2023年，大模型技術在全球科技界掀起了一場風暴，引發了科技巨頭們的激烈角逐。這一年，大模型不僅重新定義了人工智能的邊界，還催生了跨行業技術革新。

　　根據IDC的預測，全球AI計算市場規模將從2022年的195億美元急劇增長至2026年的346.6億美元，其中生成式AI市場預計增至109.9億美元。尤其在中國市場，人工智能市場規模預計將超264億美元。

　　其實大模型并非誕生于2023，只不過在這一年開始為大眾所熟知。一方面得益于其理解能力、推理能力和表達能力的迭代推進，使得大眾對大模型的智能涌現表現出驚喜。比如OpenAI旗下的ChatGPT大模型，一經推出，就捕獲了全球AI創業者的目光，以至于很多人開始憧憬通用人工智能時代的來臨。另一方面得益于資本和創業者的瘋狂跟進，導致了大模型創業熱，各類產品層出不窮，用戶對AI大模型的認知理解又進化了一步。

　　國內外大模型紛紛入局 全球從未如此共振

　　2023年3月15日凌晨，OpenAI發布了GPT模型的最新成果——GPT-4。與前代相比，GPT-4在性能上的顯著提升，尤其是在處理文本和圖像混合輸入方面，讓業界驚呼OpenAI的領先優勢實在太大，其高級性能和多模態輸入能力可以說加速了全球大模型競爭的熱循環。

　　太平洋的AI大模型之風吹到了國內，國內科技圈可以說掀起了一場人工智能海嘯，眾多科技巨頭和創業公司競相涌入到這場技術革命浪潮里。BAT、360、科大訊飛、商湯等公司紛紛推出自家的大模型產品，他們的目標很明確：AI奇點時刻來臨，這是一個大的技術變革時代，必須得抓住。

　　2023年3月16日，耕耘AI多年的百度帶頭推出了國內首個大語言模型“文心一言”，誰知道發布會一開始股價就應聲而跌，可能在OpenAI的新產品沖擊下，資本對百度不太看好，但第二天百度股價迅速反彈，也算是給國內AI大模型創業者打了一針強心劑。緊接著，3月29日，360集團發布了360智腦大模型1.0版本，展示了其在搜索應用場景中的實用性。

　　4月份見證了國內多個重要大模型的發布：王小川的“百川智能”、商湯科技的“SenseNova”、以及昆侖萬維的“天工”3.5、阿里巴巴“通義千問”......5月6日，科大訊飛推出星火大模型，其董事長劉慶峰更是公開承諾要在年底之前實現對ChatGPT的超越。

　　隨后，騰訊等其它科技公司也紛紛展示了各自的大模型。在這里作者得植入個插曲，即騰訊雖然是后續才對外推出自家混元大模型的，但其在助力大模型商業應用場景方面幾乎是走在各大公司前列。比如在前年舉行的騰訊Light技術公益創造營活動中，騰訊是最早支持創業者利用AI大模型構建公益項目的互聯網大廠。

　　在這場AI大模型創業熱中，不僅傳統科技巨頭積極布局，一眾“明星創業者”也陸續加入戰局。年初，美團聯合創始人王慧文帶來“AI英雄榜”，在資本寒冬中拿到了熱乎乎的融資。隨后，創新工場的CEO李開復、前搜狗掌門人王小川、京東前AI大佬周伯文等業界大咖也相繼加入這場AI創新競賽。

　　就連國內三大電信運營商，以及諸如印象筆記、醫聯科技等非上市公司，也應時加入。此外，國內的頂尖高等教育機構和科研院所，如復旦大學、清華大學、哈工大、中科院等，也陸續發布了自己的大模型。

　　然而，隨著時間推移，特別是到了五月，市場對大模型的熱情似乎有所降溫。ChatGPT的流量增速出現下滑，引發了業界對大模型前景不太明朗的熱議。在筆者看來，其實并非如此，一方面一些嘗鮮的流量確實到頂了，另一方面更重要的是ChatGPT開始開放API接口，允許外部應用的接入，也使得流量分流。不過這可以看作星星之火，已經燎原了。

　　模型進化 巨頭致力場景擴張搶占護城河

　　面對雨后春筍般出現的大模型熱現象，站在AI大模型良性發展的角度上來考慮，百度CEO李彥宏直言覺得純屬資源浪費，他認為：“專注于大模型本身并沒有太大意義，真正的機會在于應用層面。”

　　這一觀點也得到了市場數據的支持。SensorTower的數據顯示，2023年上半年全球AI應用的下載量同比增長了114%，突破了3億次，而收入更是同比增長了175%。

　　全球科技巨頭也正在加速擴展應用場景，讓AI大模型的能力從云端轉化成為各種毛細血管的生產力，輻射消費生活的各個方面。

　　根據Valuates Reports的數據，2022年大型語言模型(LLM)市場規模達到105億美元，預計到2029年將增長至408億美元，期間的復合年增長率預計為21.4%。這一顯著增長背后，是科技巨頭們在不斷拓展AI應用的場景和實際使用。

　　目前，無論是國際還是國內市場，各方均在積極探索AI技術的實際應用，人工智能的潮流正以前所未有的速度涌現。

　　2023年12月20日微軟在音樂創作領域邁出了重要一步。微軟通過將Suno集成到Copilot AI中，現在能夠將文本提示轉換為完整的AI生成音樂曲目，這包括歌詞、樂器和人聲。這一進展不僅為非專業音樂人開辟了創作音樂的新途徑，還可以為專業音樂制作人提供靈感和輔助工具，推動音樂創作的邊界。

　　蘋果公司也不甘落后，其最新的Human Gaussian Splats技術(簡稱'Hugs')展現了如何從簡短的2D視頻中提取3D頭像。這一技術預示著視頻會議真實感的提升、虛擬現實體驗的豐富以及電影和游戲中創建更為逼真角色。想象一下，你的數字化身不再僵硬無情，而是可以傳遞情感和個性的數字化存在。

　　Runway的Gen-2最近新增為內容創作者帶來了新的文本轉語音功能，這一功能能夠生成逼真的旁白和對話，同時其視頻比例調整功能為視頻編輯帶來前所未有的靈活性，適應各種播放平臺和觀看設備。例如，一位旅游博主現在可以用這個工具把文字快速轉換成逼真的旁白，省時省力。

　　而Airbnb利用AI技術提升服務質量，通過AI系統識別和阻止可能的高風險租賃，確保住宿安全和社區穩定。想象一下，一個年輕人想在新年夜通過Airbnb租房，但因為AI系統的精準分析，高風險的派對計劃被提前識別并阻止。

　　同樣，TomTom和微軟合作開發的AI驅動車輛語音助手，利用Azure OpenAI實現自然對話，為駕駛者提供更直觀、智能的交互體驗。司機只需簡單發出指令，AI助手就能提供準確的導航服務，讓駕駛變得更加輕松安全。

　　這些例子再次證明了AI技術在不同行業中的廣泛應用和轉型潛力。而這些只是AI技術在不同行業中廣泛應用的冰山一角。AI正以令人驚嘆的速度推動多模態應用的發展，催生著AI的無界商業化浪潮。全球科技巨頭們在這場激烈的競合中共同塑造著一個全球化的AI發展圖譜。

　　國內企業也在利用AI大模型積極融入到全球AI商圈，希望通過構建AI場景化滿足其國際化的降本增效拓景能力。

　　例如，字節跳動新成立的AI部門Flow標志著其從“APP工廠”轉型為“AI工廠”進一步加強其在人工智能領域的發展。其在海外上線了一款基于大模型的App ChitChop，相當于一個私人AI助理，包括AI創作、AI繪畫、娛樂、AI學習、工作、生活等6大使用場景。

　　華為云的AI海外部署計劃，據悉其在海外節點先行推出盤古大模型，覆蓋自然語言處理、視覺識別、多模態交互、科學計算和預測分析等領域。同時，還將在計劃海外節點逐步推出超過100個經過調優適配的開源大模型，涵蓋自然語言處理、視頻圖像處理和多模態等多個類別。

　　阿里巴巴正在利用AI工具拓展跨境電商領域，通過提供AI制圖、AI客服和AI文案等功能，支持外貿和跨境電商業務。旗下的外貿SaaS服務商小滿科技，已經將AI技術融入其“OKKI”產品，實現營銷獲取客戶、客戶管理和業務數據分析的自動化和智能化。

　　以及百度在海外市場推出了AI社交產品“SynClub”。這款產品允許用戶與專屬的AI朋友進行互動，提供豐富的信息內容，涵蓋娛樂和情感支持，使用戶的聊天體驗更加多元和深入，覆蓋個人生活、感受和私密話題。

　　這些進展不僅顯示了國內企業的國際化視野，也突顯了大模型技術在商業領域的巨大應用潛力。

　　然而，隨著AI技術的深入普及，對數據、版權和隱私安全的關注和討論也愈發熱烈。大模型技術的未來之路，在充滿機遇的同時也伴隨著挑戰。

　　重大效益和巨大風險并存 AI數字治理需要全球共治

　　人工智能就像一把雙刃劍，既帶來創新和便利，也隱藏著不容忽視的風險。這些風險分布在技術層面和法律倫理層面，它們對我們的工作和生活產生深遠影響。

　　AI技術雖然高效，但并非萬能。它的決策過程有時像個“黑盒子”，我們看不清里面到底發生了什么，這在一些對錯誤容忍度極低的領域，比如醫療、金融、交通、制造業等領域，可能帶來安全隱患。同時，存在“對抗攻擊”的威脅，就像是給AI灌輸錯誤的信息，讓它做出錯誤的判斷。

　　同時，隨著AI技術的深入滲透，法律和倫理領域也面臨著前所未有的挑戰。

　　AI技術的泛濫應用正在挑戰我們的法律和倫理邊界。一方面，AI可能制造虛假身份，威脅個人金融安全;另一方面，在處理海量數據時，它可能無意中泄露隱私，甚至導致數據篡改。這種技術還可能陷我們于“信息繭房”，只接收與個人觀點一致的信息，加劇社會分歧。在無人駕駛和醫療診斷等領域，AI的錯誤決策引發了誰來承擔責任的復雜問題。此外，AI在文本挖掘時可能觸發的知識產權糾紛也是法律和倫理問題的典型案例。面對這些挑戰，我們需要深入理解并有效管理AI帶來的各種法律和倫理問題。

　　正是這些風險促使了各國政府、相關研究機構等對AI安全性的廣泛討論。在AI領域，安全問題的討論正如烈火烹油般升溫。埃隆·馬斯克的聲音代表了一種警鐘：“在我們完全理解并制定出應對高級AI的策略之前，我們需要放慢腳步。”而OpenAI內部的權力斗爭，不只是一場簡單的內斗，它揭示了一個更深層次的困境——商業利益與非盈利理念的拉鋸戰。

　　并且AI的風險像一個錯綜復雜的網絡，涵蓋了技術、倫理、社會等多個層面，這些挑戰突顯了需要全球協作和統一行動的緊迫性。

　　2023年7月，上海舉行的世界人工智能大會匯集了逾1400位杰出人士，包括圖靈獎與諾貝爾獎得主、國際知名學者及企業領袖。他們共同探索了AI的創新動向及其對產業升級的影響。特別在法治論壇上，生成式人工智能(AIGC)引發的諸多問題成為熱點議題，如虛假信息處理、算法的商業機密屬性、AI在法律領域的應用等。與會專家強調，面對這些挑戰，全球共治AI變得尤為重要。我們需要在全球范圍內合作，共同制定有效的治理策略，以確保AI技術的健康發展。

　　大會上的激烈討論反映了全球范圍內日益增長的對AI監管的關注度，這在全球各國的政策制定中已開始顯現。

　　據斯坦福大學的《2023年人工智能指數報告》顯示，包含“人工智能”的法案從2016年的1個增長至2022年的37個，涵蓋了127個國家。今年6月，歐洲議會通過了一部專注于AI的重要法案，尤其關注生成式人工智能，標志著全球對AI的監管趨嚴。

　　國家層面的監管政策也在加強。在2023年4月28日和7月13日分別提出了促進AI創新和風險防范的措施，并發布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，實行包容審慎和分類分級監管。

　　隨著全球對AI的強監管和相關政策法規的完善，大模型技術在AI領域的發展將進一步正向加速。未來幾年，大模型將不再是科技圈的獨家秀，它們將成為驅動各個行業深度變革的核心力量。而那些敢于接受挑戰、善于利用大模型深挖用戶需求和商業場景的公司，將引領這波潮流，成為AI大模型產業鏈最先嘗到市場紅利的機構。

　　2023年，我們已經看到了AI大模型帶來的巨大生產力變革，且目睹了其應用場景在開發者的共振下正在全球各大商業領域持續拓展。向前看，2024年將是大模型技術更加璀璨的一年。

　　混沌時代，應用為王，劈開賽道，堅意孤行——站在AI時代的門檻上，我們是否已經準備好迎接未知，擁抱變化，共同書寫人類與機器共生的全新篇章?