小冰CEO李笛：“按ChatGPT模式做AI，我们一天成本要3亿”

文｜剁椒TMT，作者｜不空
来源：钛媒体

ChatGPT俨然已经成为人工智能圈的“社交货币”。

“一位连电脑系统都分不清的朋友突然找过来，让我教她注册ChatGPT。”一位AI领域从业者感叹，ChatGPT正在以颠覆性的使用体验从科技领域破圈，重建了全球用户对人工智能的认知。

当前，这款生成式AI对话大模型的活跃用户已经破亿，高频的访问量更是令ChatGPT系统多次宕机。和ChatGPT用户访问量一同狂飙的，还有资本市场对AIGC行业的热情。上线一个多月，ChatGPT的幕后推手OpenAI估值从200亿美元飙升至290亿美元。

来自大洋彼岸的这股科技潮迅速传导至国内，并引发了一股ChatGPT热浪。国内科技属性最强的科技巨头——百度，成为国内大厂在这场ChatGPT追逐赛中的领头羊，频频释放出类ChatGPT产品的信息。与此同时，阿里、京东、网易、小米等一线大厂也紧随其后，纷纷承诺了对ChatGPT的投入和开发。

可见，大厂的态度十分鲜明：ChatGPT已经是既定的未来，这场新的科技竞技赛哨声响起，谁都不甘落于下风。

不过，不少资深业内人士都认为，在AI领域，中国已经远远落后，复制ChatGPT其实是一个不切实际的想法。

小冰CEO李笛举了一个例子：若用ChatGPT的方法，以小冰框架当前支撑的对话交互量计算，每天成本将高达3亿元，一年成本超过1000亿元。

如果想要控制成本，就会牺牲对话质量，写出的文章漏洞百出、出品的画作不够稳定，还是不能大规模应用。李笛补充道，确保“端到端”的生成质量才是核心问题，同时还要优化模型降低参数规模。

剁椒TMT与国内多位行业人士深入探讨，试图找寻追赶ChatGPT的“中国式”困境，而在此困境之下，中国AI圈到底应该秉承何种态度？        

算力不足，算法落后，中国AI领域困境重重

“深耕在AI和科技领域的研发人员和创业者一直都清楚地知道，国内的AI实力确实落后国际水平。”

一位人工智能领域的资深人士对剁主表示，中国绝大多数AI公司在近几年的创新力并不高。此次，ChatGPT引领的人工智能领域的变革不仅彻底揭开了国内AI行业的遮羞布，也释放出了下一轮信息革命的方向。“互联网和科技公司已经正式从商业模式创新走到了底层算法创新的阶段。”

多位行业人士也承认，若以ChatGPT的能力为标杆对比中国两国在AI领域的差距，中国的AI发展已经滞后，甚至拉开了五年的差距。

具体来看，中美两国在AI研发领域的差距体现在算力和算法方面。 

自去年英伟达高端GPU芯片对中国供应受限后，国内算力也受到了严重影响。尽管国内芯片企业始终在奋力追赶，但是目前国内并没有对标的硬件产品。有鉴于此，算力是国内科技大厂发展AI的短板之一。

当然，“算力的问题可以用钱解决”，不过，已经有行业人士算了一笔账：想要训练与ChatGPT相匹敌的大模型，每年在显卡、CPU等设备方面投入的成本要高达10亿美元。甚至有业内人士认为，想要真正弥合两国之间的算力差距，公司每年的成本远远超过10亿美元。

面对如此庞大的现金流需求，一位业内人士预判，“微软、谷歌等硅谷大厂有这个能力，但国内大厂应该没有这一实力。”

在李笛看来，与其说中美两国在人工智能领域有巨大的“技术壁垒”，不如说有一定的“时间壁垒”。

“时间壁垒”带来的则是算法方面的差距。一个基础常识是，算法训练是一件没有办法弯道超车的事情。自2018年，OpenAI推出了第一代生成式预训练模型GPT-1起，OpenAI用了近6年的时间沉淀出了当前的大语言模型。“这六年的差距没办法用半年的时间实现超越，除非有天才少年用更加完善的算法框架实现降维打击。”

图源：OpenAI官网

除了算力和算法方面的差距，ChatGPT高昂的落地成本也是影响国内研发团队决策的一个重要因素。

李笛解释道，人工智能正处于快速发展迭代的阶段，效果越好往往意味着越先进的技术，相应地成本也就越贵。假如不考虑优化成本，只追求效果，是很难长久落地、大规模铺开的。

创新氛围和创业环境的不同

在谈到OpenAI取得的重大突破时，李笛认为，耐得住寂寞，敢于去磨、去做创新研究的坚韧特质是其能够被关注到的重要原因。

“具体到技术上，大模型并不是今天才有的概念，它已经存在多年，并已逐渐被大家所掌握，国内外皆如此，市面上已有很多用这种方法训练出的大模型。大家的区别只是，研发者在fine-tuning的过程中，专注度、投入度不一样。”