纵横财经2024-10-18 22:32:58发布:大模型「六小虎」里，至少两家要放弃大模型了 焦点分析

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大模型「六小虎」里，至少两家要放弃大模型了 焦点分析

中国大模型的十字路口：从“炼金术”到“务实主义”

2024年，狂飙突进的中国大模型行业迎来了一场意料之外的“降温”。曾经高举“做中国OpenAI”旗帜的“六小虎”，如今已有部分厂商选择放弃自主研发预训练大模型，将有限的资源转向应用层。这并非个例，就连百度也一度传出类似消息，尽管最终被辟谣，却足以反映出行业正在经历的深刻变革。

曾经，“预训练”几乎等同于大模型的入场券，是技术实力的象征，也是融资的筹码。它像“炼金术”般，将海量数据转化为模型的底层能力。但如今，高昂的算力成本、难以跨越的技术鸿沟以及变现的困境，迫使一些厂商重新思考这条路的可持续性。

Character.AI的案例或许能为我们提供一些启示。这家硅谷明星AI企业在2024年8月宣布放弃预训练，转而与第三方模型合作，理由是将更多资源投入“后训练”，提升用户体验。这体现了一种务实的策略：与其在基础设施上苦苦追赶，不如专注于打磨产品，在应用层建立竞争优势。

国内大模型厂商面临的挑战更为严峻。OpenAI的技术壁垒、开源模型的崛起以及有限的资金和算力，都让“预训练”之路显得步履维艰。在这种情况下，转向应用层，寻找更直接的变现路径，成为了一种理性的选择。

“数据+场景”成为新的竞争焦点。谁能率先打造出AI时代的“微信”或“抖音”，谁就更有可能在未来的竞争中占据优势。这使得用户数据的重要性日益凸显，甚至成为厂商之间竞相争夺的资源。高昂的营销成本也反映了这种竞争的激烈程度。

然而，应用层的竞争也并非坦途。AI产品同质化严重，用户付费意愿低，盈利模式尚不明确。一些厂商寄希望于通过本地部署等高净值业务实现盈利，但效果并不理想。开源模型的冲击，进一步压缩了闭源模型的生存空间。

大模型的变现焦虑，根源在于技术与商业模式的双重不确定性。一方面，GPT-4之后，大模型技术进入深水区，迭代速度放缓，技术路径也更加模糊。另一方面，市场对AI产品的需求尚未完全明确，缺乏杀手级应用。

在技术和商业的双重压力下，大模型厂商开始寻求新的出路。放弃预训练，专注应用，是一种选择。优化训练框架，降低训练成本，探索新的技术范式，是另一种选择。两种选择都指向同一个目标：在有限的资源下，最大化自身的生存和发展机会。

这场“降温”或许并非坏事。它让行业从狂热回归理性，重新审视技术路径和商业模式。放弃预训练，并不意味着放弃对AGI的追求，而是在更务实的层面上寻找突破点。未来的竞争，将不再局限于参数规模的比拼，而是更加注重技术创新、产品体验和商业模式的构建。

中国大模型的未来，充满了挑战和机遇。谁能在这场变革中抓住机遇，谁就能在未来的竞争中脱颖而出。或许，真正的“中国OpenAI”并非简单的复制，而是在中国特有的市场环境和技术条件下，探索出一条独特的道路。

这场从“炼金术”到“务实主义”的转变，或许正是中国大模型走向成熟的必经之路。

值得思考的是，这种务实主义的转向是否会影响中国在AGI领域的长期竞争力？专注于应用层，是否会错失在底层技术上实现突破的机会？如何在短期利益和长期目标之间找到平衡，将是摆在中国大模型厂商面前的一道难题。

此外，政府和资本的角色也至关重要。如何引导资本理性投资，如何制定有利于大模型产业发展的政策，将直接影响中国大模型的未来走向。

这场变革才刚刚开始，未来充满了不确定性。但可以肯定的是，中国大模型行业正在经历一场深刻的洗牌，最终谁能胜出，让我们拭目以待。

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