博鰲亞洲論壇2024年年會期間，人民網(wǎng)正式發(fā)布《2024年中國AI大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》。

報告系統(tǒng)性分析了AI大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景、現(xiàn)狀、典型案例、挑戰(zhàn)以及未來趨勢。旨在給政府部門、行業(yè)從業(yè)者、社會公眾提供價值參考。

大模型熱潮中，關(guān)于技術(shù)解讀分析的報告不少，但是由人民網(wǎng)主導(dǎo)發(fā)布的不多。而且還選在博鰲這樣的重要時間節(jié)點上發(fā)布，足見其意義非凡。更深層傳遞出的信息是，大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展轟轟烈烈，轉(zhuǎn)瞬即逝的機會點會出現(xiàn)在哪里？報告給出了初步判斷。

AI大模型產(chǎn)業(yè)當(dāng)下如何？

報告重點關(guān)注了AI大模型的當(dāng)下與未來。

當(dāng)下階段，一方面，在大眾、廠商、政府等共同推動下，過去一年多時間里，大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展突飛猛進。

聚焦到中國市場，推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要有三大驅(qū)動力：

• 政策驅(qū)動力
• 技術(shù)驅(qū)動力
• 市場驅(qū)動力

其中，語言大模型技術(shù)演進給產(chǎn)業(yè)帶來本源動力。經(jīng)典Transformer架構(gòu)是技術(shù)趨勢最核心主干，基于人類反饋強化學(xué)習(xí)（RLHF）、指令微調(diào)、模型提示等重點技術(shù)，進一步提升語言大模型能力。

市場驅(qū)動力以實際存在的廣泛需求為主，報告重點提到了辦公、制造、金融、醫(yī)療、政務(wù)等場景。大模型能帶來的影響主要體現(xiàn)在降本增效、生產(chǎn)自動化、降低風(fēng)險、提高診斷準(zhǔn)確率、提高政務(wù)服務(wù)效率等。

政策方面，從去年年初大模型趨勢發(fā)生以來，北京、深圳、杭州、成都、福建、安徽、上海、廣東等地均發(fā)布了關(guān)于AI大模型的相關(guān)政策，加快各地產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展。

在多方因素影響下，“百模大戰(zhàn)”一觸即發(fā)，并將“戰(zhàn)火”延續(xù)至今。

按照部署方式劃分，已發(fā)布模型可分為云端大模型和端側(cè)大模型。云端大模型可進一步分為通用大模型和行業(yè)大模型，端側(cè)大模型主要分為手機大模型和PC大模型。

目前，每一個分類中都涌現(xiàn)出了代表玩家和代表案例。深入落地場景包括金融、醫(yī)療、政務(wù)等。

可以看到，通用大模型代表玩家主要是互聯(lián)網(wǎng)大廠、初創(chuàng)企業(yè)；行業(yè)大模型代表玩家以具備專業(yè)數(shù)據(jù)、行業(yè)知識壁壘的場景玩家為主；端云協(xié)同大模型代表廠商則是終端廠家。

值得一提的是，端云協(xié)同是大模型部署方面熱議的方向，也是公認(rèn)的未來趨勢，當(dāng)下正搶先在手機行業(yè)落地應(yīng)用。

報告中以vivo藍(lán)心大模型為例，展開介紹端云結(jié)合大模型的特點。

vivo藍(lán)心大模型是行業(yè)首個在手機端運行的開源自研大模型，包含十億、百億、千億三個參數(shù)數(shù)量級，共5款自研大模型（10億、70億、700億、1300億和1750）。

通過不同參數(shù)量級、多種部署方式，矩陣化大模型能夠在帶來AIGC功能同時，實現(xiàn)低時延推理、低內(nèi)存占用。

1B和7B的端側(cè)模型，出詞更快、內(nèi)存占用小、安全性高、無網(wǎng)弱網(wǎng)條件都能使用。同時模型具備扎實底座，可實現(xiàn)精準(zhǔn)的指令跟隨，保持正確的價值觀取向。

70B模型是面向云端服務(wù)的主力，主要針對角色扮演、知識問答等場景，能兼顧成本和性能。130B和175B兩款千億參數(shù)模型專門針對復(fù)雜任務(wù)。

△圖片來源：vivo官網(wǎng)（注：榜單信息為 23 年 11 月數(shù)據(jù)）

而作為內(nèi)嵌于手機內(nèi)、和廣大手機用戶直接交互的大模型，藍(lán)心大模型在底層算法上還強調(diào)了3方面：基礎(chǔ)能力、指令跟隨和價值觀取向。

預(yù)訓(xùn)練階段，vivo在Transformer架構(gòu)上改良了注意力機制、位置編碼等模塊，采用混合精度訓(xùn)練以及梯度縮放策略縮短訓(xùn)練周期。采用“target only loss”方法，通過聚類分析對指令進行適應(yīng)性處理，能實現(xiàn)更精準(zhǔn)、均衡的指令跟隨。

并且專門建立了300人規(guī)模的專業(yè)審核團隊，制定200余項安全審查機制，對模型輸出進行篩查和標(biāo)注，確保模型價值觀正確。離線采樣策略和雙重獎勵模型等策略，還進一步提升了模型的安全性。

由此，端云結(jié)合大模型能直接以手機為載體，在設(shè)備上提供離線/在線AIGC功能。

vivo大模型已經(jīng)支持了兩款應(yīng)用：

藍(lán)心小V是vivo OriginOS 4上搭載的一款全局智能輔助功能，可提供超能語義搜索（利用自然語言搜索手機照片文檔日程等）、超能問答（快速總結(jié)文檔、基于文檔回答問題）、AI路人消除、智能識屏等能力。

藍(lán)心千詢則是一個AI私人小幫手APP。它無需付費，支持AI對話和AI靈感兩大能力，帶來更多生產(chǎn)力功能，如PPT大綱生成、文案創(chuàng)作等。

以上是過去一年里，大模型產(chǎn)業(yè)落地取得的成績。

但從另一面來看，隨著趨勢演進，大模型產(chǎn)業(yè)落地也浮現(xiàn)出更多復(fù)雜問題。

報告關(guān)注了四方面問題：

• 算力短缺
• 主流架構(gòu)存在局限
• 高質(zhì)量訓(xùn)練集需要擴展
• 爆款應(yīng)用尚未出現(xiàn)

首先，最具代表性的問題體現(xiàn)在算力方面。

大模型規(guī)模呈指數(shù)級增長，其訓(xùn)練速度、產(chǎn)出質(zhì)量都和算力直接相關(guān)。一萬塊英偉達(dá)A100，是公認(rèn)的AI大模型算力門檻。但國內(nèi)能擁有萬卡規(guī)模的企業(yè)少之又少，相反缺卡才是絕大多數(shù)玩家的現(xiàn)狀。哪怕是閹割版的英偉達(dá)A800，也出現(xiàn)了嚴(yán)重缺貨和溢價的情況。我國本土高性能芯片雖在奮力追趕，但與國際領(lǐng)先水平仍存在較大差距。

其次在架構(gòu)上，主流Transformer本身對算力資源消耗就很大，目前提升模型智能化水平主要靠擴大參數(shù)規(guī)模，動輒千億參數(shù)規(guī)模意味著消耗巨量的算力資源。而且Transformer架構(gòu)的大模型對存儲設(shè)備要求也更高，如1000億個參數(shù)的Transformer模型，存儲這些參數(shù)就需要400GB的空間。

并且國內(nèi)的AI大模型數(shù)據(jù)存在質(zhì)量不高、體量嚴(yán)重不足、缺乏數(shù)據(jù)源調(diào)用等問題。行業(yè)需要構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

如悟道語料庫，其包括文本、圖文和對話數(shù)據(jù)集，最大的僅5TB，其中開源的文本部分僅為200GB。作為對比，GPT-3的訓(xùn)練數(shù)據(jù)達(dá)到45TB。訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源主要來自互聯(lián)網(wǎng)、電商、社交、搜索等渠道，存在數(shù)據(jù)類型不全面、信息可信度不高等問題。以及可供大模型訓(xùn)練的有效數(shù)據(jù)源呈現(xiàn)碎片化分散狀態(tài)，導(dǎo)致大模型聯(lián)網(wǎng)無法直接調(diào)用的情況（如微信公眾號文章僅在搜狗引擎支持調(diào)用）。

最后，國內(nèi)大模型領(lǐng)域仍未出現(xiàn)爆款應(yīng)用。

報告提出，相比于ChatGPT而言，國內(nèi)爆款大模型應(yīng)用打造還任重道遠(yuǎn)，主要原因在于尚未找到商業(yè)化思路，缺乏滿足客戶需求的個性化應(yīng)用。我國大模型產(chǎn)業(yè)要推出爆款級應(yīng)用，勢必要在應(yīng)用領(lǐng)域做深做細(xì)，讓每一個用戶都可以充分享受到大模型所帶來的的真正便利。

大模型產(chǎn)業(yè)通往何處去？

相比于當(dāng)前，更為關(guān)鍵的是大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展下一步該怎么走。

尤其是對于中國大模型領(lǐng)域，產(chǎn)業(yè)該如何最大化發(fā)揮自身優(yōu)勢？需要把握住哪些命脈？這關(guān)乎中國AI在全球格局下的站位。

報告認(rèn)為，目前我國大模型產(chǎn)業(yè)可以從四個方向洞見未來：

• 端云大模型滿足不同需求，C端用戶成為端側(cè)主要客群。
• 模型趨于通用化和專用化，垂直行業(yè)將成為主戰(zhàn)場。
• 大模型將廣泛開源，小型開發(fā)者可調(diào)用大模型提高開發(fā)效率。
• AI高性能芯片不斷升級，大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系不斷完善。

第一點，端側(cè)大模型成為把握C端用戶的主力。

原因在于端側(cè)大模型成本低、移動性強、更能保障數(shù)據(jù)安全，主要應(yīng)用在手機、PC等終端設(shè)備上。

端側(cè)大模型接入個人終端設(shè)備后，能提供更加個性化的專屬服務(wù)。同時還將云上計算分?jǐn)偟搅私K端芯片上，大大降低服務(wù)器成本。

瑞銀預(yù)計生成式AI智能手機出貨量將從2023年的5000萬部增長到2027年的5.83億部，到2027年收入將達(dá)5130億美元。未來面向廣大C端用戶的端側(cè)大模型市場前景廣闊。

第二點，行業(yè)大模型將成為主戰(zhàn)場。

報告認(rèn)為，未來大模型真正的價值體現(xiàn)在更多行業(yè)及企業(yè)的應(yīng)用落地層面。

一方面，行業(yè)大模型將通用大模型用于形成多領(lǐng)域能力的資源集中于特定領(lǐng)域，模型參數(shù)相對較小，對于企業(yè)落地而言具有顯著的成本優(yōu)勢。

另一方面，行業(yè)大模型結(jié)合企業(yè)或機構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)，為B端用戶的實際經(jīng)營場景提供服務(wù)，能更加體現(xiàn)模型對于機構(gòu)的降本增效作用。

第三點，大模型將廣泛開源。

閉源or開源是大模型領(lǐng)域爭論已久的話題。報告認(rèn)為，開源能降低大模型開發(fā)者的使用門檻，同時提高算法的透明度和可信度。目前如GLM、Baichuan、Qwen等都在開源領(lǐng)域取得了不錯進展。

小型開發(fā)者是推動AI應(yīng)用落地的關(guān)鍵力量之一。開源則能進一步提高小型開發(fā)者的開發(fā)效率。

第四點，高性能芯片不斷升級、產(chǎn)業(yè)生態(tài)不斷完善。

芯片方面，英偉達(dá)作為市場主導(dǎo)還在不斷迭代架構(gòu)。可以預(yù)見未來芯片性能還會不斷升級。

產(chǎn)業(yè)生態(tài)方面，我國已經(jīng)初步建成包括算力基礎(chǔ)設(shè)施、大模型服務(wù)平臺、數(shù)據(jù)平臺、大模型及應(yīng)用場景等層面在內(nèi)的體系。

各個層級都有代表玩家，如算力基礎(chǔ)設(shè)施層面的華為昇騰、服務(wù)平臺方面的百度千帆、大模型層面的百度、阿里、科大訊飛、vivo等。

綜上四個方面，概括了當(dāng)下對于大模型趨勢的主要展望。

它們最終都指向了一個方面“大模型接下來將朝著影響更多人的方向發(fā)展”。

對C端用戶的影響、開源、垂直領(lǐng)域滲透等，都是大模型的逐步破圈。

而且這種大趨勢，其實已經(jīng)開始發(fā)生了。代表性事件就是國內(nèi)外手機廠商紛紛擁抱大模型。

具體數(shù)據(jù)可以參考vivo的最新披露，目前藍(lán)心大模型已經(jīng)覆蓋了超過2000萬用戶，實現(xiàn)了2761萬次高質(zhì)量問答、畫了1757萬張畫，寫了649萬份報告，去掉了85萬個路人。

同時對于模型本身，手機廠商也在不斷升級、繼續(xù)驗證端云協(xié)同趨勢。藍(lán)心大模型整體數(shù)據(jù)量已升級到“端側(cè)7B”+“云側(cè)70B”的超大組合，能帶來更好的大模型體驗。

vivo副總裁、vivo AI全球研究院院長周圍表示，從產(chǎn)業(yè)趨勢來看，投入基礎(chǔ)模型訓(xùn)練的公司可能會大幅減少，轉(zhuǎn)而更多的公司去尋找應(yīng)用場景和爆款應(yīng)用。

手機正是目前場景落地中，推進比較快的領(lǐng)域。由此他們也為更多玩家提供了一定參考。

之所以能在手機行業(yè)快速形成大模型落地終端趨勢，有以下幾方面優(yōu)勢：

其一，有設(shè)備本身的優(yōu)勢。

手機現(xiàn)在是覆蓋人群最為廣泛、最為便攜、日常使用次數(shù)最多的一塊屏幕。在手機上引入大模型，能最快讓大眾感受到先進AI能力；同時作為智能終端，手機本身也需要向著更便捷、智能、專屬化的方向發(fā)展，這和大模型的特性不謀而合。

其二，有落地形式帶來的優(yōu)勢。

手機想要落地大模型，只調(diào)用云端大模型無法全面覆蓋使用場景，端云協(xié)同是一種必然。這一形式對于算力的處理方式，加速了大模型應(yīng)用落地。

其三，有手機廠商本身帶來的優(yōu)勢。

在大模型趨勢里，手機廠商屬于場景玩家隊列，目前業(yè)界已經(jīng)達(dá)成共識，在大模型應(yīng)用落地過程中，場景玩家基于多年對行業(yè)的理解，能夠更快速形成閉環(huán)，正向推動落地進程。加之大模型應(yīng)用開發(fā)需要遵循人機加交互基本邏輯，手機廠商對于交互的深刻理解，也能為大模型落地個人終端提供更多經(jīng)驗參考。

總之，對于我國大模型產(chǎn)業(yè)而言，機會正在不斷涌現(xiàn)，手機行業(yè)已經(jīng)搶先得到驗證。

大模型+，未來已來

來到2024年，行業(yè)內(nèi)外默默達(dá)成共識，這會是更AI化的一年。

如今，隨著人民網(wǎng)在博鰲亞洲論壇上發(fā)布《2024年中國AI大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》，正式為這一趨勢帶來了官方定調(diào)。

這一動作，不僅能推動AI大模型向更多行業(yè)滲透，更是對當(dāng)下大模型產(chǎn)業(yè)的肯定。它給產(chǎn)業(yè)帶來信心、鼓勵生態(tài)圈內(nèi)各層玩家繼續(xù)向前，更從宏觀層面給出了發(fā)展建議，為下一階段集中資源解決核心問題提供綱領(lǐng)建議。

▲文章來源于：量子位

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