這輪AI大模型熱是“大鍊鋼鐵”嗎？
文 | 佘宗明
ChatGPT如此多嬌，引無數大廠競折（對）腰（標）。
在國內，首個折腰的是百度。3月16日，文心一言正式發佈。10年在AI上砸了千億的百度，由此拉開了國內AI大模型混戰的序幕。
這幾天，AI大模型市場更是燥起來了：
任選時間進場 統一台股金三角定期定額平均報酬勝大盤
4月9日，基於360GPT大模型開發的人工智能產品矩陣“360智腦”開放內測；
4月10日，“AI四小龍”中的第一股商湯科技發佈“日日新SenseNova”大模型體系；
同日，搜狗創始人王小川正式官宣成立百川智能，表示“爭取年內發佈國內最好的大模型”，崑崙萬維宣佈大模型“天工3.5”4月17日啓動測試……
這其中，最能引爆市場的，要數全球首個突破10萬億參數的AI大模型——阿里“通義千問”的面世。
在4月4日用“鳥鳥分鳥”測試了下輿論反應、4月7日來了波定向邀測後，4月11日，在2023阿里雲峰會現場，阿里正式發佈“通義千問”。
阿里巴巴董事會主席兼CEO、阿里雲智能總裁張勇透露，阿里大模型將會“兩條腿走路”：對內改造業務產品，阿里所有產品都將接入；向外做企業專屬模型“底座”，可以爲每家企業打造屬於自己的大模型。
五大民生消費產業「薪」情差
短短几日，國內AI大模型賽道鑼鼓喧天、鞭炮齊鳴、紅旗招展、人山人海。
接下來準備登場的，還有騰訊“混元”、華爲“盤古”、京東“言犀”、字節自研大模型、科大訊飛1+N認知智能大模型、浪潮“源1.0”……
突然公开！真是去国外产子，孩子爸爸成谜！
這跟國外“微軟系”的OpenAI推出ChatGPT和GPT-4、谷歌公佈LaMDA和PaLM等大模型、Meta發佈開源大模型LLaMA的激烈競爭節奏遙相呼應。
F1荷兰：佩雷兹危险了！落后维斯塔潘，怪罪车队对他提出特殊要求
馭房有術 鐵鎖
可以這麼說：AI大模型熱，熱過東京。
中興電 選逾60天
在此情形下，對AI行情過熱的擔心也隨之出現。
听我说谢谢你！邹雨宸致谢闵鹿蕾督促训练 后者：谢你给我戴高帽
盛產灼見的馮大輝老師就寫了篇《ChatGPT時代的大鍊鋼鐵》，感慨“網上涌現出來不少基於ChatGPT的衍生項目，有點像當年的小鍋爐土法上馬大鍊鋼鐵。推特上現在很熱鬧，更是人均一個GPT小鍋爐。”
他倒沒有抨擊AI大模型熱，只是在對衍生項目“創新的活力在涌動”表示欣賞的同時，對套殼上馬或藉機炒作拉昇股價的做法表示了不欣賞。
但在網上，有些人將“大鍊鋼鐵”“大躍進”的評價，送給了這輪類ChatGPT產品研發的熱潮。
有人嘲諷，ChatGPT在中國即將“畝產過萬”；也有人調侃，下個階段該是“全民大模型，ChatGPT進萬家”了吧；還有人直言，ChatGPT是懷胎十月的結果，“湊10對夫妻，想1個月生出小孩”就是胡鬧。
熊猫乳品前三季度营收约7.09亿元
在我看來，批評跟風追潮無可厚非，但無需將這視作“大鍊鋼鐵”“大躍進”。
大鍊鋼鐵大躍進，終究是那個特殊年代“計劃”出來的產物。
大陆证券业见寒冬？方正证券裁员20％
這輪AI大模型熱固然也帶有大幹快上的意味，但與之沒有可比性：它跟具有特定指向的“大鍊鋼鐵”“大躍進”無關，畢竟它是市場自發秩序下的產業躁動。
蔡培慧吁老农津贴涨至每月8550元 游颢：不知民瘼应依CPI指数调整
倒不是說這股熱潮沒有可堪詬病之處，泡沫大、套路多的問題就擺在那。
海纳百川》民进党去中国化用做的（刘性仁）
眼下，就算是很多跟AI八竿子打不着的企業，也在想方設法往ChatGPT上硬套——就像去年上半年一堆不沾邊的企業都想往元宇宙上硬蹭那樣。
以至於有人調侃，乾脆弄個ChinaGPT概念股，茅臺、五糧液可以碾壓一大片。
這顯然不太正常。類ChatGPT產品又不是公用WIFI，說蹭就能蹭上。
恒指午盘收跌0.57％ 体育概念股逆势走强
拿AI大模型研發來說，阿里雲CTO周靖人就表示，動輒超千億參數的大模型研發，不是單一的算法問題，也不是靠簡單堆積GPU就能實現的，這是囊括了底層算力、網絡、存儲、大數據、AI框架、AI模型等複雜技術的系統性工程，需要AI-雲計算的全棧技術能力。
整天上網關心別人？面對社群「過度連結」我們更要好好關心自己
說得通俗些就是：一般玩家沒那個技術積澱，也沒那個資金規模。
可眼下AI領域熱火朝天的景象，很容易讓人看到國產芯片和操作系統研發一哄而上、一地雞毛的影子。
很多人擔心AI大模型熱變成又一個“大鍊鋼鐵大躍進”，其實是曲線表達某種顧慮：
着眼現實看，兩個問題的答案都是肯定的。
這麼多企業扎堆入場，重複造輪子的情況在所難免，這勢必會帶來算力浪費。
很多人在談論算力時都容易忽略或迴避這點：計算會帶來能源消耗和碳排放增量。
国巨库藏股执行率破70％ 距达阵仅差3,201张
2009年穀歌方面曾透露，在谷歌上的每次搜索，會產生0.2克的二氧化碳排放量，哈佛大學物理學家阿歷克斯·維茲納爾·格羅斯則稱，每次搜索產生的二氧化碳排放量高達7克。
隨着技術進步，如今單位算力耗能的確少了，但合起來仍是個天文數字。在算力已成新生產力的時下，跟計算量指數級上升伴生的，也是巨大能耗。
第三方分析估計，僅訓練GPT-3就消耗了1287兆瓦時，並導致超過550噸二氧化碳當量的排放。ChatGPT的參數更多，碳排放就更大了。
地球发烧 极端气候农作物冻未条！热！5月均温创140年最高
如果說，單車“垃圾圍城”與退押金難題是共享單車平臺將酣戰的負外部性向社會轉嫁，那碳排放就是AI大模型熱的主要負外部性所在。
至於很多企業瞄準股市G點玩對韭當割的把戲，只能說是可鄙。
據說對ChatGPT套皮最多的企業，就來自於咱們這。一堆賣賬號賣課的，已經成了第一波靠GPT致富的人了。
調用ChatGPT大模型沒問題，搞山寨、玩套路，無疑逾越了底線。
對這些問題，該正視就得正視。
饒是如此，不能在看到感冒症狀後，開出的卻是治癌藥。
在輿論場中，主張用“集中力量辦大事”來避免一堆企業各自“建小高爐大鍊鋼鐵”的聲量不小，呼籲有關部門出來管一管的聲音就更多了。
軍工股表現後繼乏力 但這檔連拉兩根漲停、飆上天價
在有些人看來，“羣雄並起”式的無序競爭，必定會帶來AI市場過熱，也帶來重複性建設的問題，導致本該用來攻堅的大量資金彈藥被浪費。
他們認爲，該將所有科技企業的AI技術研發“擰成一股繩”、組成“抗OpenAI聯盟”，或是該由AI“國家隊”來主攻，科技企業打配合。
一邊將AI大模型熱說成裹着計劃底色的“大鍊鋼鐵大躍進”，一方面開出帶有計劃烙印的藥方，這着實有些分裂。
事實上，擔心當前局面下的AI大模型熱變成翻版“大鍊鋼鐵大躍進”，或許是杞人之憂。
即便是“非理性繁榮”，AI領域的市場競爭白熱化，對中國AI的整體發展也是好事。
管理學者迪伊·沃德·霍克說：“我們正好處在一個歷時400年的時代即將結束、另一個時代正衝破阻力而來這樣一個時刻。”
而通用AI將成爲提升21世紀整體社會生產力最爲重要的賦能技術，AI的iPhone時刻已到……諸如此類的敘事，就與之扣合。
這時候，科技企業想搶灘佈局未來，再正常不過。雖說AI大模型很燒錢，可場景化應用有錢景。百度阿里的“模型+工具平臺+生態”三層共建模式，就連着廣闊的前景。
可在很多人看來，AI研發就該十指成拳，而非各自爲戰，不然沒法呈現“中國AI軍團”的合力。
問題來了：國內頭部科技企業都在摩拳擦掌，你讓誰上場，讓誰退出？是抽籤決定，還是競標篩選？
但這麼一哄而上，不會造成資源浪費嗎？有些人會這樣反駁。
就這麼說吧：要看到充分市場競爭下的資源浪費，更要看到缺乏足夠競爭下的資源浪費，後者通常比前者更嚴重。
換句話說：競爭必然帶來浪費，但不競爭經常帶來更大的浪費。
應看到，這些年來，中國市場的強敏捷性，讓它對每個風口的反應能力都極快，得益於數字基建與製造能力上的積澱，國內許多企業抓住了新興製造領域以往很難抓住的機遇。
比如，智能手機。
反断舍离火了:改造外卖盒、旧瓶子，为了节约，年轻人不舍得扔
iPhone出來後，華爲、小米、oppo、vivo都跟上了，360、聯想、樂視、魅族、錘子也接連登場，華強北也跟着躁動不安，將國內外手機市場捲成了紅海。
元晶 二檔有潛利
浪費嗎？當然會有產能浪費。但正是憑着激烈競爭，在功能機時代沒有姓名的中國手機制造業，在移動互聯網時代躋身世界前列。
陆工作报告：城镇失业率增至6％ 新增就业减100~900万
再如，新能源汽車。
特斯拉出來後，比亞迪和蔚小理都跟上了，哪吒問界極氪零跑等也緊隨其後，去年10月，里斯戰略定位諮詢在《全球新能源汽車品類趨勢研究報告》中指出，中國新能源汽車品牌的數量高達150多個，整車製造企業數量有 198 家，系全球最多。數據顯示，我國現存新能源汽車相關企業60.58萬家。
浪費嗎？同樣會有各類資源浪費。但也是憑着激烈競爭，在燃油車時代身處德系日系巨頭夾縫的中國汽車製造業，在新能源汽車時代做大做強。
依照部分人的邏輯，之前一堆企業下場造手機造車，何嘗不是大鍊鋼鐵大躍進？
這裡面，圈地套補之類的亂象確實該治理。但就所謂的產能浪費而言，它本質上也是由此鍛造出來的強大產業鏈供應鏈能力的成本。
沒有此前的白熱化競爭及伴生成本，中國製造整體實力何以做強？
說起來，資源浪費是很多人反對充分化市場競爭的關鍵依據——雖說他們會說自己反對的不是競爭，而是“無序競爭”。
大众帕萨特降价清仓甩卖促销最高优惠8万元
之前互聯網企業扎堆“造車”時，不少人就認爲，這會帶來過度建設。
經濟學家曹遠征就說得挺好：市場過程中有失靈，有弊端，但是你要理解，它的本質是，只要市場競爭，就一定會有過剩，然後靠競爭優勝劣汰出來，這是它規律性的表現。
他對“先過剩供給再優勝劣汰，付出的代價太高”的說法駁斥道：
腋下异味真的无法摆脱吗？
在他看來，肯爲創新承擔風險的企業家有着天然的敏感性，他們會發現市場的訴求，打通市場的堵點。
這跟哈耶克說的有相通之處：社會的發展就是要增加機遇，促使個人在天賦和環境間形成某種特別的組合。
全运会》公开水域赛卓承齐勇夺4金 兄弟包办10公里赛金银
那有沒有辦法去減少激烈競爭下的“非必要浪費”？
有些學界業界人士將目光看向了包括超算算力底座在內國家級數字化基建的供給。
如平安首席科學家肖京就認爲，在未來人工智能的大模型浪潮中，我國更應該利用集中優勢力量的體制優勢，避免各家分別“建小高爐大鍊鋼鐵”，而是整體統籌，加快打造國家級數字化底座建設。
标普：中国银行业房地产不良贷款率恐增逾1倍
他主張，通過協調各方資源，引導重大科技基礎設施、高校及科研院所、頭部企業共同參與，集中貢獻算力、數據、資金、人才及場景等各方資源，建立共享、共建、共用、共創機制和數字化底座的市場化運營機制，強化通用數字化建設底座的打造。
周鴻禕也提出將政、產、學、研、用打通，打造“理想主義+實用主義”的科研生態的設想。
他提出，應該發揮新型舉國體制，把知名大學、國家實驗室、科研機構、科研體系和已在大模型自然語言處理有跟蹤和研究的科技公司結合起來，通過合作方式推進。既然技術上別人已經領先了，不要再去重新“大鍊鋼鐵”，重複發明輪子。
緯穎、旺宏 押中長天期
這類想法，似乎契合經濟學家常修澤描述的情形：非市場化的“社會巨型科層”與新古典的“純粹市場體系”從組織資源配置的“兩極”向“中間地帶”靠攏，以尋求現代市場與科層結構的新組合。它是否可取可行，仍待討論。
可以肯定的是，ChatGPT是市場創新生態體系上結出的果子，打造AI大模型也需要篤定市場導向。這並非要拒斥算力基礎設施的供給，只是說要讓有形的手止於該止的地方，其他的交給無形的手來。
在激烈的市場競爭下，有的企業也會以開放爲手段提升自身競爭力。阿里雲表示要爲企業級市場提供普惠AI基礎設施，幫企業搭建專屬模型，就是提升自身競爭力的方式。
事實證明，大浪淘沙，最終會淘出最具競爭力的“碩果”來。
說到底，沒必要將AI大模型熱視作“大鍊鋼鐵大躍進”。即便存在所謂的“過度競爭”，那也是生成式AI發展到Gartner第二階段“期望膨脹期”的表現。
吐槽泡沫沒問題，但不能對中國版ChatGPT抱有雙標式矛盾心態：AI大模型出來前，批中國科技企業沒有硬科技實力；多個AI大模型出來後，又批市場過熱。
認爲AI大模型要“不多不少”纔好，未嘗不是“計劃思維”在作祟。
只要遵循市場規律，不隨意拉踩也不揠苗助長，在當前的數字基建支撐下，國內科技企業們自然會有足夠動力，去用AI技術突破贏得市場地位。
不要只認爲AI技術攻堅攸關國家數字主權，它也關乎企業未來競爭力。誰又不想抓住未來的Window、iOS、Android呢？
當此之時，社會該做的，也許就是厚植創新沃土，爲創新激勵型環境營造做加法。
厄休拉·M ·富蘭克林在《技術的真相》中說：（技術）尺寸是生長的自然結果，但生長本身是不能被強取的，它只能通過提供一種適宜的環境而得到培育和鼓勵。生長是發生性的，不是製造出來的。在一個生長模式之內，人類所能做的就是發現對生長而言最適宜的條件，並努力滿足這些條件。在目前每一種環境中，生長有機體都是按自身的比率發展的。
要想讓中國版ChatGPT加速成長，就該給自發性市場競爭以包容空間，而非輕易將白熱化競爭斥爲“大鍊鋼鐵”“大躍進”。
