的关键驱动因素。他解释称，“我们可以将ChatGPT理解为AI 2.0，与AI 1.0最本质的区别是用模型驱动任务，将海量的数据压缩存储到模型里面，用非监督的数据进行训练。这样的大模型可以支持很多重要任务，包括文本生成、归纳、提取、问答。”

毫无疑问，从GPT-3所需的参数量来看，训练大模型需要极大的代价。单是计算和资本的投入对大多数企业来说都是难以承受之重。以OpenAI举例来说，训练ChatGPT除了上万张GPU芯片的投入以外，一个月的用电量也相当于17万家庭一年的用电量。此外，模型的性能调优也极其耗时，大概花了半年时间。

图片来源：主办方供图

在这样的背景下，是不是所有企业或者每个细分领域都需要大模型呢？

昆仑万维CEO方汉认为，“所有行业现在都要干这个事儿，这是不得不干的，行业大模型的价值其实不在于做这个模型，而在于怎么做数据，这是特别苦的事情，但所有人、所有行业都应该重复这个过程。”

多模态发展是共识，但不会带来人类智慧的跃升

目前，AI正在从文本、语音、视觉等单模态智能，向着多种模态融合的通用人工智能方向发展。“基于多模态的预训练大模型将成为人工智能基础设施”，这一观点已成为业内共识。建立统一的、跨场景、多任务的多模态基础模型正在成为人工智能研究的一个关键课题。

总部位于硅谷的向量数据库公司Zilliz的创始人兼CEO星爵解释道，大模型作为一个语言模型，第一次把所有多模态、跨模态统一到一个框架，它精确描述所有意图、所有知识，把所有模态跨模态串联起来。他估计未来两到三年所有的模块都会打通。

阿里巴巴达摩院的一份报告提到，多模态预训练模型的发展将重塑人工智能商业模式，并为人们的生产生活方式带来积极影响。对个人而言，类似CLIP（对比语言-图像预训练）的多模态模型，将使更多非技术出身的人能够表达自己的创造力，无需再借助工具和编程专业能力。

对于这点，成都普朗克科技创始人于芳表示无比赞同。她指出，对于喜欢画画和创造，而同时又属于“手残星人”的使用者来说，“多模态会赋予有创意、有想法的人‘手’和‘眼’，为其带来无限的创作体验，让以前的不可能变为可能，这将是多模态给予这个时代的可能性。”

而对于企业来说，多模态预训练模型将成为企业生产效率提升的关键。商业模式上，具备大数据、算力资源和模型开发能力的科技企业，将会成为模型服务的提供方，帮助企业将基础模型的能力与生产流程融合起来，实现效率和成本最优。

虽然大模型能够实现的很多，但昆仑万维CEO方汉在会上提到一个有趣的观点，即大模型并不会带来人类智慧的提升。他表示，“人类所有的智慧都用文字记录下来了，而现在所有的多模态图像跟视频的人类智慧含量特别少，高质量语料几乎用完了。”不过，从工程角度来说，他认为，图片跟视频这种多模态大模型应用上就特别有价值。

大小模型未来几年将“齐步走”

实际上，在2015年之前，小模型被认为是理解语言的“最先进的技术”。这些小模型擅长分析型任务，被用于从“预测送达时间”到“欺诈信息分类”等各类任务中。

在大模型搅动全球之后，小模型是不是就走到“末路”了？

星爵认为，大模型跟中小模型在未来几年会并存。从技术层面来看，他以计算机为例来解释，ChatGPT的通用大模型是超级计算机，而我们每个人携带的笔记本、手机等智能模型，是更小的模型，不需要很强的算力就能获得很好的效果。而从业务层面分析，一定会出现资源配置更加高效的小模型，尤其细分领域的专用模型。

谷歌近日在一年一度的开发者大会上推出最新大模型PaLM 2。这款大模型有四种参数，从小到大分别为“壁虎” （Gecko），“水獭”（Otter）、“野牛”（Bison）、“独角兽”（Unicorn）。AI产品经理、技术博客Orange’s AI主理人Leo此前也对《每日经济新闻》记者表示，这种模式非常灵活，最小模型的速度非常快，可以在手机本地运行，而GPT-4则是单一大模型，速度较慢。

站在投资人的角度，稀奇资本合伙人雷强生认为，更多的机会集中在小模型和子模型方面。

他在论坛后接受《每日经济新闻》记者采访时表示，“大模型赛道的主要玩家就是头部厂商以及有号召力的互联网大佬，例如，前美团联合创始人王慧文和创新工场董事长兼首席执行官李开复。”

在他看来，生成式AI的定位更多是一个工具，赋能其他行业降本增效，这正是小模型的机会。大模型就像是高速公路这类基础设施，其修建需要资金实力更强的企业，但除了高速公路，社会还需要国道、省道等。

对于小模型领域的发展，他指出，“这主要集中在两个方面：一是针对垂直类行业的小模型，二是重在提升效率等的偏工具类的小模型。”

当被问及如何选择投资标的时，他告诉每经记者，主要分为两类：聚焦场景化应用的老玩家以及初创企业。“老玩家拥有大量高质量的行业数据，加上新的技术方式，就会创造更丰富的应用场景以及更完善的客户体验，市场空间更大。”他同时强调了选择优势产业的重要性，“只有优势的产业才能长出创新的机会。”

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