隨著(zhù)騰訊的入局，國內生成式AI大模型賽道集齊BAT三大巨頭，競爭日趨白熱化。

4月14日，騰訊云發(fā)布面向大模型訓練的新一代高性能計算集群，搭載英偉達最新一代H800 GPU，服務(wù)器互聯(lián)帶寬高達3.2T，算力性能較上一代提升3倍，號稱(chēng)目前國內性能最強的大模型計算集群。

除了算力基礎設施，騰訊去年6月發(fā)布混元大模型，微信也在去年10月發(fā)布WeML大模型。在上月底的財報電話(huà)會(huì )議上，騰訊總裁劉熾平表示，對于騰訊整個(gè)業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，AI及大模型是一個(gè)增長(cháng)的擴大器。

在騰訊下場(chǎng)之前，百度、阿里和華為等公司已經(jīng)先后落子這一領(lǐng)域。

3月中旬，百度推出“文心一言”；半個(gè)多月后，華為在一場(chǎng)行業(yè)峰會(huì )上披露了“盤(pán)古”大模型的研發(fā)及落地情況；4月11日，阿里大模型“通義千問(wèn)”高調亮相，未來(lái)將接入阿里全線(xiàn)業(yè)務(wù)。

與此同時(shí)，360、網(wǎng)易、知乎、科大訊飛、昆侖萬(wàn)維等先后公布自己的大模型；此前淡出中心舞臺的王慧文和王小川重出江湖，迅速敲定數千萬(wàn)美元的融資，正在四處招兵買(mǎi)馬。

掀起新技術(shù)浪潮的AI大模型，已經(jīng)成為科技公司必須參加的一場(chǎng)大考。在A(yíng)I領(lǐng)域深耕多年的商湯科技，也在本月交出自己的答卷。

Part 1 入局AI大模型“馬拉松”

4月10日，商湯公布以“大模型+大算力”推進(jìn)AGI（通用人工智能）發(fā)展的戰略布局，并發(fā)布“日日新SenseNova”大模型體系，涵蓋自然語(yǔ)言處理、圖片視頻及3D內容生成、自動(dòng)化數據標注、自定義模型訓練等多種大模型及能力。

其中，最引人關(guān)注的是“商量SenseChat”，一款千億級參數的自然語(yǔ)言處理大模型。在現場(chǎng)演示中，SenseChat能夠結合上下文語(yǔ)境，流暢準確地回答各類(lèi)問(wèn)題，還具備超長(cháng)文本理解能力，可以從復雜文檔中提取和概括信息，幫助開(kāi)發(fā)者編程，提供個(gè)性化的健康咨詢(xún)等。

此外，商湯還展示了多款基于大模型體系的生成式AI模型及應用：“秒畫(huà)SenseMirage”AI內容創(chuàng )作社區平臺可以根據文本生成圖片，擁有超10億參數，支持二次元、三次元等多種生成風(fēng)格，最高支持6K分辨率，還可支持自行上傳數據集進(jìn)行finetune、自訓練等功能，定制訓練屬于自己風(fēng)格的LoRA模型，顯著(zhù)降低模型的訓練門(mén)檻；“如影SenseAvatar”AI數字人視頻生成平臺僅需一段5分鐘的真人視頻素材，即可生成數字人分身；“瓊宇SenseSpace”和“格物SenseThings”3D內容生成平臺能夠生成大模型3D場(chǎng)景和精細3D物件，為搭建元宇宙虛擬空間提供高效、低成本的工具。

秒畫(huà)SenseMirage可根據文本生成多種風(fēng)格的高清圖片

AI大模型是中國科技企業(yè)的又一塊兵家必爭之地。隨著(zhù)BAT等互聯(lián)網(wǎng)公司，以及商湯、科大訊飛等AI老兵的入局，每個(gè)人都摩拳擦掌、躍躍欲試，準備大干一場(chǎng)。

業(yè)內人士普遍認為，國產(chǎn)大模型與GPT至少有2~3年的差距。怎樣盡快趕上世界先進(jìn)水平，是擺在大大小小玩家面前的命題。將這一命題拆解開(kāi)來(lái)，最關(guān)鍵的是數據、算法和算力三大要素。

三要素中，算法的研發(fā)難度相對較低，且有眾多開(kāi)源項目可作為參考，中國公司最容易縮短甚至抹平差距；但在數據和算力方面，想要拉近與OpenAI的距離要困難得多。它需要更漫長(cháng)的積累沉淀，也需要企業(yè)持之以恒地拿出真金白銀，投入到AI相關(guān)的“硬科技”中。

這也意味著(zhù)，大模型之爭不是一場(chǎng)停留在應用層面的百米賽跑，而是一場(chǎng)由綜合能力定勝負的馬拉松。誰(shuí)能在數據和算力上建立壁壘，誰(shuí)就有望率先踏入生成式AI的新時(shí)代，在新技術(shù)浪潮中吃到更多紅利。

Part 2 數據和算力，AI大模型兩大根基

ChatGPT之所以一鳴驚人、經(jīng)受住了上億用戶(hù)不同場(chǎng)景下的考驗，首先得益于OpenAI給它“投喂”了大量數據。

OpenAI此前披露，為了AI像人類(lèi)那樣流暢交談，研發(fā)人員給GPT-3.5提供多達45TB的文本語(yǔ)料，相當于472萬(wàn)套中國“四大名著(zhù)”。這些語(yǔ)料的來(lái)源包括維基百科、網(wǎng)絡(luò )文章、書(shū)籍期刊等，甚至還將代碼開(kāi)源平臺Github納入其中。

豐富而龐大的語(yǔ)料庫，讓ChatGPT不僅能夠聊天、講故事，還會(huì )回答專(zhuān)業(yè)問(wèn)題、幫學(xué)生寫(xiě)作業(yè)、給碼農寫(xiě)代碼。在一些讀寫(xiě)測試中，ChatGPT展現出來(lái)的能力不亞于高中生。

與之類(lèi)似，商湯語(yǔ)言大模型SenseChat也使用了大量數據進(jìn)行訓練，并充分考慮中文語(yǔ)境，能夠更好地理解和處理中文文本。在發(fā)布會(huì )上，SenseChat一問(wèn)一答應對自如，甚至還能夠根據《專(zhuān)利法》答疑解惑，結合法條和最新資訊給出合理答案。

可以看出，足夠多、足夠豐富的數據，是生成式AI大模型的根基。商湯在這方面有自己的獨特優(yōu)勢。

商湯的AI技術(shù)和產(chǎn)品已經(jīng)在眾多領(lǐng)域得到應用，在長(cháng)期實(shí)踐中，商湯積累了大量真實(shí)世界的高質(zhì)量視覺(jué)數據，視覺(jué)信息可以轉化為更多結構化的表達，形成豐富的多模態(tài)語(yǔ)料庫，為大模型研發(fā)奠定基礎。正如商湯董事長(cháng)兼CEO徐立所言，“商湯積累了大量視覺(jué)類(lèi)信息，這類(lèi)信息作為知識，輸入我們的多模態(tài)網(wǎng)絡(luò )中，會(huì )帶來(lái)完全不一樣的數據基礎?！辈粩嘣鲩L(cháng)的多模態(tài)數據池，讓商湯從源頭上建立了壁壘。

視覺(jué)大模型是商湯的核心技術(shù)突破點(diǎn)。早在2019年，商湯就發(fā)布了10億參數的視覺(jué)大模型，2022年擴大至320億參數，為迄今為止全球最大的視覺(jué)模型。而在自然語(yǔ)言處理、多模態(tài)和生成式AI大模型方面，商湯也已有產(chǎn)品落地。這些大模型的迭代生長(cháng)和融合匯聚，最終造就了商湯SenseNova大模型體系。

除了海量數據，大算力是大模型的另一個(gè)根基。

AI大模型所需要的計算量，大致上相當于參數量與數據量的乘積。而大模型之所以“大”，就是因為參數眾多和數據量龐大。過(guò)去5年，AI大模型的參數量幾乎每年提升一個(gè)數量級，例如GPT-4參數量是GPT-3的16倍，達到1.6萬(wàn)億個(gè)；而隨著(zhù)圖像、音視頻等多模態(tài)數據的引入，大模型的數據量也在飛速膨脹。

這意味著(zhù)，想要玩轉大模型，必須擁有大算力。OpenAI在生成式AI賽道上一騎絕塵，關(guān)鍵能力之一就是空前強大的算力底座。僅僅是為了跑出GPT-3.5模型，OpenAI就使用了約1萬(wàn)顆英偉達GPU來(lái)訓練。

商湯很早就開(kāi)始建設自己的算力底座。2018年前后，商湯就著(zhù)手籌備大模型所需的算力、算法、數據等方面的工作；2022年1月，造價(jià)數十億元的商湯人工智能計算中心（AIDC）交付使用，初始峰值算力達到3740 Petaflops，已具備完整訓練萬(wàn)億參數規模的大模型的能力。再加上數據層和模型層，商湯AI大裝置逐漸成型。

如今，商湯的AI大裝置SenseCore，依靠2.7萬(wàn)塊GPU，其算力達到5000 Petaflops，可支持20個(gè)千億參數超大模型同時(shí)訓練，并提供涵蓋數據、訓練工具、推理部署、性能優(yōu)化一條龍的大模型基礎設施服務(wù)體系。

不過(guò)，AI大裝置的效能如何，總算力并不是唯一指標。在日常應用中，AI大裝置需要盡可能提高多卡并行狀態(tài)下的算力利用率，盡可能保持長(cháng)時(shí)間穩定運行。目前，SenseCore支持最大4000卡并行單任務(wù)訓練，實(shí)現了多卡并行狀態(tài)下的高算力利用率，還能持續7天以上不間斷穩定訓練。

此外，SenseCore提供了模塊化、全鏈條的數據、訓練及推理能力，可實(shí)現百億級數據管理及檢索、人工標注服務(wù)，一鍵量化、一鍵部署、一鍵應用，實(shí)現大模型快速上線(xiàn)驗證。

自研自建的算力底座，為商湯在大模型領(lǐng)域施展手腳提供了舞臺。

像SenseCore這樣的AI大裝置，其價(jià)值不僅體現在對于商湯現有大模型的支撐上，更指向未來(lái)發(fā)展。在源源不斷的數據澆灌下，AI大裝置能夠以更高效、更經(jīng)濟的方式批量訓練大模型，并縮短從研發(fā)到部署再到應用的鏈條，成為商湯大模型體系應用落地的推力引擎。

Part 3 政策指引行業(yè)發(fā)展，AI大模型加速落地

目前，生成式AI大模型已經(jīng)成為全球各國的關(guān)注焦點(diǎn)。作為下一代互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵基礎設施，中國科技行業(yè)正在積極自主研發(fā)大模型，而配套的監管政策也已在路上。

近日，國家網(wǎng)信辦發(fā)布《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見(jiàn)稿）》。征求意見(jiàn)稿指出，國家支持人工智能算法、框架等基礎技術(shù)的自主創(chuàng )新、推廣應用、國際合作，鼓勵優(yōu)先采用安全可信的軟件、工具、計算和數據資源。

同時(shí)，征求意見(jiàn)稿對于生成式AI產(chǎn)品及服務(wù)的提供者做出多項明確要求，包括遵守法律法規的要求，尊重社會(huì )公德、公序良俗等，為其發(fā)展路徑指明方向、劃定紅線(xiàn)。

上述文件有望成為國內生成式AI產(chǎn)業(yè)的首份監管文件。它在釋放鼓勵發(fā)展的積極信號的同時(shí)，也設置了一系列監管規則，目標是促進(jìn)生成式AI的健康發(fā)展和規范應用。

各領(lǐng)域企業(yè)正在積極擁抱生成式AI，利用新技術(shù)實(shí)現降本增效，并把AI能力輸出給第三方企業(yè)，勾勒出充滿(mǎn)想象空間的商業(yè)化圖景。

以阿里為例，除了通義千問(wèn)接入阿里的所有產(chǎn)品外，阿里云的AI能力和算力也已經(jīng)在多個(gè)企業(yè)和機構落地，包括OPPO、南方電網(wǎng)、復旦大學(xué)等。此外，吉利汽車(chē)、智己汽車(chē)、奇瑞新能源、毫末智行、太古可口可樂(lè )、波司登、掌閱科技等多家企業(yè)表示，將與阿里云在大模型相關(guān)場(chǎng)景展開(kāi)技術(shù)合作的探索和共創(chuàng )。

商湯最新發(fā)布的日日新SenseNova大模型體系，同樣應用于諸多行業(yè)和場(chǎng)景，目前已落地20多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

比如，智能汽車(chē)是商湯長(cháng)期布局的賽道。2022年，商湯智能汽車(chē)板塊量產(chǎn)交付數超50萬(wàn)輛，新增定點(diǎn)數超800萬(wàn)輛，覆蓋30多家車(chē)企的80多款車(chē)型。如今，隨著(zhù)SenseNova大模型體系的推出，商湯正通過(guò)AI大模型進(jìn)一步賦能自動(dòng)駕駛和智能車(chē)艙的產(chǎn)品研發(fā)。

在本周的上海車(chē)展上，商湯展示了與SenseNova深入融合的絕影未來(lái)展示艙。在展示艙內，商量SenseChat可以與用戶(hù)交流、推薦個(gè)性化內容，甚至自動(dòng)提煉郵件信息，幫助節省閱讀時(shí)間，如果是兒童上車(chē)后還會(huì )自動(dòng)推薦進(jìn)入兒童模式；而秒畫(huà)SenseMirage能夠為用戶(hù)自動(dòng)生成各種風(fēng)格的照片，為出行增添樂(lè )趣。

商湯絕影未來(lái)展示艙

借助大模型能力，商湯實(shí)現了BEV環(huán)視感知在國內首批量產(chǎn)落地，還首創(chuàng )自動(dòng)駕駛GOP感知體系。此外，商湯絕影通過(guò)大模型進(jìn)行自動(dòng)化數據標注和產(chǎn)品檢測，搭建的完整數據閉環(huán)體系，將模型迭代效率提升數百倍，目前已獲得知名車(chē)企的定點(diǎn)。

此外，在生物制藥領(lǐng)域，商湯與企業(yè)合作，利用AI大裝置為蛋白質(zhì)結構大模型提供AI推理算力，并為蛋白質(zhì)相互作用模型，提供研發(fā)平臺及訓練算力，使得抗體篩選效率提升60%。

商湯以AI賦能實(shí)體經(jīng)濟的能力矩陣進(jìn)一步擴充。SenseNova一方面服務(wù)商湯自身業(yè)務(wù)，另一方面，向政企客戶(hù)開(kāi)放了多種API（應用程序接口）?？蛻?hù)可根據自身需求調用SenseNova的各項AI技術(shù)能力，比如文本生成、圖片生成、視覺(jué)感知、標注服務(wù)等，從而低門(mén)檻、低成本、高效率地實(shí)現各類(lèi)AI應用。

基于商湯大裝置和SenseNova大模型體系，商湯面向行業(yè)提供 “大模型即服務(wù)（Model-as-a-Service）”，涵蓋自動(dòng)化數據標注、自定義大模型訓練、模型增量訓練、模型推理部署、開(kāi)發(fā)效率提升等多項能力。

可以說(shuō)，商湯已經(jīng)實(shí)現了“技術(shù)-產(chǎn)品-應用”的商業(yè)化內外雙循環(huán)。長(cháng)期重注AI的商湯，正站在新一波技術(shù)革新的潮頭之上繼續前行。