AI領域進入羣雄爭霸時代，但商業模式仍在摸索

上個月，AI業界爆發了一場"動物戰爭"。一方是Meta推出的Llama模型，由於其開源特性深受開發者歡迎。另一方是名爲Falcon的大模型,今年5月問世後力壓Llama登頂開源LLM排行榜。

有趣的是,"獵鷹"的開發者是阿聯酋的科技創新研究所。阿聯酋人工智能部長隨後入選了《時代周刊》評選的"AI領域最具影響力的100人"。

如今,AI領域已步入"羣魔亂舞"階段。許多國家和企業都在打造自己的大語言模型。僅在海灣地區,沙特阿拉伯就爲國內大學購買了3000多塊H100芯片用於訓練LLM。

這種現象的出現要歸功於2017年谷歌發表的Transformer算法論文。Transformer解決了早期神經網路的諸多缺陷,成爲如今所有大模型的基礎。它讓大模型從理論研究變成了純粹的工程問題。

隨着開源社區日益活躍,各個LLM的性能可能會趨同。真正的核心競爭力在於生態建設或純粹的推理能力。目前GPT-4在性能上仍遙遙領先其他模型。

然而,高昂的算力成本已成爲行業發展的阻力。紅杉資本估計,全球科技公司每年在大模型基礎設施上的支出將達2000億美元,但收入最多只有750億美元,存在巨大缺口。

除少數個例外,大多數AI公司還沒找到清晰的盈利模式。即便是微軟和Adobe這樣的軟件巨頭,在AI服務定價上也面臨困境。

總的來說,雖然AI革命方興未艾,但單純的大模型供應商面臨的商業挑戰正在加劇。未來的關鍵或許在於如何將AI技術與實際應用場景相結合,創造真正的用戶價值。