出品|虎嗅科技組
作者|齊健
編輯| 廖影
頭圖| 虎嗅
“每個(gè)人咨詢的第一個(gè)問(wèn)題都是：你們?cè)诖竽Ｐ头矫孀隽耸裁矗?rdquo;
7月8日，2023世界人工智能大會(huì)（下稱WAIC），一位參展商告訴筆者他的感受。“大模型”，無(wú)疑是此次大會(huì)繞不開(kāi)的主題。
另一位來(lái)自國(guó)內(nèi)大模型創(chuàng)業(yè)公司的技術(shù)人員在展會(huì)上穿梭，她對(duì)芯片廠商十分感興趣，她說(shuō)他們要做語(yǔ)義大模型，公司擁有1000張英偉達(dá)的A100，但算力仍然不夠，她希望能在展會(huì)上尋找新的機(jī)會(huì)算力要強(qiáng)，成本要?jiǎng)澦恪?/strong>
為期3天的大會(huì)，每場(chǎng)會(huì)議都有關(guān)于大模型的話題，每個(gè)論壇都離不開(kāi)圍繞大模型的討論，每個(gè)展區(qū)的工作人員幾乎都會(huì)被問(wèn)及大模型技術(shù)，甚至一些公司被投資人和股東要求一定要講大模型。
第一屆WAIC舉辦于6年前，2018年算是AI的上一個(gè)歷史高點(diǎn)。彼時(shí)，人類剛剛見(jiàn)識(shí)了AI的“超能力”，AlphaGo剛剛連續(xù)戰(zhàn)勝了兩位人類圍棋冠軍，全世界對(duì)AI的關(guān)注持續(xù)升溫。
今天備受矚目的OpenAI，也是在2018年推出的第一個(gè)版本的GPT模型，但那個(gè)時(shí)候，GPT模型在行業(yè)內(nèi)甚至沒(méi)有激起任何水花。
在過(guò)去的6年里，由于AI應(yīng)用落地緩慢，大眾以及資本對(duì)AI的耐心開(kāi)始逐漸退潮。
直到ChatGPT的出現(xiàn)，AI大模型使人們對(duì)AI重拾期待，也再次點(diǎn)燃了資本對(duì)AI技術(shù)的熱情。本屆WAIC開(kāi)幕之時(shí)，這個(gè)熱潮似乎也正在頂點(diǎn)。
但是在這次展會(huì)上大模型更像是一件“皇帝新衣”，“或許很多人都不知道到底能用大模型做什么。”一位芯片公司展商表示，過(guò)去三天，好幾位產(chǎn)品經(jīng)理前來(lái)咨詢，他們希望找到自己的大模型產(chǎn)品的市場(chǎng)定義。
“大模型可能包容一切，但暫時(shí)還不是一切。”一位參展觀眾在展會(huì)上這樣評(píng)價(jià)。
只是錦上添花
今天市面上的大模型，雖然有很多落地案例，但能創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值的場(chǎng)景并不多，大多是傳統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的附屬品，在具體業(yè)務(wù)中起到提質(zhì)增效的作用。
星環(huán)科技在本屆WAIC上展示了兩款A(yù)I領(lǐng)域大模型產(chǎn)品，一個(gè)是金融量化投研大模型“無(wú)涯”，一個(gè)是大數(shù)據(jù)分析大模型SoLar“求索”。這兩款產(chǎn)品都定位在“智能助手”這個(gè)方向上。
“大模型對(duì)產(chǎn)品的可用性提升很大，但大模型肯定不是我們產(chǎn)品的全部。”星環(huán)科技產(chǎn)品市場(chǎng)經(jīng)理何韻秋給觀眾講解了一下午AI大模型之后發(fā)現(xiàn)，觀眾們的確對(duì)AI大模型很感興趣，但來(lái)找她咨詢的人，還是更在意大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括向量數(shù)據(jù)庫(kù)和圖數(shù)據(jù)庫(kù)，她說(shuō)：“對(duì)于金融數(shù)據(jù)庫(kù)有需求的客戶，他們本來(lái)也會(huì)買我們的產(chǎn)品，大模型算是錦上添花吧。”
星環(huán)科技在2022年發(fā)布的年報(bào)中稱，自己在國(guó)內(nèi)有超過(guò)1400家終端用戶，主要集中在金融行業(yè)。
事實(shí)上，對(duì)于這些行業(yè)客戶來(lái)說(shuō)，一項(xiàng)才火了半年的技術(shù)，很難在選型過(guò)程中被列為參考條件。客戶更在意的是平臺(tái)、軟件的功能，供應(yīng)商的技術(shù)實(shí)力、服務(wù)能力，以及價(jià)格。
易用性代表著增加用戶對(duì)于產(chǎn)品的使用體驗(yàn)，雖然對(duì)于企業(yè)用戶來(lái)說(shuō)也很重要，但這并不能直接創(chuàng)造價(jià)值。以金融行業(yè)為例，量化投研助手可以幫助投資經(jīng)理、研究員和分析師提高工作效率，然而，真正提供業(yè)務(wù)價(jià)值的仍舊是底層的量化投研引擎；在制造業(yè)中，使用自然語(yǔ)言調(diào)用工業(yè)軟件功能、生成報(bào)表、完成知識(shí)庫(kù)內(nèi)容問(wèn)答，可以幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率，真正提供數(shù)據(jù)價(jià)值的，還是基于MOM（Manufacturing Operation Management，制造運(yùn)營(yíng)管理）系統(tǒng)的工廠管理。
雖然基于AI大模型的效率提升很重要，但企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初衷還是要優(yōu)化整個(gè)流程，從而創(chuàng)造價(jià)值。不過(guò)，AI大模型對(duì)于一家技術(shù)研發(fā)公司來(lái)說(shuō)，也不只是一個(gè)小插件。能推出自研大模型的公司，在技術(shù)實(shí)力上無(wú)疑是加分項(xiàng)，星環(huán)科技也在5月底就推出了自研AI領(lǐng)域大模型產(chǎn)品。
“找到合適的應(yīng)用場(chǎng)景是目前國(guó)內(nèi)AI大模型行業(yè)最迫切的需求。”星環(huán)科技創(chuàng)始人孫元浩認(rèn)為，有些公司很短的時(shí)間就發(fā)布了AI大模型相關(guān)產(chǎn)品，研發(fā)能力很強(qiáng)，但這些AI大模型能否找到應(yīng)用場(chǎng)景，或者在他的場(chǎng)景中能創(chuàng)造多少價(jià)值，還需要時(shí)間來(lái)檢驗(yàn)。
別只看大模型
事實(shí)上，無(wú)論是參展WAIC的公司還是觀眾大多還是很務(wù)實(shí)。雖然每個(gè)展商都帶著大模型來(lái)，但他們真正的目標(biāo)并不一定是大模型，而是用上了AI技術(shù)的數(shù)字化、智能化產(chǎn)品。
擴(kuò)博智能在這次WAIC上發(fā)布了一款“風(fēng)機(jī)葉片內(nèi)檢機(jī)器人”，其主要功能是通過(guò)內(nèi)部觀測(cè)風(fēng)機(jī)葉片，避免葉片漆面對(duì)檢測(cè)的影響，及時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別缺陷，降低損失和維護(hù)成本。
風(fēng)機(jī)葉片內(nèi)檢機(jī)器人
這樣一款機(jī)器人與AI大模型有結(jié)合嗎？
“機(jī)器人還在學(xué)！也有人問(wèn)我們大模型，但不多。”擴(kuò)博智能風(fēng)電硬件產(chǎn)品總監(jiān)柯亮告訴筆者，目前風(fēng)機(jī)葉片的巡檢機(jī)器人主要的功能是把數(shù)據(jù)收回來(lái)，并幫助工作人員進(jìn)行分析。但這種分析的精度還不能做到100%，因?yàn)閿?shù)據(jù)量太小了，“一個(gè)風(fēng)場(chǎng)的巡檢量達(dá)到七萬(wàn)臺(tái)次，但同樣的裂痕數(shù)據(jù)，可能只會(huì)出現(xiàn)一次，機(jī)器可以學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)量還不夠。”
人臉識(shí)別，或是流水線上的CV質(zhì)檢，都是對(duì)有一定共性特征的圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)，但風(fēng)機(jī)葉片有可能產(chǎn)生各種各樣的裂痕，所以機(jī)器學(xué)習(xí)的難度很大。
“那是不是可以理解為，風(fēng)機(jī)葉片巡檢機(jī)器人的主要價(jià)值在于機(jī)器人，數(shù)據(jù)智能只是附加價(jià)值？”一位現(xiàn)場(chǎng)觀眾這樣問(wèn)柯亮，他說(shuō)：“我不太認(rèn)同這種看法，數(shù)據(jù)本身就是資產(chǎn)，單純看眼前，大數(shù)據(jù)可能是附加價(jià)值，但當(dāng)這些巡檢數(shù)據(jù)長(zhǎng)期積累以后，就會(huì)形成數(shù)據(jù)的循環(huán)，未來(lái)風(fēng)機(jī)葉片巡檢也能有足夠的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練大模型，也能實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化。”
對(duì)于風(fēng)電這樣的新興產(chǎn)業(yè)，且本來(lái)就不具備數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)，在現(xiàn)階段談的AI大模型更多的是如何打好數(shù)據(jù)基矗
在醫(yī)療行業(yè)的一些場(chǎng)景中，則可能不需要上億規(guī)模的參數(shù)，AI就可以幫助醫(yī)生快速獲得更好的診斷、治療效果。本次展會(huì)上，GE醫(yī)療帶來(lái)的深度學(xué)習(xí)磁共振重建技術(shù)AIR Recon DL，就是通過(guò)440余萬(wàn)的樣本和高質(zhì)量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)、建模，實(shí)現(xiàn)在磁共振影像源頭的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行重建，分離噪聲，獲得高質(zhì)量圖像。
“這種AI處理技術(shù)相比傳統(tǒng)的濾波器更保真，因?yàn)闉V波器會(huì)過(guò)濾掉有效數(shù)據(jù)。”GE醫(yī)療展臺(tái)工作人員說(shuō)，醫(yī)療設(shè)備中的AI只需要一個(gè)不太復(fù)雜的AI模型，就可以大幅增強(qiáng)診療效果。
AIR Recon DL深度學(xué)習(xí)平臺(tái)圖像對(duì)比
在與展商、觀眾的交談中，很多人都認(rèn)可這樣一句話：從短期來(lái)看AI大模型正在被嚴(yán)重高估。但從長(zhǎng)期看，AI大模型被嚴(yán)重低估了。
多位業(yè)內(nèi)人士曾向筆者表示，短期來(lái)看，雖然AI大模型涌現(xiàn)出了超乎想象的通用能力，但現(xiàn)階段，大模型仍受到很多因素的制約。算法還有提升的空間，數(shù)據(jù)還遠(yuǎn)不夠完善，算力甚至正在制約技術(shù)發(fā)展的速度。
在這個(gè)階段里，盲目地找場(chǎng)景，求利潤(rùn)，其實(shí)并不現(xiàn)實(shí)，但在大模型風(fēng)口之下，AI公司們卻被迫陪著資本一起飛上天。
“AI公司如果不提大模型，不提生成式AI，就會(huì)顯得不專業(yè)。創(chuàng)業(yè)公司，可能會(huì)被降低估值，上市公司，則可能會(huì)影響市值。”某AI公司展位的工作人員告訴筆者，大模型已經(jīng)成為了市場(chǎng)的噱頭。
