最近一段時間，市場上有關AI大模型的消息頻頻傳出，一眾國產大模型瘋狂涌現，科技企業與創業者們都想抓住這個風口，找到更多增量空間。那么在未來，國產大模型擁有哪些發展可能？一起來看看作者的分析與解讀。

4月以來，市場幾乎每天都有各種國產大模型的新信息，一眾科技大廠、創業公司陸續公布相關進展，加速入場。

爭相涌現的國產大模型，特別是科技大廠基于投入、算力、大數據等方面的優勢，為中國自主大模型的發展帶來了廣泛的可能性。

事實上，BTA、華為等大廠在該領域早有研發，并非新入局者。之所以在ChatGPT“教育全社會”前“隱而不發”，一是各家的核心業務不同，AI研發的側重點也有所不同。二是正如阿里云周靖人所言，在ChatGPT出現前講“預訓練大模型”，沒有人會感興趣。

當下，有人在琢磨如何快速推出自己的國產大模型搶占市場，也有人在以算力為代表的底層基礎設施層發力。更有人直言，相比于“神仙打架”，更關心國產大模型怎么落地應用，看看這個先進生產力工具究竟如何改變產業與生活方式，以及能否實現超越，由追隨到引領？

關于“與OpenAI差距”的討論也從未停止，如李彥宏的“2、3個月”，王小川的“不會低于兩年”，時間定義雖不同，但均表明了其并沒有領先到難以追趕的程度。

大戲，才剛剛啟幕。

一、“iPhone時刻”與增量市場

“超越”不是偽命題，在中美科技競爭、市場隔離的背景下，中國科技產業需要自己的“iPhone時刻”。

人工智能則是最有希望誕生這一時刻的領域：在過去十余年間，AI進步由中美主導，投入也最巨大，因此機會主要也在中美之間。

Open AI的成功，無疑強化了這一觀點，并給所有中國科技企業帶來了一劑強心針，照著這個路徑去做生成式AI，是能夠走通的——這樣即能保證“革命性技術”誕生時離其最近，也能率先進入“增量”市場。

這是在科技行業低迷的當下，一個難得的增量空間。如果能取得先發優勢，就有可能開辟巨大的新市場，或給已有業務，如云計算、電商、游戲、社交、搜索乃至B端的千行百業加上“放大器”。

大模型不僅是聊天軟件，更是生產力工具，已是共識。

在阿里云峰會上，張勇稱所有產品未來都將接入通義千問大模型，進行全面改造；劉熾平在騰訊財報會上強調，生成式AI可成為已有業務的 “倍增器”，也可幫助開拓新增長線；任正非更是認為，ChatGPT 把計算、管道流量撐大，華為產品就有了機會。

其中的邏輯是，AI是數字化時代的“操作系統”，就像移動互聯網時代的IOS和安卓，加速促進了產業數字化的發展，對生產、生活方式進行下一次重塑，帶來更大空間的新領域，而大模型是整個AI產業鏈中，核心中的核心。

從長遠看，如果不能取得先機，未來就有可能會影響現有的整個商業模式，甚至被顛覆。

如周鴻祎在4月21日發出內部信，要求360全員擁抱人工智能，稱“已領先一個身位”。近期接受采訪時也表示，國內“搜索引擎百度市占率60%，公司30%”，強調“在戰略上對標微軟，搜索上踐行必應”，改寫格局的企圖心強烈。

百度反應更為激進，做出了全球第一個對標ChatGPT的文心一言。另據晚點財經報道，在文心一言內測前，李彥宏每晚和項目團隊開會，他們為籌備產品甚至一度睡在公司。

中信建投的一份“會議紀要”也顯示，過去幾個月他們調研了很多一線互聯網公司，得到一個非常一致的結論：這次是全面的一把手工程，不管是BAT還是字節、華為，均是創始人親自督戰，對大模型團隊全力支持。上一次出現如此情景，還是2009年移動互聯網來臨的時候。

中信建投因此認為：未來6-12個月的AI行業會很卷，但也很精彩，各家模型的登場才剛剛開始。

但僅是“開始”，當下國內大模型超過萬億參數的，就有阿里的M6、騰訊的混元、智源研究院的悟道2.0，華為的盤古Σ，千億以上的也有近十個。

從發布時間看，百度、阿里、騰訊、華為等一線科技大廠，在ChatGPT熱潮前均已推出過大模型。

百度的ERNIE 1.0于2019年推出，即后來的文心大模型，目前更新到 3.0 版本；阿里在2021年發布語言大模型 AliceMind和多模態大模型 M6，去年9月合并為通義大模型。

騰訊在2022年6月發布混元大模型，目前更新至 2.0 版本。微信去年 10 月也發布了大模型 WeML；華為盤古大模型于2021年4月發布，后續發布了NLP、CV、多模態等多個大模型。

這些都說明，中國科技企業有技術和能力推動一場大模型的變局，當然，差距和阻力也依然客觀存在。

二、國產大模型需要“新想法”

李彥宏在文心一言發布后曾說，百度有信心在綜合能力上，迅速追上甚至超過 ChatGPT。

這可能不是百度盲目自信，今天的大模型就像一場剛剛開跑的馬拉松，“你追我趕”是必然階段?，F在Open AI領跑，也許明天谷歌就會趕上來，但也有可能是阿里、騰訊、華為實現彎道超車。

科技行業不同于其他行業的魅力所在之處在于，每一輪科技創新都是由大的確定性和小的不確定性構成，帶有偶然性，并不是簡單的強因果關系。

但略顯遺憾的是，目前多數中國科技公司在做的大模型，包括百度和阿里在算法方面和GPT-3架構基本類似，都是基于谷歌的Transformer，其他方面也是追隨OpenAI的腳步實踐，在迭代速度不如人的情況下，反而差距越拉越大。

李彥宏曾明言，百度“文心一言”在研發階段時曾與ChatGPT進行對比測試，當時差距是一個月能追得上?？蛇^了一個月再次測試后，發現差距反而拉大了。

阿里云周靖人也坦承，目前通義千問與ChatGPT仍有差距，“GPT還是屬于各方面都領先的地位”。

更為關鍵的是，ChatGPT“暴力美學”式大模型路徑可能走到了盡頭。

近日OpenAI首席執行官山姆·奧特曼公開表示，“大語言模型規模已接近極限”，“我認為我們正處于巨型模型時代的末尾，目前尚不清楚未來的進步究竟來自何處”。他同時否認了GPT-5的存在，“而且一段時間內也不會有”。

自ChatGPT推出以來，競爭對手眾多。

如馬斯克已經確認自建 AI 聊天機器人TruthGPT與之硬杠，亞馬遜也大力投資生成式AI，谷歌大腦合并DeepMind聯手追趕等等，還有大批初創公司正在構建更大算法。此外，歐洲各國正在禁用或擬禁用ChatGPT。

因此尚不清楚山姆·奧特曼出于何種考量做此表態，但也不排除巨型AI模型時代可能正在結束。這意味著大模型進化的“下一步”需要再次“另辟蹊徑”，尤其是國產大模型更需要有“新想法”。

目前生成式AI的應用在文本領域相對成熟，從海外已落地或處于 Demo階段的應用案例來看，在代碼、圖片、視頻、游戲等領域，海外均有所創新。

但中國顯然有更廣闊的市場及更豐富的應用場景，這也是中國科技公司天然的本土優勢：從toC走向toB。

有很多科技公司的從業人士認為，中國的大模型之路應該與美國市場不同。他們更認可一種“兩條腿走路”的方式，即一邊做大模型基礎平臺開發，一邊直接瞄準垂直的行業場景落地，實現大模型與場景化的兩翼齊飛。

這樣既能持續獲得更多更豐富的各個行業里“好的原材料”（數據），也使更多的研發人員有機會深入到一線，用大模型去解決實際問題（應用場景），從而在工程化、產品化、場景化上不斷迭代，最終與技術底座形成飛輪效應，走向商業化的正循環。

如華為盤古大模型強調在礦山、電力等場景的應用，騰訊CV（計算機視覺）大模型在工業質檢、醫療影像等領域的落地，及諸多AI創業公司深耕垂直行業，都是出于此等考量。

從中長期來看，AI大模型也一定會加速滲透到更多toB的場景，比如汽車、工業（制造業）、航天航空衛星、能源、生物制藥等領域，這也是中國數字化發展的主線。

三、“AI+一切”之數字經濟

2018年時，華為有個“達芬奇”計劃，旨在將AI添加到一切產品和服務中，也可以理解為“AI+一切”。其中最首要的一步，就是開發AI芯片，挑戰英偉達。

那一年，從產業革命，技術創新的周期視角下來看，應該是數字化和智能化的開端，數據、算力、算法都迎來大爆發，更是新一輪硬件終端智能化趨勢的起點，比如汽車、穿戴設備、智能家居等等物聯網終端，至今全球已經有接近1000億的Iot智能終端實時在線。

但是，并沒有數字化時代現象級的應用誕生，不管是自動駕駛還是VR、AR、智能家居、工業互聯網乃至元宇宙，過去幾年落地都不及預期。

中國也沒有誕生自己的英偉達，美國卻又增加了OpenAI這個AI新標桿。這說明，科技領域永遠沒有屬于追隨者的時代。

而大模型之所以形成全球共振效應，因為它可能是全面加速數字化應用落地的超級工具，這是一個全新的節點:大模型更多是一個工程上的突破而非技術突破，一旦商業模式確認，各行各業的落地速度會比過往快很多，這也是越來越多的企業急速涌入的根本性原因。

所以在全新節點下，4月18日釘釘全面接入“通義千問”，這意味著阿里大模型正式面向B端客戶。此前在阿里云峰會上，張勇曾強調，“面對AI時代，所有產品都值得用大模型重做一次”。

“AI+一切”的野望始終都在，這為國產大模型的未來帶來了何止100種的可能性。而釘釘最想實現的一個可能“是成為超級APP”，釘釘總裁葉軍如此說。

但在理論上，百度、阿里、騰訊、華為、字節憑借各自的歷史積累，都有可能成為“AI+一切”的贏家，而不是先做的就一定比后做的好。

目前從不同渠道流出的消息顯示，4月份華為會發布自己的模型，8月份騰訊大模型要出來；字節版的ChatGPT已在內測，但內測之后體驗效果不好預計在9月上線。

不過決定最終誰能跑出來，一定是先“卷”一輪。

從中國經濟發展的歷史來看，無論是家電、新能源車還是電商、短視頻直播行業，“內戰必先于外戰”，但“外戰優于內戰”。

大模型之戰應該也遵循這個路徑，很多小模型或者小場景的商業閉環會被大模型“吃”掉。而大模型一旦成功，會是萬億市值規模的巨大空間，當然最后跑出來的也可能是兩、三個大模型。

屆時，不但會產生中國的“OpenAI”，中國的“英偉達”也會有，底層框架更會有。

因為中國大模型只有構建在國產技術底座上，每一層都實現自主可控，才有可能縱深地做持續閉環優化，這就跟芯片及再上層的芯片先進制程都要實現“自主”是一個道理。

那時國產大模型實現超越，切實可期。

但AI從來不只是技術、算力、人才的角逐，更是國家戰略的角力。4月份以來，網信辦發布了《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》，科技部發起成立“國家超算互聯網聯合體”，及從去年到現在出臺的一系列有關數字經濟、數據要素相關政策，都表明了國家的關切與肯定。

也就是說，相對海外對大模型發展的矛盾態度，中國對整個數字經濟及人工智能的發展，是持一貫的支持態度，這為中國大模型的未來，加上了一個至關重要的確定性。