观天下！大模型竞争将如何演变？黄铁军：会成基础设施 各方终将归于协作

“长期来看，大模型会像水电煤一样，成为整个社会的基础设施，入场的各方会逐渐往相互协作的方向发展，最终形成体系化协作的格局。”北京智源人工智能研究院院长黄铁军教授日前在接受包括新京报贝壳财经在内的媒体采访时如是说，黄铁军指出，为了避免重复建设，每个参与大模型建设的企业应该思考，在这样一个时代中自己的位置定位是什么，而非盲目投入和竞争。

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黄铁军进一步提到，大模型本身并不存在绝对的竞争壁垒。“只有以开放的姿态，在动态竞争的过程中，寻找自己有相对优势的位置，才有可能生存下去。”

北京智源人工智能研究院院长黄铁军教授。受访者供图

大模型会成为整个社会的基础设施

谈及如今大模型的快速发展，黄铁军表示，一方面是可用的数据量越来越多，同时算力水平也允许，从而使整个神经网络的规模越来越大。在大模型的发展之下，黄铁军表示，现在无论是编程还是艺术绘画，人工智能已经都可以实现相关功能，效果也已经满足了大部分人的需求，足以替代大多数常规性模仿性的工作。人工智能已经在人们的生活和工作中产生深刻的影响。“未来的影响会更大，因为它的能力提高速度比人类高很多。”

随着ChatGPT的火爆，国内一些头部大厂开启大模型竞赛。对此，黄铁军表示，大模型的训练成本很高，但是现在很多入场玩家更多不是先计算成本，而是要抢占赛道，“为了证明自己能够做这个事情”，在他看来，入场的玩家们还没有到追求降本增效的阶段，但是从可持续发展角度来讲，未来降本增效是必须的，“一直海量烧钱肯定不可持续。”

在当前的竞争态势下，黄铁军指出，最终各家大模型的发展情况，主要取决于使用者的选择，“尽管市场上可以提供相关的多种产品，但是这些产品的质量良莠不齐，最终大多数会消亡，只会有一两种能力最强的产品变成大多数人的选择。”

他还提到，类似于其他许多当红领域，刚开始的这种大模型竞争也会存在重复建设的情况，但是长期来看，大模型会像水电煤一样，成为整个社会的基础设施，入场的各方会逐渐往相互协作的方向发展，最终形成一个体系化的格局，每个企业从自身生存发展角度上，应该思考在这样一个时代中自己的位置定位是什么，而非盲目投入和竞争。

黄铁军进一步提到，大模型本身并不存在绝对的竞争壁垒。“只有以开放的姿态，在动态竞争的过程中，寻找自己有相对优势的位置，才有可能生存下去。”他以人类社会的发电用电情况来比喻，“当前人类发电的手段有很多样，但是也仍然在不断迭代，而在大模型领域，全世界海量数据实时训练的成本非常高，因此也会是之后几十年都需要持续研究的课题，所以一定不能用封闭垄断的观念来看这件事，也不存在绝对壁垒这回事，应该不断创新来提高它的效率，一起为这个时代的到来做准备。”

在诸模型协同一体化趋势过程中，市场和制度都会发挥作用。“市场行为会发挥主要作用，但是从政府和社会组织方面的一些推动和统筹也是必要的。比如如果完全靠自发，可能有的企业意愿不足，还有些企业会被逐渐淘汰，也有活下来的，但是后面可能逐渐发现单靠自己达不到那种通用模型的能力，到那时候大家就会去想如何协作。”黄铁军说。

视觉领域或是大模型领域下一个浪潮重点

此前，北京智源人工智能研究院推出通用分割模型SegGPT，这也是首个利用视觉提示（prompt）完成任意分割任务的通用视觉模型。据介绍，SegGPT 是智源通用视觉模型 Painter 的衍生模型，针对分割一切物体的目标做出优化。SegGPT 训练完成后无须微调，只需提供示例即可自动推理并完成对应分割任务，包括图像和视频中的实例、类别、零部件、轮廓、文本、人脸等等

在黄铁军看来，视觉领域是大模型领域下一个浪潮的重点。他指出，视觉大模型和语言大模型背后的思想方法和基本路线是异曲同工的，只是输入的数据变成了图像和视频，训练出来的模型则具有一定的通用视觉语言能力，一种是之前提到的AIGC（人工智能自动生成内容），可以生成图像和艺术品，“还有一种更基本的能力，就是看到世界之后，得首先能把这个世界（万物）分清。”

黄铁军强调称，这种智能视觉能力以前也有，但是并不通用，“原来都是专用的模型，一个模型解决一个问题。比如人脸识别就只用来检测人脸，交通模型就只检测道路情况。而对于通用视觉模型，给它任意一个图像和视频，它都能分辨识别得清清楚楚。”黄铁军提到，如果能够实现通用视觉，机器人等实体化的智能体就能够更快地进入到人类物理世界，比如纯无人驾驶，或者机器人进入制造业和家庭等。“现在的机器人就是一个辅助性的，还有很多功能实现不了。”

黄铁军还提到，在发展大模型方面北京有独特优势。他解释称，人工智能进入到大模型时代之后，是一个体系化的产业生态，就像电力时代的电网一样，人们将来使用的是其智力服务，在这种情况下，大模型会有大模型的运营商，7X24小时训练提升模型的能力，对刚产生的数据信息进行实时汇总训练，然后提供服务。此外，还会有数据加工、清洗和处理的工作，庞大的体系也需要很强的算力。生产端有大量企业开工建设，消费端许多岗位会被替代，智力服务则运用于经济社会各方面等。“所有这些资源要素北京都是最全的，因此北京在全国范围内贡献的力度也将会是最大的。”

谈及人工智能发展的未来，黄铁军提到，未来随着人工智能的能力越来越强，人的工作量会越来越小，同时对其的需求也会越来越多，双方会形成一种协作，会有一个和谐共生的时期，“但是如果真的有一天人工智能全面超过人了，人们去和一个完全超越人类的系统协作，那就完全是另外一个故事了，其面临的挑战和现在又完全不同。”

新京报贝壳财经记者 孙文轩

编辑 徐超

校对 卢茜