国内大模型现状深度分析:备案与商业化挑战及未来策略

AI快讯1个月前更新 niko
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还有约165个大模型尚未获得“过审”机会。

引言

继OpenAI的GPT-4模型问世后,国内大模型的发展也迎来了春天。这不仅推动了AI技术的新浪潮,也使得国内企业纷纷踏上了AI大模型的开发之路。然而,一年多的时间过去了,这些企业在发展过程中遇到了哪些挑战,他们又是如何寻找破局之路的呢?本文旨在探讨这些问题,分析当前形势,并预测未来的行业发展。

国内大模型的发展现状

在AI技术的持续革新中,国内的大模型如雨后春笋般涌现。据不完全统计,目前已有305个大模型发布,涵盖了语言理解、图像识别等多个领域。然而,备案率却只有大约45.9%,表明尚有大部分模型未获得‘过审’机会。这一现象背后,不仅反映了技术层面的难度,更突显了训练和推理过程中的高成本问题。

算力瓶颈与成本问题

算力资源的稀缺性成为制约大模型发展的关键瓶颈。即使大模型在训练阶段成功,但如果不能解决高额算力成本问题,就难以实现持续发展。目前市面上只有三类系统支持大模型训练,其中基于英伟达GPU的系统一卡难求,而基于国产AI芯片和超级计算机的系统也面临各自的挑战。

商业化之路的挑战

即便大模型在技术和算力上取得突破,其商业化之路也非一帆风顺。随着市场上通用大模型的增多,差异化盈利变得越来越困难。此外,大模型商业落地的边际成本仍然非常高,以至月订阅费用难以抵消背后的成本。面对这些挑战,部分企业开始尝试使用CPU进行大模型推理,以降低成本。

转型之路与新策略

在大模型领域,最终可能只会留下少数几家公司。对于那些在竞争中被淘汰的公司而言,未来之路在哪里?一些企业选择了投身于应用领域的探索或专注于垂直市场的细分,这成为了他们转型的策略。例如,一部分公司专注于高质量的通用大模型,并寻找超级应用来覆盖成本;另一部分则选择了成本优先的模式,寻找垂直场景的落地,并期待在相同的成本条件下,通过性能提升来拓宽商业化空间。

结语

在“百模大战”中,最终胜出的公司可能会是转型为应用驱动型的企业。正如一些成功的科技公司一样,他们的核心竞争力将来自于他们的应用而非其内部的大模型技术。对于许多企业来说,商业化的成功与否,将取决于其能否平衡算力成本与模型质量,以实现可持续的发展模式。

记者:可杨 杨卉

编辑:何小桃 兰素英 杜波

校对:汤亚文

本文分析了国内大模型的现状,探讨了备案率、算力成本以及商业化挑战,并对企业未来的转型策略进行了展望。

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