随着技术的进步,大模型领域正迅速成为焦点。尽管大模型技术在公众眼中仍是初级应用,其商业潜力和应用仍在探索中。但在商业层面,各企业间的竞争激烈到了白热化的程度。这个领域目前的主要争议焦点是:开源还是闭源。
软件领域的开源策略:寻找竞争的新机遇
在短暂的软件科技史中,每一次技术进化都伴随着两种战略选择:先发者的闭源和后来者的开源。比如:Linux推出的时间晚于Windows,尽管Linux在技术领域有其独特地位,但在商业价值方面却难以与Windows相匹敌。Android稍晚于iOS推出,尽管Android成功占据了大部分市场份额,其收益却远远不及iOS。
开源系统的影响力显著增加,然而在商业价值方面仍然不及闭源系统。
目前,虽然大模型领域的商业应用尚处于萌芽阶段,但开源系统已经展现出了强大的势头。为什么会有这样的发展模式呢?首先,前沿技术的研发通常需要巨额的投入。以OpenAI为例,有报道称,仅维持其ChatGPT服务每日运行就需约70万美元。
其次,凭借先发优势和巨资投入,这些企业产品质量在市场占优,尽管随技术演进这优势可能减退,但仍支持其直接收费的市场策略。
软件行业的网格效应使先入市场者往往占据优势。药品领域中,差异化或成本优势可确保市场份额,导致大多数公司更倾向于专利保护,即闭源模式。
然而,软件市场变化迅速,新的创业者和开发人员不断涌现,他们面临学习和维护成本,随时间推移,转换其他软件的成本会逐渐增加。
例如,微信一度在社交应用市场中占据主导地位,使得其他如米聊、易信、飞信等应用难以获得市场份额。
但后来者并不完全没有机会。开源的策略是一个答案。其核心优势是邀请更多的开发者参与,构建一个开放的生态系统,以此来挑战已有的闭源生态。
图片来自《Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond》论文
开源与闭源大模型:共同成长的市场竞争
在现代技术驱动的商业中,开源与闭源大模型的竞合日益明显。开源系统的优势在于影响力的迅速扩散。闭源系统在商业上更为稳固,利润有保障。
安卓系统,与Linux相比,取得了显著的商业成功,这部分归因于其作为后发者的快速响应。
进一步观察大模型领域,后发者的开源进程已呈现抢跑式布局。
这使得我们有理由相信开源大模型在未来可能会取得更卓越的业绩。而开源大模型的成功可能对GPT等闭源模型产生威胁。尽管OpenAI在闭源领域中的先发优势依然坚固,但开源模型的兴起无疑已经对市场格局带来了影响。
不要轻易接受开源社区宣称的“透明性、合作精神、高效的组织模式等”。在商业领域,特别是需要对股东负责任的上市公司,纯粹的无私奉献是不太可能的。
再来看AI领域的三大决定因素:算法、算力和算据。
l 算法:开源模型已从GPT-3中吸取许多经验。但随着GPT-4的封闭性加强,其竞争力是否持续仍需观察。
l 算力:双方实力均匹敌。
l 算据(数据):原生数据对AI的价值远超存量数据,例如ChatGPT APP的原生数据为其增加了巨大的战略价值。
在开源生态的推动下,新技术如知识蒸馏(通过将大型模型的知识转移到小型模型中,从而快速达到想要的模型质量)使得加入开源领域的门槛被大幅降低,这助长了开源生态的进一步繁荣。
总的来说,双方各有所长,闭源大模型在提高行业标准方面领先,而开源大模型则加速了AI生态的繁荣。这意味着市场仍在不断扩大,预示着“双方都在竞争中共同成长。”
大模型开源:基座已定,下一焦点是?
开源模型的出现标志着大模型时代基座斗争接近尾声。尽管OpenAI在闭源模型上占据了优势,但它接下来将面临的挑战是自身技术的进化。从短期看,开源模型由于成本低、使用灵活,对中小型企业来说更具吸引力,对现有市场形势构成冲击。
但从中长期看,开源项目随着其系统的复杂化,也需要更多的人力和资源去维护,这使得OpenAI的市场地位仍有机会回升。
因此,未来的情况可能会有波动,但极大的逆转不太可能发生。
此外,Meta的Llama开源项目目前已在开源生态中占有一席之地。开源后,Llama将有更多的可训练数据,并能迅速进入市场。Facebook创始人马克·扎克伯格指出,开发者对开源模型的采纳和改进将有助于Meta在AI模型中取得进展。
开源模型的崛起改变了投资视角,随着开源社区的增长和大模型的降价,企业在开发应用时面临的门槛已被大大降低。这预示着一个新的时代,应用的创新和用户体验将成为行业的新焦点,而不仅仅是技术。
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