距离被阿里“通义千问”刷屏还不到一周时间，4 月 11 日，阿里云峰会又再放大招。

活动现场，阿里巴巴集团董事会主席兼 CEO、阿里云智能集团 CEO 张勇在云峰会上表示，阿里巴巴所有产品未来将接入“通义千问”大模型，钉钉、天猫精灵已率先接入通义千问测试，并会在评估认证后正式发布新功能。

不仅如此，阿里云还将开放通义千问的能力，帮助每家企业打造自己的专属大模型。张勇表示，面向 AI 时代，所有产品都值得用大模型重新升级。

当大家还在就通义千问跟 ChatGPT、文心一言的对比效果而津津乐道时，阿里再进一步，已抢先在其应用中率先测试，让外界深切地感受到，生产力变革真的要到来了，中国 AI 下半场激烈竞争的号角也正式吹响。

国产AI模型大混战

接下来，有多场大模型相关发布会扎堆举办。

4月10日，商汤“日日新SenseNova”大模型体系问世；4月11日，毫末智行自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若发布；由昆仑万维和奇点智源合作研发的天工大模型3.5发布在即，并将于4月17日启动邀请测试；5月6日，科大讯飞“1+N认知智能大模型”即将发布……

互联网巨头、人工智能公司、智能硬件公司、自动驾驶公司等各方力量，都积极参与到大模型这一场盛宴中来。

行业监管也迅速出手。4月11日，国家网信办发布通知，就《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》面向社会公开征求意见。

根据计算机科学家、自然语言模型专家吴军的说法，ChatGPT背后是一个叫做语言模型的数学模型在发挥作用，这项语言模型技术早在1972年就已经有了，是由他的导师弗莱德里克·贾里尼克(Fred Jelinek)在IBM期间带领团队研发出来的。

只是到了今天，由于算力不断提升，语言模型已经从最初基于概率预测的模型发展到基于Transformer架构的预训练语言模型，并逐步走向大模型的时代。

复旦大学计算机学院教授、MOSS系统负责人邱锡鹏曾这样描述大模型的能力飞跃：“当模型规模较小时，模型的性能和参数大致符合比例定律，即模型的性能提升和参数增长基本呈线性关系。然而，当 GPT-3/ChatGPT 这种千亿级别的大规模模型被提出后，人们发现其可以打破比例定律，实现模型能力质的飞跃。这些能力也被称为大模型的‘涌现能力’（如理解人类指令等）。”

每当有革命性的技术诞生，无一不是由其在具体行业的商用化应用来实质性地推动行业进步。作为连接技术生态和商业生态的桥梁，大模型也将在很多行业应用落地。

只是，这波来势凶猛的大模型热，究竟会催生万物生长改变万千业态，还是继区块链、元宇宙之后又一个看上去很美的泡沫？

AI大模型成功的两大要素

尽管阿里并不是国内第一个公布类GPT的，但阿里却是国内最早着手AI大模型研发的大厂之一。

阿里云智能 CTO 周靖人表示，“对我们行业内的人来讲，我们并不认为这条道路好像就是 2023 年突然出现。这是一个长期以来技术发展的演进过程。”在他看来，大模型通义千问既不是起点，也不是终点，而是一个中间节点。

实际上，阿里达摩院在NLP（自然语言处理）等前沿科研领域布局多年。2019年阿里启动大模型研发，当年即发布大规模预训练语言模型structBERT并登顶全球NLP权威榜单GLUE，成为近年中国公司在AI领域的核心突破之一。

此后，阿里陆续发布国内首个超百亿参数的多模态大模型及语言大模型，训练实现全球首个10万亿参数AI模型。在2022年，达摩院推出集大成的通义大模型，在语言及多模态能力、超大模型、通用统一模型等多个技术维度上，均处于国内第一梯队。

在周靖人看来，阿里对AI大模型的投入及研发，已通过自身实践锤炼出了国内唯一支撑过万亿参数以上大模型的“飞天智算基础设施”。

此次云峰会上，他首次全面诠释了“飞天智算基础设施”可提供的三层系统服务能力：

智算IaaS服务包括可支持最大十万卡GPU单集群规模、可承载多个万亿参数大模型同时在线训练的智算集群，可为万卡规模AI集群提供无拥塞通讯的自研RDMA网络架构等；

智算PaaS服务以机器学习平台PAI为核心，可支持万卡的单任务分布式训练规模，AI训练效率提升可达10倍，推理效率提升可达6倍，覆盖全链路AI开发工具与大数据服务，深度支持了通义大模型的研发；

智算MaaS服务包括通义大模型系列和以之为基础的企业定制大模型，以及国内首个“模型即服务”开放平台魔搭社区，魔搭现已汇聚超800个优质开源模型，总用户量超100万，模型累计下载次数超1600万，成为国内规模最大的模型社区。

“这一系列都是帮助我们在人工智能的时代更好的训练自己的模型，更好的把我们模型服务推向我们的业务去解决我们实际的问题。”周靖人总结说到。

不少业界人士认为，这是通义千问问世背后的关键因素——深厚的大模型技术积淀、强大的云基础设施能力，对大模型的研发来说缺一不可。

AI人才遭疯抢

AI已经成为了时代的风口，这个风口的风力有多大呢？

一个月12-20万。

对，一个月120000-200000元！

如果说，步入2023年最火的是什么，那一定就是ChatGPT所引领的开放式AI了，这个东西有多火呢？

现在就连查个百度都要问一下AI是什么看法了。

如此火热的项目，自然少不了大厂之间的相互竞争，而竞争的第一步，便是招兵买马。

据了解，现在猎头正在寻找多位AI方向投资经理，base北京，并且开出待遇：薪资范围60k-90k。招聘网站显示，AI方向VP-MD，最高月薪200K。

与此同时，AI大模型也是一块香饽饽，在某招聘平台上搜索AI大模型相关岗位，相关词条可多达数页，图像识别、算法研究员、深度学习等岗位的年薪均已达百万元。而在此之前，传闻百度文心一言大模型团队内的研发人员遭到其他公司的“挖角”。

造成这一现象的原因除了AI产品本身的火热，还有因为市场未来的趋势一定是走向大数据。“国内肯定要有自己的大模型，这是通往未来的船票。”这已经成为了业内的共识，那么如何拿到这张船票，就成了国内大厂研究的重点。

但这张船票是有门槛的，而且很高。

关于AI大数据的花费有多大呢？计算机科学家、自然语言模型专家吴军谈及ChatGPT的训练成本时介绍：“大概可能是3000辆特斯拉的电动汽车，每辆跑到20万英里，把它跑死，这么大的耗电量，才够训练一次，这个非常花钱的一件事”。

也正因为如此，目前宣布自家AI产品的，无一不是大厂，截至目前，国内AI赛道参与的玩家有：百度“文心一言”、阿里巴巴“通义千问”、360“360智脑”，可能有些纰漏，大家还可以在评论区指出来，我们可以看出，AI已经成为了大厂的竞争，小公司已经完全没有了立足之地。

综合这三家测试的媒体反馈来看，目前国内相关产品相较于行业领先的产品仍有一定的差距，还需要大量的训练改进才能有更好的发展。国内的AI市场应该会是未来几年，大家内卷的目标。

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