出品| 虎嗅科技集团

作者 | 陈一凡齐健

标题图片| 电影《华尔街之狼》

经过半年的AI洗礼，可能很难找到比“压力反应”更合适的词来形容当今科技行业每个人的状态——紧张、刺激、压力。

“应激反应”是指生物体遇到外界环境压力或威胁时，为维持机体稳态而产生的一系列反应。 它是生物体适应环境、保证生存的自然反应。 这种反应可以是短暂的，也可以是长期的。

7月26日，官方宣布版本已在美国、印度、孟加拉国和巴西提供下载，并计划在不久的将来扩展到更多国家。 渠道不断拓展，用户和粘性不断增加，生成式AI浪潮不断推高。

7月初，在上海举行的2023世界人工智能大会（WAIC）上，一家大型模型初创公司的技术人员正在展厅里穿梭。 她打算为公司寻找一款性价比高的国产芯片方案，用于大规模模型训练。

“我们有1000辆A100，但还不够，”她告诉虎嗅。

A100是的高端GPU，也是成长的硬件基础。 一些公开数据显示，在训练GPT系列模型的过程中，使用的 GPU数量约为25,000个。 因此，要做大模型，首先要评估自己能拿到多少张A100显卡，这几乎已经成为这个行业的惯例。

GPU 在哪里？ 哪里可以找到便宜的计算能力？ 这只是此次会议诸多问题的一个缩影。

几乎所有在过去六个月里受到“压力”的人都渴望在这次“事件”中找到更多关于AI的答案。

现场

一位芯片参展商的技术人员告诉虎嗅，WAIC大会这几天，不少产品经理来到他们的“大模”展位，希望在这里找到公司大模业务的产品定义。

5月28日的中关村论坛上，中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大型模型图谱研究报告》显示，截至5月底，参数尺度为79个的大型模型中国已释放超过10亿。 接下来的两个月，阿里云的统一万向、华为云的盘古3.0、有道“紫月”等一系列AI大模型相继发布。 据不完全统计，目前国内AI大型模型已超过100个。

国内企业争先恐后发布大型AI模型的举动，就是“压力应对”的最好体现。 这种“反应”带来的焦虑，正在传导到几乎所有行业相关人员，从互联网巨头CEO到AI研究机构研究员，从创投基金合伙人到企业创始人。 AI公司，甚至很多AI相关的法律从业者，以及数据和网络安全的监管者。

对于行业外的人来说，这或许只是一场短暂的狂欢，但如今又有多少人敢说自己是在AI之外呢？

AI正在开启新时代，一切都值得用大模型来重塑。 越来越多的人开始思考技术扩散的后果。

资金涌入，飞轮来了

出生一个月内，雯雯创始人李志飞两次前往硅谷，与大家畅谈大模型。 在与虎秀交谈时，李志飞直言这是他最后一次“All in”。

2012年，李志飞创立了，一家以语音交互、软硬件结合为核心的人工智能公司，经历了中国两次人工智能浪潮的风风雨雨。 在上一波人工智能最热的时期，摩门稳稳的估值一度被推到独角兽级别，但之后也经历了一段孤独期。 开了一个洞。

一级市场“热钱涌入”。

这是近六个月来对于大型机型的行业共识。 奇绩论坛创始人陆奇认为，AI大规模模型是一个“飞轮”，未来将是模型无处不在的时代。 “这个飞轮已经启动了”，最大的推动力就是资本。

7月初，商业资讯平台公布的数据显示，人工智能类企业2023年上半年融资额达250亿美元，占全球融资额的18%。 尽管这一数字较2022年上半年的290亿美元有所下降，但2023年上半年全球各行业融资总额较2022年同期下降了51%，这表明AI领域融资金额全球第一。 融资总额占比几乎翻倍。 报告中写道：“如果没有人工智能热潮，2023年的融资额将会更低。”

迄今为止，2023年AI行业最大一笔融资是微软1月份在中国的100亿美元投资。

根据虎嗅的公开统计，AI可能成为美国大型公司创业中继Open AI之后的人工智能领域第二大初创公司，其次是（15亿美元）、 （4.45 亿美元）、Adept（4.15 亿美元）、（1.955 亿美元）、.ai（1.5 亿美元）和 AI（约 1 亿美元）。

在中国，2023年上半年，国内人工智能行业共发生公开投融资事件456起。 而这个统计数据在2018年到2022年的五年里分别是731、526、353、631和648。

上半年国内人工智能行业公开投融资事件

另一个启动飞轮的事件是API接口的发布。 当3月份API接口首次开放时，AI行业内外几乎形成了共识：行业即将改变。 随着越来越多的应用程序连接到大型模型，人工智能之上正在生长出更加茂盛的森林。

“构建大型模型和制作应用程序应该分开。” 投资者的嗅觉总是很敏锐的。 在源码资本执行董事陈润泽看来，人工智能和半导体的分工逻辑是一样的。 在AI大规模模型繁荣之后，很快我们就会看到AI应用的繁荣。

今年年初，陈润泽和同事去硅谷时，发现硅谷知名创业孵化器Y的一半项目（CEO Sam已担任该孵化器总裁多年） ），已转化为生成式人工智能。 对于大模型的热情，丝毫不亚于大洋彼岸的中国。

不过他也发现，美国的资本和企业家都更看好基于大模型的生态应用，而不是大规模创业。 毕竟这个赛道已经出现了这样的公司。 美国拥有强大的ToB应用生态土壤，因此更多的美国企业正在尝试基于大模型的生态来制作企业应用。

陈润泽的观察正在得到证实。 大型模型服务平台联合创始人陈冉告诉虎嗅，美国湾区90%以上的企业在各个方面都使用了大型模型能力。 至于中国，陈燃相信年底前会有很多客户使用。

今年3月左右，陈润泽和他的团队开始尝试在国内寻找基于大型模型制作应用的公司，但他发现这样的公司很少。 大量资本已经进入人工智能行业，但如果追踪这些资金的流向，你会发现更多的资金仍然集中在头部公司身上。

“即使是现在，在 10 个与生成人工智能相关的项目中，投资 1-2 个也不容易。” 除了源码资本之外，虎秀还与不少硬科技投资人进行了沟通，他们都表示，虽然看的项目很多，但真正靠谱的却很少。

应用端的这种态度，在很多业内人士看来，已经是常态。

联合创始人余凯认为，表面上看似热闹的赛道，实际上更多的是名义上的竞争，结果无非两种情况：“一种是纯粹以资本为导向，为了筹集资金；另一种是纯粹的资本导向，一种是为了筹集资金。”一个做通用大比例模型的公司确实需要喊一声，不喊别人都不知道。”

国内的一些统计数据也说明了这个问题。 据第三方机构小牛统计，截至2023年7月，中国AIGC公司数量为242家，1月份以来已发生71起AIGC赛道融资事件。 AI大规模模型赛道上共有67家公司，自发布以来仅发生了21起融资事件。

AIGC赛道、AI大型模型赛道发布以来的融资事件｜数据来源：小牛数据

“国内AI市场，好的标的太少了。” 一位投资人告诉虎嗅，好的项目太贵，便宜的项目不靠谱。 虽然目前国内发布的AI大型模型数量超过百个，但在国内大型模型公司中，获得巨额融资的并不多，甚至屈指可数。

很多AI投资最终都变成了投资者——前独角兽公司创始人、互联网巨头、有大规模模型相关创业经验的人等。

公司类型 公司成立时间 大型模式及相关产品融资轮 互联网公司 百度 2012 文心一言上市 阿里云 2008 统一千问 上市 腾讯人工智能实验室 1998 浑源上市 华为云 2019 盘古未上市 字节跳动 2016 火山方舟未上市 京东云 2012 年上市、延禧攻略2008年昆仑万维上市，2008年天宫上市，2008年智脑上市，公司成立，模型及相关产品融资轮次，AI公司商汤科技2014年日清上市，科大讯飞2014年上市1999年，讯飞星火上市 1999年云从科技 2015年平静IPO 大观数据 2015年曹植C轮走出去问询 2014年序列猴D轮 智普伦舟科技 2021年孟子Pre-A轮股权投资面币科技 天使轮深研科技灵信智能乌托邦Pre-A股权投资 栾源科技 天使轮演讲-2IPO终止 公司类型 公司成立时间 大型模型及相关产品 融资轮次 2023年成立 所有初创AI公司 光年之遥 2023年 无A轮百川智能 股权投资 零一万物 2023年 无股权投资

国内AI大规模模型相关企业部分统计

今年的明星人工智能项目中，智普人工智能、灵芯智能、深研科技、智能都是清华实验室孵化的公司。 深研科技和 Smart均成立于2022年，并拥有AI行业知名学者的技术背书。

这些清华AI公司的成立时间比一些互联网行业领军者创办的AI公司要短。 光年之外、百川智能、零一万武都是在这波大型模型浪潮开始后成立的。

美团联合创始人王慧文在2023年初成立后曾融资5000万美元光年，是当时中国大型模特行业为数不多的融资案例之一。 与智浦AI和西湖新辰等已经拥有大型模型型公司不同，光年之外将于2023年2月启动，从头开始构建大型模型是很困难的。 6月29日，美团宣布收购光年之外全部权益，总对价约为2.33亿美元（16.7亿元人民币）现金、约3.67亿元债务、1元现金。

“至少要有自然语言处理背景的人，有一定大规模模型训练实践经验的人，以及数据处理、大规模算力集群等方面的专业人士。如果想做的话在申请的同时，还应该有相应的产品经理和该领域的运营人才。” 陈润泽描述了大型模型核心团队的标准配置。

大公司的人工智能赌注

过去六个月，老牌互联网巨头的AI新闻满天飞。 AI大模型的投资看似在追热点，但百度、阿里、华为等大公司在AI上的押注显然没有跟上趋势。

巨头们对AI的押注很早就开始了。 对于这些公司来说，人工智能并不是一个新话题。 虎嗅，根据企业搜索数据不完全统计，2018年以来，各大工厂都不同程度地投资了人工智能相关企业。从投资企业来看，大部分都是人工智能应用领域的企业，虽然其中有一些是涉及AI芯片的公司，但数量并不多，几乎没有涉及大规模模型的公司，而各大厂商投资的人工智能相关公司大多与其业务密切相关。

大昌投资机构投资企业数量 平均持股比例 最高持股比例100% 阿里巴巴持股企业数量 2336.250%5 百度创投 255.50%0 腾讯投资 5417.540%2

三大互联网公司对AI相关企业的投资｜数据来源：企查查

2017年，阿里巴巴达摩院成立。 其研究对象涵盖机器智能、智能网络、金融科技等多个产业领域。 它将人工智能的能力赋能到阿里各个业务线。 2018年，百度提出“All in AI”战略。

不同的是，生成式人工智能的出现似乎是一个转折点。 对于拥有数据、算力、算法资源优势的科技巨头来说，人工智能不仅是他们的赋能场景，更需要承担起基础设施的作用。 毕竟，生成式AI的出现意味着人工智能行业的分工已经开始。

以百度、阿里巴巴、华为、腾讯四大云提供商为代表的大公司都公布了自己的AI战略，但显然各有侧重。

在过去的六个月里，巨头们纷纷发布了自己的大型模型产品。 对于百度、阿里这样的大公司来说，进入大模式还不算太晚，基本上是在2019年。

百度自2019年开始研发预训练模型，并陆续发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。 阿里的统一千问模型也在2019年启动。除了百度和阿里的通用大模型外，6月19日，腾讯云发布了行业大模型的研发进展。 7月7日，华为云发布盘古3.0行业模型产品。

这些重点也呼应了各公司的整体业务、云战略以及在AI市场的长期布局。

近五年来，百度主线业务盈利能力波动较大。 百度很早就看到了国内市场搜索广告业务的问题。 对此，百度选择大力投资AI技术来寻找新的机遇。 这些年来，百度不仅邀请了吴恩达、陆奇等行业领军人物担任高管，而且对于自动驾驶的热情也远超其他大公司。 如此关注AI的百度，势必会在这波大规模的模型竞赛中重注。

阿里对于通用大型车型也表现出了极大的热情。 一直以来，阿里云都被寄予厚望，阿里希望走技术路线，打造集团第二条增长曲线。 在电商业务竞争日益激烈、市场增速放缓的背景下，依云创造的AI行业新机遇无疑是阿里云进一步发力国内云市场的良机。

与百度、阿里相比，腾讯云在规模化模式上选择优先发展规模化行业模式，而华为云则公开表示只会专注于规模化行业模式。

对于腾讯来说，近年来主营业务增长稳健、积极。 在通用大规模模型的前景尚不明朗的阶段，腾讯在押注大规模AI模型方面相对谨慎。 马化腾在此前财报电话会议上谈到大规模模型时表示：“腾讯并不急于展示半成品，关键是要把底层算法、算力做好。”和数据。场景落下。”

另一方面，从腾讯集团的角度来看，腾讯目前拥有4个AI实验室，并于去年发布了万亿参数的大规模混合元素模型。 “把所有鸡蛋放在一个篮子里”的投注策略。

对于华为来说，一直都是在研发上下了重注。 过去10年，华为研发投入总额已超过9000亿元。 不过，由于手机业务发展遇到障碍，华为在很多技术研发方面的整体策略也可能面临调整。

一方面，手机业务是华为C端技术最大的出口。 如果手机业务不为通用大型机型买单，那么华为研发通用大型机型的动力就会大幅下降。 对于华为来说，押注能够快速实现的大规模产业模式似乎是这场AI博弈中的最优方案。 正如华为云CEO张平安所说，“华为没有时间写诗”。

然而，对于科技巨头来说，无论赌注有多大，只要能押对，就能够抢占基础设施的市场份额，获得人工智能时代的话语权。

拿起锤子，找到钉子

对于商业公司来说，所有决策仍然取决于经济书籍。

即使投入很大，越来越多有远见的公司创始人意识到这是未来必须要做的事情，即使最初的投资可能根本看不到任何回报。

AI大模型的研发需要大量投资，但越来越多的企业创始人和投资者认为这是“必要的投资”，即使根本没有回报。

于是，许多在上一波AI浪潮下诞生的人工智能公司在沉寂了很长一段时间后，看到了新的曙光。

“三年前，大家都说GPT-3是通向通用人工智能的可能性。” 2020年，李志飞带领一群人研究GPT-3，当时他正处于发展的转折点。 之后，他们想要探索新的业务，但经过一段时间的研究，李志飞的大型模型项目被暂停。 原因一是当时模型还不够大，二是没有商业落地场景。

不过，2022年底它问世后，李志飞似乎又被打了一针强心剂，因为和其他人一样，他看到了大车型的新机会。 今年4月，走出去问发布了自主研发的大型模型产品——序列猴。 眼下，他们正准备携新发布的大型模型“连环猴”冲刺港交所，并已于5月底提交了招股书。

另一家老牌人工智能公司也在跟进。 去年7月，立志向科创板提交IPO申请，今年5月被上市审核委员会驳回。

余凯坦言，即使在GPT2阶段，他也用微软的V100训练了近一年，计算能力比A100差了几个数量级。 在大模型的前期积累阶段，也使用比较经济的卡进行训练。 当然，这需要时间作为代价。

与自研大机型相比，一些应用型企业有自己的选择。

某在线教育公司总裁张旺（化名）告诉虎嗅，过去六个月，他们不遗余力地探索大规模模型应用场景，但很快发现实施过程中存在不少问题，例如成本和投资。 公司研发团队有50-60人。 自从开始做大型模型研究以来，他们扩大了研发团队，并招募了一些大型模型方面的新人才。 张旺表示，低级别车型的人才非常昂贵。

张旺从来没有想过从头开始开发一个大型模型，而且考虑到数据安全和模型稳定性等问题，他也不打算直接访问API进行应用。 他们的做法是参考开源大模型，用自己的数据进行训练。 这也是目前很多应用公司的做法——在大模型之上，用自己的数据做一个小行业模型。 展望未来，他们从 70 亿个参数的模型开始，达到 100 亿个参数，现在正在尝试 300 亿个参数的模型。 但他们也发现，随着数据量的增加，大型模型的训练会导致新版本可能不如之前的版本，参数必须一一调整。 “这也是必须要走的弯路。” 张旺说道。

张旺告诉虎嗅，他们对研发团队的要求是结合公司业务探索AI大规模模型场景。

这是一种用“锤子”找“钉子”的方法，但并不容易。

“目前最大的问题是找到合适的场景，其实场景很多，即使使用AI，效果也提升不了多少。” 张旺表示，比如在课堂场景中，可以利用AI大模型赋能一些交互模式。 包括提醒学生上课、回答问题、标注等等，但他们尝试了AI大模型后，发现准确率不好，理解和输出的能力也不理想。 张望团队尝试了一段时间后，决定暂时放弃这个场景的AI。

另一家互联网服务商小个通也在AI模式爆发后立即开始探索相关业务。 小鹅的主要业务是为网上商家提供数字化运营工具，包括营销、客户管理和商业变现。

大鹅通信联合创始人兼COO范小星告诉虎嗅，今年4月，当越来越多基于生成式AI的应用诞生时，大鹅通信看到了这项技术背后的潜力。 图像生成效率的提升确实是有目共睹的。” 范晓星等人在内部专门组织了一条AI研究业务线，寻找与自己业务相关的落地案例。

范晓星表示，在将大模型融入业务的过程中，她考虑的是成本和效率。 “大模型的投入成本还是相当高的。” 她说。

互联网行业的“钉子”很容易找到。 人工智能落地的真正难点在于工业、制造业等实体行业。

余凯告诉虎嗅，这波AI浪潮仍在螺旋式上升、波浪式推进，行业实施的矛盾根本没有改变，只是换了外壳。 所以从这个意义上来说，两次AI浪潮的规律是相同的，最好的办法就是以史为鉴——“上一次AI浪潮的教训，这次不要重蹈覆辙”。

虽然不少厂商在AI大模型的落地上喊出了“行业第一”的口号，但很多实体行业场景确实很难与目前的AI大模型相匹配。 例如，应用于一些工业检测场景的AI视觉检测系统，即使AI模型的需求不高达10亿个参数，初始训练数据仍然捉襟见肘。

以简单的风电巡检场景为例，一个风电场的巡检数量达到7万台，但同样的裂纹数据可能只出现一次，机器能够学习的数据量远远不够。 博博智能风电硬件产品总监柯亮告诉虎嗅，目前风电叶片检测机器人还不能100%准确分析叶片裂纹，因为可供训练和分析的数据量太少。 自动检测识别还需要大量的数据积累和人工分析。

但在工业数据积累良好的场景下，AI大模型已经可以辅助管理复杂的3D模型零件库。 国内某飞机制造公司零件库实现了基于第四范式“世说”大模型的零件库辅助工具。 在超过10万个3D建模零件中，可以通过自然语言实现3D模型搜索，通过3D模型搜索3D模型，甚至可以完成3D模型的自动组装。 这些功能需要在制造业中的许多CAD和CAE工具中进行多步操作。

如今的大型模型面临着与几年前的AI同样的落地问题，同样要拿锤子找钉子。 有人乐观地认为，如今的锤子与过去完全不同，但当涉及到用真金白银为AI付费时，结果却有些不同。

据彭博社 7 月 30 日发布的 Live Pulse 调查显示，在 514 名接受调查的投资者中，约 77% 计划在未来六个月内增加或维持对科技股的投资，不到 10% 的投资者认为科技行业正面临严重的泡沫危机。 然而，这些看好科技行业发展的投资者中，只有一半对AI技术持开放态度。

50.2%的受访者表示目前不打算花钱购买人工智能工具，大多数投资公司也没有计划将人工智能大规模应用于交易或投资。

卖铲子的人

“如果你在1848年淘金热期间去加州淘金，很多人都会死，但卖勺子和铲子的人总能赚钱。” 陆奇在致辞中说道。

高风（化名）想成为这样一个“卖铲子”，准确的说，是一个能“在中国卖好铲子”的人。

作为一名芯片研究员，高峰的大部分科研时间都花在了AI芯片上。 最近一两个月，他感到一种紧迫感——他想成为一家基于RISC-V架构的CPU公司。 茶馆里，高峰向虎秀描述了未来。

然而，从零开始做一颗AI芯片，无论是在芯片行业还是科技圈，都如同一场“天方夜谭”。

当AI大模型的飞轮快速启动时，其背后的算力逐渐开始跟不上这条赛道上选手的步伐。 对算力需求的飙升，让英伟达成为最大赢家。 但 GPU 并不是计算能力的全部解决方案。 CPU、GPU以及各类创新AI芯片构成了大模型的主要算力供给中心。

“你可以将CPU比作市区，而GPU则是开发的郊区。” 高风表示，CPU和AI芯片需要通过一个叫做PCIE的通道连接，将数据传输到AI芯片，然后AI芯片将数据发送回来。 到CPU。 如果大模型的数据量变大，通道就会变得拥堵，速度上不去。 因此，这条路需要加宽，只有CPU才能决定这条通道的宽度，以及需要设置多少车道。

这意味着，即使中国突破了大型号上的AI芯片，但仍然很难突破最关键的CPU。 即使在AI训练中，越来越多的任务可以分配给GPU，但CPU仍然是最关键的“管理者”角色。

大型模型展区展示的部分国产芯片

从1971年Intel创造出世界上第一个CPU到现在已经50多年了，在民用服务器和PC市场上，Intel和AMD早已称霸天下。 英特尔建立了涵盖知识产权、技术积累、规模成本、软件生态的体系。 整个商业模式的壁垒，而且这个壁垒从来没有下降过。

需要彻底放弃X86架构和ARM架构，开发基于新架构的完全独立的CPU芯片。 RISC-V等尚未完全开发和验证的开源架构。

指令集就像一块土地。 chips based on the set is to land and a house. The of X86 is , and only Intel chips are . The of ARM needs to pay IP fees, while RISC-V is a free open .

and see such .

In 2010, the team of two from , , a brand new set from , RISC-V. This set is open . They that the set of the CPU not to any .

"RISC-V may be the dawn of CPU." Gao Feng said. In 2018, he an AI chip in the . At that time, he said that he did not want to miss the for the of the AI ??wave. This time, he still to seize it, and this entry point was RISC-V. In the era of large and , this is even more . After all, if one day, can no use A100, what they do?

"If you want to ARM and X86, the RISC-V CPU needs to be more , and you need to in the code with who are on Linux." Gao Feng said.

Gao Feng is not the first to this . An in the chip told Tiger Sniff that he once with the of a chip start-up about the to use the RISC-V to make GPUs. Today, there are some in China that make GPUs based on the RISC-V , but is still the they face.

"Linux has that this path is ." Gao Feng said that in this open of Linux, open such as Red Hat were born, and many cloud are now built on the Linux . " are ." Gao Feng a . This road is , but it will be a road if it goes .

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Under the " " of the large model, it is not only the peak that feels the .

, a AI large-scale model , told Tiger Sniff that they also a large-scale model at the of this year, but with the rise of the , have paid more to the of large-scale , and have many for them. .

"Until there is no , we will not open the to users. The main is the logic of To B." Zhang Chao, CEO of Left Hand , that the " " were , the AI The is open to C-end users, which is very risky. "At this stage, on the one hand, we are to , and on the other hand, we are also to pay to and to the of ."

"The for AI is still , and the and of large-scale model are very low-key." A an based on a large-scale model by a cloud in June. At the , the in of the 's told Huxiu that they were by the cloud to keep it , and if they whose large model was used, they would be to have the . As for why the case be kept , the in that a large part of the may be to avoid risks.

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On July 13, seven the of China the " for the of " ( to as the " "), which will come into on 15, 2023.

"After the " " are , the will from - to goal- , which is our goal." Wang Yuwei, a of Law Firm, that the new "" than "".

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At the of this year, Wang Yuwei was by a that was the first to large-scale . The to its to China, so they to know about the data in this area. , Wang Yuwei found that there were more and more such , and the more was that it was no the 's legal but the who came to . "With the of AI, the logic is to apply." Wang Yuwei said.

Wang Yuwei, who has been in big data legal work for many years, found that AI and the wave of AI are more . For , last time AI was more based on -based , and some face was aimed at one scene, and some small were in . The legal were more than . , . roles in this AI , such as the that the large model, the that to the large model to make , and the cloud that data, etc., have .

At , there is a on the risks by large . The that will such risks. To , it is to pay to .

The is, "How to find a path that can well the of the ." Wang Yuwei said.

For the , while the on , it is also more far- .

When AI is a in the , how to the , and of ? How to that small and -sized and start-ups are not when and flows? The and of large-scale has great , but will the trend cause us to other ?

"In the short term, the big AI model is being . But in the long run, the big AI model is ."

In half a year, the AI ??heat wave . , for start-up and , how to a clear and make long-term and in the will be the key to their true and .

(Pao also to this )

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