人工智能预制模型是什么意思-解读：什么是AI大模型？ 国内“百模大战”正式启动！

什么是AI大模型？

AI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称，包含“预训练”和“大模型”两层含义。 平台上完成预训练后，不需要微调，或者只需要少量数据进行微调，可以直接支持各种应用。 例如，浪潮信息去年9月推出的大规模模型“元1.0”，拥有2457亿个参数，可以提供聊天、对话、知识问答、写作等多种应用。

从应用的角度指出，大模型、训练数据、预训练等构成了AI的基础设施。 这个基础设施就是浪潮信息提出的“算法基础设施”。 在此基础上，可以支持算法更高效地融入当前企业。 各业务使用的工具软件形成了算法应用价值的商业变现。

大模型进入游戏期

GPT-4的发布在各个领域引起了巨大轰动，它在人工智能技术上达到了一个新的高度。 在某些领域，GPT-4已经显现出其绝对优势，或者说“AI霸权”。 这里所说的“霸权”，并不是在政治上操纵或控制其他国家的地位。 它类似于之前所说的“量子霸权”，即在某一领域产生远远超出原有工具所能达到的技术优势。

GPT-4和很多生成式人工智能的背后都是大型人工智能模型的训练结果。 随着ChatGPT和文心一言逐渐进入应用和业务层面，其背后的各种大模型也进入了竞争的关键时期。 未来几年中国能否推出自己的大车型将是关键。

市场竞争迫在眉睫

大规模的车型竞争也是一场市场争夺战。 先占领市场，研发具有较强排他性的优质产品，既是大厂商的竞争策略，也是优势厂商竞争的结果。 目前，在谷歌推出类似ChatGPT的大型模型Bard之后，谷歌与微软之间的竞争又重新开始：微软专注于B端（如办公软件、云计算和人工智能相关产品）及相关领域比如游戏，而谷歌则在C端推出更多市场和互联网领域的定制化产品。 无论是B端还是C端，都必须对这些优势产品存在依赖，而这种依赖也将是这些产品在赛道上继续扩大优势的重要途径。

对于那些获得大模型先发优势的企业来说，在这一轮竞争中更容易积累“数据滚雪球”、构筑“数据壁垒”。 在自然语言处理领域，数据是训练大规模语言模型的基础，因此拥有高质量的数据集非常重要。

此外，有市场和壁垒的企业将进一步进攻国际标准制定。 大型人工智能模型领域的国际标准，包括模型设计与开发标准、模型应用与部署标准、模型数据隐私与安全标准、模型伦理与社会责任标准、模型性能与效果评估标准等。市场和领域，通过国际标准的制定，企业可以获得更广泛的认可和市场份额。 尤其是一些专有技术、软件和产品，一旦国际标准最终确定，标准制定者就能确定市场走向。

中国人工智能大模型大赛

ChatGPT引发的大模热潮至今仍在肆虐。 上周末以来，各大企业AI大型模型落地的消息纷至沓来。 4月7日，阿里云自研大模型“统一钱文”开始邀请用户测试。 4月8日，京东副总裁何晓东表示，今年将发布新一代大型模式“ChatJD”。 当天，华为云介绍了“盘古”大模型的进展和应用。 4月9日，基于360GPT大模型开发的人工智能产品矩阵“360智慧大脑”率先落地搜索场景。 更多人工智能大型模型正在开发中。 腾讯、字节跳动、同花顺等公司的AI大型模型产品将在近期陆续亮相。

也有越来越多的上市公司披露了大车型领域的最新动态。 4月10日，昆仑万维与商汤科技发布了各自的大型模型产品。

与OpenAI为ChatGPT推出插件打造AI逻辑下的生态系统类似人工智能预制模型是什么意思，4月11日，阿里巴巴集团董事长兼CEO、阿里云智能事业群CEO张勇表示人工智能预制模型是什么意思，阿里巴巴所有产品都将接入“钱同义”的未来。 Q”大模型，给它一个全面的改造。 张勇认为，面对AI时代，所有产品都值得以大模型重新升级。

可以预见，在中国庞大的互联网用户的支持下，国内企业有望在算法和算力方面不断取得突破并取得领先。 从算力到应用，AI大模型发展的加速键已被按下。

解读大模型之战

大机型的竞争很可能会像20世纪90年代PC操作系统的竞争一样，出现“垄断”的倾向和趋势。 本质是，大型模型就像操作系统一样，是新技术时代的“基础设施”。 就像需要搭乘操作系统的软件一样，所有的人工智能产品，尤其是生成式人工智能，甚至未来可能出现的通用人工智能，都需要依靠其背后的人工智能大模型来完成一系列的动作，比如作为训练和输出。

而如此庞大的模型，与操作系统有着同样的垄断特征。 一方面，无论是大模型还是操作系统，它们的竞争都是不同生态之间的竞争。 操作系统的成功取决于生态系统，需要能够构建完整的软件开发商、芯片公司、终端公司、运营商等产业链主体。 对于大型模型来说也是如此。 一个优秀的大模型，也会建立一个高度排他性、专属性的生态系统。

另一方面，某个大机型或者操作系统一旦占领市场，就会获得其他后来者无法比拟的优势。 这不仅是由于人们对生态系统的路径依赖表情包设计，也是由于大模型的数据特性。 一个优秀的大模型会吸引更多的数据，滚起“数据雪球”。 而这样的大车型也将成为人们唯一选择和依赖的大车型，最终形成对大车型的依赖，后来者也很难通过同样的路径追赶。

把握关键期，决胜大模式

就像操作系统之争的误判一样，如果中国在大机型领域输了吉祥物设计，如果做得好的话，就会像苹果一样落后十年，抓住机会就会东山再起； 如果做得不好，可能会像中国在操作系统领域一样，根本没有自主研发。 系统直到下一次改变的机会。 一旦人工智能大型模型领域被其他国家主导，或者缺乏自主研发的产品，可能会引发更严重的问题，面临在关键领域“卡壳”的风险。

目前，国内大规模模型与美国国际顶尖大规模模型相比，还存在一定差距，涵盖数据训练、算法等方面。 但正是在落后的时候，我们才必须正视差距，接受批评，奋起直追。 2020年以来，中国大型车型数量大幅增加。 仅2020年至2021年，中国大型车型保有量就从2款增加到21款，与美国处于同一水平，并大幅领先其他国家。 未来，政府和资本都应该对大规模模型研发相关的企业和机构给予更多的支持和包容，共同推动我国大规模人工智能模型的发展。

我国应从国家战略科技实力的整体高度出发，形成优势互补的产业协同组合。 充分发挥科研机构在关键核心技术的研究优势，同时发挥大型科技企业在产品化、工程化、场景化、商业化、数据化方面的优势，成为领跑者长期从事大型模型技术研究与应用。 以大型科技企业+重点科研机构为龙头，通过开源、合作、众包、生态创新模式，引导高校、科研机构和创新企业形成多技术路线的创新生态群。

2023年无疑是生成式人工智能的关键一年。 这个4月，一场大型模型风暴来临：4月8-9日，华为盘古大型模型发布会； 4月10日，商汤科技大型模型发布会； 4月11日，阿里大型模特发布会； 4月14日，Flush AI产品发布会； 4月18日，阿里行业模型发布会。 人工智能大规模模型不断升级迭代，推出交通、能源、金融、医疗等一系列应用大规模模型，实现与行业深度融合。 一方面，进一步利用数据作为生产要素，将提高我国企业数字化、智能化转型的比重，推动产业数字化进程； 另一方面，也将为行业降本增效，创造新需求、新商业模式和新经济增长点。