互联网大厂的团战之下，AI创企的空间有多大？
在互联网大厂的团战之下，AI创企的空间有多大？
对此多位业内人士和投资人告诉智东西，AI大模型领域不同于互联网“大补贴”时代，可能不会赢家通吃，而是百花齐放。
一方面，大语言模型在产业可能仍是大厂主导，因为参赛入场券是足够的钱、数据、算力及人才。比如OpenAI三年前接受了微软为其打造的一台由数万个A100 GPU组成、价值数亿美元的大型AI超级计算机，据推测标准大小的ChatGPT-175B大概需要625台8卡DGX A100服务器进行训练，成本约达到3~5亿元人民币。创企融来的几亿元在这个层面几乎做不了什么，大厂则资金相对充裕。
但另一方面，有业内人士告诉智东西，一些关键点突破可能还要看科创公司。据悉，国内AI企业的大模型很多是基于GPT-2开源模型开发而来，与GPT-4仍有代际差。由于GPT-4是闭源的，国内企业无法参考论文而只能自行研发追赶，并不是投钱和时间就能攻克的。因此从算法层面来说，AI创企与互联网大厂可以说站在同一起跑线，甚至聚焦创新的能力会更强。
正因为AI大模型算法结构突破难度大，许多创企公司都是由高校及科研机构成果孵化而来。与此同时，众多高校直接推出了大模型，包括复旦大学、清华大学、武汉大学等。
根据《中国人工智能大模型地图研究报告》，大模型的学术影响力已初步形成，但仍有提升空间。在开源影响力方面，国内大模型研发团队在积极推进大模型开源发展，目前已经有超过半数大模型实现开源，且高校和科研机构是开源主力。
高校及科研机构布局大模型的情况
即便是基于强大科研成果，AI初创企业要突围还需要花些巧劲。正如创世伙伴资本合伙人梁宇此前告诉智东西：“创企要学会躲开‘巨兽踩下的脚印’，所有伟大的公司都是从很小的缝隙中钻出来的。”
在大厂领跑的同时，初创公司的机会可能在应用层，从垂直领域切入做产业落地、降本增效。比如澜舟科技聚焦的就是金融领域。其于3月14日推出孟子对话大模型，而早在2021年7月推出了孟子（MChat）大模型及相关系列开源模型。基于Transformer，孟子大模型可支持以及快速替换自回归（如GPT）、自编码（如BERT）等多种预训练模型。