文章主题：GPT-4, 文心一言, AI赛道
🔥AI领域的战火近日愈演愈烈，全球关注的目光被GPT-4的突破与百度”文心一言”的强势登场所聚焦🔥。这两场技术盛宴不仅点燃了市场的热情，也进一步推动了人工智能行业的发展浪潮。🚀不论是巨头的押注，还是新秀的崛起，这场战争无疑正在重塑科技版图。欲深入了解AI领域的最新动态，不妨探索这些创新引擎背后的力量与影响。💡
3月15日，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4。第二天，百度也发布了“文心一言”。
🌟作为一位资深内容创作者，我理解到技术迭代的迅速与潜力。尽管文心一言在发布初期的表现可能并未达到GPT-4的高度，但这并不意味着它没有成长的空间和价值。我们应当以审慎而期待的态度去观察它的进步，而非急于比较。🚀💡专家们的建议十分中肯：不要盲目追求短期的对标，技术的发展需要时间与积累。每个阶段都有其独特之处，我们需要承认差距，然后全力以赴地追赶。🌱国内企业当前的核心任务，依然应聚焦于技术创新，醉心于突破的道路上，而非被短期的市场表现所牵绊。只有这样，我们才能在未来的竞争中立于不败之地。💪记得，每一次迭代都是一个学习和成长的机会，保持耐心，相信时间会带来惊喜。🌈
大模型产业机会
不光被龙头企业瞄中
和GPT-4一样，文心一言是一个多模态大模型。
🌟李彦宏在发布会上的高见，聚焦于”涌现”这一概念。据深入研究揭示，当大数据量与万亿级参数相结合时，大模型展现出惊人的”智能自发”现象——无需特别针对，也能在未受指导的领域中生成知识洞见和逻辑推理智慧。这是一种潜在的力量，等待着被深度挖掘和优化。🌍
3月16日，李彦宏在“文心一言”发布会上发言。图据视觉中国
🌟💡唐杰教授揭示大模型训练的艰巨挑战🌍GPU烧金！训练GPT-3耗费了1200万美元💰，背后是数千块NVIDIA V100显卡的强大支撑和服务昂贵的基础设施。👑谷歌PaLM530B团队堪称豪华，29人前期准备，11人在训，68人全链条协作，人力成本不容小觑。训练之路并非坦途，模型稳定性成为棘手问题🔍，不收敛现象时有发生，调试犹如在迷宫中摸索。🚀技术的迭代与突破，期待更多专家的智慧和努力来扫清这些障碍。
🌟💡大模型未来趋势：巨头独占鳌头，初创企业挑战受限？🤔随着技术的飞速迭代，大型模型的发展正逐步走向专业化和资源集中的道路，这无疑为行业内的领头羊如百度、阿里（ bö @BABA）与腾讯（ Tencent 00700）等提供了稳固的立足之地。🌟🚀他们凭借雄厚的实力和广泛的影响力，正在加大在这领域的研发投入，引领潮流。然而，这并不意味着创业公司在这场技术盛宴中无处容身。创新始终是推动行业进步的关键，初创企业或许能在细分领域找到突破，通过差异化策略在巨头的缝隙间寻找生存空间。🌈💪SEO优化提示：大模型、巨头、初创企业、技术趋势、资源竞争、创新突破
2月23日晚间，阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇在财报会上表示，目前，云计算和人工智能的结合正处于技术突破和发展的关键时期，生成式AI正在发生颠覆性突破。张勇强调，阿里巴巴将全力构建好自己的AI预训练大模型；2月27日，有消息称，腾讯针对类ChatGPT对话式产品已成立“混元助手(HunyuanAide)”项目组。对此消息，腾讯方面表示，目前，腾讯在相关方向上已有布局，专项研究也在有序推进。
🌟北京市经济与信息化局积极推动AI产业发展，引领未来趋势！🚀在2023年的战略布局中，他们决心为北京的人工智能生态系统打下坚实基础。🌟《2022年北京人工智能产业发展白皮书》透露出明确信号——聚焦头部企业，助力打造世界级的AI大模型，如ChatGPT般的创新力🔥。同时，他们致力于推动开源框架和通用大模型广泛应用，构建繁荣生态，让技术更好地服务于社会。🌍这样的努力不仅为企业提供了广阔舞台，也让地方经济焕发新的活力。🏆让我们期待北京在人工智能领域的更多突破与成就！🌟
有关大模型的建议在今年两会中也频繁出现。全国政协委员、360集团创始人周鸿祎，全国政协委员、恒银金融科技股份有限公司党委书记、董事长江浩然，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰均针对“国产大模型”提出了建议，强调要重视认知智能大模型研发，尽快大力支持国产大模型技术攻关。
AI狂飙
除了大模型，还有哪些机会
发布会上，李彦宏表示，“无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。”
AI已成为当下科技领域最火爆的赛道之一。前美团高管王慧文、前京东高管周伯文均在近期宣布奔赴AI大模型领域。华泰证券发布研究报告称，随着国内互联网厂商陆续开展ChatGPT类似产品研发，GPT大模型训练热潮或将带来底层算力需求快速释放。在业内人士看来，各家为了应对这场竞争，似乎都有些急躁，争先恐后推出自家的大模型，但实际上无论是技术、工程还是数据上都和OpenAI有很大的差距。
分析师认为，以GPT模型为代表的AI大模型训练，需要消耗大量算力资源，随着国产大模型开发陆续进入预训练阶段，算力需求持续释放或将带动算力基础设施产业迎来增长新周期。产业链相关公司包括算力芯片厂商、服务器厂商和IDC服务商。
但这股快速强势的资本热情效果如何仍是未知数。“国内生成式AI企业不要盲目地推出对标产品。前车之鉴就是谷歌，在OpenAI推出产品后，谷歌匆忙应战，结果发布会的若干个小瑕疵导致谷歌股价暴跌。”工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林对红星资本局表示，国内生成式AI企业要清楚认识到，这一次ChatGPT的成功和过去其他概念有所不同，其成功基础在于用户的认可。也意味着后来者实际上更难做，要求也更高。如果生成式AI方面没有达到ChatGPT的效果，则会暴露自己能力上的短板。
“国内AI企业还是要重视积累，包括参数积累、数据训练积累以及算力积累。科技的道路，弯道超车的机会有，但不多，大多数科技领域开展的是阵地战，要尝试‘结硬寨，打呆仗’的做法，夯实中国生成式AI发展的基础，推出成熟度较高的产品。”
盘和林建议，国内生成式AI企业也可以另辟蹊径，GPT-4并不是万能的，在其短板领域完全可有一番作为。
红星新闻记者 王田
编辑 杨程
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