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2024-07-09 06:40
商业与经济 科技

中国AI行业“大洗牌”迈向本土化

AI本土化的发展意味着全球的应用生态将变得更加分化,特别是在中美之间。
中国ai没有最先进的芯片,中国企业寻求其他路径发展AI
林煇智


美国人工智能(AI)巨头OpenAI宣布禁止中国等地区的用户使用其AI工具和软件,在中国科技界引起广泛关注。受访专家认为,这将对中国AI行业“大洗牌”奠定基础,预示着中美在AI应用生态系统日益分化。

OpenAI在今年6月底宣布,从星期二(7月9日)起,切断在中国的应用程式介面(Application Programming Interface,简称API),禁止中国用户和开发者访问其大型语言模型。中国不在OpenAI正式支持的国家之列,但许多开发者通过虚拟专用网络(VPN)或其他渠道进行访问。

消息传出后,一场抢客大战如火如荼开展。包括百度、腾讯、阿里巴巴等中国大模型厂商纷纷表态,为受影响企业和开发者提供免费的迁移方案,有些还顺势为服务降价,降低使用门槛。

新加坡国立大学商学院教授商业大数据分析中心联席主任庞严接受《联合早报》访问时指出,虽然这些替代品在性能上与OpenAI有差距,但它们与本土应用和解决方案无缝结合,因此具有一定优势。

他说:“OpenAI原有的企业用户可以轻易转到中国的大模型厂商的平台上,甚至可以直接使用开源平台继续运作,限制措施最终对客户服务的影响不会太大。”

OpenAI是2022年底风靡全球的聊天机器人ChatGPT的开发公司。ChatGPT的面世在中国引起广泛关注,多家科技企业过去一年相续推出自家大模型,上演了一场“百模大战”。

根据中国网信办网站,截至2024年3月,中国共有117款大模型获准公众使用。

由于OpenAI在大型语言建模上有先发优势,许多科技企业在建模初期,都青睐使用其产品进行模型训练。不过,要自研一套完整模型并非一朝一夕的事,且需要花费大额资金。

为了快速推出AI产品或服务,一些资金有限的企业采用“套壳”的方式将OpenAI进行“包装”,以自主研发大模型为幌子来推广旗下的AI服务。实际上,终端用户与这些AI产品的所有互动,都是通过OpenAI完成。

新加坡管理大学计算与信息系统学院副教授朱飞达受访时指出,这些套壳大模型的价值并不高,OpenAI的限制措施其实是在加快中国AI行业优胜劣汰的过程,让一些“假冒大模型”和缺乏自主研发的企业被淘汰。

他说:“这等于帮助中国政府向这些AI公司举起一面照妖镜,看到底谁是真,谁是假。”

随着中美科技竞争持续,这些公司的规模如果越做越大,届时的限制措施将构成更大的威胁。
 
朱飞达说:“现阶段的限制会倒逼采用套壳大模型的公司去做一些反思,在技术上做出真正的积累,在推动中国AI发展发挥实质作用。毕竟,在中国这不纯粹是一个商业行为,还是一个举国之力的政治行为。”

OpenAI的限制举措正值美国在技术上向中国施压,以阻碍中国获取最先进的AI和芯片技术。在OpenAI此次宣布的几天前,美国财政部发布一份草案,要求加强对美国企业在中国投资AI的监管。

朱飞达指出,从战略竞争来看,OpenAI的限制旨在拖慢中国在AI大模型的训练项目,就如美国在高端AI芯片出口管控,遏制中国发展AI算力一样。

不过,朱飞达指出,AI算力靠的不单是芯片,还包括供应稳定的能源。随着AI技术的不断进步和应用场景的不断拓展,大模型技术的高能耗问题愈发凸显,电力问题将成为制约AI发展的关键因素之一。

据美国媒体报道,ChatGPT每天可能要消耗超过50万度电力,来满足用户约2亿个请求,每天用电量是家庭用电量的1万7000多倍。

朱飞达研判,按照目前AI的发展速度,美国能源供应很快就会进入捉襟见肘的阶段。相比之下,中国在电力发展具有优势,特别是新能源发电和电池储能的完整技术和供应链。

他说:“中国目前在AI算力上虽然还不能与美国相比,但要追赶只是时间和积累的问题。中国新能源电力优势将在接下来的AI发展中日益凸显,可能会出现此消彼长的局面。”

新加坡全国人工智能核心前副总监林腾宝受访时认为,建立AI大模型的基本技术在全球范围内相似,没有不可逾越的技术壁垒,关键区别在于如何对这些模型进行微调,以反映当地的观点和价值观。

他说,OpenAI的模型更倾向于与西方观点,而中国的模型则是根据当地的文化规范和价值观定制。随着更多中国AI企业从OpenAI转向使用中国模型,AI本土化的趋势会越来越明显。

林腾宝说:“这将为AI合作带来挑战,也为创新带来机遇,并强调AI技术不仅要先进,还要在文化上适合目标市场。”

庞严认为,AI本土化的发展意味着全球的应用生态将变得更加分化,特别是在中美之间。但他强调,这与当前移动应用生态系统的区域化类似,每个国家的应用场景都有自己的特点。

他说,AI技术发展还处于早期阶段,地缘政治环境日益恶化将对AI的有效监管构成挑战,各国需继续合作和交流来降低风险。

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中国AI行业“大洗牌”迈向本土化

AI本土化的发展意味着全球的应用生态将变得更加分化,特别是在中美之间。
林煇智


美国人工智能(AI)巨头OpenAI宣布禁止中国等地区的用户使用其AI工具和软件,在中国科技界引起广泛关注。受访专家认为,这将对中国AI行业“大洗牌”奠定基础,预示着中美在AI应用生态系统日益分化。

OpenAI在今年6月底宣布,从星期二(7月9日)起,切断在中国的应用程式介面(Application Programming Interface,简称API),禁止中国用户和开发者访问其大型语言模型。中国不在OpenAI正式支持的国家之列,但许多开发者通过虚拟专用网络(VPN)或其他渠道进行访问。

消息传出后,一场抢客大战如火如荼开展。包括百度、腾讯、阿里巴巴等中国大模型厂商纷纷表态,为受影响企业和开发者提供免费的迁移方案,有些还顺势为服务降价,降低使用门槛。

新加坡国立大学商学院教授商业大数据分析中心联席主任庞严接受《联合早报》访问时指出,虽然这些替代品在性能上与OpenAI有差距,但它们与本土应用和解决方案无缝结合,因此具有一定优势。

他说:“OpenAI原有的企业用户可以轻易转到中国的大模型厂商的平台上,甚至可以直接使用开源平台继续运作,限制措施最终对客户服务的影响不会太大。”

OpenAI是2022年底风靡全球的聊天机器人ChatGPT的开发公司。ChatGPT的面世在中国引起广泛关注,多家科技企业过去一年相续推出自家大模型,上演了一场“百模大战”。

根据中国网信办网站,截至2024年3月,中国共有117款大模型获准公众使用。

由于OpenAI在大型语言建模上有先发优势,许多科技企业在建模初期,都青睐使用其产品进行模型训练。不过,要自研一套完整模型并非一朝一夕的事,且需要花费大额资金。

为了快速推出AI产品或服务,一些资金有限的企业采用“套壳”的方式将OpenAI进行“包装”,以自主研发大模型为幌子来推广旗下的AI服务。实际上,终端用户与这些AI产品的所有互动,都是通过OpenAI完成。

新加坡管理大学计算与信息系统学院副教授朱飞达受访时指出,这些套壳大模型的价值并不高,OpenAI的限制措施其实是在加快中国AI行业优胜劣汰的过程,让一些“假冒大模型”和缺乏自主研发的企业被淘汰。

他说:“这等于帮助中国政府向这些AI公司举起一面照妖镜,看到底谁是真,谁是假。”

随着中美科技竞争持续,这些公司的规模如果越做越大,届时的限制措施将构成更大的威胁。
 
朱飞达说:“现阶段的限制会倒逼采用套壳大模型的公司去做一些反思,在技术上做出真正的积累,在推动中国AI发展发挥实质作用。毕竟,在中国这不纯粹是一个商业行为,还是一个举国之力的政治行为。”

OpenAI的限制举措正值美国在技术上向中国施压,以阻碍中国获取最先进的AI和芯片技术。在OpenAI此次宣布的几天前,美国财政部发布一份草案,要求加强对美国企业在中国投资AI的监管。

朱飞达指出,从战略竞争来看,OpenAI的限制旨在拖慢中国在AI大模型的训练项目,就如美国在高端AI芯片出口管控,遏制中国发展AI算力一样。

不过,朱飞达指出,AI算力靠的不单是芯片,还包括供应稳定的能源。随着AI技术的不断进步和应用场景的不断拓展,大模型技术的高能耗问题愈发凸显,电力问题将成为制约AI发展的关键因素之一。

据美国媒体报道,ChatGPT每天可能要消耗超过50万度电力,来满足用户约2亿个请求,每天用电量是家庭用电量的1万7000多倍。

朱飞达研判,按照目前AI的发展速度,美国能源供应很快就会进入捉襟见肘的阶段。相比之下,中国在电力发展具有优势,特别是新能源发电和电池储能的完整技术和供应链。

他说:“中国目前在AI算力上虽然还不能与美国相比,但要追赶只是时间和积累的问题。中国新能源电力优势将在接下来的AI发展中日益凸显,可能会出现此消彼长的局面。”

新加坡全国人工智能核心前副总监林腾宝受访时认为,建立AI大模型的基本技术在全球范围内相似,没有不可逾越的技术壁垒,关键区别在于如何对这些模型进行微调,以反映当地的观点和价值观。

他说,OpenAI的模型更倾向于与西方观点,而中国的模型则是根据当地的文化规范和价值观定制。随着更多中国AI企业从OpenAI转向使用中国模型,AI本土化的趋势会越来越明显。

林腾宝说:“这将为AI合作带来挑战,也为创新带来机遇,并强调AI技术不仅要先进,还要在文化上适合目标市场。”

庞严认为,AI本土化的发展意味着全球的应用生态将变得更加分化,特别是在中美之间。但他强调,这与当前移动应用生态系统的区域化类似,每个国家的应用场景都有自己的特点。

他说,AI技术发展还处于早期阶段,地缘政治环境日益恶化将对AI的有效监管构成挑战,各国需继续合作和交流来降低风险。

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