沒(méi)有共識(shí)是個(gè)好消息，至少說(shuō)明在這個(gè)市場(chǎng)上，并不是每個(gè)人都局限于眼前的利益，也有人在沿著另一條邏輯路線前進(jìn)，在不確定性中找到更多的可能性，打持久戰(zhàn)。

確定性的機(jī)會(huì)通常指向需求場(chǎng)景，需要實(shí)干家，不斷優(yōu)化體驗(yàn)；不確定的機(jī)會(huì)通常依賴(lài)于技術(shù)創(chuàng)新，探索者需要探索一條應(yīng)用之路。這就是為什么人們不會(huì)對(duì)雷軍結(jié)局造車(chē)的決心感到驚訝，但很難完全相信楊植麟在月亮暗面創(chuàng)業(yè)過(guò)程中的技術(shù)理想主義。

在模型領(lǐng)域，沒(méi)有新能源汽車(chē)這樣的市場(chǎng)共識(shí)。企業(yè)在確定性和不確定性之間進(jìn)行衡量，是造成行業(yè)矛盾的主要原因。選擇確定性還是擁抱不確定性，決定了公司是優(yōu)先賺錢(qián)還是優(yōu)先做好技術(shù)；是堅(jiān)持做閉源大模型，還是賭開(kāi)源大模型，肯定會(huì)追上來(lái)；是要依靠通用模型在點(diǎn)爆行業(yè)推出超級(jí)應(yīng)用，還是要通過(guò)小模型先占領(lǐng)目標(biāo)市場(chǎng)？

在目前的環(huán)境下，企業(yè)和投資者會(huì)從更現(xiàn)實(shí)的角度來(lái)考慮，生存和賺錢(qián)比不確定的理想愿景更有說(shuō)服力。然而，人們對(duì)大模型的期望是給行業(yè)帶來(lái)更徹底的變化。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，很多企業(yè)的大模型應(yīng)用還在對(duì)原有工具進(jìn)行小修小補(bǔ)，很難產(chǎn)生點(diǎn)爆技術(shù)的應(yīng)用，也很難抵擋未來(lái)大模型技術(shù)迭代帶來(lái)的洗牌。

泛濫的「智能體」這是最明顯的例子。國(guó)內(nèi)大模型的落地催生了各種以智能體名稱(chēng)命名的聊天機(jī)器人和各種聊天機(jī)器人。「XX助手」。百度文心一言以蔽之，充滿了像伏地魔、花朵-叔叔這樣的模擬對(duì)話機(jī)器人；kimi 還有一些個(gè)人助理，比如文書(shū)筆桿、I人嘴替換等；Tiktok中字節(jié)豆包的推廣也依賴(lài)于批準(zhǔn)作業(yè)、練習(xí)英語(yǔ)口語(yǔ)等簡(jiǎn)單功能點(diǎn)來(lái)吸引用戶。

很難想象這樣的聊天機(jī)器人能有多強(qiáng)大。如果我們對(duì)大模型的期望只停留在追求確定性的階段——利用它來(lái)提高智能客服的對(duì)話體驗(yàn)，提高數(shù)據(jù)收集和整理的效率，擴(kuò)展一些圖像或生成一些代碼，這樣的大模型可能會(huì)帶來(lái)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于我們目前的預(yù)期。

大型殺手級(jí)應(yīng)用的出現(xiàn)必須是為了擺脫當(dāng)前某種感覺(jué)的生命。現(xiàn)在，沒(méi)有共識(shí)是個(gè)好消息，至少說(shuō)明在這個(gè)市場(chǎng)上，并不是每個(gè)人都局限于眼前的利益，也有人在沿著另一條邏輯路線前進(jìn)，在不確定性中找到更多的可能性，打持久戰(zhàn)。

兩種大型模型邏輯

中局與終局是目前大模型領(lǐng)域比較具有代表性的兩個(gè)發(fā)展邏輯。

中局的思路以朱嘯虎(金沙江風(fēng)險(xiǎn)投資主管合伙人)為代表，包括一些專(zhuān)注于網(wǎng)絡(luò)層的企業(yè)家，致力于利用開(kāi)源大模型快速構(gòu)建服務(wù)于細(xì)分需求的小模型，然后通過(guò)數(shù)據(jù)積累和模型迭代建立競(jìng)爭(zhēng)門(mén)檻；最終的思路以月亮的暗面為代表，傾向于繼續(xù)投資大模型能力的提升，等待技術(shù)迭代點(diǎn)的超級(jí)應(yīng)用。

在中局的邏輯中，將大模型的認(rèn)知和管理能力融入到現(xiàn)有場(chǎng)景中，使這些場(chǎng)景能夠應(yīng)用大模型的形成能力，提高解決方案的性能，從而形成新的商業(yè)概率。這一邏輯之所以受到青睞，是因?yàn)樗哂幸欢ǖ男枨?，能夠快速看到結(jié)果，客戶更愿意付費(fèi)。

在朱嘯虎的介紹中，一家使用開(kāi)源大模型進(jìn)行AI視頻采訪的公司，2023年的收入比2022年翻了一番；使用開(kāi)源大模型制作AIGC廣告短片的企業(yè)，2023年的收入超過(guò)5000萬(wàn)元，比2022年增長(zhǎng)了四到五倍。

朱嘯虎追求的機(jī)會(huì)是利用LLaMA這種快速升級(jí)的大型開(kāi)源模型，結(jié)合垂直場(chǎng)景的數(shù)據(jù)積累和人工微調(diào)，在幾個(gè)月內(nèi)提高某個(gè)垂直場(chǎng)景的效率，在模型開(kāi)發(fā)中先賺到第一桶金。

對(duì)于大模型的發(fā)展，朱嘯虎持悲觀預(yù)期，對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景的發(fā)展持樂(lè)觀態(tài)度，主張從實(shí)際出發(fā)，先賺能賺的錢(qián)。

月亮暗面的創(chuàng)始人楊植麟的想法更具技術(shù)理想主義。他相信大模型會(huì)逐漸完成對(duì)世界的建模，殺手級(jí)應(yīng)用自然會(huì)在這個(gè)過(guò)程中出現(xiàn)。

在楊植麟的最終邏輯下，大模型是一個(gè)解釋世界的工具，就像人們可以用語(yǔ)言來(lái)描述世界和理解世界一樣。大模型用數(shù)學(xué)作為語(yǔ)言建模，讓AI也能理解世界，描述世界。AI依靠這種學(xué)習(xí)能力，逐漸像人一樣使用工具，使AGI成為幫助人們鏈接和管理細(xì)分場(chǎng)景的工具「助手」。

AI可以使用工具，這意味著許多場(chǎng)景的運(yùn)行模式將會(huì)發(fā)生巨大的變化。也許企業(yè)未來(lái)不需要有專(zhuān)門(mén)的視頻面試工具，也不需要有獨(dú)立的AI客服，而是整合到以大模型為主的企業(yè)級(jí)智能體中，依靠智能體打通和控制公司的差異階段。

在即將被OpenAI點(diǎn)燃的AI搜索中，真正的難點(diǎn)不是搜索結(jié)果應(yīng)該以網(wǎng)頁(yè)列表的形式顯示，而是應(yīng)該如何利用AI的理解能力，將APP分解的信息再次鏈接成一個(gè)整體。在Kimi 其中，可以看到哪些值得購(gòu)買(mǎi)，小紅書(shū)的相關(guān)內(nèi)容可以使用個(gè)人助理?！甘裁粗档觅I(mǎi)」和「美好生活指南」去喚起它。

然而，隨著楊植麟2個(gè)月套現(xiàn)4000萬(wàn)美元的消息，市場(chǎng)質(zhì)疑了他的最終邏輯。月亮的陰暗面直接面向C端用戶，客戶獲取成本高，收入前景低。在沒(méi)有新的變化之前，月亮陰暗面商業(yè)化前景的不確定性被稱(chēng)為楊植麟缺乏信心和急于套現(xiàn)的原因。

聊天機(jī)器人不能發(fā)揚(yáng)大模型

就目前而言，國(guó)內(nèi)大型模型應(yīng)用給品嘗者的整體感覺(jué)還處于大而無(wú)當(dāng)階段。，提出問(wèn)題后，很難得到滿意的答案。一方面是由于大模型本身技術(shù)能力不足，另一方面是由于客戶缺乏大模型應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)。

在許多大型應(yīng)用程序推出之初，只有一個(gè)對(duì)話框，用戶可以在對(duì)話框中提出任何問(wèn)題并得到答案。然而，使用準(zhǔn)確的Prompt來(lái)充分開(kāi)發(fā)大型模型的現(xiàn)有能力已經(jīng)成為大多數(shù)用戶在短時(shí)間內(nèi)無(wú)法逾越的門(mén)檻。

目前充斥著文心一言、豆包等大模型應(yīng)用的智能體，很多都是為了降低大模型的使用門(mén)檻而包裝的Prompt，即將部分用戶的使用經(jīng)驗(yàn)沉淀成可以共享的智能體，讓用戶根據(jù)自己的需求找到不同的智能體，獲得更有針對(duì)性、更高效的答案。

在英語(yǔ)理解能力方面，Prompt門(mén)檻的出現(xiàn)本質(zhì)上仍然是一個(gè)大模型。即使客戶使用現(xiàn)成的Prompt獲取有效信息，他們?nèi)匀徊坏貌幻鎸?duì)不成熟的感覺(jué)。Prompt或所謂的智能體可以解決第一次溝通的效率問(wèn)題，但不能解決復(fù)雜對(duì)話的效果問(wèn)題。大模型應(yīng)用通常不止一輪對(duì)話。

這就是為什么智能機(jī)構(gòu)仍然停留在客戶服務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，而不是在其他生產(chǎn)和生活領(lǐng)域。由于客戶服務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域在模型應(yīng)用之前已經(jīng)完成了基本的智能對(duì)話體驗(yàn)，大模型的理解能力可以使互動(dòng)更加靈活和自然。

從李彥宏(百度創(chuàng)始人)演講中提到的案例可以看出，百度在公司智能體方面的實(shí)踐是為大型無(wú)代碼客服機(jī)器人提供一套生成工具。企業(yè)可以上傳私域知識(shí)，自動(dòng)形成對(duì)話材料，過(guò)濾不在自己業(yè)務(wù)范圍內(nèi)的內(nèi)容，與第三方相關(guān)的工具。

客戶服務(wù)機(jī)器人包裝為智能體，將為百度的搜索生態(tài)服務(wù)。在百度APP上搜索用戶「什么時(shí)候去新加坡至少是什么時(shí)候？」當(dāng)時(shí)新加坡旅游局AI分身給出的答案會(huì)顯示在前面，點(diǎn)擊可以進(jìn)行更多的對(duì)話。本質(zhì)上，這種智能體是百度銷(xiāo)售搜索營(yíng)銷(xiāo)、云服務(wù)等產(chǎn)品的新切入點(diǎn)，就像之前的百家號(hào)和小程序一樣。

但是無(wú)論是to B的客戶服務(wù)機(jī)器人，或者to C的各種Prompt都不是獨(dú)一無(wú)二的，很難成為大模型的點(diǎn)爆應(yīng)用。如今，展示在用戶面前的智能體和大模型應(yīng)用仍然只停留在優(yōu)化工具的時(shí)期，只是為了讓搜索更加智能。正如王小川(百川智能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官)所說(shuō)，他專(zhuān)注于搜索如何使用大型模型，而不是如何學(xué)會(huì)如何使用大型模型進(jìn)行搜索。

理想情況下，智能身體應(yīng)該可以調(diào)用工具來(lái)完成更復(fù)雜的任務(wù)，而不僅僅是聊天。這里需要提到的是，無(wú)論Rabbit R1是否只是安卓App的套殼產(chǎn)品，但它似乎更接近智能體理想的狀態(tài)——通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和理解人的復(fù)雜意圖，模仿人的動(dòng)作，結(jié)合大語(yǔ)言模型和所謂的大動(dòng)作模型，創(chuàng)造性地升級(jí)APP體驗(yàn)。

我會(huì)同意楊植麟所說(shuō)的，技術(shù)是這個(gè)時(shí)代唯一的新變量。不管是在to。 B還是to 在C場(chǎng)景中，當(dāng)其他變量沒(méi)有改變時(shí)，技術(shù)對(duì)知識(shí)的認(rèn)知越來(lái)越準(zhǔn)確，對(duì)人的意圖和行為的理解也越來(lái)越準(zhǔn)確，可以處理的任務(wù)也會(huì)越來(lái)越復(fù)雜，智能身體的能力也會(huì)越來(lái)越強(qiáng)。

Kimi的流行證明了大型應(yīng)用具有被點(diǎn)燃的市場(chǎng)基礎(chǔ)。Kimi于2023年10月上線，2024年2月日活瀏覽量在國(guó)內(nèi)排名前三。3月份，Kimi的關(guān)注度持續(xù)上升，5次擴(kuò)張，瀏覽量環(huán)比增長(zhǎng)321.58%，前后文長(zhǎng)度從最初的20多萬(wàn)字增加到200萬(wàn)字。

沒(méi)有共識(shí)是一個(gè)很好的共識(shí)。

目前還沒(méi)有解決的是，什么時(shí)候會(huì)出現(xiàn)一個(gè)超級(jí)應(yīng)用程序，讓大眾客戶保持高頻使用。就大型模型應(yīng)用現(xiàn)狀而言，國(guó)內(nèi)外仍處于工具升級(jí)階段，只取決于大型模型的性能不同，效果也會(huì)有所不同。例如，AdobeAI的最新應(yīng)用仍然側(cè)重于AI圖像編輯功能的創(chuàng)新和優(yōu)化，文生圖像功能的推出，以及視頻內(nèi)容的轉(zhuǎn)換、增加和輔助鏡頭的生成。

面向未來(lái)，讓大模型學(xué)會(huì)在不依賴(lài)人工微調(diào)的情況下使用工具，是技術(shù)發(fā)展的另一個(gè)節(jié)點(diǎn)。扎克伯格說(shuō)，「對(duì)Llama-3來(lái)說(shuō)，當(dāng)我們正式進(jìn)入更多類(lèi)似于智能體的行為時(shí)，我認(rèn)為其中一些將是更多的手工設(shè)計(jì)。對(duì)于Llama-4，我們的目標(biāo)將是在模型中包含更多這樣的東西。?！?/p>

最終能力的大幅提升，仍然依賴(lài)于大模型本身的進(jìn)步。但是，大型模型的每一次進(jìn)步，都需要花費(fèi)相當(dāng)大的資金。根據(jù)THE DECODER披露，GPT-一次訓(xùn)練的費(fèi)用是6300萬(wàn)美元。但根據(jù)AI OpenAI的Index估算GPT-四是利用價(jià)值7800萬(wàn)美元的計(jì)算資源進(jìn)行實(shí)踐，谷歌的Geminini Ultra 會(huì)計(jì)費(fèi)用高達(dá)1.91億美元。

我國(guó)在模型方面沒(méi)有達(dá)成共識(shí)的原因之一就是培訓(xùn)成本高。國(guó)內(nèi)大型模式的融資額度低于海外。2月份，月亮的黑暗面獲得了10億美元的A輪投資，3月份Minimax獲得了6億美元的戰(zhàn)略投資。與亞馬遜向Anthropic增加的27.5億美元投資相比，并不多。而且國(guó)內(nèi)環(huán)境不利于大模型的進(jìn)一步融資。

另一個(gè)原因是對(duì)大模型技術(shù)未來(lái)發(fā)展的多元化預(yù)期。一些大型開(kāi)源模型的支持者會(huì)認(rèn)為，大型開(kāi)源模型和大型閉源模型的發(fā)展將受到大型技術(shù)發(fā)展坡度的影響。坡度越陡，閉源優(yōu)勢(shì)越大。一旦坡度變慢，開(kāi)源就會(huì)迅速追上去。

等待開(kāi)源大模型追逐的人預(yù)計(jì)，大模型技術(shù)發(fā)展的坡度將在短時(shí)間內(nèi)放緩。這樣，閉源大模型和開(kāi)源大模型的差距就會(huì)相對(duì)縮小。提前深化場(chǎng)景，積累一定數(shù)據(jù)的公司，可以利用開(kāi)源大模型，打造不少于閉源大模型公司的場(chǎng)景堡壘。

對(duì)小型企業(yè)而言，以應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)槟繕?biāo)對(duì)小型技能進(jìn)行訓(xùn)練，然后根據(jù)技術(shù)進(jìn)步不斷重新進(jìn)步。「練號(hào)」，能夠在這一大技術(shù)趨勢(shì)下不斷抓住小風(fēng)口，即使在大風(fēng)口到來(lái)的時(shí)候，也會(huì)以插件的形式參與進(jìn)來(lái)。。對(duì)巨頭企業(yè)而言，其優(yōu)勢(shì)在于多場(chǎng)景的結(jié)合，是對(duì)核心入口的競(jìng)爭(zhēng)，「再開(kāi)新號(hào)」成本太高，技術(shù)迭代常常意味著一場(chǎng)淘汰賽的開(kāi)啟。

企業(yè)間的共識(shí)并未根據(jù)融資能力的差異、技術(shù)應(yīng)用價(jià)值預(yù)期的差異、自身體量的差異形成。

這是個(gè)好消息，說(shuō)明大模型領(lǐng)域還遠(yuǎn)沒(méi)有像新能源汽車(chē)那樣進(jìn)入市場(chǎng)成熟階段。雖然不確定性會(huì)增加失敗的風(fēng)險(xiǎn)，但也有更大的機(jī)會(huì)，足以說(shuō)服一些公司探索和追求技術(shù)高峰。

能夠理解中局的無(wú)奈，卻不應(yīng)該放棄對(duì)終局的堅(jiān)持。

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