AI业界爆发"动物战争"，Falcon与Llama争夺开源大模型霸主地位

上个月，AI领域迎来了一场"动物大战"。一方是Meta推出的Llama模型，另一方是名为Falcon的大模型。

Llama凭借其开源特性，长期受到开发者社区青睐。而5月问世的Falcon-40B则一举登顶"开源LLM排行榜"。该榜单由Hugging Face社区制作，提供了评估大语言模型能力的标准。此后,Llama和Falcon轮番刷新榜单排名。

有趣的是,Falcon的开发者并非科技公司,而是阿联酋首都阿布扎比的科技创新研究所。阿联酋方面表示,他们参与AI竞赛是为了"颠覆核心玩家"。

如今,AI领域已进入群雄逐鹿阶段。财力雄厚的国家和企业纷纷推出本土版ChatGPT。仅在海湾地区,就有多个玩家入局。8月,沙特为国内大学购买了3000多块H100芯片,用于训练大模型。

一位资深投资人感叹道:"原以为硬科技领域会有高门槛,没想到大模型创业也变成了百模大战..."

这场"百模大战"的背后,是Transformer算法的横空出世。2017年,谷歌8位科学家在论文中公开了Transformer算法,为此轮AI热潮奠定了基础。如今各大模型,包括GPT系列,都是建立在Transformer之上。

Transformer的问世,使得学术界底层算法创新速度放缓。数据工程、算力规模、模型架构等工程要素,逐渐成为AI竞赛的关键。只要具备一定技术能力,任何公司都可以开发出大模型。

这也导致目前国内外大模型数量激增。有报告显示,截至7月国内大模型已达130个,超过美国的114个。除中美外,日本、印度、韩国等国也纷纷推出本土大模型。

然而,入场容易不代表能成为行业巨头。以Falcon和Llama之争为例,虽然Falcon在排名上暂时领先,但很难说对Meta造成了多大冲击。对开源大模型而言,活跃的开发者社群才是核心竞争力。Meta凭借多年积累的社交媒体运营经验,在开源社区运营方面占据优势。

目前,Hugging Face排行榜前10名中,有8个是基于Llama 2打造的模型。仅在该平台上,使用Llama 2开源协议的大模型就超过1500个。

除了生态建设,纯粹的技术能力也是关键。在最近的AgentBench测试中,GPT-4以4.41分遥遥领先,第二名Claude仅2.77分,其他开源模型多在1分左右。这反映出OpenAI团队长期积累的技术优势。

随着开源社区日益活跃,各大模型性能可能趋同。未来,大模型的核心竞争力将集中在生态建设或纯粹的推理能力上。

另一个更现实的问题是:除了少数个例,大多数大模型提供商尚未找到盈利模式。高昂的算力成本已成为行业发展的阻力。有机构预计,全球科技公司每年在大模型基础设施上的支出将达2000亿美元,而大模型收入最多750亿美元,缺口至少1250亿美元。

即便是微软、Adobe等软件巨头,在AI服务定价方面也面临困境。例如,GitHub Copilot每月收费10美元,但微软每位用户反而要亏损20美元。

总的来说,如果没有OpenAI和ChatGPT的出现,这场AI革命可能不会发生。但在当前阶段,单纯训练大模型所能创造的价值还有待观察。随着同质化竞争加剧和开源模型增多,纯粹的大模型供应商可能面临更大压力。正如iPhone 4的成功不仅仅依赖于处理器,大模型的价值也将更多体现在具体应用场景中。