◎智谷趨勢(ID：zgtrend) | 王延鶴
今年一季度，AI無疑是的熱潮。
從去年11月30日，ChatGPT正式上線開始，不論國内國外的公司，都像找到了奔向“新世界”的船票，要麼在研發AI，要麼在業務+AI結合的路上。
彭博做了個圖，展示标普500上市公司的财報裡，提到AI的次數上升了77%。
微軟的AI雲一路大勝，英偉達的芯片供不應求，谷歌、亞馬遜、Meta都将投資AI當成第一大事。
别問，問就是這次一定，這把all in。
中國A股市場更誇張，ChatGPT概念、AI闆塊，上百家公司變身大牛股。
AI成了最确定的确定性。
企業是否堅定擁抱AI，也成為市場一個重要參考指标。
過去50天，中國的科技公司、高校、研究機構已發布了30多款AI大模型産品。
謀局落子，各有千秋，平均每天至少有一個AI大新聞。不管是騾子是馬，都先出來遛遛，把融資和市值都拉一把。
超60家廠商宣布研發大模型，像字節跳動、小米的大模型就還在路上。
5月6日，“AI國家隊”科大訊飛，發布了 訊飛星火認知大模型 。
和30多個同行比起來，訊飛算是姗姗來遲，但搞的事情反而。
之前的AI大模型，發布現場都是放PPT，和提前錄制好的Demo為主。 大部分人還得乖乖在waitlist排隊，等一個内測資格，才能實際上手操作。
訊飛星火膽子很大，現場直接上真機實測，目前全國僅此一例，務實且有建設性。
不僅如此，星火一步到位，直接大規模開放測試。所有人都能上手體驗，實際操作加深認知。
雖說發布會現場的演示也出現了一些小瑕疵，但瑕不掩瑜，承認差距，直視不足，一邊跑步一邊疊代。古書有雲： 觀敵之變動，後之發，先之至，此用兵之要術。
這樣自信又務實的企業，都是有真本事做底氣的。否則ChatGPT珠玉在前，一不小心畫餅不成，反而不妥。
再者，用少數案例來證實大模型的好壞都是不實事求是的，科大訊飛做語音AI起家， 24年來一直是國内AI行業“學霸”一般的存在，在認知智能上浸潤極深。
2011年，“語音及語言信息處理國家工程實驗室”經國家發改委批複成立，由中國科大與科大訊飛股份有限公司聯合共建。2017年，訊飛又獲批承建了“認知智能國家重點實驗室”，被業内戲稱為“AI國家隊”。
“1999年，中文語音市場全部被國際巨頭控制，中國人被掐住了咽喉;我們創辦科大訊飛，提出要讓中國語音技術做到全世界，要在多語種技術上做到全世界第一。”
如今，24年過去，初心不改，信念終成現實。科大訊飛董事長劉慶峰在發布會上表示， 在10月底的升級後，星火将整體趕超ChatGPT。
實力是拼出來的，不是喊出來的。
大模型能力成色有幾分，往往大家上手一試，就有直觀體驗。
但現在幾十個大模型，都号稱要和ChatGPT掰手腕。有人說自己隻差2個月，有的人說想追上至少等明年。
要知道，OpenAI可不會原地踏步。雖然馬斯克搞了萬人聯名，建議暫停大模型研發6個月，但各大科技公司的投入不減反增。
AI大模型是智能時代座的技術。
這不僅是幾家巨頭争市場，更是争未來的生存權、發展權。中國做大模型務必要以科學的體系來統籌，企業需用正面積極的态度做競争，市場上部分抹黑、造謠的聲音格局太小。擰成一股繩，不愁生産搞不上去。
那麼問題來了： 國産大模型和ChatGPT的差距，到底還有多遠？如何科學地去評估？
科大訊飛和認知智能全國重點實驗室牽頭，設計了統一、系統性的評判體系，覆蓋7種能力，481個細分指标。
這7個維度的能力，包括：語言理解、知識問答、邏輯推理、數學能力、代碼能力、多模态能力。
劉慶峰更是表示， “在文本生成和數學能力（一定程度代表通用認知大模型的智慧水平）上，星火認知大模型已經國内顯著，且相比ChatGPT也具有一定優勢；在語言理解和知識問答方面也達到接近ChatGPT水平，處于國内水平。”
智谷之前就注冊了訊飛星火，我們也從多個維度，體驗了一把星火的能力。
我們首先考驗了星火對當下時事的分析能力：
雖然星火沒實時接入數據，但對淄博燒烤、特斯拉降價的分析角度很全面，可以為大家提供一個研究的大方向。
随後我們嘗試用笑話和梗，看能否迷惑星火：
故事創作，我們讓它續寫《流浪地球3》的大綱。
星火針對不同平台特點加入emoji、話題标簽，使文案更加風格化。
一般數學題根本難不住星火，不但給出正确答案，也給了完整的解題步驟。
也可以在幾秒鐘裡，用Python寫出計算雞兔同籠問題的程序。
總體而言，星火在中文文本、數學能力上與ChatGPT 3.5媲美，不過距離GPT-4還有所差距，這個無需否認，出生就對标成熟的ChatGPT也為時過早。就目前國内大模型市場來看，星火實力名列前茅，響應速度也很快，誕生之初即是國内尖子生已經不容易。
并且，科大訊飛公布了時間表，在6月9日、8月15日、10月24日還會進行三次升級。在不斷交替疊代中，一步步實現進化，進步空間還有很大。
1024，是2的10次方，也是計算機二進制的基本計量單位，具有特殊的意義。
1024之後趕超ChatGPT，值得我們期待一把。
現在OpenAI一騎在前，給所有追趕者，留下了大緻的追趕路線。
算法、算力、數據，這是AI版三駕馬車。
GPT-3規模是1750億浮點參數，GPT-4規模沒公布，但大家估算在5000億-1萬億參數。
同樣是未知數的，是微軟到底為OpenAI提供了多少算力，這個數字也會是以 億美金 為計量單位。
衆多追趕者，都在追求“大就是好”，企圖用更大參數規模，莽出一個智慧湧現。
而OpenAI的CEO，Sam Altman卻站出來說： AI大模型已經發展到頭了。
這不是凡爾賽，是OpenAI發現：更大規模，并不等于更強模型能力。
未來的模型發展方向，可能會是參數更小，或者多個子模型協同，從算法上去優化的空間更大。
科大訊飛既緻敬OpenAI，又要趕超，走的就是這條更長遠的路，也是一條自己的路。
·算法為王
“至少在訊飛，最關鍵的一定是算法”，科大訊飛研究院院長劉聰表示。
24年的積累，訊飛在Transformer深度神經網絡算法擁有豐富經驗，在語音識别、圖文識别、機器翻譯等任務都達到國際水平;
針對大模型模糊記憶技術短闆，他們提出了知識與大模型融合統一的理解框架X-Reasoner;
截至2022年，訊飛累計斬獲了常識閱讀理解挑戰賽OpenBookQA等13項世界;
目前，訊飛開源了6個大類、超過40個通用領域的系列中文預訓練語言模型，相關模型庫月均調用量超1000萬。
星火雖未公布具體參數規模，但訊飛透露了 模型規模、算力都比GPT小 ，這種情況下，能做到模型能力不比它差，就有趕超的機會。
·數據破壁
國産大模型都遇到的另一個難題是，中文互聯網世界的高質量數據，和英文數據有差距。
科大訊飛的解法，一是從全世界抓數據，中文英文都做;
二是通過更快落地AI産品，從行業積累高質量數據;
三是主動推進共建共享，助推政府和各界打通數據流，這也是今年來數字中國規劃、組建數據局的核心任務。
科大訊飛的優勢，是在教育、醫療等行業垂直領域的數據積累，護城河很深。 在多年認知智能系統研發推廣中，積累了超過50TB的行業預料，和每天超10億人次用戶交互的活躍應用，這不可小觑。
·算力自主
更多人的擔憂，是在算力和芯片層面。
英偉達的A100/H100兩款高性能芯片，是現在研發AI的剛需。中國廠商如果不是之前有囤貨的，現在很難再摸到了。
即便是中國的“閹割版”A800/H800，目前也是供不應求、千金難買。之前流傳出一份會議紀要，透露國内幾個大型互聯網企業，都在上萬張地下單。
一是自建了業界的AI數據中心，在工程技術方面實現了百億參數大模型推理效率的近千倍加速；
二是與華為、中科曙光、寒武紀這些國産硬件企業深度合作。
1999年，18個中科大的學生擠在出租屋裡，創造了語音AI的源頭技術。24年過去，信念都在成為現實，好比 星星之火、可以燎原 。
訊飛從源頭到整個生态都要自主創新，把AI能力建在自主可控的平台上 ，進一步也推動了中國人工智能産業生态發展。
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