抢人、抢数据，AI原生应用“难产”困局

自从 ChatGPT的问世，国内和国外都掀起了一股大模型的热潮。 从最初的百模之争，到现在的本土化应用，仅仅一年时间，大模型就走过了千山万水，踏上了“奇妙征程”。 百度于2023年3月16号率先推出了与 Chat GPT相抗衡的第一款大模型“文心一言”，截止到十月份，全国已有238个大型模型出现，并且每天都在更新中。在2023年的一季度，中国 AI公司涌现出了170,000多个。 但是，相对于竞争激烈的市场，大型软件的开发并不多。

 在过去的数月里，不知道有多少网络巨头在重复着 AI原生程序的重要性。百川智能创始人兼首席执行官王小川表示，“大模式”的关键在于，好的科技与产品之间有怎样的关系；360公司的创始人周鸿祎说，360在 AI方面的策略可以说是“两翼齐飞”，一是抢占市场，二是专注于核心算法。李彦宏说得更直接：“中国有很多大型的人工智能模型，但在大数据基础上发展起来的本土人工智能应用还很少。

” 事实上，各大厂商也不是“光说不练”的，百度在下半年就推出了20多款原生 AI软件。腾讯云发布了一款名为 HAI的高性能程序，声称可以在10分钟内完成一款专门的人工智能程序；字节跳动成立了一个新的部门，叫做 Flow，专注于人工智能的应用程序，然而，到现在为止，和国外那些热门的 AI软件比起来，中国的那些热门软件还在“难产”。 在这样的情况下，人们不禁要问，人工智能的应用，到底还有多少障碍？ 

一、变现之难：赚取真金白银的门槛提高 如何赚钱，是每一家人工智能公司无法回避的问题。 在大型模型行业，哪怕“家大业大”的企业，也会遇到“大象难转”的难题。零一万公司 CEO李开复曾经说过，大公司的优点是拥有大量的资源，大量的 GPU，大量的人员，大量的资金和大量的数据，但是对于厂商来说，他们面临着一个难题，那就是要抛弃已经建立起来的业务模型非常困难。 “要发展一款新的应用，有两大难题要解决：第一，要超越现有的大规模应用，难度很大；二是要研发新的软件来替代老的软件，这就好比一家企业，既要有 QQ，又要做微信，这是因为现有平台的价值太大了，他们舍不得舍弃。

这样的话，新创企业的优势就是，他们的资源并不多。” 不过，创业者也有自己的难处，比如 OpenAI这种以 C端为中心的商业模式，在国内受到了很大的冲击，毕竟他们的支付意愿并不高。随着大数据时代的到来，越来越多的大数据初创企业开始面向医疗、金融、法律等细分领域，针对各行业提供个性化的大数据建模服务，并对其进行收费。 这些企业都要应对 To B类产品的固有问题，比如高续约率和长时间的回款率，这对“烧钱就像烧纸钱”的行业来说，无疑是一个很大的挑战。

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 北京开放传神科技有限公司创始人、CEO陈冉在接受媒体采访时表示，国内应用都在试图产生价值，但很少实现盈利，做数字人的“小作坊”倒是真挣钱了。 更糟糕的是，越是往大模型方向发展，所需要的资金和资金就会越来越多，投资者们也会对企业的技术水平和盈利能力提出更高的要求。

 据《IT时报》多名业内人士透露，目前投资者对大型汽车行业的投资热情已逐渐“降温”。与以往“井喷期”的大手笔投资不同，如今的投资人对大型项目的市场需求、技术力量、业务模式、团队能力等都有了更多的考量，对“投概念”、“产生收入”的容忍度也在不断降低。 据 Quantum智库《2023十大 AI商业落地趋势》，在今年上半年，国内已有20多家大型 AI企业完成了60多亿元以上的融资，占全球总融资额的6%，而在国内，实际完成的项目数量还很小。 “

现在的大环境，就是雷声大雨点小，赚的钱也不多。”北京医康信息技术有限公司总裁刘呈辉对《IT时报》记者说，目前国内能给用户带来实际收益的场景和企业并不多，而那些拥有自己垂直模式、能赚钱的企业，往往更容易得到投资人的青睐。

 二、数据之争：高质量数据成本高、获取难 近日，谷歌发布的Gemini新模型陷入数据使用争议，据称其中文部分使用了文心一言进行训练，这一事件引发了全球关于大模型数据短缺问题的广泛讨论。 图源：谷歌 不管是本地的应用程序，还是它的底层大模型，都离不开数据。但是，优质语料的缺乏已经成为制约该学科进一步发展的一个重要瓶颈。 业界人士表示，虽然网际网路等公开资料很容易取得，但在品质与定位上，却很难达到专业性模式的要求。

 与此形成鲜明对比的是，私人数据更专业、更有针对性，更适合于精确的垂直类别建模。 以医疗数据为例，获取高质量的数据集至关重要，但由于医疗数据的获取和标注需要大量的人力、物力和时间，因此其成本相对较高，获取的渠道也十分有限。这类数据不仅难以在互联网上找到，而且由于涉及个人隐私，获取和使用也需遵守严格的法规和伦理标准。 浦因技术（上海）首席科研人员秦兴虎对《IT时报》记者表示，在他主持的大型医疗模式研究计划中，团队前期从英国生物库（Biology Bank）获取了大量欧洲人口的公开数据，用于大规模建模。

同时，为了保证该模式在我国具有推广价值，也必须利用中国人口样本进行模型的更新与训练，从而极大地提高了研究的费用。 对本土公司来说，它们也面临着买到适当数据却很困难的窘境。中文语料资源相对贫乏，使得语料的获取变得更加困难。 因此，对于企业来说，如何合法、有效地获取和使用高质量数据，将其转化为模型训练、开发AI原生应用的宝贵资源，确实是一个重要的战略问题。 五、人才之困：5个岗位争夺2个人才 AI原生应用是大数据行业的核心产品，其在研究开发、落地试错等方面都存在着很多不确定因素。在这个阶段，人才就成了成败的决定性因素，并在大型机型的角逐中，成为举足轻重的砝码。 

就我国目前所拥有的人工智能技术人才而言，纵观中国大型建模行业的发展历程，“清华系”的影子随处可见。 在国内的人工智能研究还处于空白阶段的时候，清华率先开设了人工智能专业，为国内的人工智能培养出了一颗璀璨的新星。不管是王小川、智浦人工智能的共同创始人唐杰，还是美团的前共同创办人王慧文，想要创建“中国版 OpenAI”，都出自于此。 而在这一轮的投资中，来自“清华系”的投资人也是相当受欢迎的，图灵创投，卓源资本，清华控股，水木清华校友种子基金， SEE基金等等。

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