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大模子越来越火，抢人大战愈演愈烈。

在AIGC、ChatGPT的动员下，大模子看法最先被普遍讨论。2023年还未过半，就已经有包罗百度、阿里、腾讯、商汤、京东、科大讯飞等多家互联网、AI公司陆续宣布对大模子睁开探索。

诚然，在大模子的手艺和商业化历程上，海内相较于外洋仍有一定差距。因此，大厂们绝不小气地开出百万年薪来争取算法、深度学习等高级手艺人才。

除此之外，大模子在中国这片土壤上要若何生长，其商业化历程又需要突破哪些瓶颈呢？

01 越来越“大”的大模子

AIGC和ChatGPT等热词动员下，大模子看法逐渐被关注。不外，大模子到底是什么，又能做什么，对许多人来说，这个问题的谜底似乎很模糊。

一位中国传媒大学盘算机手艺硕士，在知乎上这样形貌了大模子：若是说模子是一个盒子，那么通俗模子就是一个小盒子，由于容量有限，以是其处置和存储的数据、信息也有限。因此，通俗模子可以完因素类、展望、天生等简朴义务；相较之下，大模子就是一个超级大客栈，往往需要数十亿，甚至上百亿个参数组成，可以完成更高级的思索和决议。好比，自然语言明白、语音识别、图像识别等。

而这个大模子，到底有多“大”？举例来说，GPT-4使用了1750亿规模的参数，微软推出的Turing-NLG有1000亿参数，谷歌则推出号称有1.6万亿模子参数的switch transformer。作为对照，我们一样平常使用的智能语音通常只有几个亿的参数。

虽然，在模子参数的规模上，海内产物似乎仍落伍一步——例如，率先推出文心一言的百度有100亿参数、华为盘古大模子使用1000亿参数。不外，已往的几个月，陆续加速结构大模子的海内公司却如雨后春笋，其中包罗阿里的通义大模子、腾讯的混元大模子、科大讯飞的讯飞星火、京东的ChatJD等等。

从现在海内推出的几款大模子产物来看，我们似乎仍在守候和寻找自己的“iPhone时刻”。无论是百度的文心一言、华为的盘古大模子，照样科大讯飞的讯飞星火，似乎仍停留在从自己原本的优势入手的“集大成者”，相对缺少更多的创新。

像是以搜索引擎为所长的百度，推出了类似GPT-3这样具备搜索属性的文心一言。

华为的盘古大模子则加倍专注于自己对照有优势的TO B营业。在宣布会上，华为也示意，在已往的2022年，华为盘古大模子主要是AI for Industry（AI赋能产业），为煤矿、水泥、电力、金融、农业等行业缔造了更多产业价值，其中CV大模子早就有了许多用武之地。

好比在与能源公司互助的盘古矿山大模子案例中，矿井现场是一个40米长的采掘机，宽度仅2米左右，传统相机很难一下子捕捉到所有画面，只能用图中的九宫格视频画面。而通过5G AI全景视频拼接综采画面卷，传输到地面，地面事情职员未来可以实现地面控制机械举行采矿，实现矿下无人、少人平安作业。

科大讯飞则是在深度神经网络算法方面拥有厚实履历，尤其在语音识别和图文识别方面水平过硬，其讯飞火星的体验页面，就包罗语音合成、听写、翻译、文字识别等功效。

02 人才之争

艾瑞咨询曾在讲述《ChatGPT浪潮下，看中国大语言模子产业生长》中讨论过中外大模子研发的差距，其中示意，“对百度等海内大厂而言，则在数据、算力、工程化能力等要害要素上存在短板，短期内难以对外洋*大模子实现赶超，为追随者角色，耐久更需要海内AI全产业链整体进化。”

要弥补短板，一个主要的因素，就是人才。因此，大厂也都纷纷行动起来。

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BOSS直聘上，百度、腾讯、阿里、蚂蚁团体等纷纷宣布了相关岗位的招聘信息。其中，百度以25-40k/月招聘AI大模子算法工程师、20-40k/月招聘模子构架工程师；蚂蚁团体以45-75k/月招聘深度学习大模子GPT工程师；阿里以40-70k/月招聘大模子训练及算法工程师；腾讯则以30-60k/月招聘大模子预训练偏向的工程师... ...

值得注重的是，这些岗位险些都在一日内被回复了跨越10次，认真招聘的联络人也险些都是“正在活跃”的状态。由此可见，求职者对于大模子相关岗位充满信心，且招聘者也正在如火如荼地争取人才。

而从脉脉宣布的《AIGC⼈才趋势讲述》中可以看出，自Open AI推出的2021年以来，对于AIGC相关的人才争取就已经最先了。2021年1-2月，AIGC相关岗位招聘同比上升281.88%，尔后的2022年和今年的1-2月，招聘数目划分保持了76.74%和31.3%的同比增幅。

这些招聘中，纯互联网大厂占比跨越33%，处于人才争取的主导位置。而且，大厂并不小气给钱，图像识别、深度学习、算法研究工程师的平均年薪跨越了100万元人民币。

不外，在详细的岗位需求上，现在海内大模子相关人才的供需泛起了部门误差。从招聘者的角度而言，大厂们最紧缺的是算法工程师、自然语言处置、算法研究员等手艺职员；而从求职者角度而言，人人投递最多的简历倾向于产物司理、用户运营等后端岗位。这能从侧面反映两个问题：其一，现在大模子手艺相关职员仍是求过于供；其二，现在大厂们对大模子的结构仍偏重于手艺研发，而非市场推广。

此外，相较外洋，现在海内大模子人才的学术靠山似乎也略逊一筹。好比，在AIGC相关人才的学历靠山中，本科和硕士占有了险些90%，博士生占比仅4%。相比之下，由科技情报剖析机构AMiner和智谱研究宣布的《ChatGPT团队靠山研究讲述》显示，ChatGPT研发团队中，本科、硕士和博士的占比划分为33%、30%、37%。

03 前路很长

诚然，人才的争取只是*步，对不少大厂来说，起劲投入研发的最终意义是赚钱。而大模子现在的商业化分成了C端与B端两个路径偏向——对于C端来说，以GPT为例，通过开源方式将用户和数据引进来，再逐渐转化成订阅制；而就B端而言，好比Open AI与微软Azure的互助，间接实现“模子即服务”，小B开发者可以挪用其大模子API。

商业模式上，ChatGPT已经明确指向API、订阅制和战略互助（嵌入微软Bing、Office等软件）三种营收方式，且已在用户数据积累、产物结构和生态建设层面充实*；Google虽有意追赶，但由于谈天机械人这样的产物形态对于其主营的搜索引擎营业的助益有限，因此在与搜索引擎连系方面较为审慎，更希望借助大模子能力开展“模子即服务”范式，开拓其当前市占率较低的云服务营业的市场空间。

海内大厂也险些是在这两条路上试探。好比百度的文心一言更倾向于C端市场的探索，而“文心千帆”产物则剑指B端市场，意图进一步动员云服务营收。

不外无论是靠哪一条“腿”走路，想要实现商业化，大模子产物仍需要解决几个紧迫的问题。

好比，信息准确性。科技行业投资考察员林允告诉价值星球：“大模子所输出的内容准确性实在绝大部门取决于其底层数据的质量。我自己在测试了海内某厂推出的类GPT产物后，*的感想是，底层数据质量照样有一定差距。”林允还弥补道，用中文训练模子相较于英文也是没有语言优势的。

然则，消费者不会体会研发者的难处，一旦产物开启订阅制，用户就会对产物输出的内容要求极其严苛。免费使用的时刻，用户还能将错误反馈当成吐槽的笑话，但收费之后，这些错误可能就成了投诉的理由。

除此之外，在现在大模子较多应用的文字和图形创作上，若何保证原创性也成了一个要害问题。一位AI从业者就示意，以AIGC为例，现在许多AIGC系统仍缺乏缔造力，甚至不能自力天生原创内容，只能凭证给定的模板或者指导天生相关内容。而这可能会牵涉原创的道德问题，以及更现实的，涉及版权资金的问题。

最主要的是，大模子由于所需要的数据规模伟大，因此对算法、算力、数据存储空间都有极大的要求，而这些不止是人才可以填补的，还需要大量的资金。要知道，Open AI的乐成也是微软当初用数十亿美金堆出来的。伟大的资金需求，对大厂的研发刻意也是一种磨练。

但毋庸置疑的是，大模子已经最先刷新许多应用场景。林允就示意，“以ChatGPT为例，它将会彻底改变人们事情的方式，以是岂论是搜索引擎为主的百度，照样生长云营业的阿里、腾讯、华为，大厂们对大模子的探索是无法阻挡的事态所趋。只是希望和成效若何，要边走边看。”

*文中林允为假名