全民圍觀(guān)生成式AI,十問(wèn)GPT與AIGC真實(shí)現狀與未來(lái)發(fā)展

IDC定義的AI應用均是指基于機器學(xué)習算法的AI決策系統。大模型則是指讀取海量數據、參數規模巨大的算法模型。業(yè)界一般認為超過(guò)千億級參數即為大模型，其訓練過(guò)程中可能使用了上千張以上的GPU/CPU芯片。ChatGPT與AIGC均為大模型的應用場(chǎng)景之一。ChatGPT可以類(lèi)比原有的對話(huà)式AI應用、AI賦能的搜索類(lèi)應用。AIGC則可以分為生成文本、生成圖像、生成視頻，也可以歸為大模型的應用場(chǎng)景之一。

OpenAI自發(fā)布GPT1.0模型之后，一直在持續迭代，陸續發(fā)布GPT2.0、GPT3.0和GPT 3.5，本次發(fā)布GPT4.0是其持續投入AI大模型的必然階段。相比前幾個(gè)模型，GPT-4的參數量更大，模型迭代時(shí)間更長(cháng)，也能夠給出更準確的結果。IDC認為，新版本的發(fā)布是大模型循序漸進(jìn)發(fā)展的必然成果。正如百度集團首席執行官李彥宏所說(shuō)：“公司每一年都會(huì )發(fā)布大模型的新版本，是多年努力的自然延續”。

ChatGPT實(shí)質(zhì)是對話(huà)式AI的應用，對話(huà)式AI的落地已經(jīng)非常廣泛。根據IDC追蹤的人工智能市場(chǎng)規模數據，對話(huà)式AI市場(chǎng)規模在2022年達到54.6億元人民幣，其市場(chǎng)滲透率相對已經(jīng)飽和。ChatGPT引發(fā)的浪潮促使主流廠(chǎng)商在其對話(huà)式AI應用中引入大模型，將帶動(dòng)對話(huà)AI相關(guān)市場(chǎng)新一輪增長(cháng)。此外，在搜索、營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景中，ChatGPT類(lèi)型的應用則可能衍生出全新的產(chǎn)品形態(tài)。

關(guān)于A(yíng)IGC，除了大眾所熟知的StableDiffusion, Midjourney以及DALL·E2之外，也有些商業(yè)公司對此提供云端支持。目前亞馬遜云科技通過(guò)IndustryAI以及SageMaker提供了Stable Diffusion的支持。百度的文心一言已于3月16日開(kāi)啟邀測，提供文學(xué)創(chuàng )作、商業(yè)文案創(chuàng )作、數理邏輯的推算、自然語(yǔ)言理解以及多模態(tài)生成五大功能。此外，還有很多數字人的公司也采用了AIGC相關(guān)技術(shù)。從技術(shù)的角度，當前市面上的產(chǎn)品大多只能做到文生圖，文生視頻類(lèi)產(chǎn)品的發(fā)布則還需要時(shí)間，值得期待。

關(guān)于大模型，在開(kāi)源社區已經(jīng)發(fā)布的大模型之外，目前提供商用的大模型包括微軟Azure上整合的GPT大模型、百度智能云以及百度飛槳支持的文心大模型、華為云盤(pán)古大模型、阿里云M6大模型。由本土廠(chǎng)商研發(fā)的大模型，大多支持本地化部署。

過(guò)去幾年部署的AI應用，接下來(lái)幾年都有可能被基于大模型的AI所替代。升級迭代可能會(huì )從優(yōu)先具備海量數據的場(chǎng)景開(kāi)始。當大模型支撐的AI應用成為主流，不能利用大模型能力的廠(chǎng)商將失去競爭優(yōu)勢。

未來(lái)的工作中，AI助理將替代更多人類(lèi)的工作。諸如文生圖的應用，諸如各領(lǐng)域初級內容的搜索，均可以借助AI生成的內容。

目前已經(jīng)公開(kāi)的大模型諸如GPT系列、Bert系列所耗費的算力根據公開(kāi)資料可以查到。而真正落地到產(chǎn)業(yè)界，具體的投資規模要視應用場(chǎng)景決定。投資成本與所需的算力，是否部署完整的大模型，以及要推理的數據流量相關(guān)。

純AI算力市場(chǎng)：在這一波AI熱潮中最先最直接受益的即AI算力提供商，包括芯片廠(chǎng)商、AI服務(wù)器廠(chǎng)商，以及支撐大模型訓練和推理的AI算力云服務(wù)商。

大模型與算力的結合：即AIaaS+AIPaaS。為市場(chǎng)提供大模型與算力結合后高度優(yōu)化的方案，以幫助用戶(hù)降低硬件使用門(mén)檻、提高開(kāi)發(fā)效率、降低整體投資成本。典型的解決方案如百度的“AI大底座”，商湯的“AI大裝置”。

大模型即服務(wù)：開(kāi)放大模型開(kāi)發(fā)平臺供外部用戶(hù)使用。這一市場(chǎng)屬于高度創(chuàng )新的市場(chǎng)，但仍存在較高的進(jìn)入壁壘。

大模型廠(chǎng)商都在著(zhù)手將現有的AI軟件升級為大模型支撐的AI應用?？梢愿鶕脠?chǎng)景優(yōu)先級與合作伙伴聯(lián)系引入大模型支持的AI。而在MaaS（模型即服務(wù)）產(chǎn)品層面，市場(chǎng)上可選的成熟產(chǎn)品并不多，預計今年下半年會(huì )有數十家廠(chǎng)商的產(chǎn)品上線(xiàn)?？梢月氏冗x擇數據隱私要求不高的領(lǐng)域在公有云上測試大模型能力。

生成式AI生成內容的版權需提前規劃。生成式AI讀取海量數據后生成的圖片等內容有可能會(huì )引起版權問(wèn)題，需要提前從規則上加以控制。

對原有流程的改變：一方面生成式AI生成的內容還需要人類(lèi)審核才能發(fā)布，另一方面可能會(huì )要求工作流程上做出改變以適配AIGC的加入。

鑒于其仍處于技術(shù)成熟度的早期階段，在傳統行業(yè)應用場(chǎng)景不十分清晰，投入產(chǎn)出比目前也難以評估。

借鑒今天的文生圖、文生視頻類(lèi)應用，其實(shí)大多是基于過(guò)去幾年已有的小模型通過(guò)各種技術(shù)路線(xiàn)實(shí)現的AI應用。類(lèi)似的、各行各業(yè)的應用場(chǎng)景，都可以基于現有的AI模型，以低代碼的形式拼接出人人可上手的AI應用，甚至未來(lái)的AI應用，都可能是輸入自然語(yǔ)言直接輸出結果的形式。