作者：劉曠

　　在ChatGPT持續引爆行業通用大模型之后，國內諸多互聯網巨頭、AI企業，也都選擇紛紛跟進，參與到國產通用大模型的角力之中。值得注意的是，與上半年“熱鬧非凡”的行業境遇不同，具備實力且具備滿腔“產業抱負”的巨頭玩家，正在為大模型的大規模落地創造機會。

　　其中，以科大訊飛為代表的科技公司，正在積極與包括華為等在內的國內合作伙伴一起通力合作，為構建人工智能時代的中國“Wintel聯盟”做準備。而隨著越來越多的實力型玩家大踏步入場，“大模型+”的應用拐點正在加速到來。

　　大模型邁入產業“落地”加速期

　　從國內大模型的發展狀況來看，隨著各路技術企業的紛紛參與，無論是通用大模型還是垂直行業大模型，國內企業均有涉足。一波接一波的行業浪潮席卷而來，正在推動整個“大模型+”應用時代的來臨。

　　首先，大模型不再局限于聊天、答題、內容生產等C端應用，而是轉向更偏重實體領域的B端應用，以“實用”為導向的大模型日漸成為行業趨勢。

　　在上半年的持續“爆火”之后，進入下半年大模型的風向明顯變了。市面上越來越多的“面向B端”的應用開始出現，這種“實用主義”的風向，大大加速了生成式AI產業化的進程。從上半年以來，陸續有京東、攜程、網易有道、用友等不同領域的巨頭，發布相關的行業大模型應用，包括騰訊、華為等在內的巨頭，也將“實用”作為大模型應用的重點，推動大模型滲入產業實體之中。

　　其次，具備通用能力的大型企業，正在加強與各行業大模型企業的合作，新的大模型生產機制正在成型。

　　目前來說，業內通用的做法是，通過開放自身的大模型能力，為行業大模型開發提供必要條件。比如，訊飛星火大模型采用了“1+N”的整體布局，即借助訊飛星火大模型平臺的7大通用能力，將其文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理、數學能力、代碼能力、多模態能力等賦能給其他行業場景，形成在教育、醫療、汽車、法律等諸多領域的行業大模型應用的生產機制。依托這種生產機制，各行業的大模型廠商，都不再需要“重復造輪子”，只需要專注應用開發，即可推動行業的大模型場景落地，這些條件的具備，為大規模的大模型場景落地奠定了很好的基礎。

　　“實用”大模型并非一蹴而就

　　如前文所述，隨著國內大模型逐步深入產業，以及通用大模型廠商逐步對外開放自身能力，“實用”大模型的難度已經大大降低，但這并不意味著做“實用”大模型可以一蹴而就，甚至可以說與之恰恰相反。

　　其一，“實用”的大模型，通常需要企業具備很深厚的行業經驗和專業數據積累，以確保數據的精準性和專業性，而這通常需要大模型企業對行業有很深的了解。就拿本次1024開發者節上科大訊飛發布的智能編程助手iFlyCode2.0來說，其自發布以來就持續升級，目前已成為行業重要的提效工具(內測數據，在編程的設計階段提效50%、編碼階段提效37%、測試階段提效44%)。然而，這樣的能力很多企業并不具備，就如同射箭比賽，它們可能還不具備“畫靶子”的能力。

　　以教育行業為例，大模型中關于“小學生英語學習”的版塊，首先需要了解小學英語的學習目標，還要定義小學生英語學習的范圍，不能超綱(比如詞匯量范圍、語句類型、語句長度等等)，并要找到適合孩子學習習慣和學習階段的方法——這些標準，都要先定義，這就是“畫靶子的能力”。相比之下，從2004年至今，科大訊飛已經在智慧教育領域深耕19年了，多年來其深度參與了中國的教育信息化整個進程，從中小學到高等教育，從教學過程到教學結果諸多場景，系統積累了諸多從0到1的關鍵性技術，這使其積累了其他廠商難以企及的專業經驗和專業數據，而這正是其他廠商短時間難以企及的。

　　在本次發布會上，搭載了星火大模型V3.0 訊飛AI學習機再度升級，首次發布啟發互動式英語AI答疑輔學功能，實現個性化解決、啟發引導式提問、互動探究式學習。同時，基于訊飛星火打造的AI心理伙伴正式發布，它具備多模態情感識別、共情表達、尋因式提問、個性化心理指導四大核心能力，全方位呵護孩子的心理健康。

　　實際上，科大訊飛在細分行業領域積累的經驗不僅限于教育，包括醫療、智慧城市、金融、法律、工業等諸多領域，科大訊飛也均有豐富的經驗，而這正是其可以面向諸多垂直行業推出“大模型+”的底氣所在。比如，在此次科大訊飛1024開發者節上，科大訊飛推出了醫療大模型和訊飛曉醫APP，為每個家庭提供健康助手，正是基于科大訊飛在智慧醫療行業的多年積累，科大訊飛的智醫助理在2017年就以456分(合格線360分)通過了國家臨床執業醫師資格考試，目前已覆蓋426個覆蓋區縣，累計輔助診斷次數6.9億次。

　　此外，為了進一步加速大模型行業落地，科大訊飛聯合行業龍頭共同發布12個行業大模型，包含金融、汽車、運營商、工業、住建、物業、法律等行業，加速產業升級。

　　其二，行業大模型本身的門檻，使得它對大模型企業提出了很高的戰略要求。從大模型技術密集、資金密集、技術迭代快的特點來看，任何不具備超強研發實力的企業，都很難經得起市場的考驗。但從國內人工智能行業發展現狀來看，目前我國“人工智能+行業”的投入最多不過10來年時間，專業的人工智能人才成長起來，則至少需要5年以上的技術和行業經驗，但當下很多行業內的人員，遠遠達不到這一水平。而作為國內最早做人工智能的科技企業，訊飛在該領域深耕已經25年了，人才基礎好、團隊信任度高，高中腰部人才梯隊完備，這使其具備很強的研發實力，因而在大模型上它更夠實現有效轉化，對市場風向的預測也更加精準，更容易推陳出新、加速技術迭代。

　　其三，大模型本身的復雜性，使得大模型的落地并不能僅僅依靠一家企業的能力，而是需要有號召力的科技巨頭來發揮牽引作用，推動整個產業生態的完善和壯大。作為一家有影響力的技術巨頭，科大訊飛具備強大的產業協作能力，這是其能夠實現技術成果“井噴”的重要因素。

　　比如，在本次科大訊飛1024開發者節上，其不僅展示了為數眾多的各種大模型產品，還展示了龐大的產業生態，這里匯集了幾十種展品，更有搭載星火認知大模型的開放平臺，聯合550多萬開發者，共同打造技術、場景、服務多元賦能的共創共榮的AI生態。也正是基于以上諸多優勢，科大訊飛才能夠在推動大模型落地行業方面先人一步。

　　搶占算力制高點已成破局關鍵

　　從行業來看，大模型的復雜性要求廠商必須做到“十項全能”，算力、算法、數據、資金、人才，團隊都必須足夠優秀，缺一個都不行，可見AI大模型本質上是一場贏家通吃的游戲。而在諸多因素之中，搶占高性能算力，已經成為當下國產廠商突破技術瓶頸的核心關鍵。

　　一方面，是中國AI算力需求呈現出高速增長的態勢。另一方面，隨著國內大模型的蓬勃發展，支撐AI核心算力的高性能算力面臨短缺，算力吃緊的局面日益凸顯。硬件層面，由于國內高端GPU芯片的缺乏，使得國外發布的高性能算力芯片一經發布就遭到了哄搶，產品價格也水漲船高，還時刻面臨“缺貨”的風險。軟件層面，AI時代大量使用的張量計算也跟傳統計算機時代的方式不同，AI算力需求的迅速增長，要求國產大模型廠商不僅要注重算力芯片的硬件建設，還需要注重基礎軟件的創新。也就是說，想要做好大模型訓練，不僅要做到硬件層面的更新換代，還需要軟件層面的持續創新。

　　目前來看，想要發展大模型要么發力自研，要么高價購買外國芯片承擔風險，而科大訊飛選擇了第三條路，與華為展開合作，共同致力于國產AI大模型的自主創新。作為當前國產自主算力的代表作之一，華為昇騰平臺憑借華為自研的達芬奇架構技術，實現了業界最佳性能與能效，支持云邊端全棧全場景應用。目前華為昇騰的AI集群已經全面升級，已經從最初的4000卡集群擴展到16000卡集群，是業界首個萬卡集群，擁有更快的訓練速度和30天以上的穩定訓練周期。

　　早在今年7月份，就有報道介紹，在充分利用昇騰這樣的國產化算力平臺基礎上，訊飛搭建了自研的火石平臺。該平臺突破了大模型數據的系數化，低精度的量化以及高效適配等問題，加速了AI大模型的落地。同時訊飛星火也實現了訓練和數據閉環的全流程設計，大模型訓練和推理的一體化設計等等創新工作。在10月24日的開發者節上，科大訊飛更是宣布將聯合昇騰AI打造算力底座“飛星一號”，進一步將雙方的合作提升到一個新的高度。

　　自主算力和自研平臺的結合，對于國產大模型來說有著深遠的意義。

　　據預計，借助雙方不斷升級的算力基礎設施，科大訊飛將參與到更大規模的參數訓練之中去，為趕上乃至超越GPT-4奠定基礎。同時，借助高效、穩定、安全可控的國產算力基礎設施，更多普惠行業的國產AI應用成果或將迎來“大爆發”。比如，在本次開發者節上，科大訊飛就展示了包含金融、汽車、運營商、工業、住建、物業、法律等諸多行業大模型，這些技術成果的集中涌現，充分說明了底層原生技術的重要性。

　　國產AI大模型“Wintel時刻”已至

　　從業內來看，目前業界對于大模型落地的探索，已經初步分化出了不同的路線。具體可分為三種類型：第一種是按照使用量收費模式，就是通過AI公司研發大模型并對外提供應用產品或API;第二種是谷歌模式，即從底層TPU芯片，到云基礎設施再到大模型產品全部自研;第三種則是“OpenAI+微軟”模式，雙方各自發揮自身的優勢相互配合，共同助力大模型產業的發展，有點類似PC時代的“Wintel聯盟”，這和科大訊飛與華為的合作有異曲同工之妙。

　　作為個人計算機歷史上的一大里程碑，Wintel聯盟無疑是史上最成功的產業聯盟之一，其成功之處在于，通過將微軟Windows操作系統和英特爾硬件融合，使之達到了三個方面的效果：第一，軟硬件的兼容性，極大地降低了產業成本提高了行業效率;第二，微軟的軟件和英特爾的硬件相互配合、優勢互補，各自將自身優勢發揮到最大;第三，軟硬件相互推動，加速產業迭代和創新。比如，微軟軟件的創新，會推動英特爾加速硬件的性能提升;而英特爾硬件性能的提升，也會加速微軟軟件的迭代，由此形成不斷強化的產業飛輪，同時成就了微軟和英特爾兩大PC霸主。

　　如今，同樣的事情也在人工智能領域開始上演了。比如，全球云巨頭亞馬遜就與HuggingFace等開源新勢力展開了合作，大數據巨頭Databricks豪擲13億美元收購大模型初創公司MosaicML，微軟和OpenAI的合作等都是這一思路的延伸。

　　而從目前國內大模型企業的發展情況來看，圍繞做產業生態的思路，已經有越來越多的產業聯盟開始在大模型領域漸次鋪開，科大訊飛與華為的牽手，無疑是一個很好的行業示范。作為整個產業鏈、生態鏈中的核心企業，它們的牽手可以起到“牽一發而動全身”的作用，帶動整個產業生態迅速完善起來，從而為更高質量的大模型發展鋪平道路。

　　科大訊飛董事長劉慶峰在1024開發者節的主論壇演講中說，2014年上半年，訊飛星火將對標ChatGPT4：“這絕不僅僅是一個簡單的技術對標問題，我們要走出自己的技術路線，走出自己的產業方向，形成自己完整的生態。從這個角度來說，大模型時代的序幕才剛剛拉開!”

　　相信隨著更多產業生態的建立和完善，國產AI大模型或將迎來屬于自己的“Wintel時刻”，屆時作為核心企業的科大訊飛，也將受益于整個產業的進步構建起更強大的生態壁壘。