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[導讀]CNBC報道稱,中國想在AI領域成為統(tǒng)治者,這種嘗試可能已經獲得回報。一些美國AI業(yè)內人士和科技分析人士認為,中國AI模型已經相當流行,從性能角度看,中國的一些模型與美國產品齊頭并進,甚至超越。

CNBC報道稱,中國想在AI領域成為統(tǒng)治者,這種嘗試可能已經獲得回報。一些美國AI業(yè)內人士和科技分析人士認為,中國AI模型已經相當流行,從性能角度看,中國的一些模型與美國產品齊頭并進,甚至超越。

由于無法采購美國先進AI芯片,中國只能尋找其它辦法增強AI模型性能,比如依賴開源技術,開發(fā)自主軟件和芯片。

OpenAI ChatGPT是基于閉源模型開發(fā)的,但中國的許多企業(yè)選擇了開源LLM。查看Hugging Face平臺,下載最多的LLM有許多來自中國企業(yè),其中阿里巴巴Qwen(通義千問)熱度最高,深度求索的DeepSeek也備受推崇。

阿里Qwen、DeepSeek等中國大模型受追捧

Hugging Face機器學習工程師Tiezhen Wang告訴CNBC:“從評測基準看,Qwen的性能極為出色,這是它快速流行的主要原因?!边€有,Qwen的授權模式比較友好,企業(yè)使用時法律評估沒有那么復雜。

阿里巴巴給Qwen分了級,有的參數(shù)很多,更強大,但算力要求高,運行成本也高,如果是參數(shù)少的小模型,運行成本更低。

Tiezhen Wang說:“不管你選擇什么規(guī)模的模型,Qwen都可能是現(xiàn)今性能最棒的模型之一?!?

DeepSeek也成為耀眼明星,它不久前剛剛推出DeepSeek-R1模型。上個月DeepSeek發(fā)布消息稱,R1模型可以與OpenAI o1模型競爭。

中國企業(yè)宣稱,它們的模型可以與Meta Llama開源模型競爭,也與OpenAI等閉源模型一樣好。

Lux Capital合伙人Grace Isford說:“2023年,我觀察到中國對開源AI的貢獻不斷增加,中國模型的性能很強,成本低,吞吐量高。”

不只是中國企業(yè)支持開源LLM,Meta和歐洲創(chuàng)業(yè)公司Mistral也有開源版AI模型。隨著中美科技競爭加劇,開源模型還有一個優(yōu)勢:中國企業(yè)可以將自己的模型推向全球。

全球咨詢公司DGA Group的合伙人Paul Triolo說:“中國企業(yè)當然希望自己的模型能在中國之外使用,所以中國企業(yè)看重開源模型,希望借開源成為AI領域的全球性玩家?!?

中國企業(yè)認為LLM會是未來科技生態(tài)系統(tǒng)的核心

雖然全球都在熱炒AI模型,但是到底應該在模型之上開發(fā)什么應用?未來誰會主導全球互聯(lián)網版圖?現(xiàn)在還充滿爭論。

Grace Isford說:“如果你認為前沿基本AI模型是必需,那就應該思考這些模型的用途,比如用于前沿科學、工程技術?!?

樂觀者將AI模型比作操作系統(tǒng),它和Windows、Android、iOS一樣重要,有可能會主導市場,就像科技企業(yè)主導手機和PC一樣。

英國倫敦大學國王學院學者Xin Sun認為:“中國企業(yè)認為LLM會是未來科技生態(tài)系統(tǒng)的核心?!?

Xin Sun還說:“未來的商業(yè)模型有賴于開發(fā)者加入生態(tài)系統(tǒng),要基于LLM開發(fā)新的應用,要通過各種手段吸引用戶、數(shù)據(jù)并獲得利潤,遠不只是引導用戶使用云服務那么簡單?!?

中國構建獨立于英偉達高性能AI芯片之外的基礎設施

訓練AI模型需要海量數(shù)據(jù),運行時需要強大算力。英偉達已經成為AI芯片的壟斷者,許多頭部AI企業(yè)也用英偉達芯片訓練模型,但中國是個例外。

雖然美國百般阻撓,禁止英偉達高端AI芯片流入中國,但中國企業(yè)仍然不斷推出先進AI模型。

Paul Triolo說:“目前大多中國科技平臺都擁有充足的算力,完全可以繼續(xù)優(yōu)化模型。首先,中國企業(yè)囤積了大量英偉達GPU;其次,中國有自己的GPU,它們來自華為等企業(yè)?!?

實際上,中國科技企業(yè)正在開發(fā)英偉達芯片的替代品,華為是領導者,百度、阿里巴巴也在投資半導體設計。

Paul Triolo認為:“在未來的日子里,中國與美國先進硬件的差距還會拉大,特別是明年,因為明年英偉達將會推出Blackwell系統(tǒng),美國會嚴格禁止Blackwell流向中國?!?

Grace Isford認為,中國一直在向本國AI基礎設施進行投資,它獨立于英偉達高性能AI芯片之外?!安还苊绹袥]有禁止英偉達AI芯片在中國銷售,中國都會繼續(xù)投資,繼續(xù)打造自己的基礎設施,繼續(xù)開發(fā)、訓練AI模型?!保ㄐ〉叮?

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