科工力量：斯坦福AI团队抄袭中国大模型？背后还有更值得关注的信息

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科工力量：斯坦福AI团队抄袭中国大模型？背后还有更值得关注的信息
- 科工力量讲述中国企业科技自强、科技向上的故事。各平台同名账号@科工力量
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2024-06-04 18:00:12 字号：A- A A+ 来源：观察者网

最后更新: 2024-06-05 08:00:16

自从ChatGPT亮相以来，有关国内AI产业发展的讨论中，已逐渐形成了所谓的技术派和市场派分野，前者以入局企业为代表，往往用“相当于GPT-x.x”来衡量技术能力，力求追上乃至反超美国巨头，而后一派则以PE/VC投资人为代表，认为OpenAI等企业连续不断的突破已经说明，国内没有可能也没有必要继续在基础大模型上苦苦追赶，应该利用开源大模型成果，聚焦于挖掘场景应用价值。基于这样的认识，甚至有人喊出了“不会投场上任何一家中国大模型公司”。

在过去一两年内，这样的争论或许是各有理据的，不过今天的中国毕竟不同于技工贸和贸工技只能二选一的年代了，我们所拥有的基础和资源，已经足以支撑“成年人不做选择”。

所以我们会看到，一方面，技术派的突破在2024年已经有加速态势，像月之暗面Kimi、幻方DeepSeek这些产品，近期在美国业界引发广泛关注；而另一方面，就像这次事件所展现的，国内基于开源大模型的派生模型开发水平也越来越高，像MiniCPM-Llama3-V 2.5是基于SigLip-400M和Llama3–8B-Instruct构建，而开发者面壁智能最新发布的开源大模型Eurux-8x22B，则是基于Mixtral-8x22B，号称早于Llama3、比肩Llama3、推理超越Llama3，刷新开源大模型推理性能SOTA。

月之暗面Kimi与幻方DeepSeek的平台界面

这些进展当然令人欣喜，不过无论技术派还是市场派，未来要走的路还很长。比如，国内基础大模型开发者在实现GPT-4o乃至未来GPT-5的技术能力后，如何培育开发工具链和应用生态，仍将是一大挑战；而对于聚焦场景与领域应用落地的企业，则有必要回答这样一个追问：开源大模型是否永远是免费的午餐？

诚然，目前开源大模型社区，尚未受到地缘因素的明显干扰，但即便没有人兴风作浪“拖后腿”，长期安于使用别人的基础模型成果，也意味着将制高点拱手让给他人。

更值得注意的是，在开源大模型原始创新上，欧洲、特别是法国正占据不容忽视的地位，AI大模型的美中法“三国杀”格局已隐约可见。

具体来看，上文提到的Mixtral-8x22B，就来自于法国初创企业Mistral AI；至于Llama系列，尽管名义上是美国巨头Meta的产品，但其开发团队则主要位于法国，相关人才和知识自然也主要在法国流动。

在斯坦福大学编制的《AI指数报告2024》中，主要机器学习模型的“原产地”排名上，美、中、欧盟已分别占据前三排名

可资参照的是，在斯坦福大学编制的《AI指数报告2024》中，主要机器学习模型的“原产地”排名上，美、中、法已分别占据前三排名；欧盟加英国合计，更是已超越中国。

这样的格局中，蕴含着不言自明的威胁性，如果国内AI产业界继续对开源基础模型秉持“拿来主义”，长此以往则可能进一步增强欧洲在产业竞争中的主动性，毕竟在基础模型之外，欧洲获得高端算力的便利性也远强于国内。

总体而言，以这一事件为标志，随着中国AI大模型产业的迅速成长，其对美国产业生态的“反作用力”也会越来越频繁而显著，能否在多边博弈中稳中求进，离不开每一个产业人的共同努力。

本文系观察者网独家稿件，文章内容纯属作者个人观点，不代表平台观点，未经授权，不得转载，否则将追究法律责任。关注观察者网微信guanchacn，每日阅读趣味文章。

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