7月6日至7日，在上海2023年世界人工智能大會召開的2天時間里，據記者不完全統計，有10多款大模型新品發布或宣布即將發布。發布的公司有互聯網科技公司、創業公司，還有通信公司;而在大模型新品中，有通用大模型，也有專注細分行業的行業大模型。

已經發布的包括：阿里巴巴的繪畫大模型“通義萬相”、中國電信的類ChatGPT產品“TeleChat大模型”商湯科技聯合香港中文大學和清華大學等推出的“書生通用大模型體系”、第四范式專注企業軟件領域的“式說”大模型。

7月7日下午，華為宣布發布盤古大模型3.0。華為常務董事、華為云CEO張平安在PPT最顯眼位置寫著“不作詩只做事”，他說，盤古大模型聚焦價值場景，致力于深耕政務、金融、制造、煤礦、鐵路、制藥、氣象等行業。比如氣象行業，盤古氣象大模型可以在相同的空間分辨率下，比歐洲氣象中心的operational IFS速度提升10000倍以上，同時保持極高的精準度。

而即將發布的主要大模型產品也有不少。京東將在7月13日發布的千億級“言犀大模型”，中國移動將于近期發布“九天”1+N大模型，醫渡科技稱正在研發醫療大模型，并將于近期針對部分目標場景推出小范圍邀請測試。奇安信集團董事長齊向東表示，正在研發安全行業大模型，面向政府和企業客戶;10月24日，科大訊飛將發布通用大模型，全面對標ChatGPT。

在5月底舉行的中關村論壇上，有專家披露，據其統計到當時為止，中國10億級參數規模以上大模型已發布了79個。如今，隨著世界人工智能大會上批量發布的一批大模型，百模大戰也已經正式打響。

卷垂直

年初ChatGPT在國內爆火后，大模型的熱度持續至今。中金公司一位高管在大會論壇上說，他過去3個月參加的一半以上的會都是人工智能相關的，“似乎不談ChatGPT，大家就要玩完了似的。”

這種熱度可以解釋為何直到現在，仍有眾多公司還在繼續發布大模型。不過，隨著人們對大模型認知的增加，大模型的問題也逐漸凸顯，成為需要直面的挑戰。

圖靈獎得主、中國科學院院士、清華大學交叉信息研究院院長姚期智認為，未來大模型應用中最直接影響的就是文書工作，作為生產力工具，許多文書工作可以交由大模型來完成。

作為文書領域的重要玩家，金山辦公也發布了他們基于大模型的AI辦公產品“WPS AI”，可以潤色文章，自動制作表格和PPT。用戶可以讓AI把一篇提綱制作成PPT，并能隨意更換PPT風格。

“WPS AI”搭建在MiniMax、奇聞事件文心、智譜AI等大模型之上。金山辦公CEO章慶元在大會現場表示，金山辦公將WPS AI定位為大語言模型的應用方，未來錨定AIGC(內容創作)、Copilot(智慧助手)、Insight(知識洞察)三個戰略方向發展。

同樣在7月7日當天，語言智能科技企業蜜度發布了專門針對校對垂直行業的大模型，名為“蜜度文修”。蜜度首席技術官劉益東告訴經濟觀察報記者，蜜度深耕語言智能領域已有十余年時間，擁有龐大的專業數據語料。今年ChatGPT火了后，他們嘗試做了一個校對領域大模型，訓練出來的效果很令人震驚，在垂直領域的效果遠遠好于通用大模型。

劉益東還提到，做垂直行業大模型的成本比通用大模型低很多。他們的校對模型，只拿百余張卡訓了一個多月的時間，做了幾輪比對實驗，效果就已經達到可以發布的程度了。

卷進度

新的大模型不斷涌現，之前已經發布的大模型公司也不甘示弱，在7月6日、7月7日公布了最新進展。

今年4月10日，商湯發布了通用大模型產品“日日新”。7月7日，“日日新”更新到2.0版，商湯集團聯合創始人、董事長兼CEO徐立現場展示了大模型新能力。

徐立用他自己的照片做案例，生成了“一個戴眼鏡的男人，彈吉他”的圖片，這是他沒有做過的事情，生成后發給家人朋友，很多人都信以為真。這些AI生成圖片的細節達到了照片級。他還展示了AI繪畫的功能，現在商湯大模型可以幫用戶補充提示詞，比如，一個用戶輸入了“中國龍，藍色擺件，珠寶風格”關鍵詞后，AI生成了一條龍的普通圖片，大模型可以自動把提示詞補充為“一個中國龍的3D渲染圖，具有極其精細的圖案，龍站在一個藍色瑪瑙海上，添加深度和神秘感……”，AI生成的新圖片藝術感增強了許多。

徐立說，4月發布大模型后，商湯每周都在對大模型做迭代。此外，針對行業需求，他們也在大模型基礎上推出了小模型。

作為國內首個發布大模型的互聯網大廠，奇聞事件也在人工智能大會上公布了“文心一言”最新進展。奇聞事件首席技術官、深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰稱，文心大模型3.5效果、功能、性能全面提升，實現了基礎模型升級、精調技術創新、知識點增強、邏輯推理增強等，模型效果提升50%，訓練速度提升2倍，推理速度提升30倍。

此外，做大模型的公司們，當下也正在努力搭建生態，建立標準。7月7日，奇聞事件、華為、阿里巴巴等企業被工信部中國電子技術標準化研究院(簡稱“電子標準院”)授予“國家人工智能標準化總體組大模型專題組”組長單位，正在積極推動大模型國家標準體系建設，助力中國大模型產業發展。

卷算力

與3、4月份人們充滿期待的科幻想象相比，當下做大模型的人，關注的話題更接近現實。他們發現，數據是難題，算力也是難題，大模型這條路，前景美好但現實艱難。

“算力是人工智能產業創新的基礎，大模型的持續創新，驅動算力需求的爆炸式增長。可以說，大模型訓練的效率或者是創新的速度，根本上取決于算力的大小。”華為輪值董事長胡厚崑判斷，伴隨大模型帶來的生成式 AI 突破，人工智能正在進入一個新的時代，算力已經成為越來越稀缺的資源。

華為目前正在著手解決算力問題。7月6日，華為宣布旗下算力解決方案昇騰AI集群全面升級，集群規模從最初的4000卡集群擴展至16000卡，為業界首個萬卡AI集群。此前，騰訊云也面向大模型發布新一代高性能計算集群，算力性能較前代提升高達3倍。

不過，當前的算力仍有很大挑戰。一位大模型創業公司人士告訴記者，大模型的研發成本非常高昂。僅算力一個領域，做訓練、推理、數據處理，就需要數千卡并行的能力，這是一套非常復雜，也非常費錢的系統工程。

清華大學電子工程系系主任汪玉舉了一個例子，若同時處理14億人的推理請求，需要10*24 FLOPs(模型計算力)，這個數字超過中國數據中心總算力的3個數量級。

“現有GPU硬件平臺的算力仍難滿足大模型的需求。”汪玉說。即使現有的最好的芯片，想解決算力問題也仍有很大挑戰。

算力之外，大模型數據也有挑戰。一位做智能汽車的創始人苦惱于數據量太大，他們公司剛賣了1萬輛汽車，但產生的數據已經讓他覺得很龐大了，他不敢想象賣到10萬輛車時會怎樣。硬幣的另一面，也有人因為數據不夠而感到困難，一位用大模型做生物醫藥研發的人士說，他們最缺的就是數據，這阻礙了他們研發醫藥的速度。

騰訊高級執行副總裁湯道生表示，通用大模型一般基于公開信息來訓練，在許多專業知識和行業數據積累不足。在策略上，通用大模型有點像“把大海煮沸”，不夠聚焦，可以解決80%的問題，但未必能夠滿足企業某個場景的具體需求。

徐立也提到，大模型的幻覺性問題仍很嚴重，是需要解決的問題。幻覺性問題是自然語言處理領域中的基礎問題之一，指文本生成模型的生成結果中含有與輸入事實上沖突的內容。這些問題造成了大模型“一本正經的胡說八道”現象。

除此之外，清華大學智能產業研究院院長、中國工程院院士張亞勤提到，當下大模型仍有自己的局限性。比如ChatGPT會有時效性問題，你問它它是什么時候發布的，它不知道，因為它使用的是2021年9月前的數據。另外，大模型還有效率低、涉嫌侵犯隱私和知識產權保護問題等，這些問題都將影響大模型的商用。張亞勤認為，大模型效率至少還要提高10倍，才有大規模商用的可能性。