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周志华认为,要因地制宜、因任务制宜地发展大模型。大模型适用于资源富集、模型离线训练或更新、具有高频任务的场景,未必适用于小资源、模型在线训练或更新、低频长尾任务的场景,而后面这种场景可能更需要垂类模型。
“AI大模型的发展正从‘通用’走向‘垂直’,呈现出百花齐放的态势。”来自中国信通院的专家也表示,以广州市海珠区为例,其打造了国内首个人工智能大模型应用示范区,很好地抓住了AI技术和产业发展的主流趋势,将有助于“琶洲算谷”成为国内AI技术和产业的新高地。
目前中国的大模型企业仍在快速发展中。工信部信息技术发展司副司长杨亚俊在发布会上表示,截至2023年底,我国人工智能核心产业规模接近5800亿元,核心企业数量超过4400家,居全球第二。
在商业模式和投资方面,金沙江创投管理合伙人江澜认为,投资大模型企业还是要看它到底产生了什么行业价值?这个价值是不是足够大,天花板是不是足够高,有没有足够深的护城河?
金沙被黑提款提不出中新网4月27日电(中新财经记者 吴涛)随着人工智能技术的快速发展,大模型公司纷纷涌现,它们竞相推出自己的模型产品,试图在这个市场中占据一席之地。
然而,随着竞争的加剧和市场的变化,不少观点认为,“百模大战”进入到现阶段,大模型公司必须认真思考自己的发展方向和定位。未来行业将走向何方?在近日举行的2024年第三届琶洲算法大赛启动发布会上,众多专家和企业代表分享了自己的看法。
记者也注意到,目前几乎所有的大模型应用都上线了VIP会员模式,每月售价几十元至几百元不等,这些会员价格相比传统互联网应用价格贵了不少。但是否能覆盖大模型高昂的研发和运营成本有待观察。亚马逊AWS首席云计算技术顾问费良宏在现场则表示,现在大模型公司普遍赔钱。
不少与会专家和企业代表都认为,未来大模型的应用将两级分化,除了极少数几个通用大模型外,更多的企业要发力垂类应用来获得生存空间。费良宏就认为,未来极少数公司会占有基础模型,而更多的模型会在应用层帮客户解决具体问题。
欧洲科学院外籍院士周志华也表示,计算学习理论告诉我们“没有免费的午餐”,如果一个算法模型在某些问题上比另一个算法模型好,那么一定存在另外一个问题,不可能说一个东西包打天下,这是一个严格的理论结果,所有的人工智能模型算法的产物都符合这个约束。
除了急于商业化外,在中国工程院院士赵春江看来,整个行业还面临着海量数据处理和能耗过高等方面的问题。比如发展大模型,就要应用强大的算法,消耗强大的算力,从海量的数据当中找到这种复杂的关联关系。以海量的数据为例,GPT3就有1750亿的参数,再加上能耗过高等,这会让多个突出的问题叠加在一起。
不过现阶段,企业的发展还面临一些问题。在发布会上,百川智能副总裁孙彦新表示,目前一些大模型公司和世界顶级企业相比,在融资上面远远不够,所以不得不优先考虑变现,不得不用需求来牵引发展方向,现在优先级排序就是商业化最需要的技术排在最前,“不排除下半年将出现让用户有获得感的产品。”
不过江澜表示,“我们在前面发现了很多阶段性的机会,一下上来几个亿的用户,但是突然一下倒了,因为基础建设起来以后,所有的服务在平台能力上唾手可得,没有用户会单独付费买一个垂直应用,这在移动互联网和以前的互联网时代都发生过。”(完)
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