商业快评 | 企业蜂拥“AIGC” ，“百花齐放”的背后是“任重道远” | 封面天天见
封面新闻记者 孟梅
AIGC无疑是一季度创投圈最大的热点。
今年作为A股科技的元年，越来越多的科技巨头都开始在科技角度发挥自己的优势，特别是人工智能角度，领头者ChatGPT的诞生以后，市场就进入了白热化，不管是国外巨头还是国内巨头都随之诞生自己的AI大模型。
本周二，阿里云正式发布了自己的AIGC产品——通义千问。由此，到目前国内的AI大模型拥有4个，其中分别是文心一言、华为盘古、通义千问、腾讯混元等，目前除了腾讯的AI大模型还没有发布以外其他的三个都已经正式发布。除此之外，还有王小川的“百川智能”、昆仑万维的“天工”、商汤科技的sense Chat等企业推出的市场产品，一时间，AIGC等同“洛阳纸贵”。
记者也相继测试市场各类产品的角度来讲，国内的大模型和openAI推出的ChatGPT3.5-4的差距还是十分明显的，阿里的通义千问能回答问题，表达观点和撰写代码，在文字处理层面表现优良；百度则能互动，回答问题和协助创作，尤其是在AI绘图领域，百度文心一言的进步也是有目共睹。
但从硬件以及产品的接入来看，华为宣布，新款Amazfit Falcon运动智能手表将上线ChatGPT表盘；百度则在搜索层面陆续接入；阿里云明显更胜一筹，阿里巴巴集团董事局主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇直接宣布阿里巴巴所有产品未来都将接入“通义千问”。由此，AIGC正式从理论层面正式进入应用层面，真正的厮杀才刚刚开始。
众所周知，大模型是一场“AI+云计算”的全方位竞争。超万亿参数的大模型研发，并不仅仅是算法问题，而是囊括了底层庞大算力、网络、大数据、机器学习等诸多领域的复杂系统性工程，需要有超大规模AI基础设施的支撑。
从这个角度讲，国内外的大厂其实都有在推进大语言模型的研发，只是差异在于，是否坚信数据量大了以后，模型会产生不一样的结果。这就决定了技术和项目在内部到底会不会被重视，是否会投入足够多的人力、物力、资金、资源，到大语言模型的开发上。
从算力大盘来看，大模型背后GPU主导的AI算力消耗量、增速，将远大于CPU主导的通用算力消耗量。中国信通院2022年发布的统计数据显示，2021年中国通用算力规模95 EFlops，增速为24%，占比47%。智能算力规模104EFlops，增速为85%，占比超50%。智能算力增速正在超过通用算力，成为云计算的新一轮增长点。
在大模型研发方面，人才密度、数据积累、融资能力以及创始人领导力对公司则更为关键。GPT 4模型背后需要2500-3000张最先进的A100显卡跑三到四个月的数据，仅这部分成本就达到了千万美元级别。从这个角度而言，创业公司并不一定在大模型开发上就处于弱势。但亦坦言，创业公司的资源和行业号召力都比大厂欠缺，因此应用层成为更多创业公司着眼的切入点。
而对于最终哪些项目会跑出来的问题，我们看到的是——目前行业内在技术路径和目标上已经开始分化，因此最终可能是百花齐放、动态变化的过程。
从目前来看，国内大模型与ChatGPT4差距仍较大，尽管巨头胜出的概率更大，但其他科技公司一些垂类模型依靠本身积累的行业数据，在各国内模型的定性尚未明确。所以市场看到的更多的是一个资金的博弈与炒作，能力上具体还要看后续的优化和迭代，任重道远。