ChatGPT剛滿兩歲，中美 AI 大模型就將進入“競逐戰”｜鈦媒體AGI·2024大覆盤
（圖片來源：通過即夢AI生成的）
2年前的2022年12月1日凌晨2點02分，下一代AI浪潮的命運之子ChatGPT正式上線。
這標誌着AI行業的一次新生。
當時，OpenAI CEO奧爾特曼（Sam Altman）發佈推文稱，“語言界面將會是一件大事，我認爲，和電腦（語音或文字）交流即可得到你想要的內容，因爲“想要”的定義越來越複雜！這是對可能實現功能的早期演示（仍然存在很多限制，這在很大程度上是一個研究版本）。”
但也許奧爾特曼都沒有想到，ChatGPT這款產品竟然顛覆了整個世界的技術創新——5天100萬用戶、2個月1億用戶，至今ChatGPT每週就有2.5億活躍用戶，打破了App增長記錄。
甚至，ChatGPT還促使OpenAI成長爲大衆知曉的全球估值最高達萬億規模的AI公司，引發包括英偉達在內的全球前六大科技巨頭市值共增長超過8萬億美元，並且引爆全球新一輪生成式 AI 創業熱潮。
據中國信息通信研究院近日發佈的《全球數字經濟白皮書》，中國在全球AI大模型的佔比已超過1/3，達到36%，僅次於美國的44%。 在全球AI企業數量上，中國以15%的佔比緊隨美國之後，位列第二。
雖然ChatGPT生於美國，但在中國發展壯大，如今，中國、美國兩個大國正在 AI 大模型領域正展開競賽。
“雖然中國10年內建成的核電產能，相當於美國40年建成的核電產能，但美國海軍有着約100個爲潛艇供電的小型模塊化反應堆（SMR）。而AI的潛力爲重振美國夢和重塑美國工業化提供了不可錯過的機會。”前不久OpenAI公佈AI基礎設施“藍圖”，將幫助美國在AI領域保持領先於中國等競爭對手。同時，美國AI“曼哈頓計劃”也進行曝光，劍指其他競爭國家。
隨着中美 AI 大模型從“百模大戰”走向AI應用，AI大模型迅速商業化成爲關鍵課題，而中國在應用場景領域面臨巨大機遇。因此，一場關乎全球 AI 領導者的競賽即將進入“生死戰”。
美國政府公佈AGI“曼哈頓計劃”，稱中國AI模型數量超過美國
自2017年開始，中國和美國開始在 AI 這一重要賽道上展開競爭。
其中，中國發布《新一代人工智能發展規劃》，快速推進 AI 技術發展，旨在到2030年，中國有望成爲世界主要 AI 創新中心；而美國也採取行動，2018年成立“人工智能國家安全委員會”，向總統和國會提出建議，爭奪稀缺的 AI、科學、技術、工程和數學人才，並全面投資 AI 以及機器學習技術以保持全球領先地位。
2020年，位於舊金山的獨立研究實驗室 OpenAI 正式推出GPT-3——這是一個其大規模生成預訓練Transformer語言模型的第三代，1750億個參數可實現機器編寫計算機代碼、詩歌等；次年，北京智源 AI 研究院發佈了“悟道 2.0” AI 巨模型，以1.75萬億參數量，打破了此前GPT-3參數記錄，成爲了全球最大的預訓練模型，也是中國第一個超大規模預訓練模型。
那麼，發展了六年之後，中美在 AI 領域的實力是怎樣的？
11月21日，斯坦福大學以人爲本人工智能研究所（HAI）發佈《2024年全球AI活力工具》報告，彙總了 42 項 AI 特定指標，對 36 個國家的 AI 發展進行排名。
報告顯示，雖然中國、美國這兩個超級大國曾經在 AI 領域是競爭對手，但美國正在迅速拉開差距。在幾個關鍵指標上，美國都超過了中國：2023 年，它吸引了更多的人工智能相關私人投資（672 億美元 vs. 78 億美元），併產生了更多值得關注的機器學習模型（61 個 vs. 15 個）。然而，中國在人工智能專利方面處於領先地位，產生的AI相關專利比美國更多。
“AI已成爲全球各國關注的話題，相應地，哪些國家在AI方面處於領先地位的敘述也變得比以往任何時候都更加突出，”人工智能指數項目經理 Nestor Maslej 表示。“然而，提供各國在AI方面實際立場的清晰、定量的數據有限。在AI指數中，我們希望通過一種嚴謹的工具來解決這一差距，這種工具可以幫助政策制定者、商界領袖和公衆將這些地緣政治人工智能敘述建立在事實基礎之上。”
不過，這份報告數據只能作爲參考。
實際上，從中國角度看，過去兩年，ChatGPT引爆了中國 AI 熱潮，從大學教授到創業者，從投資人到院士、部長等，都在討論 AI，阿里、騰訊、字節、美團等大型互聯網科技公司都已下場打造 AI 大模型、AI應用、AI服務等，生成式 AI正在滲透到每一個產業當中。
據11月30日中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發佈的《生成式人工智能應用發展報告（2024）》顯示，截至2024年6月，中國生成式AI產品的用戶規模達2.3億人，佔整體人口的16.4%。
截至目前，中國 AI 相關企業超過4500家，核心產業規模已接近6000億元人民幣，產業鏈覆蓋芯片、算法、數據、平臺、應用等上下游關鍵環節。截至今年7月，中國完成備案並上線、能爲公衆提供服務的生成式人工智能服務大模型已達190多個。
因此，各類AI產品正逐步走進人們的生活，極大提高了用戶的生活質量和工作效率。
雖然中國AI底層創新缺乏，但ChatGPT在中國不斷髮展壯大，尤其在應用場景、落地實踐等領域當中，中國相比美國擁有巨大優勢。因此，美國政府對此似乎感到恐慌，拋出了 AGI 曼哈頓計劃，要在AI賽道上“火力全開”，引發關注。
11月下旬，美中經濟與安全審查委員會（USCC）發表一份超過790多頁的《2024 年國會年度報告》。
報告中USCC建議國會，“建立並資助一個類似曼哈頓計劃的項目，致力於更快獲得通用人工智能（AGI）能力”。曼哈頓計劃是第二次世界大戰期間美國政府與私營部門的一次大規模合作，由此研發和生產了第一顆原子彈。
而AGI可以被用於制定複雜的投資策略和研究治療疑難疾病的方法，並且可以不斷自我迭代升級。
USCC認爲，中美新興科技競爭正在進行當中，因此他們建議國會允許政府行政部門與人工智能、雲計算和數據中心公司簽訂合同並予以經費，以此整合政府、企業、研究機構的力量，加速AGI的相關研究，最終確立“美國在AGI領域的領先地位”。
早在2015年，OpenAI還沒有出現時，當時還是YC總裁的奧爾特曼認爲，即將組建的OpenAI爲“人工智能的曼哈頓項目”。
他在與馬斯克溝通的電子郵件中寫到：“你有沒有想過讓YC（一個孵化創業公司的平臺）爲人工智能啓動‘曼哈頓計劃’？我的感覺是，我們可以先讓50名頂尖的研究人員參與進來，然後通過某種非盈利的模式讓這項技術屬於全世界。不過如果成功，參與的人也將獲得足夠的報酬。”
如今，在ChatGPT風靡全球下，OpenAI似乎走到了前列，距離AGI更近了。
就在今年11月特朗普被宣佈剛當選不久，OpenAI公佈《美國AI基礎設施藍圖》，涉及人工智能經濟區、核電項目，以及私人投資者自主的政府項目。《藍圖》希望建立一個由州政府和聯邦政府共同創建的AI經濟區。
“旨在激勵各州加快人工智能基礎設施的許可和批准”。該公司計劃建造新的太陽能電池板和風力發電場，並讓閒置的核反應堆投入使用，以此滿足研發AI在基礎設施和能源方面的需求。”這份報告中寫道，公司還規劃了一個北美人工智能聯盟，專門用來與國外競爭對手相抗衡。
奧爾特曼估計，美國支持的海外項目將有助於吸引目前全球基金中的 1,750 億美元。
OpenAI公司全球事務副總裁克里斯·勒哈恩表示，“我們現在需要一項國家戰略，以確保對 AI 基礎設施的投資有利於保護美國的競爭力、我們的國家安全以及我們的盟友的安全。這一戰略應該鼓勵而不是扼殺開發者，他們將成爲智能時代的重要企業。它應該支持蓬勃發展的 AI 生態系統，包括實驗室、初創企業和大型公司，這些將共同確保美國在未來人工智能領域的領導地位。”
美聯儲理事鮑曼（Michelle Bowman）警告稱，監管機構也應該小心，不要限制有用技術的發展。“我們不需要急於監管。過度保守的監管方法可能會推動受監管銀行系統之外的活動，或完全阻止AI 的使用，從而扭曲競爭格局。”
奧爾特曼則建議，美國應該聯合英國、德國、日本、韓國等盟友，打造一個“世界級AI聯盟”實現統一的戰略目標，來對抗那些信仰、價值觀不同的國家，從而獲得領先的主導地位。他暗指孤立其他國家。
奧爾特曼做出預測，超級 AI 有可能在未來幾千天內完成。
下一步：加速 AI 賺錢能力，OpenAI目標10億用戶、1000億美金收入
“OpenAI大概率要成‘烈士’。”一位在 AI 領域深耕的大學教授王華（化名）對鈦媒體App坦言。
當前，AI 已經成爲“非共識”領域，OpenAI則面臨巨大的挑戰，其競爭對手們紛紛公佈超越GPT-4o性能的大模型技術進展。
同時，市場質疑Scaling Law（尺度定律）已經出現事實性放緩，GPT-5遲遲未公佈，200T的數據無法被萬卡集羣訓練，以GPT爲核心的AI大模型技術發展似乎走到了盡頭。
IDEA研究院創院理事長、美國國家工程院外籍院士沈向洋向鈦媒體App表示，Scaling Law放緩背後主要與數據相關。
Meta AI人工智能研究院（FAIR）研究員田淵棟博士則認爲，Scaling Law本質上還是數據、算法都沒有得到明顯提升導致的。
“我們的AGI還沒有達到，大模型效率其實永遠達不到人的，所以人腦可以用很少的知識去獲數據去獲取深度的知識。這是人腦的一個很大優勢，但現在大模型完全做不到這一點。AGI的最終定義是學習效率要超過人，就同樣的樣本數、學習能力，學習效率要超過人的水平。”田淵棟指出，現在可能 AI 技術永遠達不到人類的水平，但如果有正確方向，這將對人類認知AGI有更大的潛力作用。
王華向鈦媒體App指出，OpenAI是技術驅動型的，如果沒有爆款應用，他是不能承認“天花板”的。但同時，OpenAI以及一衆技術型公司都在探索商業應用，因此，Scaling Law已經出現了明顯問題。
在智譜CEO 張鵬看來，在非常狹窄的意義上來說，Scaling Law確實遇到了一些挑戰，已經沒有指數級增長了。單單從語言能力上來看，大模型確實已經類似到了上一代AI遇到的天花板問題，所有的能力已經接近了人類的極限、人類專家可以評價的極限，但在多模態方面，以及Agent上，這都是可以嘗試Scaling的。
張鵬認爲，Scaling Law放緩只是一個現象，是我們最終觀察到的結果，但這個本質上來說，計算量可能是Scaling Law的關鍵，即有用的信息。
“大量研究人員在做新的突破，每一次新的突破都會帶來一些新的機會，我們擔心碰到天花板或者碰到南牆，這個事情確實是有一點過早。”張鵬早前對外表示。
展望未來，大模型將往哪裡走？
王華認爲，大模型技術出現放緩，但AI大模型的產業化纔剛剛開始。
華泰證券全球科技戰略首席研究員黃樂平對鈦媒體App表示：“1、最近Scaling Law到頭的趨勢已經很明顯了，從數據，能源，邊際效率角度，目前發展下一代（GPT-6）的超大模型所需要的物理基礎（100萬卡+1GW能耗/2個小型核電站）的意思似乎都不大，目前NVDA（英偉達）以外Big 7每個季度600億美元的算力投資，再上一個數量級感覺很難，現需要把錢收回來；2、中美在AI應用上的發展路徑分叉了。美國各種2B（企業級）應用發展很快，中國2B（企業級）軟件還是很難，創業氣氛也一般，all in 機器人是中國目前方向，未來可能有機會。”
當前，數據、算力、算法（模型）都得到加速提升，規模和數量非常龐大，支出成本也明顯變高。
基金管理機構KKR&Co.數據顯示，隨着AI算力需求增長，全球數據中心投資有望達到每年2500億美元（約合人民幣1.9萬億元）。
另據紅杉資本、貝恩等機構統計，預計到2027年，全球AI市場規模將飆升至近1萬億美元，AI硬件和服務市場年增長率達40%-55%。在這其中，全球會有超過4萬億元人民幣（6000億美金）投資到 AI 基礎設施層，生成式 AI 計算規模增長至109.9億美元，模型訓練成本每年增長240%（2.4倍）以上。
據報道，OpenAI將設定下一階段的增長目標是在未來一年內，達到每年10億用戶，同時，OpenAI每年的支出超過50億美元，遠未達到收支平衡。
OpenAI 首席商務官 Giancarlo Lionetti表示，OpenAI今年的目標是實現近 40 億美元的收入，其中絕大部分銷售額來自爲 ChatGPT Plus付費的個人消費者，該公司希望到2029年，實現收入達1000億美元。
獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長傅盛向鈦媒體App強調，2025（明）年應該是 AI 應用繁榮的一年。OpenAI今年把產品能力、應用能力給加強了，4o也是一樣，新的對話模式特別流暢，也可以把它看成是應用，這意味着模型本身就持續的變化，Scaling Law（尺度定律）出現了事實性放緩。“所以我認爲，明年應該是AI應用會大繁榮的一年。
一場關於 AI 領先者的新戰役將於2025年打響，這場“生死戰”鹿死誰手，仍需時間給予答案。
（本文首發於鈦媒體App，作者｜林志佳，編輯｜胡潤峰）