国内AI大混战：ChatGPT挑战下，’互联网派’与’科技派’的春秋战国时代，通用vs垂类，谁能称

文章主题：关键词: AI大模型, ChatGPT, 中国Open AI, 大混战

666ChatGPT办公新姿势，助力做AI时代先行者！

图片来源@视觉中国

文 | AI产业研究中心

🔥ChatGPT热浪席卷全球，AI大模型竞赛在国内燃爆！🚀创新浪潮中，众多业内巨头争相亮剑，各自的大模型新品如雨后春笋般涌现，百花齐放，展现非凡实力。📚技术的火花不断碰撞，引发了一场知识与智慧的盛宴，引领了人工智能的新篇章。🌍无论东海岸还是西海岸，都能感受到AI热度的脉动，这场科技风暴正席卷全球，中国也在其中扮演着重要的角色。🌟

🌟谁将成为引领中国AI新潮流的创新者？🤔ChatGPT的强劲挑战下，国内科技巨头和行业翘楚正紧锣密鼓地寻求答案。💡随着”大模型”竞赛的白热化，中国AI市场正从早期的各自为政步入2.0版的群雄逐鹿，一个崭新的战国时代正在上演。🔥围绕这个核心议题，一场AI领域的技术盛宴即将拉开帷幕，让我们拭目以待谁将书写属于中国的Open AI传奇！🌐

国内生成式AI大模型界进入“五霸七雄”争锋时代

🏆💡国内AI大模型领域引领者洞察！🔍在AI技术风起云涌的当下，国内众多企业已投身于这场创新盛宴，它们如同棋手般，巧妙地布局在AI大模型赛道上。👀这里的玩家，分化为两个显著阵营——互联网巨头与科技翘楚，两者各领风骚，互成竞争与合作的交织力量。🌐首先，互联网界的玩家们以其深厚的技术底蕴和广泛的应用场景，如火如荼地推动着AI技术的普及与升级。💡他们以搜索引擎优化、社交媒体分析等热门领域为战场，通过已落地的产品和服务，引领行业潮流。📈另一方面，AI科技派则更专注于技术研发和创新，他们的目标是打造前沿的算法模型，推动人工智能技术的深度发展。🔬他们致力于解决复杂问题，如自动驾驶、医疗诊断等领域，用技术革新重塑行业格局。🛠️这两股力量相互交织，共同塑造了AI大模型赛道的独特风景线。🌈无论是互联网界的广泛应用，还是科技派的技术突破，都在为未来的智能社会奠定坚实基础。💡🚀记得关注我们，获取更多AI领域的深度解析和最新动态！🌐🌟

🌟🚀互联网巨头争霸战：超大规模语言模型引领潮流！🔍在数字化浪潮的驱动下，互联网界的风云变幻聚焦于五大巨头——百度、阿里、腾讯、网易与京东，他们以创新技术引领行业风向标，打造了令人瞩目的大模型产品。🔥🔥百度和阿里巴巴的重量级武器“文心一言”与“通义千问”，凭借超大规模的智能引擎，迅速吸引了内测者的目光，开启了AI新纪元。📚💻阿里云与百度大脑的这场较量，无疑为市场注入了强烈活力。随后，腾讯、网易及京东也不甘示弱，相继推出自家的“混元”、“玉言”和“ChatJD”，计划震撼发布，竞争态势愈发激烈。💡🚀这些巨头的每一次动作，都在加速技术迭代，重塑行业格局。除了这五大家族，知乎、网易等互联网企业也纷纷跟进，新品研发与市场布局齐头并进，展现出强大的创新力。🌐🌈他们共同编织了这个科技繁花似锦的时代，为用户带来前所未有的智能体验。SEO优化提示：互联网界、大模型、百度阿里腾讯网易京东、超大规模语言模型、AI新纪元、技术迭代、行业格局、知乎网易等关键词应适当出现。

🌟AI技术派引领潮流，众多硬核科技巨头如华为、商汤、深兰等纷纷投身大模型研发，展现出强烈的创新热情。今年4月，一场技术盛宴爆发，他们相继推出了盘古、日日新、硅基知识、天工和序列猴子等重量级模型，震惊业界。随后的5月初，科大讯飞也不甘示弱，发布了备受期待的“星火”大模型，进一步巩固了他们在大模型领域的领导地位。这7家科技巨头因其显著贡献，被广泛视为AI领域中的“七雄”，引领着技术进步的方向。他们的存在，无疑为人工智能的发展注入了强大动力，让我们期待他们未来带来更多突破性的成果！🏆

由此，国内生成式AI领域的“大模型混战”，就此全面开打。

“通用派”和“垂类派”的路线之争

🌟💡国内AI领域现新视角：互联网派与科技派之外，大模型之争再升级！🔍👀 你可能已熟知AI领域的两股势力——互联网派与科技派，但今天，我们发现一个微妙的细分——大模型开发类型派系之战正在悄然上演。🎯📊 从众多企业的产品中，不难看出差异：有的专为全行业打造通用型大模型，如璀璨星辰；而另一些则聚焦特定领域，垂类应用丰富，犹如枝繁叶茂的专业树。📚💡 这就形成了“通用派”与“垂类派”，两大阵营各自坚守着不同的技术路线，以满足不同场景和用户需求。🌐🔍 搜索引擎优化的关键词提示：大模型开发、通用与垂直、AI企业路径选择。🚀记住，这里不是推销舞台，而是探讨知识的海洋。如果你对这个动态感兴趣，不妨深入探索，一起见证AI领域的创新与发展！📚💻

其中，开发通用类大模型的企业，目的是为了做理论框架的搭建、大模型的训练以及算法等，且这一类大模型的目标人群基本是针对所有人，适用范围也很广。说穿了，这一派做通用大模型的企业，就是在做通用AI的技术攻关，目的是为了打造中国版的ChatGPT。

而开发垂类大模型的企业，则是以深度解决垂直领域问题为主，以产品开发为目的，即企业在自己擅长的领域开发一个产业版ChatGPT，然后直接应用到自己的相关AI产品上，使该产品实现或增强某种功能。这一类大模型的搭建相较于通用大模型而言，在算力上的要求相对较低，但在数据量和算法上针对性会比较强。

由于在用户群体规模体量和应用场景适用范围上，通用大模型都要远远大于垂直应用类大模型，所以其开发周期和所需要投入繁荣财力、人力也远高于垂直应用大模型。因此，目前国内做通用大模型的企业，基本上都是互联网或科技大厂。像百度、阿里、华为等这些互联网大厂和科技巨头，就是属于“通用派”系。

而就内容反馈数据来说，相较于通用大模型，垂直应用大模型生成的内容更符合特定垂直类场景的需求，质量更高。因此，也就吸引了众多AI科技企业参与其中。如深兰、出门问问、有道等聚焦AI具体赛道的企业，就是典型的“垂类派”企业。

就目前市场关注度而言，由于受Open AI成功开发ChatGPT并迅速走红的影响，国内社会各界把目光大都集中到“通用派”企业和大模型上来，相反“垂类派”企业和产品却受到了冷遇。

显然，ChatGPT的成功，正在潜移默化地引导着国内AIGC产业发展的走向。

诸神混战之下，谁主沉浮？

那纵观这些参战的企业，到底谁能在这场“大模型混战”中存活下来，并最后拔得头筹？先后竞相登场的那些大模型，它们的未来会是星辰大海，还是一地鸡毛呢？下面我们就来盘点一下。

首先，来看目前市场上曝光率最高的大模型四巨头“BATH”，即百度的“文心一言”、阿里的“通义千问”、腾讯的“混元”和华为的“盘古”。这几个大模型有以下几个共同特点，那就是都布局了NLP、CV、跨模态，适用范围和对标人群都很广，且都动用了海量数据参数进行了预训练。

但这也导致了这四家的大模型同质性太强，应用上基本没有区隔，正式进入市场后，非但难以发挥各自优势，反而极易导致“内斗”，就好比在一个“浴缸”里养了4条鲨鱼，妥妥坐实了“BATH”之名。

然后，再来看市场上已公开的垂直应用大模型。这一类模型的特点是目前已经正式对外公开的不多，名气也没有“BATH”的响，且都不是独立推出，而是附身于企业开发的某个具体AI产品上。

如有道近期推出的自研教育场景下类ChatGPT模型“子曰”，就是服务于AI口语老师和中文作文批改应用上的；而面向金融领域的AI企业百融云创，也将研发的与ChatGPT采用同源技术的智能语音机器人应用于金融行业的零售业务上；另外在4月23日举行的全国工商联物联网委员会年会暨物联网与人工智能高峰论坛期间，中新社报道深兰科技开发的国内首款强化学习个人数字化产品metamind已经应用了自主知识产权的“硅基知识”大模型…这些都是AIGC大模型在垂直应用领域的成功案例。

从市场营销角度来看，一个产品问世后，正确的市场手段是创造一个新的消费领域，以此避免自己陷入原有红海市场的竞争。这对于AIGC大模型开发应用来说，也是完全适用的。因此，像“子曰”、“硅基知识”这一类产品技术的研发，可以说是在AIGC大模型实际应用上的一次突破创新。

而从另一方面来说，目前国内市场上所出现的大小厂都一窝蜂地去做类ChatGPT产品，对整个产业发展而言，并不是一个好的现象，只能说是脱实务虚，其中绝大多数企业应该是走不远的。就以“BATH”这四巨头而言，最终也很有可能陷入内耗式竞争。相反，企业如果能集中力量，聚焦某个具体应用领域，开发垂直应用大模型，也许会有意想不到的收获。

就以“硅基知识”大模型为例，不同于传统意义上的类ChatGPT大模型，“硅基知识”是专为深兰个人数字化产品Matemind研发的，具备内容生成、记忆和发现三大功能，不仅能智能生成内容，还能将所生成的内容转化为用户个人记忆整体保存下来，作为“数字分身”基础数据，以备未来生成新内容和延续个人“硅基生命”所需，有效解决了个人数字化所必需的数字分身在知识学习、积累和应用方面的问题。

简单地说，“硅基知识”不仅实现了人生命的“数字化永生”，还指出了一条人工智能产业发展的新路。透过“硅基知识”大模型这个案例，我们甚至可以说每一款垂直应用大模型，都是一盏点亮人工智能产业发展新方向的明灯。

搞大模型，瞄得越小，做得越好

自从进入21世纪以来，我们分别经历了互联网热、电商热、大数据热……每一次热潮开始，都会引得各方都争先恐后地涌入，但潮水退去之后，就会发现当时那些蜂拥融入的弄潮儿们，绝大多数都不知所踪，真正活下来的都是那些默默耕耘，在某个具体领域做出成绩的企业。

那面对大模型混战愈演愈烈的今天，中国企业应该如何参与其中？在我看来，做大模型既要看准大方向，也要瞄准小目标，切忌贪大求全，只有这样才不至于重蹈以前那些失败者的覆辙。

百度的李彦宏就曾表示，ChatGPT作为一个通用模型，对于某些特定领域并不擅长，而大公司一般都从通用型产品开始做起，初期他们并不会特别关注某个细分垂直领域，但当你在某个细分领域内做到极致，你就会发现你的产品和所积累的用户需求，很难被其他产品直接复制，此时你再去拓展应用领域，就会比较有竞争力。

钱学森在《系统工程论》提出这样一个核心观点，那就是做任何技术产品，都要从现有条件出发，不求单项技术的先进性，只求总体设计的合理性，充分利用现有资源；以总体设计负责对各个分系统的技术协调提升改造现有的工业技术。把这个理论放在大模型的开发上，一样适用。大模型再厉害，也只是一项技术，它必须应用到具体产品上，才能发挥最大作用。因此一个企业做大模型，并不是做得越大越通用就越好，而是应该基于产品，聚焦在某个需求上，合理开发和利用，进而实现大模型在产品中功能的最大化。

不跟风，坚持做自己，保持一颗平常心，这一点对所有涉足中国AI领域的企业来说，都尤为重要，无论你是否参与了这场混战。

做AIGC大模型本身就不是一场百米赛，而是一场马拉松，比拼的不是看谁眼前跑得快，而是看谁今后走得远。无论是百度、阿里、腾讯这些互联网巨头，还是商汤、科大讯飞、出门问问、深兰科技这些AI赛道能手，谁能走到最后，关键还是看谁现在的做法对头。

因此，有必要在这里泼泼冷水，让大家都冷静冷静，千万不要盲目跟风，被ChatGPT引燃的这股通用大模型“虚火”，给引火烧了身。（本文首发钛媒体APP）

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