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你的位置   企業咨訊芯片可能成為我們追趕ChatGPT的最大瓶頸

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  • 更新時間:2023-02-23 11:02
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作者|劉正

Simon Kucher 戰略咨詢顧問

ChatGPT一聲驚雷,平靜的搜索江湖瞬間風暴驟起。微軟高調上線ChatGPT版Bing搜索引擎,逼得Google倉促應戰,推出基于LaMDA 模型的同款聊天機器人,結果Bard變bug,反而把自家股價打掉了2000億美元。

與此同時,百度也宣布自研的“文心一言”正在加速內測,預計三月底問世。

蟄伏已久的科技巨頭們同時變得緊張,除了ChatGPT在公眾中掀起的熱潮,也因為他們預感到ChatGPT所代表的LLM(大語言模型)應用很可能是一種“元技術”。

“元技術”指的是該技術的持續運用可以反過來加速技術本身的進步。 例如:芯片在現實世界中的應用能從開發效率,應用場景和資金投入上反哺研發,從而加速芯片本身的進步;“元技術”的發展符合指數增長的規律,因此能夠克服研發管理中常見的復雜度爆炸,逃離“中等進步陷阱”的引力束縛。

也正是由于“元技術”的屬性,芯片的研發才能夠不斷實現突破,追上摩爾定律的要求,相比而言生物技術等非“元技術”,則在摘光低垂的果實后搭不出技術升級的墊腳石,從而深陷Eroom’s Law(反摩爾定律)的泥潭。

正如大家體驗到的,使用ChatGPT可以極大解放工作效率,這也包括Open AI自己的研發人員。億級用戶對ChatGPT的花式提問和反復測試出的“prompt黑魔法”,也為后續版本的迭代迅速積攢了海量素材。

除此以外,LLM單次訓練的巨大成本和對算力資源的占據,也構成了對新玩家殘酷的進入壁壘。

隨著競爭的加劇,無論是資金還是算力都會理性的向技術領先者集中,從而自我實現“強者愈強”的馬太定律。

至此,ChatGPT的“元技術”飛輪,隱隱已形成閉環。所以,如果沒有在“技術奇點”前及時上車,已有科技巨頭和OpenAI在AI應用上差距將不可逆的拉大,最終陷入萬劫不復的螺旋衰落;而那些小型AI創業團隊,面對模型代差和資源無法彌補的差距,滅頂之災已然到來。

而在更高的層面上,作為“元技術”的ChatGPT可能對中國的未來具有核彈級的震蕩性。

過去十年中國科技產業的進展,靠的是“fast follow”和工程化上充滿暴力美學的 “飽和式執行”。而這背后所依托的,則是國內教育體制帶來的“工程師福利”。

雖然培養不出S級的創新人才,但產出的B級標品量大管飽:穩定、勤奮、執行力強、而且還相當便宜,可以迅速填平從源頭創新到應用落地的時間差距,直接把海外的原創者給卷沒了。

但ChatGPT作為史上最優秀的復讀機,恰好和“中國機器人”的功能重合了。

你會的我也會,你不懂的我還懂,你能996,但我能365天007,你行嗎?更何況ChatGPT還不是人,無負面情緒之亂耳,無柴米油鹽之勞形,不會辭職,絕不躺平。

熟練運用ChatGPT相當于雇了一個隨叫隨到,皮實耐造,擁有各知識領域基礎技能的助理團隊。

對眼高過頂的S級創新者而言, ChatGPT為其想法的prototype落地提供了全天候的助力;對集聚S級人才的創新企業而言,ChatGPT則意味著執行落地不再成為主要的發展瓶頸。而人員規模的瘦身和智力濃度的提升,還能進一步減少內部信息傳導的損耗,如只有四百人的Open AI那樣敏捷高效。

在這種情況下,使用開源框架fast follow的大廠策略還能產生規模效應嗎?即便還能壓縮出成本優勢,也會在時間效率上遭遇降維打擊。國內有人常常嘲笑美國大學在產出少量S級和A級精英的同時,卻制造了一堆垃圾,以至于要從中印長期進口B級好員工;現在可能要笑不出來了。

過去擅長的騎射武功突然過時了,而機關槍對射的世界里沒有你的位置。因此,如果BAT沒有搶到此輪ChatGPT的船票,科技產業將錯失這一致命的“奇點時刻”。遺憾的是,國內眾多玩家不但在模型上被拉開身位,在算力和數據上也即將甚至已經面臨極大的限制。

LLM對算力的吞噬是貪婪的,GPT-3 的1750億參數(45.3T)模型單次訓練需要1024張NVIDA A100 GPU訓練34天。但是,目前A100這個級別的芯片是禁運的。接下來,GPT-4需要的算力可能會繼續增加兩個數量級,我們那時候用什么芯片來追趕呢?畢竟現在連45nm制程的光刻機都要被禁運了。

芯片禁運對國內AI技術的壓制堪稱智子鎖死。

有人說這沒關系,可以通過疊加成熟制程的芯片以量換質,或是慢點訓練最終也能達到同等技術水平。芯片禁運,本來就不是為了一錘子打死你,而是通過增加中國科技企業的算力成本,讓任何AI應用的落地在財務上不可行(甚至在熱力學上都不可行),搞得你只能在利潤失血和被迫繳械之間二選一,無法進入良性業務循環。

只要持續禁運,拖慢對手的進程,在過了“奇點時刻”后,“元技術”的代差可能就無法收斂了。如果新一輪LLM輸出的成果反哺到芯片研發的流程,那么這種速度差距將會進一步拉開。

而在數據來源上,微軟和Google依托的是超主權的全球互聯網文本。以GPT-3為例,數據主要來自Common Crawl,共31億個頁面,覆蓋了2016-2021年間的互聯網文本數據,并用WebText2作為高質量文檔類對原始數據進行了質量過濾;此外還導入2個圖書庫和Wikipedia進行了額外補充。

BAT所依托的中文互聯網,在量級上不夠(Common Crawl里中文數據不到5%),而且數據生態也不夠好。

大部分中文頁面的信息可信度還不如百度貼吧,極少的高質量數據則被圈在各個廠家私域的“圍墻花園”中,而且有相當多的鏈接打開后是404。至于用結構化數據庫進行補充,你指的是知網和百度百科這對哼哈二將嗎?

以這種質量和結構性缺失的數據集進行訓練,結果很可能是garbage in garbage out的廢話生成器,就比如百度匆匆下線的Plato杠精機器人。

而在當前的數據主權和信息安全規范下,利用海外數據“西數東算”再翻譯回中文也困難重重。更深一層思考,又如何剔除“進口模型”中內隱的意識形態植入?“根據相關法律,本答案不予顯示”?精明如微軟,一開始就封掉了中國IP使用ChatGPT版Bing搜索引擎的權限,割以永治。

致命的奇點時刻,正在敲響警鐘。

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