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大模型时代,模型体积几何式增长导致前期投入过高,成功者往住依赖科技巨头的资金、数据等支持。

在过去五年内,我们看到成功的人工智能独角兽都在寻找互联网科技大厂作为其背后的依靠,主要因为:1)能够得到充足而短时间内不求产出的资金支持;2)依靠互联网大厂的公有云等相关资源进一步降低成本;3)获取互联网大厂长期以来所积累的优质数据源。

大模型研发的高门槛让头部少数A厂商占据主导权,并开始从技术研发向商业化落地迈进。

从Bt开始到GPT-3再到谷歌的PALM,人工智能技术的发展潮流始终由OpenAl、谷歌等少数几家巨头主导,其他厂商根据先行者的开源资料以及相关论文进行模仿并创新。但从OpnA!发布GPT-3走向商业化盈利开始,谷歌也迅速效仿,不再公布T5模型及后续版本的细节。头部的A厂商希望将自身的技术优势构筑为商业化能力的核心壁垒,以延长后来者的追赶时间。

在见证了ChatGPT的成功后,拥抱AI能力成为了软件服务商的普遍共识。

Gartner预计到2025年,生成式人工智能将占所有生成数据的10%。由于底层大语言模型的高门槛,只有部分科技巨头有能力完全自研底层模型。而绝大多数软件服务商需要在成为闭源头部厂商的合作伙伴与使用自有数据在开源项目的基础上开发之间做二选一的抉择。

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从海外视角看人工智能如何重构软件行业

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