智谱AI CEO张鹏：Sora让中美大模型差距再一次表面化，多模态是AGI的起点

原标题：智谱AI CEO张鹏：Sora让中美大模型差距再一次表面化，多模态是AGI的起点

出品 | 搜狐科技

作者 | 梁昌均

一年前的3月14日，人工智能领域发生了很多标志性的事件。

OpenAI当时发布了GPT-4，目前依然遥遥领先。OpenAI前员工成立的Anthropic上线了对标GPT的Claude，日后成为OpenAI最强竞对。

在国内，从清华走出来的大模型公司智谱AI则正式发布了ChatGLM大模型，这是国内目前最接近GPT-4水平的大模型之一。

“那一天，很多人都欢呼，大模型里程碑日到了！”在发布一周年之际，智谱AI CEO张鹏对搜狐科技等媒体在谈到大模型发展时说到，今年将是AGI元年。

Sora让差距再一次表面化，多模态是AGI的起点

在张鹏看来，2024年一定是AGI元年，而多模态是AGI的一个起点。如果想要走到AGI这条路上去，只停留在语言的层面不够，要以高度抽象的认知能力为核心，把视觉、听觉等系列模态的认知能力融合起来，才是真正的AGI。

“所以Sora的出现，我们并不吃惊，也有心理准备。”张鹏介绍称，智谱AI在2023年后半段就看到了2024年应该就是多模态和AGI爆发起始的一年，因此就开始做相应布局。此前，智谱AI还投资了要复现Sora的多模态AI公司生数科技。

“Sora让大家大吃一惊，觉得我们跟世界最先进水平的距离又一次被拉开。但在我内心，没有产生太大波澜，我们知道差距就在那儿，只不过它让这个差距再一次表面化。”张鹏说。

他认为，Sora本质上解决的是语言这种高度抽象的知识与低级信号和数据，比如视觉信号，声音信号等之间的打通，实现了认知上的统一。“Sora的发布意味一些新思路、新方法是可行的，智谱AI会做一些细节上的调整，去尝试加速。”

和OpenAI一样，智谱AI同样以实现AGI为目标。张鹏表示，智谱的特色是全线对标Open AI的产品线。“不是说人家做什么，我们就去做什么，而是我们和OpenAI的理念非常相近，目标就是瞄着AGI，所有对实现AGI有益的、有帮助的工作，我们都会去做。”

他认为，国内发展AGI的路径，有两个方式。第一种就看比领先的人在做什么，首先必须承认有差距，那就虚心去学习。

第二种是要从自己理解的角度来看整个技术演进的路线，要有自己创新的想法。“只有这样，我们才有可能在落后的情况下赶上他们，甚至超越，这两点是相辅相成。”

“中国大模型整体在过去一年发展非常快速、非常好，但也有一小部分人说国产大模型，很多就是套壳，拿别人的成果抄一抄、改一改。别的我不敢说，但智谱AI在过去一年在非常原创性地做很多自主可控的东西。”张鹏说到。

张鹏表示，智谱AI会更加瞄准AGI，实现超过人类水平的超级认知智能、实现AI的自我解释、自我评测、自我监督，同时也会开发超级对齐技术，实现机器自动对齐人类的智能和人类的价值观。

“智谱正在经历一个从量变到质变的过程，市场给了我们很多的机会和机遇，虽然自主创新研发的这条路会很艰难，但我们仍然还在坚持下去。”张鹏说到。

大模型迎产业落地之战，AI商业模式从垂直走向平台

回顾全球大模型的发展，张鹏认为可以分为三个阶段。2018-2020年是大模型原始算法创新的阶段，2020-2022年则是模型之战，但最初国内对是否发展大模型还心存疑虑。

随着ChatGPT的发布，所有人都认识到大模型的能力。“一夜之间，几乎所有人都对必须发展大模型达成了高度的共识，同时如何实现模型的产业化应用，也提上日程。”张鹏认为，从2023年开始开始进入大模型产业落地之战。

不过，关于大模型到底怎么用，如何让它产生更大的价值，落地如何实现，成本、效率能否解决，目前全球还没有哪家企业完全跑通。国内不少观点认为，大模型比上一波以AI四小龙为代表的技术阶段更难以商业化。

对此，张鹏并不认可。他认为，AI四小龙是基于传统机器学习的方法，是用大数据解决小问题，方案能力不够，这是技术本身的瓶颈所带来的天花板。正是由于这些技术本身的天花板所带来的特性，造就了相应的商业化落地的形态，从而带来了持续的问题。

“大模型是对上一代AI技术的提升，提升了泛化性和通用性，不再依赖具体场景，它不是没有天花板，但这个天花板要比之前要高。”张鹏认为，在更高的天花板之下，可以有更大的发展空间，更快速的发展速度，同时可以不再聚焦具体的行业，而是会遍布各行各业。

“我们从一种垂直烟囱状的商业化发展路径，变成了平台型的发展模式，这有根本的不同。随着技术不断突破，商业化的场景和发展可能性会变得更多。”张鹏表示。

据介绍，智谱AI的商业模式理念是MaaS（模型即服务），这也是业内普遍认可的理念。基于此，智谱AI形成了四种商业化落地模式，包括最轻量级的API调用服务，基于云端的私有化方案，完全私有化的方案，以及提供国产化适配的软硬件一体化方案。

不过，外界对高校背景的智谱AI的商业化能力也存在不少质疑，认为其不太懂各行各业的行业知识，深入行业很难做好。

张鹏对此坦言称，大家对智谱AI的商业化打心眼里存在着一种怀疑，因为实验室技术到市场上应用需要的东西不一样，过程也不一样。“我们和市场一起摸着石头过河，有磕磕绊绊，但找到了真正让大模型落地产业、形成价值的方法。”

“我们的方法是开放共赢，和行业合作伙伴共建行业的应用落地，甚至是跟第三方合作伙伴共建共创。”张鹏介绍称，去年智谱AI实现和2000+生态合作伙伴、1000+大模型规模化应用、200多家企业共创，覆盖汽车、营销、金融、制造等行业。

“大模型技术需要时间的积累，大模型商业落地能力同样也需要时间的积累。”张鹏引用奥地利诗人里尔克的诗句“我因遇到风暴而激动如大海”表示，智谱AI愿做先行者，朝着AGI的目标前进。