声网首席科学家钟声谈ChatGPT大模型创业者更应该关注什么？

近几个月来，ChatGPT以迅雷不及掩耳之势的节奏快速拉近了全人类对AI人工智能的认知，无数创业者纷纷入局。基于语言大模型的创业，有机会，更有挑战。如果真正想在这一领域有所造诣，就不能一昧的盲从或片面的认知现有技术。

在声网举办的RTE Insight 私享会上，声网首席科学家钟声为大家分享了ChatGPT大模型带来的机会与挑战。

钟声指出，ChatGPT的出现，微软或许早有“准备”。现在，AI智能全部由微软提供，ChatGPT已经被微软接入到了各个业务线里，从Bing搜索到Office ，再从运营支撑系统和业务支撑系统的维度来看，ChatGPT是一个“Game Changer”，对客服、搜索、助手都是有明显帮助的。

面对发展如此迅速的ChatGPT，我们该如何乘借东风？钟声指出：“过去，算法一直在进步，有些公司在其中受益了，比如抖音就是靠算法推荐受益的。下一阶段，能做些什么事让我们每个人也受益？

1、计算需求增长过快。2年前的大语言模型就已经到了GPT-3，当时一个最先进的语言模型需要大约5000张GPU来训练，现在往往要1万张GPU A100。而且GPU A100限制进口中国，目前大模型已经突破1万亿参数量了，对算力的要求在指数型增长。

2、算力受能源供给力限制。到2030年左右，算力可能就增长不动了，因为再增长会赔很多钱。今年核聚变有个突破，人类第一次用核聚变产生了输出能力高于输入的能量，但它的商用至少还需要一二十年。

1、性能云计算、存储、智能芯?和?效AI算法。一是DSA（架构），领域相关的架构并且做存算一体，量子计算等。推理芯片需要降低成本，即便像现在的ChatGPT，它推理部分的成本仍然很高。二是DSA（算法），为领域定制，理论上要少4、5个数量级，才能长期维持下去。

2、ChatGPT的数理能力比较差。有人把ChatGPT和另外一个数理工具Wolfram/Alpha连在一起，让ChatGPT吸Wolfram的能力，以此提升在数理计算的精确度。举个例子，有一家医疗公司上线了DocsGPT，它可以帮助医生做它最不想做的事，比如把账单送到保险公司、写病历等。另外，Meta此前发布的LLaMA大模型没有OpenAI那么大，但它做了70亿、130亿、650亿的好几个模型，所以往这个领域深钻，让小模型小一点，再专注于自己的特长，并非一定要做像GPT-4这样全能、智能，通用的人工智能。

3、大模型面临数据资源不够。再过几年，当可供AI高质量训练的数据不够时，它的进步就会很受限。现实生活中产生的UGC、AIoT、摄像头等各种各样的数据，基本能够用来完善或解决已知的问题，但未知的问题怎么办？这里最重要的还是看AI是否能够自己产生数据。

4、核心技术。和Web3.0的思路一样，如果未来被几个少数的中心化AI控制，人类命运可能真的会被主宰了。所以，适当把智能分散，让智能泛在是很有必要的。此外，边端上的能力个性化、隐私也很重要。

此外，ChatGPT延时是有点大的，说明在边端上芯片的架构，类神经形态学、类脑计算仍然很重要。脑的工作机制和图灵机不一样，脑是通过一个神经信号、脉冲信号来激活神经元之间的连接，但计算机不是如此。边端跟领域相关的算法小很多，这样的算法是很值得追求的。总之，大脑现在有一个优势是能耗特别低，相当于20瓦的灯泡能想很多事。所以，能否做出耗电极低的AI芯片和算法是值得追求的方向。

5、智能泛在。如果大数据无处不在，用AI算法来学习大数据，然后泛化这个智能，只需一个索引就能把它检索出来，比如生成视频。

钟声表示，从2018年到现在，折腾了很久，无外乎是内容、消费者、交互方式。从内容和数据的角度，UGC越来越多；从消费方式的角度，变得越来越个性化了，不仅是算法推荐，而且还是非线性、突发性的消费，很多虚拟内容希望以一种实时临场的感觉进行交互，现在的交互方式，除了手以外，已经开始用语音、手势了。

我当时提了两点，一点是读我们大脑里想的东西，变成交互。内容多了以后，重点是在怎么找内容，就催生了算法推荐。知识很多，我们不知道如何获取，以及不知道哪些是有用的，所以需要自动提取。现在看得更清楚了，以后归于一统，全部由AI产生和支配，AI生成的视频可以让你一直看个不停。

不得不承认，对于创业者而言，一个新技术的出现，必然会带动无数的机会，但创业最重要的还是深度洞察，建立属于自己的技术或商业壁垒。

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2023年04月08日 05:26:27

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