在AI大模型沒有商業(yè)模式？等文章中，我多次表達(dá)過這樣一個(gè)觀點(diǎn)：不要把大模型的未來應(yīng)用方式比喻成公有云，大模型最終會是云端操作系統(tǒng)的核心（新通用計(jì)算平臺），而它的落地形式會很像過去的沃森，以系統(tǒng)型超級應(yīng)用的形態(tài)落地。假如真的這樣，那無疑的就需要一個(gè)開源的、便宜的“安卓”來真正啟動這種落地。沒想到的是這還沒過去一個(gè)月，LLaMA 2出現(xiàn)了，并且表現(xiàn)優(yōu)異。那LLaMA 2會在AI行業(yè)里扮演移動互聯(lián)網(wǎng)中安卓的角色么？（其它如chatGPT 和AlphaGo下圍棋，誰贏？垂域大模型有戲么？等一系列與此有關(guān)的大模型文章參見個(gè)人公號：琢磨事）

安卓與歷史性時(shí)刻

整個(gè)移動互聯(lián)網(wǎng)有兩個(gè)至關(guān)重要的歷史性時(shí)刻：一個(gè)是iPhone的發(fā)布，這伴隨著喬布斯而載入史冊；一個(gè)則是同年Android的發(fā)布，相比之下這個(gè)則有點(diǎn)默默無聞。但實(shí)際上對于移動互聯(lián)網(wǎng)而言，后者的實(shí)際影響大于前者。每年全球手機(jī)銷量里面15%左右為蘋果手機(jī)，其它基本是安卓手機(jī)。

換句話說，沒有安卓就沒有移動互聯(lián)網(wǎng)。

那安卓這類操作系統(tǒng)到底是什么？為什么這么關(guān)鍵？我們來簡單科普下操作系統(tǒng)的概念。

(操作系統(tǒng)最簡示意圖)

這個(gè)圖不十分精確，Kernel（內(nèi)核）那個(gè)位置通常還有非常復(fù)雜的各種模塊，但好在它能清楚說明操作系統(tǒng)是什么。安卓就處于中間的Kernel那個(gè)位置，對上面的各種應(yīng)用比如微信、抖音來講，他們其實(shí)根本接觸不到麥克風(fēng)、攝像頭、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)等，所有對具體物理設(shè)備的使用都要通過安卓這樣的系統(tǒng)。

這樣的分工好處是什么呢？

降低開發(fā)和應(yīng)用成本。在IT行業(yè)的早期沒有上面的分工，通常都是一個(gè)公司（比如IBM）把所有事都干了。這就導(dǎo)致對人員要求非常高。純粹從技術(shù)復(fù)雜度角度看開發(fā)一般終端應(yīng)用的難度如果是1，那很多操作系統(tǒng)里模塊的開發(fā)難度估計(jì)是10，并且兩者的難度不在一個(gè)維度上。同時(shí)操作系統(tǒng)只有1個(gè)，但應(yīng)用會有無數(shù)個(gè)（安卓--應(yīng)用商店）。所以就需要一種更為高效的分工方式，于是行業(yè)再分工，操作系統(tǒng)出現(xiàn)了。

高效的分工體系才能導(dǎo)致整個(gè)生態(tài)的大發(fā)展，對于移動互聯(lián)網(wǎng)安卓就是生態(tài)大發(fā)展的最關(guān)鍵支點(diǎn)。如果微信團(tuán)隊(duì)需要自己做安卓，那很可能我們就看不見微信了。

如果說技術(shù)意義上的操作系統(tǒng)是上面那張簡圖，那商業(yè)意義上的操作系統(tǒng)則是一個(gè)引擎，為所有應(yīng)用提供動力，縮減它們的開發(fā)成本、縮短周期。

大模型扮演的就是這個(gè)角色，但如果它只有一個(gè)（chatGPT），并且只是OpenAI自己用，那就像只有iOS一樣，根本就造不出來五花八門的手機(jī)，也就不會有移動互聯(lián)網(wǎng)的真正啟動。

過去基于chatGPT根本沒法打造沃森這樣的系統(tǒng)，各種數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的考量根本不是一個(gè)技術(shù)進(jìn)步就能對沖掉的，誰愿意把數(shù)據(jù)都上傳到OpenAI呢，誰愿意依賴一個(gè)完全不知道的黑盒呢！

但在過去別的大模型又太差了，LLaMA 2在改變這種局面，從評測看它基本趕上GPT3.5，,也就是說在創(chuàng)造價(jià)值的維度它變的能用了，在落地的維度又因?yàn)殚_源而能對沖風(fēng)險(xiǎn)上的顧慮。再發(fā)展下去就真的會變成一個(gè)新智能生態(tài)的引擎，類似安卓的角色。

在前面系列文章里面也曾經(jīng)多次提到我們普遍的看待大模型的方式是有問題的。如果就看到技術(shù)和能力，而看不到它的落地需要一套復(fù)雜系統(tǒng)做支撐，那就搞不清它的真正價(jià)值創(chuàng)造方式，就會爭論是屁胡還是什么，但其實(shí)并不對。

人工智能應(yīng)用會大爆發(fā)么？

如果評測結(jié)果無誤，那現(xiàn)在就需要開始在不同的領(lǐng)域打造一個(gè)個(gè)類似沃森的系統(tǒng)。否則可能就晚了。

大模型很關(guān)鍵，提供了打造智能型應(yīng)用的機(jī)會，但就像移動互聯(lián)網(wǎng)上真正有價(jià)值的是微信而不是一個(gè)裸的安卓一樣，大模型也需要在它上面長出自己的應(yīng)用。用系統(tǒng)的思維模式很容易看到這類系統(tǒng)型超級應(yīng)用的關(guān)鍵點(diǎn)。我們換一張圖來對此進(jìn)行說明。

(Alexa基礎(chǔ)架構(gòu)，本質(zhì)和安卓一樣）

上圖是亞馬遜Alexa的基礎(chǔ)架構(gòu)圖，為什么用它呢，因?yàn)锳lexa是現(xiàn)在為止最像云端操作系統(tǒng)的一個(gè)產(chǎn)品。

實(shí)際上OpenAI的插件骨子里也是這模式?？梢赃@么講從大模型的角度看OpenAI的遠(yuǎn)勝，這種智能的進(jìn)步大幅縮減應(yīng)用（上圖中的Alexa Skills Kit）的開發(fā)成本，但從系統(tǒng)完備性的角度看OpenAI還有很長一段路要走，比如對大規(guī)模設(shè)備的介入和管控等。

基于這種架構(gòu)圖很容易看出基于大模型的超級應(yīng)用的關(guān)鍵點(diǎn)：

大模型：會處于中間的部分，負(fù)責(zé)提供通用智能的能力。也要與其它各類算法相配合，比如感知類算法、推薦類算法等。上圖中針對交互做了一點(diǎn)分解，分成：語音識別（ASR）和自然語言理解，后者會完全被大模型取代，但不會改變架構(gòu)。

AIoT基礎(chǔ)設(shè)施：為了支撐大模型跑好并且和另外幾部分連接起來，AIoT用的東西一個(gè)也缺不了，包括大規(guī)模設(shè)備管理通訊等。這些部分加起來才是過去系統(tǒng)的Kernel，也就是安卓所扮演的角色（上圖中間的部分）。

用戶側(cè)（上圖右側(cè)）：要提供充分感知，這種感知要有時(shí)間維度和空間維度，要有現(xiàn)場和歷史數(shù)據(jù)。我們和智能音箱進(jìn)行交互的時(shí)候，先要喊一嗓子，比如小愛同學(xué)等，它要聽不到不管后面大模型多厲害也是不行。然后交互的時(shí)候肯定需要這個(gè)人的建模數(shù)據(jù)（歷史）以及位置等，然后才能做好內(nèi)容輸出。不同場景下這部分會有比較大差別，比如沃森的場景可能就需要個(gè)人的24小時(shí)心電圖、病史以及基因數(shù)據(jù)。這些部分非常關(guān)鍵，需要綜合應(yīng)用IoT和各種算法才能達(dá)成目標(biāo)。大模型在這個(gè)環(huán)節(jié)扮演的角色沒那么關(guān)鍵。

應(yīng)用側(cè)（上圖左側(cè)）：智能音箱的場景就需要對接各種數(shù)據(jù)源（chatGPT的插件就干這事的），總不能天氣也靠大模型來生成吧。對于沃森類系統(tǒng)這里就需要行業(yè)數(shù)據(jù)和法規(guī)等。

相比于過去應(yīng)用側(cè)在變薄，但問題是三個(gè)部分整個(gè)加一起才是智能云系統(tǒng)下的應(yīng)用，非要類比的話這種新應(yīng)用的創(chuàng)建有點(diǎn)像需要打造一個(gè)個(gè)屬于特殊領(lǐng)域的手機(jī)。

有無數(shù)個(gè)領(lǐng)域需要這種系統(tǒng)型超級應(yīng)用，醫(yī)療、教育、稅務(wù)、企業(yè)、零售、軍事、家居等，很久以前DeepMind甚至還嘗試過給Google數(shù)據(jù)中心做個(gè)這樣的應(yīng)用來管空調(diào)。

人工智能應(yīng)用確實(shí)會大爆發(fā)，在過去大模型是起點(diǎn)和障礙，而不是應(yīng)用本身。LLaMA 2提供了跨越低成本跨越這種障礙的可能性。

普遍盈利（break-even）會來么？

在此前的系列文章中我多次總結(jié)：從商業(yè)角度看，人工智能過去10年的創(chuàng)業(yè)其實(shí)集體性失敗了，因?yàn)闆]跑通任何一個(gè)像樣的商業(yè)模式。而真自己做大模型的企業(yè)短期虧損會加劇，因?yàn)橥度朐黾硬⑶医?jīng)常會被歸零，而議價(jià)權(quán)并不會增加。

那現(xiàn)在看這會有什么變化么？

有點(diǎn)變化，但不是對做大模型的公司，而是對應(yīng)用大模型的公司。

可以更低成本創(chuàng)造一種效力巨大的系統(tǒng)型超級應(yīng)用，甚至可以簡單用等于多少人來衡量其效果和商業(yè)價(jià)值。如果LLaMA 2繼續(xù)再進(jìn)展下去，那相當(dāng)于這個(gè)超級應(yīng)用總是可以用便宜卻更強(qiáng)勁的引擎。

這時(shí)候整體成本可控了，周邊的部分也需要投入，但不會像大模型研發(fā)那樣導(dǎo)致投入產(chǎn)出高度失衡。

這時(shí)候效果明顯了，過去的AI算法其實(shí)解決了一些不痛不癢的問題，不創(chuàng)造商業(yè)上的核心價(jià)值，做閘機(jī)和智能音箱能創(chuàng)造什么核心價(jià)值？但現(xiàn)在不一樣，大模型在技術(shù)上的進(jìn)展保證了，在用和不用上會導(dǎo)致大刀對坦克的差異。比如對企業(yè)而言誰能想象電腦、互聯(lián)網(wǎng)全部都不用的企業(yè)？

更關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)飛輪的Key看著是在做出系統(tǒng)型超級應(yīng)用的企業(yè)手里，這導(dǎo)致上限會比較高。

在琢磨事上馬斯克首先是個(gè)商人，從xAI發(fā)布說起里我畫了一張這樣的圖：

(數(shù)據(jù)飛輪的三個(gè)階段)

每一個(gè)大模型每個(gè)領(lǐng)域中最終追求的一定是把這個(gè)數(shù)據(jù)飛輪跑起來，但很遺憾的是到目前為止好像除了AlphaGo別的就沒跑起來過。

可這不意味著未來也這樣，誰在未來能把它先跑起來，誰就是那個(gè)領(lǐng)域的冠軍，也就贏了。

現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)鏈條上誰最可能把這個(gè)飛輪跑起來？

顯然是成功落地系統(tǒng)型超級應(yīng)用的人，他們才是擁有場景和用戶的人。

若干年后，回看我們可能會認(rèn)為LLaMA 2是一個(gè)類似2007年安卓發(fā)布的時(shí)刻。

小結(jié)

我個(gè)人前十年主要做系統(tǒng)，中間做了陣戰(zhàn)略投資，后十年主要就做人工智能的產(chǎn)研，可能是這種背景的原因?qū)е挛以娇创竽Ｐ蜕虡I(yè)化的路徑越覺得是系統(tǒng)型超級應(yīng)用。希望對此感興趣的同學(xué)和我聯(lián)系，共同探討如何在新技術(shù)要素下確立新的商業(yè)模式。確實(shí)，像DeepMind那哥們說的：不要扯圖靈測試了，現(xiàn)在核心是看看能不能終結(jié)人工智能行業(yè)的十年虧損，這更關(guān)鍵些！

其它大模型相關(guān)文章，涉及團(tuán)隊(duì)組織等其它方面，標(biāo)題有點(diǎn)熱鬧，內(nèi)容不是：

chatGPT 和AlphaGo下圍棋，誰贏？垂域大模型有戲么？

AI大模型沒有商業(yè)模式？

從教育到就業(yè)，AI大模型到真產(chǎn)生影響還有多遠(yuǎn)

是時(shí)候摒棄黑暗森林式思維了，從瓦格納反叛開始說

馬斯克首先是個(gè)商人，從xAI發(fā)布說起

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AI帶來了巨大的機(jī)遇，未能善用AI的企業(yè)將面臨衰退文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-615457.html

到了這里，關(guān)于開源大模型LLaMA 2會扮演類似Android的角色么？的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！