大模型密集开放服务 落地应用进入关键期

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(文/陈炳欣)自从8月31日百度、百川智能、智谱华章等首批大模型通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案,正式上线面向公众提供服务之后,陆续又有多款产品开放使用。与此同时,模型企业也加快大模型面向工业、金融、政务、教育等行业的推广应用。大模型呈现出加速落地之势。

大模型落地应用进入关键期

8月31日,百度、字节、商汤、中科院旗下紫东太初、百川智能、智谱华章等8家企业/机构的大模型,首批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案,正式上线面向公众提供服务。

9月5日,科大讯飞宣布讯飞星火认知大模型面向社会开放,用户可以在各大应用商店下载“讯飞星火”APP或登录“讯飞星火”官网直接注册使用。

同日,360智脑大模型面向公众开放,用户可以通过 360 智脑官网、各大应用商店下载“360 智脑”App,也可以升级 360 安全卫士、360 安全浏览器等体验。

9月7日,腾讯混元大模型在2023腾讯全球数字生态大会上亮相,并通过腾讯云对外开放。腾讯混元大模型拥有千亿参数规模,具备中文创作以及复杂语境下的逻辑推理能力等。

9月8日,蚂蚁集团发布自研的金融大模型。基于该大模型能力的两款产品——智能金融助理“支小宝2.0”和为金融从业专家打造的业务助手“支小助”同时亮相,将在通过备案后上线。

在越来越多大模型陆续通过《暂行办法》备案后,未来还将有更多面向公众开放服务。与此同时,模型企业也加快了大模型面向工业、金融、政务、教育等细分行业的应用。事实上也只有实现了商业化落地,才能确保大模型行业企业的持续健康发展。

9月5日,百度智能云千帆大模型平台宣布实现2.0全面升级,并公布月活企业数已近万家,覆盖金融、制造、能源、政务、交通等行业的400多个业务场景。360表示,其发布的企业级AI大模型解决方案,已经为近20个行业提供解答。360安全大模型安全攻防判断准确率超96%。360集团创始人周鸿祎认为,大模型未来真正的发展机会在企业级市场,大模型有引领新一轮工业革命的潜质,前提是走进千家万户、赋能百业千行。

浙商证券发布研究报告称,随着首批8家厂商大模型顺利通过备案,相关产品陆续面向全社会开放服务,预计在政策+需求共振下,AI应用生态将加速形成。IDC 预测,2026 年中国 AI 大模型市场规模将达到 211 亿美元,人工智能将进入大规模落地应用关键期。

云端、终端并举加速落地

金融行业作为人工智能应用场景密集的行业,是大模型应用落地的重要领域之一。清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松表示,大模型基于其构建的向量空间,正在打造出崭新的智能信息处理基础平台,进而变革各行各业的基本生态。对于金融领域而言,金融机构对于大模型的态度决定了自身的定位,也决定了其在日益激烈的竞争中能否抢占先机。相关研究数据显示,其中金融行业大模型约18个。蚂蚁集团、度小满、恒生电子、同花顺等都已经在积极研发金融大模型。日前蚂蚁集团发布的金融大模型及智能金融助理的“支小宝2.0”、智能业务助手的“支小助”有望应用于客服、销售、风控等业务场景。

工业企业应用也为业界所关注。根据IDC近期发布的《AI大模型在工业应用展望,2023》报告,大模型在工业的应用主要有两个方向,一是增强场景模型的泛化能力,提升模型适用性;二是利用自然语言对话和内容生成能力变更应用交互方式,生成文档、报表等。目前,国内大模型正在从技术迸发进入产业导入期。在推动传统制造业升级转型,从企业自身的智能化管理,到产品设计研发、质量控制检测、供应链管理、安全生产等相关环节,人工智能都可发挥重要作用。

与手机、汽车等终端相结合,同样是推动大模型加速落地的重要方式之一。相对云端侧而言,终端侧与用户的结合与互动更加紧密。目前无论大模型厂商还有车厂对此都有着不小的热情。周鸿祎认为,大模型最成熟的应用在于文本写作、内容生成、支持问答,汽车作为一个互联网的典型场景,内部有它的生产和办公系统,可以用大模型来选一些比较小的切口导入,达成了深度学习并实现个体赋能。

算法+芯片高效结合是根本

面向公众开放是大模型行业发展的一个重要节点,它意味着更大规模的中文语料投喂和更丰富的原生应用场景,也只有向公众开放,才实现真正的商业化落地。正如百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏所言,当文心一言向数以亿计互联网用户大规模开放服务后,就能够获得大量来自真实世界的反馈,这将进一步改进基础模型,并促使其以更快的速度进行迭代,创造更好的用户体验。

展望下一步,大模型的应用将向着更加细分的专业化细分化市场发展。赛智产业研究院院长赵刚建议,模型企业要结合技术的特点和各个应用方向,提前做好前后端贯穿的机制设计,规划好技术路线。在安全合规发展的前提下,持续推动产品的更快速迭代,创造更优的用户体验。支持开源社区建设,构建具有全球竞争力的产业生态。

智能汽车事业部副总裁和卫民则认为,模型企业应做好算法本身和芯片算力的高效结合。以科大讯飞大模型在智能汽车上的应用为例,就在基于国产芯片的基础上,结合自身核心的算法技术包括语音、视觉及大模型等,在把算法和芯片进行充分优化的基础上,可以实现在同样算力下执行更多功能。

责编: 张轶群
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