大模型商業(yè)模式再遭質(zhì)疑,有的項(xiàng)目已淪落為“勞動(dòng)力密集型”
最近,OpenAI推出的新一代大模型"o1"和"mini"引起了廣泛的討論和測試,其在代碼、數(shù)學(xué)、科學(xué)等領(lǐng)域的能力顯著提升。然而,這股熱潮也引發(fā)了對國內(nèi)大模型商業(yè)模式的質(zhì)疑,一些項(xiàng)目甚至被認(rèn)為已經(jīng)淪為"勞動(dòng)力密集型"。
近日,OpenAI發(fā)布了“ o1”以及更小更便宜的“mini”新一代大模型。以上模型一經(jīng)發(fā)布,引得全網(wǎng)測試風(fēng)潮,成為了AI圈最新的“國民事件”。
很快,業(yè)界對該項(xiàng)產(chǎn)品得出了結(jié)論:它在代碼、數(shù)學(xué)、科學(xué)等強(qiáng)邏輯領(lǐng)域的能力大幅提升。在新產(chǎn)品中,更強(qiáng)的Agent性能得以體現(xiàn)。
但不幸的是,OpenAI的此次升級,可能“濺射”到了國內(nèi)大模型公司。在以O(shè)penAI主導(dǎo)的標(biāo)準(zhǔn)下,大模型公司或?qū)⒏y生存。
業(yè)界似乎正在期待更強(qiáng)的創(chuàng)新誕生。
01?蒸餾法的前途
在AI界,用蒸餾法訓(xùn)練自己的大模型,較為普遍。
本質(zhì)上,這是一種模型壓縮技術(shù),允許將大型且復(fù)雜的模型轉(zhuǎn)換到更小、更高效的模型之中。以往,這條技術(shù)通路并未被特定限制,而現(xiàn)在,在“o1”模型推出后,這種訓(xùn)練新模型的模式將可能受到影響。
一位大模型企業(yè)高管對數(shù)科星球DigitalPlanet這樣說:“目前,o1輸出接口限制是每周30條(mini為每周50條),這就是對蒸餾的限制?!?br />
在行業(yè)內(nèi),GPT-4以“教師模型”的存在示人。它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含13萬億個(gè)token、1.8萬億的參數(shù)量和6個(gè)專家模型構(gòu)成。以它為基準(zhǔn),行業(yè)中誕生了諸多“學(xué)生模型”,即可利用“蒸餾法”等技術(shù)手段訓(xùn)練自身模型。
而如今,如何優(yōu)化蒸餾過程、提升大語言模型生成能力的技術(shù)手段較為風(fēng)靡,甚至這些技術(shù)已成為某些大模型公司的核心技術(shù)。
“你知道,為什么這么多大模型公司熱衷于’刷榜’?”一位從業(yè)者向我們提問。行業(yè)內(nèi),“刷榜”是基于榜單企業(yè)提供的標(biāo)準(zhǔn)化問題,測試各大模型技術(shù)能力的手段。
在他看來,在行業(yè)未建立更公正、透明的評估機(jī)制前,“刷榜”一定程度上提供了大模型的基準(zhǔn)測試場景,也是行業(yè)里評價(jià)模型性能、成本、部署便利性、安全性等評估結(jié)果的方式。
但隨著測試問題的公開化,“學(xué)生模型”的能力逐漸提升。以至于,在目前,行業(yè)內(nèi)的新晉模型的能力也越來越趨近于GPT4o(OpenAI推出的具有多模態(tài)能力的產(chǎn)品)。
商業(yè)層面上,“蒸餾”的背后是暴利。
原理上,后起的大模型公司通過“蒸餾法”省去了一定的數(shù)據(jù)、算力和訓(xùn)練成本,所以對于行業(yè)內(nèi)排名稍后的大模型產(chǎn)品而言,“只需要兩三千萬就能蒸餾個(gè)七七八八,”一位技術(shù)人員提到。商業(yè)上,過度蒸餾的結(jié)果是,排名在后面的大模型公司反而商業(yè)前景更強(qiáng)。
不過,以上的玩法,可能在GPT4-o1上有所變化。
02?“薄利多銷”的前途
在大模型行業(yè)內(nèi)流傳著一句話:先發(fā)被人制,后發(fā)才能制人。
一段時(shí)間內(nèi),從業(yè)者們憑借“蒸餾法”以上文形容OpenAI。而對于國內(nèi)的一些大廠,這句話也同樣適用:因?yàn)槠溆布牟少彸杀景褍r(jià)格“買在了山頂上”。而如今,硬件成本在剛性下滑,后入者更有優(yōu)勢。
所以,行業(yè)間便開始了價(jià)格戰(zhàn)。
商業(yè)實(shí)操上,和國內(nèi)的大多數(shù)行業(yè)一樣,用低價(jià)打造了高端的(僅從造價(jià)考慮)產(chǎn)品后,這些公司自然而然地進(jìn)入到了第二階段:即薄利多銷環(huán)節(jié)。
當(dāng)然,在理論上,薄利多銷并不是利益最大化的選擇。然而,很不幸,在大模型領(lǐng)域,價(jià)格戰(zhàn)正在上演。
“我看到河南的一個(gè)項(xiàng)目,一個(gè)國內(nèi)頭部大模型公司中標(biāo)了,標(biāo)價(jià)246萬,包括2900多個(gè)人的人天工作量,平均人天費(fèi)用800元。”一位大模型公司的聯(lián)合創(chuàng)始人這樣說。
他直呼,“這實(shí)際上已經(jīng)把AI玩成了勞動(dòng)密集行業(yè)”。他猜測,這個(gè)頭部大模型公司所提供的產(chǎn)品“賣不出去,估計(jì)都是送的”,甲方客戶只愿意以人天的方式支付開發(fā)費(fèi)用。加之這家頭部大模型公司的算力采買、人力成本,這個(gè)項(xiàng)目總體算下來“應(yīng)該是虧的”。
若換做“刷榜”型企業(yè),薄利多銷或許還有利可圖。而若換做這家企業(yè),可能只得用“痛并快樂著”來形容。
03?屎上雕花與可能存在的突破
“不敢相信,OpenAI也開始’屎上雕花’了?!?/strong>這是一位從業(yè)者的驚呼。不過,在深聊之后,他解釋,這里‘屎上雕花’是褒義。其深層次的意思是,OpenAI的架構(gòu)已不需要大改。
但對國內(nèi)的蒸餾大模型而言,顯然這并不是好消息。
一些從業(yè)者指出實(shí)質(zhì):國內(nèi)的大模型公司基本都是同質(zhì)化公司、沒有核心技術(shù)也難以超越OpenAI架構(gòu)。
而蒸餾不到東西,意味著模型的差距將會(huì)被甩開。對于大多數(shù)大模型公司而言,則意味著,企業(yè)的發(fā)展?jié)摿⒈挥肋h(yuǎn)桎梏在低價(jià)競爭的怪圈之中。
“除了少數(shù)資本化有保證的公司,大部分難以獲得資本青睞”,一位投資人透露。據(jù)他透露,國內(nèi)的幾家具備明確資本結(jié)果的公司,其背后實(shí)質(zhì)是LP(可以理解為基金的出資人)推動(dòng)進(jìn)行投資的。
對于GP(基金的管理人)而言,投了也不用擔(dān)責(zé)。
在他看來,這些公司之所以備受重視,是三條資本故事尤為引人矚目:一是,OpenAI能干的事,我(們)都能干,我(們)就是中國的OpenAI;二是,我(們)可以持續(xù)不斷地得到AI領(lǐng)域人才;其三是,有龐大的客戶資源背書,AI可以賣給核心企業(yè)圈層。
但也有人質(zhì)疑這三條,這些不愿意透露姓名的行業(yè)高管給出的理由是:OpenAI架構(gòu)必須突破,而前沿科學(xué)家應(yīng)重視質(zhì)量而不是數(shù)量,靠“源源不斷”的人才估計(jì)無濟(jì)于事。
“重要的是算法架構(gòu),通常是三兩個(gè)人決定的,他們能突破,那么就突破了,他們突破不了,再多人也是白搭?!?/strong>他補(bǔ)充。
他苦笑:“人再多,也是800人天?!?/p>
這位企業(yè)高管目前正在嘗試進(jìn)行算法突破,雖然很難,但值得一試。在詢問原因后,對方表示:“我們總不能永遠(yuǎn)處在價(jià)值鏈低端吧”。
作者丨苑晶 編輯丨大兔;公眾號(hào):數(shù)科星球(ID:digital-planet)
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