1元人民币换多少日元人工智能大模型比拼落地应用 追求轻量化成市场趋势

人工智能大模型比拼落地应用 追求轻量化成市场趋势---

 

  10月12日,汉王科技正式发布汉王天地大模型,涵盖古汉语、法律、教育、办公等多个行业,同时展示了其“数据私有化、算力低成本化、深度专业化、知识实时化和生成精准化”的五大商业化落地能力。汉王科技总裁朱德永表示,汉王天地大模型只做私有化部署,让企业拥有大模型的成本将低至50万元起。

  随着大模型产品日益增加,当前大模型行业竞争从比拼参数阶段过渡到比拼落地应用阶段。业内人士表示,轻量化的行业大模型将以更低的成本和灵活性吸引行业客户,加速大模型的落地推广,也有助于为大模型企业带来良好回报。

  集中体现五化能力

  据朱德永介绍,以大模型切实落地到各行各业为目标,过去半年汉王科技不仅在反复锤炼天地大模型的能力,同时也在和各行各业的合作伙伴进行沟通和调研,来解决大模型应用到专业行业时面临的诸多挑战。汉王天地大模型通过数据私有化、算力低成本化、深度专业化、知识实时化、生成精准化这五化能力有效解决客户对使用大模型的顾虑。

  朱德永表示,汉王天地大模型还具备多模态、语义理解、逻辑推理、数学计算、知识搜索、工具调用、内容生成、多语言和多轮对话等九大基础能力,这些能力都是基于汉王30年AI技术的积淀,尤其是在自然语言处理等技术的布局上。汉王天地大模型在处理海量数据、提供精准信息、优化用户服务等方面具有优势。

  今年以来,大模型热潮提振了汉王科技股价。从开年至3月初,汉王科技股价涨幅超150%,股价突破40元/股,随后震荡下跌。截至10月12日收盘,汉王科技股价回落至25.21元/股,总市值不到62亿元。

  公开信息显示,机构对汉王科技大模型布局颇为关注,今年以来先后对汉王科技开展7次调研。今年5月,汉王科技相关领导在调研活动中表示,现阶段来看,大算力、大数据量、千亿级参数成为通用大模型的主流。根据公司现有规划,不会在通用大模型上与之竞争,会集中精力在行业应用类模型上,发挥对行业数据的理解、对行业背景知识的理解等优势,在行业领域生根。目前来看,汉王科技大模型落地速度明显加快。

  朱德永称,汉王天地大模型在各个行业的快速落地,表明大模型的发展正从比拼通用级别参数和能力的阶段,进入行业市场落地创新的新时期。目前,汉王科技已经与国家图书馆、档案馆、金融机构以及油气管道等多家行业龙头单位达成合作。当前展示了汉王天地大模型1.0应用成果,明年4月和10月还将分别推出迭代升级的汉王天地大模型2.0和3.0。

  大量产品涌入市场

  据不完全统计,截至今年7月,中国已发布的大模型产品超100件。中国证券报记者通过某AI工具库平台对大模型产品进行搜索,截至目前,中国生成式AI产品超300件。

  与此同时,大模型产品正排队等待监管部门审批。以大模型创新创业高度活跃的北京地区为例,北京市委网信办副主任徐雅丽在人工智能大模型场景融合与产业发展论坛上透露,目前北京已有40余款大模型及产品主动开展了安全自评估,提交了备案材料。

  汉王科技董秘周英瑜对记者表示,当前排队等待通过监管部门备案的企业非常多,汉王科技也在积极准备申请备案。

  “第二批备案材料正在报北京市委审批,不久后将上报专办。”徐雅丽表示。据悉,目前已有8家大模型通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案,其中包括北京地区的5家企业。

  中国科学院自动化所副所长、研究员刘成林表示,当前大模型产品数量还在爆发增长阶段,但达到某一数量级后,未来数量将会下降。“大模型产品如果不能很好地实现业务落地,就会被淘汰,最终能够存活下去的大模型一定有很强的技术特色和应用特色。”

  锚定轻量化部署

  AI大模型浪潮下,科技企业纷纷斥资打造自己的大模型产品,而现在摆在他们面前最现实的任务则是该如何把“烧”出去的钱再赚回来。

  周英瑜告诉记者,通用大模型并非每个企业都做得起,通用大模型承载的数据越多,服务器的压力越大,对算力要求就越高。但从落地应用的角度来看,客户真正需要的不是通用大模型,而是能够解决实际问题的行业大模型。

  “就拿汉王科技来说,汉王科技一直以来做的产品都具有嵌入式、小型化特点。比如把人脸识别功能做成小终端,客户打开就能用。这种模式最大的优势是成本可控,我们做大模型的出发点也是这样。”据周英瑜介绍,汉王科技的大模型针对的是行业专用市场,把一定规模的专有数据库拿来训练一个针对特定用途的模型,训练成本是可控的,而客户也更乐于选择成本更低、使用更灵活的大模型。

  应用层大模型成本有望下探。10月12日,据知情人士透露,Open AI计划下个月为开发者推出重大更新,目的是将以其AI大模型为底座的应用程序开发商的成本削减20倍,从而解决合作开发伙伴对成本的担忧,更顺利地开发和销售人工智能软件,来建立可持续的大模型业务。

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