国内互联网科技企业争相布局AGI、AIGC是正确的策略，但不能指望一蹴而就，需要循序渐进。而中小型科技公司可以开发垂直类、应用型的小模型，实现不同程度的差异化发展。
随着ChatGPT持续出圈，国内互联网科技企业掀起AI（人工智能）竞逐战。继京东宣布将推出产业版ChatGPT、百度推出“文心一言”之后，商汤科技、三六零等多家科技公司近日又争相推出AI大模型或宣布以推进AGI（通用人工智能）为发展战略。
“各路厂家大模型的推出是仓促应战ChatGPT，算力、数据质量与多样性等多方因素都制约着国内ChatGPT产品的落地，中国目前的很多大语言模型远不如ChatGPT最初版本，在功能上可以实现与ChatGPT对标，但在使用场景上不能对标，原因是我国的互联网内容环境和监管环境有很大不同。”多位行业专家对记者表示，各大厂家抢先布局AGI、AIGC（人工智能生成内容）是正确的策略，但不能指望一蹴而就，需要循序渐进。而中小型科技公司可以开发垂直类、应用型的小模型，实现不同程度的差异化发展。
加紧布局AI赛道
科技公司正加速布局AI赛道。4月11日，阿里云在北京正式宣布推出大语言模型“通义千问”，支持多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解。
此前一天，商汤科技宣布推出大模型体系“商汤日日新大模型”，包括自然语言生成、文生图、感知模型标注，以及模型研发功能。商汤科技还对外介绍了最新自研的中文语言大模型应用平台“商量SenseChat”。据悉，作为千亿级参数的自然语言处理模型，“商量SenseChat”使用大量数据训练，并充分考虑了中文语境，能够更好地理解和处理中文文本。
“360GPT”被周鸿“抱出示众”不久，三六零正式宣布，基于360GPT大模型开发的人工智能产品矩阵“360智脑”率先落地搜索场景，将面向企业用户开放内测。据了解，企业用户在PC端360搜索首页申请并获得测试资格后，可通过企业安全云体验使用。未来，360智脑将与浏览器、数字助理、苏打办公、智能营销等场景应用深度结合，全面提升用户生产力和创造力。
360旗下奇富科技（原360数科）也在近日推出奇网数字化安全解决方案（MetaGPT），新增的智能预测平台利用AI增设了精准的威胁感知触点，通过加密数据库、自研全自动告警策略等举措，智能化感知和识别安全威胁，继而完成智能定位、溯源安全漏洞、自动处置与自动运维等多个环节。此外，新增平台在与安全态势感知平台、问题解决平台的协同下，不仅可以实现对数据的调用、流向实时监控，还可以通过AI模型，支持对日峰值数千万条数据调动日志的分析，实现智能运维的同时辅助技术人员的干预与监控。
京东集团副总裁何晓冬近日也公开表示，针对真实的产业需求，京东将在今年发布新一代产业大模型。早在今年2月，京东云旗下言犀人工智能应用平台宣布将整合过往产业实践和技术积累，推出产业版ChatGPT，取名“ChatJD”，并公布ChatJD的落地应用路线图“125”计划。
此外，科大讯飞副总裁、研究院执行院长刘聪透露，科大讯飞“1+N认知智能大模型”将在5月6日正式发布。上月底，腾讯集团高级执行副总裁汤道生表示，腾讯正在研发类ChatGPT聊天机器人，未来还会将其集成到QQ、微信，并向B端用户服务。在今年3月，百度率先推出“文心一言”，并与近500家合作伙伴达成接入合作。
大厂竞逐之外，继美团联合创始人王慧文、创新工场创始人李开复之后，搜狗创始人王小川近日宣布和前搜狗COO茹立云联合创办了人工智能公司百川智能，旨在打造中国版的OpenAI，研发并提供通用AI服务、基础大模型及颠覆性上层应用。
寻求差异化发展
“‘通义千问’体验略微好于‘文心一言’，但并没有好上一个量级。京东产业大模型尚未打开局面，华为云大模型更多的是提供基础环境，商汤主要还是在中小模型上面的成就。大模型上，现阶段‘通义千问’应该是距离ChatGPT最近的。”浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林对记者表示。
盘和林指出，“通义千问”部分能力能够达到GPT3.5的水平，不过当前很多功能使用存在较大的限制，达不到用户普遍的需求。“通义千问”在功能上可以实现与ChatGPT对标，但在使用场景上不能对标，原因是我国的互联网内容环境和监管环境有很大不同，所以现阶段“通义千问”比较可见的落地应用，还是智能音箱。
“中国目前的很多大语言模型远不如GPT3.5，OpenAI的领先优势在于其已经有成熟的产品和商业生态，并且积累了大量B端和C端用户这将进一步加快OpenAI迭代大模型。而国内的大模型有些才刚刚起步。”冰鉴科技行研负责人周扬在接受记者采访时直言，国内AI大语言模型和OpenAI推出的ChatGPT有2到3年的差距。
周扬指出，算力、数据质量与多样性等多方因素都制约着国内ChatGPT产品的落地。“算力方面，AGI的训练需要大量高性能GPU（图形处理器），2020年GPT模型处理训练所需的A100芯片数量就达到了2万张左右，而国内目前有1万张A100的公司少于5家。未来高性能GPU的对华出口，还受到美国禁令的长期影响”。
神州信息新动力数字金融研究院资深分析师杨立对记者表示，国内公司在模型建设方面与国外领先机构并没有代际差异，但在数据、算力和产品层面仍存在短板，虽然没有达到ChatGPT的技术水平，但技术储备比较充分，产业链也相对完善，可以在进行大规模训练及学习后开始追赶的脚步，并在具体应用层面形成优势。
盘和林表示：“我们说AI的目标是完成语义网，就是让互联网理解人类的语言和需求，从而增强效率。当前国内的AI企业多是在B端推进，但需要了解的是，AI最终使用者在C端，所以最终还是要获得C端用户的认可。对于国内企业来说，‘通义千问’给出了一个智能化的解决方案，未来和国内应用企业的软件结合，能够解决很多实际问题，从而提升了国内应用软件企业、网站的用户获取能力。”
“我国AI产业发展及与相关产业的融合互动具有明确的自身特性，因此在推动大模型的同时可考虑依据实际场景需求构建行业模型，形成MaaS（模型即服务）的服务模式，在应用层面形成自身特色，打开自身发展空间，同时服务产业数字化和数字产业化的高质量发展。”杨立表示。
