通用VS垂直，大模型走近第一个赛点

来源：深眸财经，作者 | 张未

图片来源：由无界 AI工具生成

AI大模型的战场正在分化。

Chatgpt作为导火索，打开了AI2.0时代的大门，而AI2.0的特征便是“产业智能化、数字化”，能够高效地替代人工，广泛地运用到各行各业，所以比起还在探索落地、已过了狂奔期的元宇宙，AI大模型的落地来得更实在些。

最典型的表现就是，AI大模型的出圈更广泛，不止步于B端。比如，即便chatGPT发布半年有余，笔者在上海CBD楼下的咖啡厅还能听到打工人谈论chatGPT的声音；据媒体报道，也有部分企业将AIGC作为生产力工具。

正如阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇所说：面向AI时代，所有产品都值得用大模型重做一次。

大厂、科研机构和创业者，纷纷下场。

大厂有百度文心一言、华为盘古、360智脑、商汤日日新、阿里通义千问、京东灵犀、昆仑万维天工等大模型先后登场，后续还有腾讯混元、科大讯飞星火等大模型排队等着上线。

创业者也不乏名人，搜狗创始人王小川、美团联合创始人王慧文、创新工场董事长李开复等人高调入场AI大模型。

持续了几月有余的AI大模型热，衍生出了两条道路。

AI军备竞赛，大模型分化

AI大模型已经进入了竞赛阶段，并且路径逐渐分化。 

随着AI大模型逐渐加热，有媒体统计，2月初， 东方财富 上“ChatGPT”板块还只有29只股票，如今已经达到61支，数量还在不断攀升中。 据不完全统计，截至目前，我国已有超过40家公司、机构发布了大模型产品或公布了大模型计划。 

在其中，参与AI大模型这场“军备竞赛”的玩家们也发展出了两个发展方向。垂直大模型和通用大模型，正成为目前人工智能领域的两个主要发展方向。 

垂直大模型是指针对特定领域或任务进行优化设计的模型，例如语音识别、自然语言处理、图像分类等。 

当前有越来越多的企业加入垂直大模型的赛道。学而思宣布正在进行自研数学大模型的研发，命名为MathGPT，面向全球数学爱好者和科研机构；5月6日，淘云科技宣布推出儿童认知大模型——阿尔法蛋儿童认知大模型，为孩子在练表达、塑情商、启创造、助学习等方面带来全新交互体验。 

通用大模型是指能够处理多种任务和领域的模型，例如BERT、GPT等。 

由于资金、人才等优势，大厂主要瞄准通用大模型这个赛道。 

大厂瞄准通用大模型一方面是能够将AI的能力与自身产品结合，比较有代表性的就是阿里、华为、百度等互联网大厂和科技巨头。 

比如，继微软把GPT-4整合进Office全家桶后，阿里“通义千问”也开始接入钉钉，用户可以在文档生成内容，在视频会议中能以参会者为单位，生成每个人的观点和内容。 

像是百度的大模型也能结合自身业务，“文心一言”在对搜索引擎的迭代上能够有质的蜕变，能够从用户寻找答案，转换为回答用户问题，包括腾讯“混元”、网易“玉言”、京东“ChatJD”均能够优先应用于自身产业。 

另一方面，通用性大模型的适用性较广，先跑赢者能够建立起先发优势，成为AI2.0时代的领路人。毕竟，“跑得快的有肉吃，跑得慢的只能吃剩下的边角料”，这个道理谁都懂。 

垂直应用大模型可谓是一股“清流”，由于垂直应用大模型更符合垂类场景的需求、质量比通用大模型更高，也让众多企业看到了其中的机会。比如深兰、出门问问、有道等聚焦AI具体赛道的企业。 

垂直大模型的发展主要体现在各个领域的模型性能持续提升，例如语音识别的错误率逐年下降，自然语言处理的语义理解能力不断提升等。通用大模型则在多任务学习、迁移学习等方面取得了显著进展，已经成为自然语言处理领域的重要研究方向。 

比如，生物大模型能够提高AI制药效率。国外的研究报告显示，ai可以将新药研发的成功率提高16.7%，ai辅助药物研发每年能节约540亿美元的研发费用，并在研发主要环节节约40%至60%的时间成本。根据英伟达公开资料，使用ai技术可使药物早期发现所需时间缩短至三分之一，成本节省至两百分之一。 

在产业角度来看，通用模型就是“百科全书”，能够有问必答，能够适用不同的产业土壤，而垂直模型类似于单领域的专家，虽然专业，但受众注定是少数人。 

数据是致命伤

垂直大模型的优势在于不够“大”：算力不够大、算法难度低。