今天小編分享的互聯網經驗：大廠混戰大模型：四大流派，沒有赢家，歡迎閲讀。
圖片來源 @視覺中國
文 | 定焦，作者 | 温故，編輯 | 方展博
今年以來，整個科技圈最熱鬧的事情，是發布大模型。
從 3 月百度率先發布文心一言以來，阿裏、科大訊飛、360、騰訊紛紛跟上。7 月，華為、京東、攜程也召開發布會，雖遲但到。
科技公司又卷起來了。以至于某頭部互聯網大廠的技術負責人，在一場發布會開場就強調：" 今天不會發布預訓練多模态大模型，今天也不會蹭大模型的熱點。"
7 月 17 日下午，在攜程發布旅遊行業垂直大模型後，除了極個别藏着掖着的互聯網大廠，大廠大模型基本集結完畢。
中國大廠大模型發布時間線 制圖 / 定焦
大模型越來越多，雖出自大廠，但真假難辨。大家的招數也不同，有的迷戀 " 作詩 "，有的埋頭 " 做事 "，還有的 " 講故事 "。
根據資源能力、布局深度、出招套路，大廠的大模型可以分為不同的流派。「定焦」将它們總結為四大類型：
全能型：百度、阿裏、騰訊、華為
業務型：京東、字節跳動、科大訊飛
探索型：360、網易、攜程
觀望型：美團、小米
業界普遍認為，第一梯隊當屬百度、阿裏、騰訊、華為四家，它們的綜合實力最強。京東、字節跳動、科大訊飛位列第二梯隊，業務屬性較重；360、攜程、網易還在探索階段；美團、小米還沒有發布大模型。
當然，這個分類是動态的。行業變化太快，大廠的進展也是一日千裏，格局随時可能改寫。
接下來，「定焦」就帶大家探讨一下，大廠的大模型都長啥樣，哪家的大模型最強，以及，大廠大模型，拼什麼？
兩條路線，三個層級
在讨論大廠大模型之前，我們先做一個背景科普。
首先，大模型不是新鮮事物。它不是突然蹦出來的，只是被 ChatGPT 帶火了。在去年 11 月底 ChatGPT 問世之前，百度、阿裏、騰訊、華為等大廠就有自己的大模型，而且經常在一些國際測評類榜單中刷榜。
具體到大模型的類别，有兩條大的路線，一是通用，二是垂直。
所謂 " 通用 "，可以簡單理解為大模型啥都會；" 垂直 "，是在某個特定領網域做的特别好。這其中的差别，就像一個高中生畢業了，基本的能力素養都有，但沒啥專業性；另一個是職高畢業，綜合能力差點，但可能工地搬磚有一手，或修車修的好。
ChatGPT，以及百度文心一言、阿裏通義千問，都是通用大模型，能聊天、寫詩、作畫，看起來比較全能。但你要讓它去做專業的在線問診、物流規劃，可能做得很一般。
與之對應，像華為推出的礦山大模型、實時預測全球海浪的大模型，以及京東金融行業大模型，主打的就是 " 做事 " 和 " 專業 "。
這兩條路線，是我們理解大模型的基礎，也決定了大廠在布局大模型賽道時的戰略方向。
那麼，不論是通用大模型還是垂直大模型，企業具體能做什麼？
百度創始人兼 CEO 李彥宏曾給過創業公司一個建議：沒有必要再重新做基礎大模型，創業者的機會是在應用層，将出現 " 全新的、十倍于現在微信和抖音的創業機遇 "。
先抛開這個觀點的立場，這裏提到了 " 基礎大模型 " 和 " 應用層 "。這就涉及到大模型的三個層級。
中國大模型的創業生态，玩家都在不同層級進行站位——架構層、模型層、應用層。
架構層的進入門檻最高，功能有點類似基礎設施，能參與進來的主要是各大雲計算廠商，比如阿裏、騰訊、百度、華為這四巨頭。
模型層的一大重點是基礎大模型，對算力、算法、數據、人才的要求非常高，一般的創業公司做不了。有一些公司選擇在基礎大模型之上做一些微調，針對性推出行業大模型。
應用層是基于前兩類大模型，調用 API 開發應用，就像手機行業基于安卓和 iOS 開發 APP，這是大部分創業公司能做的事情。大眾熟知的 ChatGPT，其實是 OpenAI 對 GPT-3 模型微調後開發出來的對話機器人應用。
中國的科技公司在布局時，尤其是 BAT 這樣的超級巨頭，往往會交叉覆蓋三大層級。基礎打法是先發布通用大模型或者行業大模型底座，其他公司再基于這些基礎模型，結合自身擁有的行業數據，微調出自己的大模型應用。
因為 ChatGPT 的火爆，很多人将大模型理解為一個應用或一款產品，是不太準确的。大模型正在形成一個生态，這其中有修高速公路的，有蓋房子的，還有搞精裝修的。
有野心的頭部大廠想拿下壁壘最高、賽道最寬闊的架構層和模型層，但難度和風險系數極大，很可能投入之後看不到成果。中部大廠更多選擇在一些垂直行業深耕，先在具體場景落地，看到效果之後再加大投入。更多的大廠其實還在探索階段，一邊觀望一邊行進，摸着石頭過河。
大廠的招式與武功
随着互聯網大廠陸續發布大模型，大廠們的布局逐漸清晰起來。
我們将百度、阿裏、騰訊、華為歸入一梯隊，一是因為他們在大模型上起步早，布局深，二是因為能力全面。
百度是國内第一個推出聊天機器人產品，開放内測，硬剛 ChatGPT 的公司。
再把時間往前推四年，百度在 2019 年 3 月就對标谷歌 BERT 模型，推出了文心大模型 ERNIE 1.0，中文效果超越 BERT。這個模型在 2021 年 12 月參數達千億，跨入 " 智能湧現 " 門檻。ERNIE 3.0 Zeus 也是國内首個開放 API 調用的千億大模型。
阿裏在今年 4 月 11 日發布對标 ChatGPT 的大語言模型通義千問，快速接入釘釘、天貓精靈，然後在 3 個月内推出了聚焦音頻的大模型應用通義聽悟，以及 AI 繪畫大模型通義萬相，通義大模型家族日漸成型。
如此快節奏，是因為阿裏把準備工作做到位了。阿裏很早就發布了語言大模型 Plug 和多模态大模型 M6，M6 在 2021 年 10 月參數規模達 10 萬億，是當時全球最大的 AI 預訓練模型。這兩個模型在去年 9 月合并，發展為今天的通義大模型。
騰訊直到今年 6 月下旬才召開發布會，是大廠中相對較晚的一個，而且它沒有像百度、阿裏一樣發布通用大模型，而是面向 B 端客户發布了行業大模型解決方案。華為也是一樣，它在 7 月 7 日發布面向行業的盤古大模型 3.0，沒有發布聊天機器人。
騰訊和華為的硬實力都很強。騰訊在去年 4 月發布了混元大模型，這是一個集計算機視覺和自然語言處理于一體的多模态大模型，已經在騰訊各大業務模塊中應用。華為的盤古大模型早在 2021 年 4 月就發布了，還落地了一些具體的場景。
這波 AI2.0 浪潮，很多能力都是建立在雲平台之上。不論是算力、模型，還是工具鏈，都是通過雲平台對外輸出。在此基礎上，大公司建設大模型生态，支撐更多應用生長，是一套比較高級的打法，目前能玩轉的也就這四家大廠。
二梯隊的京東、字節跳動、科大訊飛，我們将之歸入 " 業務型 " 選手，因為他們的能力側重模型層，更看中跟業務結合。
比如京東，7 月 13 日京東推出 AI 大模型 " 言犀 "，這是一個面向產業的垂直大模型，側重解決真實場景的實際問題。過去這些年京東除了在電商賣貨，物流、金融、健康等業務也發展起來了，所以 " 言犀 " 大模型一開始主要面向零售、金融、城市、健康和物流領網域。早期自用為主，後期向外部客户開放。
再比如科大訊飛。" 星火認知大模型 " 在 5 月 6 日發布，同時發布的還有其在教育、辦公、汽車、數字員工方向的落地應用，還将接入學習機、錄音轉寫工具 " 訊飛聽見 " 等產品。
字節跳動的玩法比較特别，它在 6 月 28 日發布了 " 火山方舟 "。注意，這不是大模型，官方説法是 " 企業級大模型服務平台 "。簡言之就是一個大模型超市，字節不生產大模型，只 " 搬運 " 大模型。
這三家大廠，在做業務方面都很有一手。對他們而言，大模型更多是一個工具，先在自己内部跑通，把效率提上來，看到實實在在的效果後，再考慮加大投入推廣。
三梯隊的 360、網易、攜程，大模型還在探索階段。
這其中 360 可能不服氣，自從 ChatGPT 火了之後，低調了很久的 " 紅衣教主 " 周鴻祎突然又活躍起來，頻頻發表言論。已經包裝成 " 數字安全公司 " 的 360，在 6 月 13 日發布 "360 智腦大模型 " 和一款數字人產品。
不過，雖然產品功能豐富，但外界對 360 大模型的技術水平存疑。360 自稱前期在 AIGC 技術一直有投入，去年還發起了計劃投資總額 2.23 億元的項目，半年過去了，募來的錢只投了 5%。
攜程和網易在大模型上的布局，目前還不是很系統。網易聲稱從 2021 年開始打造 " 玉知 " 多模态理解大模型，借助了華為昇騰 AI 的力量，在行業裏存在感不強。攜程發布旅遊行業垂直大模型 " 攜程問道 "，出發點是提升内部各大業務的工作效率。
美團和小米沒有發布大模型，但内部已經啓動相關項目。美團最新的動态是接盤王慧文的光年之外，這對美團的大模型業務實際有多大幫助，尚待觀察。
大廠大模型，拼什麼？
這麼多大模型，怎麼評估好壞？
上半年的 " 百模大戰 " 中，中國大廠們在推出自家大模型時，都喜歡拿參數量説事。ChatGPT 已經證明了大模型存在 " 湧現 " 現象，大模型的參數量越大，智能程度越高。
這是一個非常粗暴的指标。阿裏、百度等大廠幾年前就推出過萬億參數的大模型，但參數大和能力強是兩回事。
另外一個常用的評價維度是公開的評測集和榜單打分，中國的大廠非常喜歡參與。
比如騰訊，騰訊的混元大模型去年發布後，參加了很多榜單排名，在 MSR-VTT，MSVD，LSMDC，DiDeMo 和 ActivityNet 五大跨模态視頻檢索數據集榜單中，先後取得第一名的成績，實現了跨模态檢索領網域的大滿貫，分數更是打破多項紀錄。
百度的文心大模型，過去幾年也經常登頂全球權威的 GLUE 榜單，甚至超過微軟、谷歌、OpenAI 等公司。最近 IDC 發布了大模型評估報告，百度文心大模型在 7 項核心指标上拿下滿分，綜合評分第一。
這個方式的局限性在于，會導致出現一些 " 應試型選手 "，測評分數跟實際表現相差較遠。
國内一家 AI 創業公司的創始人季定宇對「定焦」説，" 大模型是綜合能力的體現，所有的測評都不能體現全部 "，" 在刷榜這件事上，大廠們就沒有輸過 "。
當一個新的風口出現時，創業者和資本一擁而上，導致信息差普遍存在。尤其是在早期階段，外界缺乏足夠的辨别力，這個時候誰的聲量大，誰就能獲得更高的關注度。
華為的盤古大模型推出兩年來，普通人知之甚少。ChatGPT 火了之後，盤古大模型迅速更新到 3.0 版本，并再次重磅向外界發布。
盛景嘉成董事總經理劉迪對「定焦」説：" 對于大廠而言，當大家都在發布大模型時，你是不能缺席的。因為 GPT 的影響，大廠很被動地将原來可能計劃在 2-3 年做的事情，壓縮到三個月快速地做出來。"
這就像一場賽跑，大家都在搶跑，顧不上姿勢和動作是否優雅。
對一些大廠而言，把什麼產品、哪塊能力拿出來發布，是一道選擇題。大廠也要迎合熱點、造勢、包裝。開發布會更多是一個宣傳行為，真正的功夫是在台下，在幕後。
為了突出自身優勢，很多大廠會對标 GPT，用 " 在指标前加定語 " 的方式來作對比，尤其是 " 中文能力 " 這項指标。但目前，從 C 端用户反饋來看，用户量最大、體驗最好的，依然是 ChatGPT。
劉迪認為，從商業模式上，大廠很難将大模型包裝成類似微信這種，大範圍使用的付費 C 端產品，因為算力太稀缺。" 現在的算力用來做微調和日常的 B 端業務處理都已經很緊，C 端的量一旦上來，大廠支撐不住。
這導致的結果是，賣算力資源的雲廠商，搶先一步吃到了大模型的紅利。
提前囤了超過 1 萬張英偉達 GPU 的字節跳動，直到現在也沒有推出自己的大模型。在大廠發布大模型最熱鬧的 4 月，它旗下的算力平台火山引擎，推出了自研 DPU 等系列雲產品（DPU 是一種定制化的加速硬體），支持萬卡級大模型訓練。
字節跳動選擇為其他大模型公司提供算力服務，雙方的關系就像微軟和 OpenAI、亞馬遜和 Bedrock。火山引擎總裁譚待稱，國内大模型領網域的數十家企業，超過七成已經在火山引擎雲上。
綜合來看，大模型賽道還處在早期階段，大廠們雖然發布了產品，但搶跑的意味很濃。因為賽道夠長，一時的搶跑無法形成長期優勢。而且，行業變化迭代太快，技術、產品都可能随時重新洗牌。
短暫的聲量之争過後，才會進入比拼硬實力的階段。
誰最有可能勝出？
從年初至今，大家對大模型的認識在逐漸發生變化。
年初，行業裏的共識是，通用大模型是未來。大家覺得，通用大模型在各個場景都有很好表現，可以解決一切問題。大廠中，已經發布類 ChatGPT 產品的有百度、阿裏、科大訊飛、360。
後來，大家發現這些產品更像是玩具。它們擅長坐而論道，你跟它們聊天沒問題，但要讓它們幹具體的活，可能不太靠譜。
大廠迅速捕捉到了市場的變化。百度就發現，文心一言發布後，一開始來交流的企業都是 CEO 級别的人出面，後來大多是技術負責人或業務負責人。字節跳動發現，來找火山引擎的企業，四五月份都是模型廠商，需求是訓練模型，現在是一些行業客户，希望在營銷、客服等場景落地。
于是下半年，風向變了。行業迅速達成新的共識：行業大模型更靠譜，要從通用面向產業。大廠對外講故事的口徑也随之變化，紛紛開始發布行業大模型。
騰訊在 6 月下旬推出行業 " 精選模型商店 " 時，騰訊雲與智慧產業事業群 CEO 湯道生説，" 聊天機器人不是唯一的大模型服務方式，也不一定是滿足行業需求的最優解。"
華為 7 月上旬發布的盤古大模型 3.0 是面向行業，華為常務董事、華為雲 CEO 張平安稱，華為的盤古大模型不寫詩，要扎根于行業，為各個行業帶來價值。
京東的 " 言犀 " 大模型定位直接就是面向產業。京東雲事業部總裁曹鵬説，對話類的通用大模型不應該是大模型的全部，大模型不應該只是拿來聊天寫詩作畫的玩具。
在 diss 通用大模型的同時，這三家大廠開始在 " 產業 " 上大做文章，凸顯自己的優勢。他們的產品，均主要面向 To B 行業市場。
劉迪認為，對于大廠而言，大模型有兩個價值，一是内部做節流，把優化的效率轉化成利潤；二是對外拓客，讓其他客户賺到錢，大廠從中拿走合理的利潤。最終一定要商業化。"抛開技術指标，評價一個模型好不好用，就看用的人多不多。一看收費客户數量，二看創造的收入金額。"
MaaS 模式（Models as a Service，模型即服務）開始被更多大廠搬到台面上。去年的雲栖大會，以及今年的百度文心一言發布會，都提到了這一概念。騰訊則公布了 MaaS 能力全景圖。
就像當年的雲計算市場一樣，底層算力和平台能力可以構建壁壘，市場需要算力強悍、模型全面的服務商。那些在算力、平台、模型、應用方面都有布局的大廠，對企業客户具備更強吸引力。
百度、阿裏、華為，除了自研大模型產品，還完成了從芯片到應用的布局。百度是 " 昆侖芯 + 飛槳平台 + 文心大模型 "，阿裏是 " 含光 800 芯片 +M6-OFA 底座 + 通義大模型 "，華為是 " 昇騰芯片 +MindSpore 框架 + 盤古大模型 "，這是其他公司在短期内很難追上的優勢。
季定宇認為，在中國做通用大模型的公司，最終只能跑出一家，做個好的比早做出來更有價值。" 我最看好字節跳動和騰訊，一個是團隊符合，一個是場景符合。"
劉迪更看好三家大廠——美團、字節跳動、華為。他對「定焦」分析：美團是基于場景去找業務，基于 C 端用户高頻的交易數據，能快速迭代模型；華為主打生态圈，在 G 端資源強大，具備極強的拿行業數據的能力；字節跳動之前已經将很多 AI 技術應用到自家產品中，迭代能力極強。
不過，這都是基于現階段的理論分析，行業格局具體會如何演變，還要看大廠們接下來如何出招接招。畢竟，大模型的賽道才剛剛鋪開。
* 應受訪者要求，季定宇為化名。
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