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为什么说AI距离工业革命,还差一部手机

为什么说AI距离工业革命,还差一部手机插图

大模型角逐手机,vivo如何破局?

“人类必须从现在开始警惕AI。”——2017年7月15日,特斯拉创始人兼CEO马斯克在参加美国全国州长协会夏季会议时再次强调。

话音未落,台下一片嘲笑。

列席的嘉宾,并非技术一窍不通的文盲:普通人眼中的人工智能,是一个谷歌Alpha GO大战李世石后才诞生的新兴产业。但在此之前,AI诞生以来,历史已经有60多年,从达特茅斯会议到深度学习崛起。60年间,科学家们为实现通用人工智能曾试遍各种方法,投入各种顶级的资源。

然而三起三落之后,相比“威胁人类”,“扑街”反而更像是AI的底色。

上世纪五十到七十年代,数学家与工程师为主力,以符号学为基础,造出了人类第一个自然语言对话程序ELIZA,人工智能的第一次浪潮自此来临。然而,算力与算法的双重不成熟,很快让科学家们呕心沥血的研究,全都变成了故纸堆里的失败注脚。

上世纪八十年代,产业再次复苏。以专家系统和人工神经网络为代表,霍普菲尔德神经网络、反向传播算法、卡耐基梅隆大学的XCON专家系统一度被当作曙光。然而,专家系统的运行成本之高,错误之多,不到20年时间就宣告了这次浪潮的彻底破灭。

直到2012年,围绕深度学习算法,AI首次展示出了在部分领域超越人类的可能;此后十年,以深度学习为基础,大模型破土而出,写诗、画画、问答、写代码无所不能,人类第一次看到了通往通用人工智能的希望。

当屡败屡战已经成为AI的代名词,我们凭什么相信这次不一样?

谁在推着AI奔跑?

工业洪流滚滚向前300年,萦绕在历史学家、科学家们头顶,总有一个疑惑:为什么第一次工业革命发生在英国,而不是荷兰?

论资源,荷兰在海运上的优势,比英国只多不少;论经济,当年的荷兰金融业傲视全球;论机械制造,荷兰在造船、鲱鱼罐头等众多行业,也出现了机器的萌芽。

然后,工业革命发生在了英国。

清华大学经济学教授文一《伟大的中国工业革命》给出了答案:技术的生命周期,只存活于市场的射程之内。机械的萌芽阶段,英国选择了纺织,但荷兰选择了造船。前者的更大市场就意味着,技术可以创造大量利润,利润又可以反过来助推新一轮技术进步,并突破“纺织”边界,引爆全球的工业革命。

那么回到一开始的问题,不难得出结论:三次AI浪潮中,技术“存亡”是表,市场空间才是里。

最早的符号学,场景仅服务于数学逻辑与定理证明,死于没有市场反馈的“阳春白雪”;第二次AI浪潮中的专家系统,面对医疗、教育的高门槛,以及专家经验移植的高投入,现金丰沛如IBM,也在几十年的战略投入后,耗干最后一丝耐心。

第三次浪潮之中,深度学习为什么会成功?

为什么说AI距离工业革命,还差一部手机插图1

一方面是技术路线的胜利,Goffrey Hinton的AlexNet,2012年甫一面世,就在当年的ImageNet比赛中凭借远超第二名10个百分点的准确率杀出重围,引发学界巨震。另一方面“天时地利人和”的指引将这场原本仅属于学界的狂欢,像涟漪一样,从高校传向世界。

硬件上,台积电制造、英伟达设计双剑并举,让更适合矩阵运算的GPU替代CPU解决了算法运行中的算力瓶颈;站在深度学习肩膀上,大模型更进一步,大算力+大模型+大数据,将暴力之美在AI的世界中被发挥到极致,短短几个月时间,技术就从美国西海岸普及到几万公里外的印度农村……

市场层面,互联网的高度发达,让深度学习刚一落地,就得以在电商推荐、搜索算法、语音转译多个领域落地开花。而技术迭代-利润之间的正循环,在这一刻正式跑通,深度学习也自此奠定AI产业中的显宗地位

一场新的工业革命,似乎近在眼前。

然而,时间仅仅过去不到一年:ChatGPT就被爆出在今年10月浏览增长量已经从年初的131.6%暴跌到不足2%,用户浏览停留时长更是跌到7分钟,下滑高达39.37%。

大模型这条技术路径,难道也只是昙花一现?

历史已经无数次告诉我们答案:已经初步具备通用人工智能潜质的大模型,还差一个场景,一个像几百年前的“纺织”一样巨大,一经推出,就足以引爆全球的应用场景。

放眼当下,还有哪个场景,比手机陪伴我们的时间够久?

AI距离工业革命,只差一部手机

9月的联合国大会上,马斯克明确表示“中国会是人工智能(AI)领域的顶尖国家之一,并且有潜力在该领域占据首位。”

作为“中国人民的老朋友”,马斯克这么说,不全是吹捧。一方面,中国的传统优势产业——手机,正逐渐被认识到了其在AI产业发展中的决定性地位。

前段时间,有调研机构公布了最新的2023年第二季度全球智能手机市场数据,国产手机品牌市场的全球总占比超33%。

简单试想一下:大模型加持下,全世界33%的手机只要用户一句话,就能让AI助手管理所下载的所有应用,帮你写邮件、写周报、点外卖、订火车票;只要累积数据够多,手机就能千人千面,根据你的喜好成为你的“专属定制”。

还有什么比这更性感的市场?

市场空间广阔之外,中国企业在不断进化的技术实力,正逐渐在大模型上显山露水。

今年上半年,各大关于大模型的测评,还都唯OpenAI马首是瞻。到了下半年,C-Eval、CMMLU两大榜单全球中文榜单榜首,就已经全部被同一家中国企业摘下——vivo。

11月1日2023 vivo开发者大会上,vivo正式官宣旗下蓝心大模型。据官方口径,C-Eval榜单上,vivo蓝心大模型取得了平均82.3分的成绩,在STEM、人文学科上表现尤为突出。

为什么说AI距离工业革命,还差一部手机插图2

 在CMMLU榜单中,更是在Five-shot、Zero-shot多个类目全都位列榜首。除此之外vivo蓝心大模型,还在SuperCLUE发布的中文大模型10月榜单中,以70.74的总分位列总排行榜第四,在国内大模型中排行第一。

这种对AI的狂热,不止体现在vivo一家。年初Chat GPT横空出世之后,国产手机的大模型厮杀,短短几个月就已迎来一片红海:

今年8月中旬,小米开启了小爱大模型的邀请测试活动;8月底,华为发布的Mate 60系列宣布引入盘古大模型;11月初的2023 vivo开发者大会上,vivo正式亮相蓝心大模型赋能手机;几乎同期,OPPO 宣布11 月 16 日举行 ColorOS 14 发布会推出基于 AndesGPT 大模型打造的新版 AI 助手——新小布 1.0 。至此,主流国产手机大厂已经全数就位。

战事如火如荼,但关于如何将大模型装入手机,业内仍有几个顾虑

其一是性能问题,直接把大模型装进手机,庞大的推理需求与手机SoC算力之间的鸿沟,容易出现芯片带不动、运算跑不快、软件耗电高等等不好的用户体验;

其二是安全问题,千人千面,是手机大模型的最终进化目标,但手机中个人隐私众多,如何在兼顾性能的前提下,保证用户的数据安全,同样需要考虑;

其三是开发者生态问题,AI变革手机是趋势,但却不是落地一个大模型就能做好的,而是需要将大模型意识贯穿到手机底层的操作系统、软件开发、应用交互的方方面面,需要万千开发者共同参与。

如何解决这些问题?一家国产手机龙头,或许已经给出了答案。

把大模型装进手机,一共需要几步?

在vivo副总裁、OS产品副总裁、vivo AI全球研究院院长周围看来,提供一个ChatGPT式的产品在手机上,是一个非常大的错误,以“手机需求”为导向才是将大模型装入手机的最佳路径

以手机为大模型的需求导向,第一层就需要走出大模型“唯大不破”的误区。

对此,vivo的解法是多元布局,在手机上做减法。

目前,蓝心大模型共包含十亿、百亿、千亿三个参数量级(蓝心大模型1B、蓝心大模型7B、蓝心大模型70B、蓝心大模型130B、蓝心大模型175B),共5款自研大模型。

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通过剪枝压缩和训练量化、攻关GTPQ量化方法同时结合VCAP积累的图优化策略和多维度极致内存复用策略,vivo蓝心大模型,不仅在规模上更适合手机,同时也做到了避免内存占用、功耗过大、运行卡顿等众多大模型落地手机的性能难题。

解决了模型体量带来的性能问题之后,不少人的另一重误解是,大模型落地手机,就是给手机安装一个有大模型的助手APP。

这一思路没错,但却还停留在古早的Siri时期,只是将大模型当作一个强大的APP,局限在某一两个专门的应用之中。

vivo的回答是,将大模型嵌入到手机的底层操作系统端,变成一种底层能力乃至产品设计理念,让整个手机更加智慧。近日发布的vivo OriginOS 4操作系统中,就融入了vivo的大模型能力,让大模型不仅成为用户的“贴身助理”,更长期来看,还是一个可以感知信息、识别意图、辅助决策的智能体。

将大模型融入手机的底层能力之后,vivo还针对不同的重点应用方向发布了不同产品:比如定位专属私人助理的蓝心小V;以及问答、文学创作、中文理解、图片生成、编程“无所不能”的蓝心千询。

在用户普遍关心的隐私与安全上,vivo同样制定了详细的安全能力体系,包含10个大类、66个二级维度和195个三级维度,打造了行业首发的端侧过滤能力。一方面避免了垃圾信息的输入,另一方面则保证了隐私的不流出。

最后,也是最重要一点,以手机用户需求为导向的大模型,相比ChatGPT式大模型,最大的区别在于生态这也是引发“AI工业革命”的根本。

大模型浪潮诞生伊始,业内便不断浮现一种声音:大模型的创新,是一个专属于巨头的创新,就拿vivo来说,在vivo内部,有高达千人的专业AI人才,有2017年迄今的战略级投入,有专门的图谱研究院积累的13000T种模态数据,以及2800T高质量中文文本数据,甚至算力侧,也有150人规模的工程团队与阿里云搭建的千卡级别算力集群,配备了最先进的H系列GPU,成为国内最先使用该型号GPU的公司……

建立在这些顶级资源之上,vivo在大模型上做出今天的成就固然值得夸赞,但这些算力侧的不计成本投入,海量优质数据的不断累积,大批科学家的专心all in,资源在其中的作用更是不容忽视。

而这些,中小企业,一无所有。

针对中小企业的大模型创新困境,在各大重磅级榜单取得榜首位置后,vivo选择将70亿参数级的蓝心大模型以及对应的微调框架正式开源。

同时,为降低大模型的落地成本,面向不同体量开发者的不同诉求,vivo还推出了大模型开发套件BlueKit:面对中小开发者,vivo提供基于vcap计算加速的蓝心大模型端侧推理能力,主打开箱即用。面对那些具备成熟开发能力,想建立专属大模型的合作伙伴,vivo的模型参数热拔插的1+N机制,通过系统级的计算调度,将其自有模型参数进行组合推理。

不仅是技术与工具侧的扶持,在资源侧vivo还将推出蓝心开发者激励计划,1年内投入至少1亿人民币的资源,用于对开发者的技术支持、运营支持、品牌支持,助力蓝心大模型的快速商业化落地与升级。

为什么说AI距离工业革命,还差一部手机插图4

这种对开发者从技术到工具再到资源的全方位扶持。于小处而言,是与vivo一同为用户提供更好大模型服务的合作共赢。于大处而言,则是“大企业”vivo将自身的能力与资源全数作为基础设施,加速中小企业技术创新。它所回答的,是一个关于中国无数中小开发者,如何通往“大模型普惠”的时代命题。

从这个角度出发,中国手机厂商只有一个vivo,还远远不够。

写在最后

AI会成为人类发展的威胁吗?结论未知。、

AI的落地,会成为新一轮人类工业革命的开端吗?答案毋庸置疑。

尽管历史上,AI被正式提出至今已有60年,失败一度成为它的发展底色。但行至当下,随着算法的迭代、芯片的摩尔定律延续、互联网恰如其时的成熟、大数据的积累,智能手机的普及,无数vivo这样的企业的“仰望星空”,天时地利人和所有要素已然齐全。

我们没理由不去相信:AI引爆新一轮工业革命,中间的距离或许只是一部手机。

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