大模型・观点

以大模型为代表的生成式 AI 发展正在持续影响全球 AI 投融资乃至科技产业的方向。从投资公司到学术团体以及各国监管机构，有三类看待生成式 AI 的观点：

• 乐观态度：AI 将带来巨大的技术和产业红利，这也是一众投资公司所持的基本立场，比如马克·安德森；
• 悲观态度：大量生成式技术会被广泛应用在违法领域，同时还会取代众多人类工作，带来大批量的失业潮；
• 中立观望态度：AI 技术拥有极大的潜力，但从技术进步到产品发展再到影响产业格局，需要长时间的投入——特别是基础设施的投入；

上述三类观点各自都有一些拥趸，无所谓对与错。但现阶段的 AI 发展的确有一些潜在的挑战，比如「时间」，就像 FT 上周一篇社论文章所指，无论是构建庞大的基础设施还是对员工的再培训，亦或是法律法规的完善，所有这些都需要「时间」，你不可能指望所有行业一夜间都可以成为「由 ChatGPT 驱动的新行业」。

另一方面，由于大模型等技术直接冲击了大量「掌握媒体/社交媒体话语权」的从业者，使得新技术的影响一定程度被放大。波士顿咨询的一项调查显示，越来越多的企业员工开始将 AI 技术应用到自己的工作场景，其中 62% 使用 AI 技术的员工对 AI 发展持乐观态度，相比之一，那些不使用 AI 技术的员工，只有 36% 的人表示不担心 AI 技术的发展。

在 Stack Over Flow 最新发布的全球开发者调查中，四成开发者表示已经在工作中使用了 AI 工具，还有 26% 的受访者计划使用；但另一个数字显示，这些正在或计划使用 AI 工具的开发者里，只有 2.85% 的人表示「高度信任 AI 工具生成的结果」，而「完全不相信」的比例为 5.46%。

这两份调查凸显出当下围绕 AI 发展的几个关键问题：

• 如何衡量技术与产品：技术进步不代表产品能力，特别是大模型相关技术可能带来虚假信息传播等潜在问题，这也意味着一款成功产品的背后，还需要大量技术与工程之外的工作；
• 如何区分「玩具」和「工具」：玩具带来的新鲜和工具带来的实用有一定相似之处，但又有本质的不同；
• 如何区分大模型 AI 和非大模型 AI：如今的大模型成了「口袋」，似乎什么技术、产品都可以装进去，这极易产生误导，不妨试着想想：波士顿动力机器人与 ChatGPT 有什么相同和不同？

大模型·市场

近期大模型投资市场的重要融资案例越发展现出几个关键词。

其一是寻找新 OpenAI，比如包括英伟达、Oracle、Salesforce 在内的巨头押注加拿大创业公司 Cohere，在完成本轮由 Inovia 资本领投的 2.7 亿美元之后，Cohere 的估值超过 20 亿美元。

Cohere 成立于 2019 年，其产品是面向企业提供大语言模型的技术和服务，该公司 COO Martin Kon 此前曾公开表示，不会像 OpenAI 那样将公司与某家大企业绑定在一起，「我们不想把公司的大部分交给某些企业，然后需要按照他们的愿望服务。我们希望在尽可能多的云平台上为许多公司提供这项服务」。

第二个关键词是欧洲企业。成立仅四周、没有任何产品甚至员工也才刚刚上班的法国创业公司 Mistral 完成一笔 1.01 亿欧元的种子轮融资，估值达到 2.4 亿欧元。投资者包括知名 VC Lightspeed、Google 前 CEO Eric Schmidt、法国国家支持的投资银行 Bpifrance。

这笔投资的出发点在于，欧洲需要自己的「OpenAI」，或者更准确地说，法国需要自己的 OpenAI。Mistral 公司已经创造了种子轮融资规模的记录，2023 年以来欧洲地区的 AI 创业公司获得超过 40 亿美元的融资，同期美国的投资总额为 250 亿美元，接下来欧洲地区的 AI 投资还会持续增加。

其他几个值得关注的融资案例：

• 英国创业公司 Synthesia 完成 9000 万美元融资，估值超过 10 亿美元，这家公司可以帮助企业自动生成动画视频，广泛用于培训、营销等场景，拥有众多客户；
• MLOps 工具创业公司 Striveworks 完成首轮 3300 万美元的融资，这家位于奥斯汀的公司，主打低代码或无代码的 AI 模型训练和部署；

与创业领域精彩纷呈的新产品或创意不同，传统科技巨头们又进入另一个越发相似的竞争态势里。Oracle 新一季财报的数字不错，营收 118 亿美元，以美元计算同比增长 5%，按固定汇率计算同比增长 10%。

对于 Oracle 而言，接下来的重要增长点是生成式 AI——至少是股价的增长点。根据 Oracle 创始人兼 CTO Larry Ellison 的说法，该公司已经和 Cohere 合作研发自己的大语言模型，在 Oracle 擅长的医疗领域，该公司构建了两个面向医疗场景的大模型，针对医疗专业人员和急救人员。

另一方面，Oracle 也在积极拓展生成式 AI 企业成为其云服务的客户，比如 Adept AI Labs 就是 Oracle 的客户之一，这家公司今年 3 月完成一笔 3.5 亿美元的融资，属于肯花钱的客户。

通过自研或合作的大模型服务，推广自己的云服务，再将自己的计算能力卖给大模型创业公司，会成为云计算公司接下来重要的营收以及媒体关注度来源。

Salesforce 也在积极布局大模型产品，该公司本周又公布了一个名为「AI Cloud」的新品牌，这是面向企业级市场的一站式大模型套件，包括两个方面：

• 提供第三方模型服务商的大模型，包括 OpenAI、Cohere、Anthropic 等公司的模型服务；
• 提供 Salesforce 自己的模型服务，基本上就是把 Salesforce 的众多产品「重新封装」为 GPT 类的产品，产品名称也很有趣，比如 Sales GPT、Marketing GPT、Slack GPT 等等；

值得一提的是，Salesforce 在 AI Cloud 里还设置可一个名为「Einstein Trust Layer」的产品，这个产品旨在帮助企业更好审核、删除大模型使用过程中的敏感信息，比如客户订单里的关键信息等。

「Einstein Trust Layer」位于基础模型和服务之间，当检测到敏感信息之后，直接删除，而不会传递给服务，Salesforce 还强调，这个产品还可以过滤所谓「有毒内容」。

可以预见的是，类似「Einstein Trust Layer」的产品会越来越多，特别是在企业市场，企业客户无论是要合规还是合法，都需要对大模型生成的内容进行严格控制。从这个角度看，那张被广为传播但又被各种删除的 360 大模型内容审核流程图，实在是对企业客户诉求的真正理解。

大模型·应用

OpenAI 本周发布多项功能更新，包括增加新的函数调用功能、模型降价和更新等，详细的产品更新可参考 OpenAI 的官网。

持续下降的大模型使用价格会加速大模型在各个行业的应用，而且此次 OpenAI 还发布了 gpt-3.5-turbo 16k（上下文）版本，在大幅增加文本处理内容（从此前的 4K 到现在的 16K）基础之上，还极大提升了处理速度，同时成本相较 GPT-4 依然很低，在可用性与实用性上都有巨大突破。

对于像 OpenAI 这样的大模型服务商而言，为了进一步降低大模型的成本，还需要在算力，比如芯片领域有更多选择，这也构成 AMD 本周发布全新 AI 芯片 MI300x 的行业背景，这款芯片拥有 192GB 内存，能够应对大语言模型的处理场景。

而在分析师看来，他们并不特别关心 AMD 这款芯片的性能、上市时间等，他们更关心的是，AMD 软件产品 Rocm 的能力到底如何，是否可以和自身的硬件产品形成合力，毕竟，英伟达在 GPU 市场的统治力，至少有一半来自于软件平台 Cuda 及其生态。

说起英伟达，该公司本周股价继续上涨，并已经稳步踏入「1 万亿俱乐部」。

看一组不同行业投资或部署大模型的案例：

• 电商：亚马逊正在尝试在商品评论页面引入大模型技术，主要用于总结用户评论并分析用户情绪；
• 咨询：埃森哲计划未来三年投资 30 亿美元用于 AI 和数据领域，并扩充团队规模，这是这家咨询业巨头裁员近 2 万人之后做出的重要决定，类似的，普华永道、安永、贝恩、德勤、麦肯锡也在加快布局 AI；
• 旅行：在线旅行网站 Priceline 与 Google Cloud 合作，计划通过生成式 AI 技术推出聊天机器人，并优化个性化推荐机制；
• 音乐：通过 AI 技术提取已故巨星约翰·列侬的声音，披头士乐队的「新专辑」有望在今年发布；

最后看看媒体行业对于大模型的态度，包括《纽约时报》在内的多家美国媒体组织和机构，日前发布一份关于生成式 AI 开发与治理的基本原则，涉及隐私与安全、知识产权补偿、内容透明度、公平性等。

关于这一点，FT 副主编 Roula Khalaf 不久前公开表示，FT 的新闻将继续由在各自领域最优秀的人类记者撰写和报道，她这样写道（由 GPT-4 翻译）：

我坚信，在这个技术创新迅猛的时代，我们致力于产生最高标准新闻的使命变得更加重要。在一个错误信息可以快速产生和传播，以及媒体信任普遍下降的时代，我们《金融时报》有更大的责任保持透明，报道事实，追求真相。这就是为什么在新 AI 时代，《金融时报》的新闻将继续由在各自领域最优秀的人类记者撰写和报道，他们致力于准确、公正地报道和分析世界。

这是每一个新闻机构都需要思考的议题。

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