大模型下一步在哪里？王小川、杨植麟等给出回答

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作者 | 刘宝丹

编辑 | 周智宇

AI大模型是正在进行的新一轮技术革命，它最终能否通向AGI，在技术研发和商业落地之间该如何权衡，这是当下需要厘清的核心议题。

6月14日，在2024北京智源大会上，百川智能CEO王小川、智谱AI CEO张鹏、月之暗面CEO杨植麟、面壁智能CEO李大海等给出了最新的思考和判断。从理论研究层面来看，业内的共识是大模型可以通向AGI。

杨植麟认为，大模型是第一性原理，需要不断提升模型的规模，它本质上是一个压缩，但这个压缩可以产生智能，随着不断规模化这个模型，不断做更好的压缩，它能产生越来越多的智能。

张鹏认为，目前，大模型在很有效地发挥作用，Scaling Law还在往前推进。李大海也认为，大模型一定是通往AGI这个方向上当前所有技术里能走得最远的。

不过，大模型是否是AGI的唯一答案，目前还很难说。

张鹏表示，大模型是不是能够帮助我们推到AGI顶峰上去，现在找不到一个确切的答案。李大海也表示，大模型能不能直接达到，现在还有很多未知因素。

可以确定的是，大模型技术正在进行快速迭代，而随着技术能力的提高，大模型面临的挑战也越来越大。

杨植麟认为，Scaling Law会持续演进，只是在这个过程中要Skill的方法可能会发生很大的变化。

在杨植麟看来，最大的挑战是数据，在数据没有那么多的领域，或者假设最后要做出来一个比人类更好的AI，可能根本不存在这样的数据，现在所有的数据都是人产生的，最大的问题是怎么解决稀缺甚至不存在的数据。

李大海认为，现在的大模型作为知识压缩，主要是在处理人的大脑系统1的工作。（来自《思考快与慢》，系统1是一种快速、直觉、自动的思维方式，系统2是一种缓慢、逻辑、努力的思维方式。）系统2的能力是未来大模型通过agent技术外部化或者把它内化为自己的能力，这是需要大家去探索的。

王小川认为，今天我们把语言放到大模型里，变成了数学，语言在符号主义和连接主义之间产生了突破，再往后走，还必须有范式改变。

他的结论是，以现在公开的Scaling Law，还做不到AGI。“Scaling Law之外还有范式的变化，比如数据、算法、算力，不只是去简单地变成压缩模式，走出这个体系，才有机会走向AGI。”

在大模型技术演进的同时，创业公司也在摸索落地应用和场景，大模型价格战就是这种心理的一个反映。

“价格战对中国发展大模型非常特别，我是积极看待这个事情。”王小川认为，价格战可以让更多公司和人用上大模型，使得大模型在中国有个迅速的普及。此外，价格战之后，很多企业退回来成为大模型的用户，减少资源的浪费。

张鹏也认为，当有一天AI大模型能力变成像水、电这样的基础能力时，企业会拥有更好的发展空间和态势。

李大海认为，价格战多少有一些营销成分在，但是未来大模型价格一定会比现在还要低，而且大家都有利润，这才是健康的方式，才能让千行百业的应用往下落地。

对创业者来说，AGI是愿景，ROI是企业生存的前提，从商业模式上验证大模型的能力同样重要。

杨植麟认为，改变商业模式本身或者ROI很重要的方式，还是要看大模型的成本和产生的实际价值。

他判断，有三个时间点很重要，一是推理算力显著超过训练算力；二是，从C端的角度来说，推理成本可能会显著低于获客成本；三是，AI本身做的事情超过人做的事情，会产生新的商业模式。

“它可能不是像今天说的在B端用API做价格战，可能是一个普惠的AI，同时根据它产生的价值从这里面去分层产生的商业模式。”杨植麟如是表示。

纵观技术发展的历史，很少有一个技术像AI大模型一样，技术迭代和商业模式几乎同时推进，这也意味着，技术带来的商业化时间窗口转瞬即逝，竞争难度可想而知。

一场前所未有的基于动态大模型技术的商业之争将愈演愈烈。

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