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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
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。
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- 责任编辑: 史岱君 
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