2024-11-15 01:35:37 1
距離ChatGPT釋出整整兩年後,中美兩地的大模型代表廠商,仍在完善模型產品功能和使用體驗上不斷髮力:11月初,OpenAI在ChatGPT中上線了AI搜尋;11月中旬,百度則推出了一系列智慧體應用,嘗試構建AI應用生態。
行業領頭羊的不同思考,得以讓外界一窺它們在大模型領域的共識和分歧。
共識在於,無論OpenAI還是百度,都在致力於進一步消除幻覺,並努力提升商業化能力。百度創始人李彥宏甚至發出了“過去24個月,AI行業的最大變化是大模型基本消除了幻覺”的感慨。
但放在當下節點,兩家公司對大模型應用的探索,更值得行業審視和思考。
OpenAI的AI搜尋功能一經上線,就被眾多一線使用者發現其搜尋結果依然難逃幻覺困境。如何將大模型帶出幻覺陷阱?
作為老牌搜尋巨頭的百度,帶來了自己的新答案:藉助RAG(Retrieval-augmented Generation)解決了文字幻覺後,百度又盯上了影象幻覺,併為後者量身打造了一項獨門秘術——iRAG(檢索增強文生圖技術,image based RAG),將百度搜尋的億級圖片資源跟強大的基礎模型能力相結合,以此來確保生成的圖片更加真實,貼近自然。
更重要的是,唯有解決了大模型的幻覺問題,才能讓更多人願意並敢於用大模型技術。智慧體,則成了百度撬動更多普通使用者觸及大模型技術的重磅應用方向。
相比OpenAI希望透過搜尋持續增強自身變現能力,加碼智慧體的百度,不僅自己賺錢,還想讓人人都能賺到錢,繼續構築AI應用生態,“我們不是要推出一個‘超級應用’,而是要不斷地幫助更多人、更多企業打造出數以百萬‘超級有用’的應用。”李彥宏說道。
儘管全球幾乎所有大模型玩家都在關注智慧體,但正如李彥宏所言,像百度這樣把智慧體作為最重要戰略方向的公司並不多。強如OpenAI,也選擇了在今年3月份,關停僅運營兩個月的智慧體應用商店GPT Store。
在ChatGPT推出兩年來,時間曾屢次證明李彥宏的部分非共識,逐一衍化為了行業新共識,如對檢索增強的率先重視、卷應用的倡議等。
這一次,高喊智慧體會是AI應用最主流形態等非共識論斷的李彥宏,還能再次成功嗎?
經過兩年發展的大模型領域,正在轉換出一套新的評判標準:對大模型廠商的綜合實力打分,不再僅僅圍繞它出了多少論文、刷了多少排行榜,更加開始看重它是否能獲得規模化收入,何時能摸到盈利的門檻。
“也許不是最便宜的贏得商戰,而是最能落地的贏得利潤。”在今年上半年百度等一眾大模型廠商紛紛啟動大模型“價格戰”之際,Lepton AI 創始人兼 CEO賈揚清便給出了自己的見解。在賈揚清看來,“降價是個拍腦袋就可以做的簡單策略,但是真正的To B商業成功更難。”
為了加速商業化落地步伐,OpenAI選擇了上馬AI搜尋,擴充套件新的付費渠道。百度則選擇了平臺生態策略:提供平臺工具,搭建智慧體生態,讓智慧體開發人人可用,人人都能賺到錢。
百度世界2024大會上,李彥宏對外展示了四大智慧體應用——公司類智慧體、角色類智慧體、工具類智慧體、行業類智慧體。
公司類智慧體,就相當於AI時代的公司官網:傳統官網具有的公司介紹、產品圖片和引數展示、線下門店位置等能力,公司類智慧體有;傳統網站沒有的主動推薦、及時響應和服務能力,公司智慧體也有。
角色類智慧體,則是一改往日數字人聲音、肢體動作、口型機械、呆板的短板,開始變得更加高度擬人化,簡單來說就是更像真人了。
工具類智慧體方面,李彥宏著重介紹了百度文庫與百度網盤聯合釋出的“自由畫布”,在充分運用文庫與網盤的融合優勢基礎上,全面打透過去公域與私域資料的限制,實現輸入、編輯、創作、分享自由。
行業類智慧體方面,目前已經在法律、醫療健康、金融、體育、旅行等諸多領域落地。作為法律行業的智慧體的法行寶,上線半年多以來,已累計免費服務940萬人。
為了真正做到讓人人都能開發智慧體,大會上,李彥宏還帶來了One More Thing時刻——對外展示了大模型技術落地的無程式碼產品秒噠,號稱是一個不需要寫程式碼就能夠實現任意想法的軟體,被李彥宏稱之為“迄今為止人類歷史上最複雜的多智慧體協作工具”。
智慧體完成大模型從“言”到“行”能力突破的背後,離不開其基礎大模型能力的迭代進步。
具體到百度自身,早在2019年,百度就推出了1億引數規模的文心大模型1.0版本,隨後又在2.0版本升級至10億引數,ChatGPT釋出後不久,百度就搶先推出了3.0版本,並在去年10月迭代到4.0版本。
近日,沙利文釋出報告《2024年全球AI生態全景概覽》,在全球AI生態全景中,百度與谷歌、OpenAI位於AI-Native Giant同一象限。
在被問及百度為何能以如此快的速度釋出大模型時,李彥宏曾回答道,“是因為我們準備得更加充足、工程師非常努力,我們一直在朝著這個方向努力。長期的信念,讓我們為這樣的顛覆性創新做好了準備。”
能夠持續推動技術迭代的另一助力,則來自百度多年來對全球AI人才的招攬,包括吳恩達、Dario Amodei、Jim Fan等一批行業大牛。
作為前百度首席科學家,吳恩達在百度期間帶領百度人工智慧團隊增長至1300多人,幫助百度培養出大量AI人才。
但技術迭代和頂尖人才招募背後都需要真金白銀打底,這都迫使身處大模型領域的廠商,必須儘快走向商業化。
那些實力不濟的大模型玩家,在這場燒錢遊戲中,或者被淘汰出局,或者被大廠收編。波形智慧賣身OPPO的案例,成了這一殘酷競爭的最新註腳。更早之前,明星創企Inflection、Character.AI、AI Agent獨角獸企業Adept,紛紛迎來被大公司變相收購的命運。
商業化手段有限,疊加大模型訓練和推理費用高昂,入不敷出的國內部分頭部大模型玩家,此前甚至被傳出退出預訓練的訊息。即便不想放棄預訓練,一些大模型玩家也開始轉變策略,開始放棄在國內燒錢做To C市場的策略,轉向全力發展更容易見到回頭錢的ToB領域。
競爭激烈的大模型賽道,或主動或被動地演變為一場超頭部創企和大廠之間的比拼。尤為不容忽視的是,當其他玩家對預訓練有所畏懼之時,手握資源的超頭部創企和大廠,反而獲得了意料之外的優勢。
在近期接受一檔播客節目採訪時,OpenAI CEO山姆·奧特曼就提道,模型已經成為一項貶值資產是不爭的事實,“但說它們不值得花那麼多錢來訓練,這似乎完全錯了。更不用說它們有一個正向複利效應。隨著你越來越擅長訓練模型,你會變得更高效。至於透過模型獲得的收入,我認為這足以證明投資是值得的。”
李彥宏此前也表露過類似的觀點。在他看來,模型之間的差距是多維度的,既包括能力方面,也包括成本方面,且“未來大模型之間的差距會越來越大,領先對手6個月就贏了。”
隨著大模型逐漸進入巨頭遊戲階段,紅杉資本在《Generative AI's Act o1: The Agentic Reasoning Era Begins》(生成式AI的o1行動:代理推理時代的開啟)報告中指出,生成式人工智慧產業的根基正在穩定下來。只有自造血能力充足,且資本雄厚的大玩家才能留在牌桌上。儘管市場競爭還遠沒結束(按博弈論來講,甚至將越來越激烈),玩家格局卻越來越清晰起來。
基於此,紅杉資本預測,應用層正成為風險投資的關注焦點。類比移動網際網路轉型和雲端計算轉型期間,應用層大約都有20家公司創造了超過10億美元的收入,“我們預計AI轉型期也會出現同樣的情況。”
早於紅杉資本預言前,當2023年3月16日,百度終於趕在所有國內廠商前面,率先發布文心一言時,李彥宏就對外首度明確,“大模型時代,真正最大的機會既不在基礎服務,也不在行業服務,我覺得恰恰是在應用。”
從去年3月16日文心一言正式亮相至今,過去近600天時間內,李彥宏帶領百度成為推動AI應用落地的最強有力聲音,“卷模型不如卷應用”“卷應用更有價值”等言論被頻頻提及。
從商業化變現的角度出發,卷應用,也是更能發揮中國創業者優勢的領域。這樣的實踐經驗,已經在PC時代和移動網際網路時代屢次被證實。
考驗和挑戰再一次擺到了基礎大模型廠商面前——誰能在應用生態建設上更勝一籌,誰就有望成為下一個Android。
在應用生態建設上,沒有移動網際網路超級應用傍身的OpenAI,在今年1月上線GPT store後,很快便遭遇熱度難以為繼的困境。
掌握搜尋這一生成式AI最重要入口的百度,則在智慧體的分發和運營上佔據了一定優勢。
據字母榜(ID:wujicaijing)瞭解,百度搜尋目前是智慧體最大的分發入口,目前每天分發智慧體數量超過1000萬,並且還在快速增長。
藉助百度APP近7億月活使用者所帶來的規模效應,百度在幫助普通人開發出智慧體之外,還構築起了一個覆蓋“開發+分發+運營+變現”的商業閉環。
為了做好智慧體應用的分發,百度還打通了智慧體在百度搜尋、小度、文小言、地圖、車機等多場景、多裝置的流轉落地,從而在做到人人可開發的基礎上,更進一步實現人人能分發、人人可獲益的新目標。
值得一提的是,手握智慧云云服務的百度,比OpenAI這類單純的大模型公司,還可以提供更多維度的服務。目前,百度智慧雲千帆大模型平臺幫助客戶精調模型數達到3.3萬個,併合計開發了77萬個企業應用,有六成以上的央國企和大量的民營企業,都在聯合百度智慧雲進行AI創新。
大會期間,百度還展示了大模型在B端的應用。
以保險行業為例,目前百度智慧雲基於工作流Agent探索、落地車險續保售前數字員工。過去,車險續保的工作指導包含大量流程、子流程、文件等內容,優秀銷售人員稀缺,且培養週期往往長達一到兩年。
基於工作流Agent開發金牌銷售數字員工,則最快可以在1小時內完成、上線,大幅提升了企業車險業務的核心生產力。這樣的工作流Agent可以快速整合到百度搜尋、微信公眾號、企業官網等業務系統中,便利觸達使用者。
在剛剛結束的金九銀十招聘季,智聯招聘便聯手百度,利用後者的大模型重構了人崗匹配這個核心環節,從而顯著提高用人單位的招聘效率和質量。
目前,百度和智聯招聘合作,已經成功沉澱出一系列提示詞模板,並在數萬條實際資料中得到驗證,場景平均準確率高達93%。
同樣不容忽視的是,AI業務還能間接拉動雲廠商的營收。B端客戶在使用大模型的同時,會積累大量的業務資料,併產生大量資源需求,這都有利於推動智慧雲(GPU)相關產品的銷售。
多樣化的分發場景,和更多使用者的使用,除了提升雲服務收入之外,更能起到幫助智慧體獲得資料反饋,反過來進一步推動基礎模型自主調優,從而讓大模型變得更智慧,並使得智慧體越用越聰明的效果。
一如透過RAG消除大模型幻覺,刺激更多使用者使用一樣,只有更聰明的智慧體,才能吸引到更多的人真正使用起來。當用的人逐漸變多,李彥宏口中“智慧體即將迎來爆發點”的判斷,才有望越早到來。
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