別讓大模型重蹈“全民造芯”的覆轍_ATG

來源：道總有理

圖片來源：由無界AI工具生成

不到三個月，國內大模型已經遍地開花。

百度文心一言，阿里巴巴通義千問、商湯日日新、SenseNova體系、華為云盤古、知乎“知海圖AI”、360GPT、昆侖萬維“天工”大模型、京東言犀…互聯網各個領域的巨頭們爭相推出了自家的大模型，伴隨而來的還有大佬之間許久未見的口水戰。

跨界而來的更是不少。4月14日，專注造車的雷軍發微博稱小米要全力以赴、堅決擁抱大模型和生成式人工智能，而由美團聯合創始人王慧文、創新工場創始人李開復、搜狗創始人王小川等企業高管領銜的“AI大模型創業軍團”，也早對AI大模型風口“虎視眈眈”。

互聯網正在迎來“人人都做大模型”的時代。據不完全統計，截至目前，我國已有超過40家公司、機構發布了大模型產品或公布了大模型計劃。

這一幕似曾相識。前兩年，無論是車企還是手機廠商又或是互聯網大廠，接二連三地扎進“造芯”賽道，甚至于連地產、家電、百貨、水泥廠等企業也直接橫跨到科技業，開始了造芯之路。這些造芯企業發展得如何？一個不樂觀的消息是，2022年國內注銷吊銷的芯片企業高達5746家，同比2021年增長68%。

CNBC主持人Jim Cramer認為BTC不會持續太久:金色財經報道，CNBC著名主持人Jim Cramer評論說，比特幣沒有真正的用例，他認為按市值計算最大的數字貨幣將比河床干涸得更快。Jim Cramer認為BTC不會持續太久。[2023/5/1 14:36:38]

可以說，風口之下難免導致整個產業魚龍混雜，而在劣幣驅逐良幣的效應下，過熱可能并不利于產業發展和技術突破。

風口里的“燈下黑”

轟轟烈烈的全民造芯運動，一度把國民對于芯片行業實現國產替代的期待推向高潮，在這種熱烈的氛圍之中，“造芯”企業如雨后春筍般涌出。

根據企查查數據顯示，2020年新增芯片相關企業2.37萬家，同比增長160.69%，2021年新增4.79萬家，同比增長102.30%，而僅2022年上半年，新增芯片相關企業就高達3.08萬家。

圖片來源：每經記者

當前的大模型熱潮，一如當初的芯片產業，盡管技術壁壘極高，但并不妨礙巨頭及創業者們一擁而入。4月18日，僅一天，6個關于大模型的重要消息密集公布：釘釘宣布正式接入阿里“通義千問”大模型；字節跳動旗下火山引擎發布自研DPU芯片；斑馬智行宣布接入“通義千問”大模型，智己汽車成為首個上車品牌…

Trader Joe在Arbitrum鏈上TVL突破6300萬美元，創歷史新高:金色財經報道，據DefiLlama數據顯示，去中心化交易平臺Trade Joe在Arbitrum鏈上總鎖倉量已突破6300萬美元，創歷史新高，此外，Trade Joe在Avalanche鏈上總鎖倉量突破1.36億美元。[2023/3/30 13:35:04]

這場全球性技術浪潮由ChatGPT的爆火而起，ChatGPT在聊天對話、創作劇本、撰寫研報、應用編程等方面表現出的能力驚艷四座，讓外界看到了生成式AI在生產力和生產效率提升上的巨大變革性力量。或許也是因為在應用層的率先破局，最初國內互聯網的關注點更多聚焦在誰能創造出下一個類ChatGPT產品，然而，現在國內的風口卻明顯轉向了大模型。

這其中不單單是阿里、字節跳動、百度等巨頭，像商湯科技、昆侖萬維等不具備足夠數據體量和資金規模的企業也紛紛下場。

在海外，其實切入大模型賽道的還是原來那么幾家，而在國內，短短兩個月內搞大模型的比美國多出幾倍。這固然是因為通用大模型極高的技術門檻讓其擁有最大化的價值，吸引了企業的進入，可另一個更為現實的緣由是相比ChatGPT這種能夠應用到場景、用戶可以看得見摸得著的產品，大模型的認知度較低，顯然更容易講故事、炒概念，獲得資本的青睞。

股市已然說明了這一點。昆侖萬維宣布聯合奇點智源共同研發國產大語言模型“天工”3.5后，次日股價最高漲近16%，兩個交易日累計最大漲幅超22%；周鴻祎高調宣布擁抱大模型后，三六零股價也終于擺脫了長期的低迷狀態。

dYdX與法幣網關Banxa達成合作，允許用戶直接購買USDC:金色財經報道，dYdX宣布與法幣網關Banxa達成合作，允許用戶直接在平臺上直接購買USDC，支付方式包括信用卡、銀行轉賬等。[2022/10/18 17:29:43]

根據Wind數據顯示，截至4月24日收盤，三六零、昆侖萬維、云從科技今年以來股價漲幅達153.52%、287.23%、155.58%。另外，招銀國際發表研報指出，因近3個月ChatGPT對相關概念股股價的拉動，芯片、光模塊、PCB、服務器年初至今已各漲65％、146％、45％、62％。

虛火過旺，市場泡沫就越大，渾水摸魚的投機者就越多。當初全民造芯如火如荼，無論大小企業都給自己帶了頂“自研”的帽子，但如今那些高喊著實現國產替代口號的企業，早已把所謂斥巨資的造芯計劃拋之腦后。而各地產業園，則留下了越來越多爛尾的芯片項目。

自研AI大模型并不比自研芯片容易，且不說當前存在的技術差距，過熱的大模型開發賽道，一方面容易衍生出造假騙局，一旦造假成風，真正想搞自研的會越來越少。更重要的是，在圍繞生成式AI的龐大產業生態中，當大小巨頭們都集中搞大模型去了，相互內耗，反而可能導致停滯。芯片產業便是如此。

內耗“扼殺”科技

ChatGPT的成功得益于微軟慷慨的資金和算力支持。美國市場研究機構TrendForce推算稱，處理ChatGPT的訓練數據需要2萬枚GPU芯片，隨著OpenAI進一步展開ChatGPT和其他GPT模型的商業應用，其GPU需求量將突破3萬張。

廣西開展基于區塊鏈的冷藏集裝箱港航服務提升行動:9月17日消息，近日，《廣西壯族自治區交通運輸廳關于冷藏集裝箱港航服務提升行動示范創新工作的方案》正式印發。進一步提高廣西冷藏集裝箱港航服務品質，推進冷鏈物流運輸高質量發展。（新浪）[2022/9/18 7:03:53]

而除了微軟，還有一家開源公司幫著做部署，也有專門的公司來進行數據清洗，OpenAI只聚焦在模型上。這是基于龐大的產業鏈和生態所需，從通用大模型到模型訓練再到應用開發，以及與特定場景的融合，一家公司根本難以全部包攬，由專攻各個環節的企業之間相互協同，才更有可能實現突破。

在這點上，芯片產業與之極為相似，芯片架構、芯片設計、芯片制造的設備和材料、封測…圍繞不同領域、不同行業、不同環節，經過多次競爭、重組和整合，已經形成了專業的、規模化的半導體巨頭，各司其職，上下游相互配合，共同推動半導體產業前進。

然而，國內的造芯進程并沒有沿著這種脈絡推進，大小公司涌入芯片產業，哪種芯片的市場熱度高、哪個環節的技術門檻低、哪種芯片項目更容易獲得當地政府扶持，他們就一窩蜂似的跑到哪里，因此導致眾多芯片企業或跨界造芯的企業往往集中在一個領域搶奪市場和人才，造成內耗，最后誰也無法從國外芯片廠商的口中分到蛋糕。

這尤為表現在相互挖角上。在國內芯片產業存在嚴重人才缺口的背景下，高精尖人才或者經驗豐富的工程師本就不多，全民造芯運動讓這個行業又涌入了一大批參與者，他們用盡各種辦法從半導體企業挖人。

比特幣閃電網絡通道數量為85,600個:金色財經報道，1ML網站數據顯示，比特幣閃電網絡（LightningNetwork）的節點數量為17,694個，同比增長0.25%；通道數量為85,600個，同比增長0.3%；網絡容量為4,182.22BTC，同比增長5%。[2022/7/10 2:02:44]

“在某些關鍵崗位上，薪資翻了兩倍甚至三倍”，一位曾經在中國大陸頭部晶圓代工廠的研發人員表示，他所在的大廠，在過去幾年里，研發人員流失了近七成。而很多時候，受高薪酬的刺激，一名主管跳槽后可能會帶走一群人，這群人負責的項目就會被耽誤，從而影響到生產進度。

在國內，大模型掀起的資本和創業浪潮才不過兩三個月，也已拉開了人才爭搶的序幕。

2月14日，脈脈創始人、CEO林凡在自己的社交媒體上發了一段話：“ChatGPT帶動的AIGC創業熱潮要來了！獵頭已經開出10萬月薪搶人。”而據一位業內人士透露，“在一個算法團隊中，對領頭的Leader來說10萬月薪并不高，畢竟如果沒有Leader，再多薪資也有點賭博的成分”。

近日還有傳言稱，字節跳動開出140萬美元年薪，挖角了ChatGPT的研發公司OpenAI團隊成員。

“聚是一朵花，散是滿地沙”，一位半導體咨詢機構首席分析師曾在文章中這樣表述國內的芯片產業，而如果看向當前的大模型風口，可以發現，主力集中在大模型或大模型概念的現狀，讓國內巨頭之間有了直接的競爭關系，這是“散”，而不是“聚”，每個巨頭都想做大模型，可能每家都做不大。

更困惑的是，國產大模型進入井噴期，但沒有一個能打過GPT-4的，再做這種重復性的工作究竟有沒有價值呢？

資本不長情，國內“無微軟”

2015年左右，當互聯網經濟在創新力量的帶動下熱火朝天，資本的目光幾乎全部放在互聯網商業上，此時的半導體則是投資圈的“冷門項目”。轉折發生在制裁事件之后，芯片技術被卡脖子的痛楚讓行業不得不走向國產替代的計劃，全民造芯的推動下，資本聞風而動。

數據顯示，2021年，中國芯片半導體融資事件達超800起創下歷史記錄，進入到2022年，截至11月22日，行業融資事件為675起，融資規模達1116億元。

而從中國芯片半導體行業單筆事件融資平均金額來看，2013年及以前行業平均單筆融資較少，未超過4000萬，2014年之后單筆平均融資金額邁向億元級別，而在2017年，創下至今最高歷史記錄，單筆平均融資達到8億元。

芯片行業燒錢，甚至遠超過互聯網風口的燒錢大戰，資本的進入和追逐，可以說是國內芯片產業發展的一大助力。但是龐大的造芯“大軍”，讓不斷增長的資金體量似乎顯得仍然有些不足，人才、生產線、場地、設備都需要持續的投入，且資本無情，一旦長時間看不到回報，或市場突變，很少會繼續堅持。

如射頻芯片，被股民稱為“半導體茅臺”射頻前端巨頭卓勝微，股價在2021年下半年開始暴跌，如今，卓勝微的市值已經縮水至657億元，僅約為其最高點時的三分之一，受其影響，射頻行業中的資本正在全面撤退。

論燒錢，大模型及大模型訓練自然不遑多讓。單是運營成本，半導體研究公司SemiAnalysis稱，以GPT-3模型推算，ChatGPT每天的運營成本高達70萬美元，按每日70萬美元計算，則ChatGPT一年的運營成本高達2.555億美元，因此，新一代的GPT-4模型只會更燒錢。

一位投資經理表示，過去，團隊健全的大佬創業項目，一般第一輪估值2-3億元就已經很高，但放到大模型創企來說，光1年租1000張GPU卡就要花大幾千萬到1億元的支出。

過高的進入門檻，讓很多投資機構望而生畏，不過基于大模型構建的各類生成式AI創業項目，以及在這場技術熱潮中被重新捧紅的相關AI企業，還是讓各路資本心動不已。權威數據統計機構之一PitchBook的數據顯示，全球對生成式AI的投資從2020年到現在增長了425%，僅2022年的投資額就多達21億美元。

雖然從融資主體來看，當前獲得較高資本注入的多是海外企業，但國內大模型之戰已然拉開序幕，這場科技浪潮必然會裹挾更多的資本。當然，資本是把雙刃劍，從芯片產業來看，資本的輸血，造成了射頻行業的內卷，過度競爭的趨勢下，使得國產射頻芯片仍然擺脫不了高端不足、低端過剩的現狀。

另一方面，國內資本固然雄厚，可對大模型及模型訓練賽道而言，互聯網或其他行業巨頭能否像微軟一樣“培育”出下一個“OpenAI”，著實令外界質疑。從區塊鏈到元宇宙再到Web3.0，國內巨頭們對技術性風口的追逐和熱愛，似乎總不怎么堅定，也缺乏足夠的耐心。

二三十年前，我們抓住了互聯網的變革時機，二三十年后，我們還能立于新一代技術變革的潮頭上嗎？

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