高考期間，除了考場上奮筆疾書的莘莘學子和考場外的翹首以盼的家長，還有一個忙碌的身影，那就是各個大廠的大模型。押題，寫作，答題，它們忙得不亦樂乎，也讓大家看到一片欣欣向榮的景象。然而，這一表象的背后卻是暗流涌動，甚至硝煙四起。

價格大戰(zhàn)

產(chǎn)品之爭，價格往往首當其沖。

5月15日，字節(jié)對外宣布豆包大模型正式開啟對外服務，豆包通用模型pro-32k版、pro-128k版在企業(yè)市場的推理輸入價格僅為0.0008元/千tokens、0.005元/千tokens，比市場價格低了99.3%、95.8%，并聲稱已經(jīng)擊穿了大模型行業(yè)的底價。

也許是受到豆包大模型的價格刺激，5月21日，阿里云宣布通義千問GPT-4級主力模型Qwen-Long的API輸入價格降至0.0005元/千Tokens，直降97%。而隨后，百度通過官方微信發(fā)文稱，文心大模型兩款主力模型ENIRE Speed和ENIRE Lite全面免費。

隨著技術的進步和規(guī)模經(jīng)濟的實現(xiàn)，大模型的開發(fā)和運維成本可能有所下降，這為廠商提供了降價的空間。而且降價是廠商用來激活市場和吸引用戶注意力的一種手段。通過降低價格門檻，廠商可以吸引更多的用戶試用其大模型服務，從而增加市場的認知度和接受度，在此基礎上進行商業(yè)模式的探索。

不管怎樣，價格大戰(zhàn)反映了我國大模型市場競爭的激烈程度，也反映了大模型技術在我國的商業(yè)化進程。這種價格大戰(zhàn)可能會為用戶帶來更多選擇和更具競爭力的產(chǎn)品和服務。然而，需要注意的是，價格大戰(zhàn)可能會導致一些問題，例如產(chǎn)品與服務質量的降低以及研發(fā)投入的減少。

政策利好

我國大模型的價格大戰(zhàn)反映了市場競爭的激烈程度，也表明了我國大模型的商業(yè)化程度。近年來，我國始終高度重視人工智能發(fā)展機遇和頂層設計，發(fā)布多項人工智能支持政策。國務院于2017年發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，科技部等六部門于2022年印發(fā)《關于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質量發(fā)展的指導意見》對規(guī)劃進行落實。2024年《政府工作報告》中提出開展“人工智能+”行動。

伴隨人工智能領域大模型技術的快速發(fā)展，我國不少地方政府出臺相關支持政策，加快大模型產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。當前，北京、上海、廣東、安徽、福建和深圳、杭州、成都等地均發(fā)布了AI大模型的相關產(chǎn)業(yè)政策。

以上海為例。為深入貫徹國家發(fā)展新一代人工智能的戰(zhàn)略部署，落實《上海市促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展條例》，推動上海大模型創(chuàng)新發(fā)展，營造通用人工智能創(chuàng)新生態(tài)，加快打造世界級人工智能產(chǎn)業(yè)集群，上海市經(jīng)濟信息化委、市發(fā)展改革委、市科委、市委網(wǎng)信辦、市財政局聯(lián)合制定了《上海市推動人工智能大模型創(chuàng)新發(fā)展若干措施（2023-2025年）》，提出要支持引進高水平創(chuàng)新企業(yè)，支持本市創(chuàng)新主體打造具有國際競爭力的大模型，鼓勵形成數(shù)據(jù)飛輪，加速模型迭代，對取得重大成果的予以專項獎勵。

在技術趨勢和政策利好的驅使下，我國大模型產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。根據(jù)相關統(tǒng)計，截至2024年3月，已有117個大模型在中央網(wǎng)信辦成功備案，顯示出我國大模型發(fā)展的迅速和激烈的競爭態(tài)勢。這些大模型來自不同的地區(qū)和企業(yè)，其中北京、上海、廣東等地的大模型數(shù)量占據(jù)顯著位置，合計占全國大模型總數(shù)量的64%。所以，百模大戰(zhàn)是名副其實的。

多重挑戰(zhàn)

在大模型的發(fā)展過程中，政府通過制定政策、優(yōu)化營商環(huán)境、支持大模型重大項目和創(chuàng)新平臺等方式，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供全方位支撐。同時，企業(yè)也積極投入大模型的研發(fā)，推出新品，探索產(chǎn)業(yè)發(fā)展新路徑，加快形成人工智能大模型產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢。但我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)仍面臨算力、數(shù)據(jù)、應用和能耗等多方面的挑戰(zhàn)。

算力瓶頸：隨著AI大模型規(guī)模的指數(shù)級增長，訓練大模型越發(fā)依賴高性能AI芯片。然而，國內AI高性能芯片市場受進口限制和國內技術瓶頸的雙重影響，導致大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展在算力層面受到制約。主流大模型架構消耗的算力資源較大，對存儲設備的要求也更高，這進一步加劇了算力挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)質量與類型：國內AI大模型數(shù)據(jù)主要來自互聯(lián)網(wǎng)、電商、社交、搜索等渠道，存在數(shù)據(jù)類型不全面、信息可信度不高等問題?？捎糜诖竽Ｐ陀柧毜闹形臄?shù)據(jù)庫體量嚴重不足，這影響了大模型的訓練效果和應用范圍。

應用場景與商業(yè)化：盡管大模型數(shù)量眾多，但目前我國大模型產(chǎn)業(yè)尚未出現(xiàn)爆款級應用。這主要是因為尚未找到明確的商業(yè)化思路，缺乏滿足客戶需求的個性化應用。

能耗問題：大模型對算力的巨大需求也帶來了能耗問題。人工智能服務器的功率較普通服務器高，訓練大模型所需的能耗是常規(guī)工作的數(shù)倍，這對能源供應和環(huán)境保護帶來了挑戰(zhàn)。

發(fā)展建議

為了構建健康、可持續(xù)和創(chuàng)新的大模型產(chǎn)業(yè)生態(tài)，我國應在技術創(chuàng)新、數(shù)據(jù)安全、應用落地、人才培養(yǎng)和國際合作等多個方面下功夫，不斷提升我國在大模型領域的競爭力和影響力。

持續(xù)推進技術創(chuàng)新是關鍵。大模型技術的發(fā)展日新月異，要想在國際競爭中保持領先地位，我們必須不斷加大在算法優(yōu)化、模型性能提升等方面的研發(fā)投入，推動技術創(chuàng)新和突破。同時，也要關注新興技術的發(fā)展趨勢，如量子計算、神經(jīng)形態(tài)計算等，以便將這些先進技術應用于大模型領域，進一步提升模型的性能和效率。

加強數(shù)據(jù)安全和隱私保護至關重要。大模型需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練和優(yōu)化，因此數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題不容忽視。我們應該建立完善的數(shù)據(jù)安全管理制度和技術防護措施，確保用戶數(shù)據(jù)安全和隱私得到充分保護。同時，也要加強相關法律法規(guī)的制定和執(zhí)行，為數(shù)據(jù)安全和隱私保護提供有力的法律保障。

推動大模型在各行業(yè)的應用落地。大模型技術的應用場景非常廣泛，可以應用于自然語言處理、計算機視覺、智能推薦等多個領域。我們應該積極與各行業(yè)合作，推動大模型技術在各個領域的應用落地，解決實際問題，提升行業(yè)的智能化水平。同時，也要關注不同行業(yè)的需求和特點，定制化開發(fā)適用于特定場景的大模型解決方案。

培養(yǎng)大模型領域的專業(yè)人才。大模型技術的發(fā)展需要大量的專業(yè)人才支持，包括算法工程師、數(shù)據(jù)科學家、產(chǎn)品經(jīng)理等。我們應該加強相關人才的培養(yǎng)和引進工作，建立完善的人才培養(yǎng)體系，為大模型領域的發(fā)展提供充足的人才保障。

最后，加強國際合作與交流。大模型技術的發(fā)展是全球性的，各國都在積極研究和應用相關技術。我們應該加強與其他國家在技術創(chuàng)新、人才培養(yǎng)、應用落地等方面的合作與交流，共同推動大模型技術的發(fā)展和應用。