机器之心报道

作者：泽南

「通用人工智能是未来十到二十年国际科技竞争的战略制高点，其影响力相当于信息技术领域的『原子弹』。」3 月 4 日，在全国政协会议上，北京通用人工智能研究院院长朱松纯在一份提案中建议，要将发展通用人工智能提升到当代「两弹一星」的高度，抢占全球科技与产业发展制高点。

过去很长一段时间里，通用人工智能对于大多数 AI 学者来说是个遥不可及的目标，最近 ChatGPT 的出现却让人感觉：通用人工智能似乎已近在眼前。

ChatGPT 可以胜任各种任务，如搜索问答、文本生成甚至代码生成等，完全超越了人们印象中的 AI 智能助手。在使用者看来，它不仅能分辨出提问者的真实诉求，还拥有出乎预料的博识程度。

但在 ChatGPT 引发的全球技术竞赛中，我们剩下的时间可能不多了：上周三，OpenAI 开放了 ChatGPT API，开发者现在可以通过程序接口将 ChatGPT 和 Whisper 模型的能力集成到自身应用中。过不了多久，我们就能在各种常用 App 上见到「史上最强 AI」的强大能力了。

图源：https://lifearchitect.ai/chatgpt/

在 GPT 系列的发展过程中，「炼大模型」逐渐成为了人们提升 AI 性能的重要方式。短短几年，AI 模型的参数量已经从最初的数亿扩张到千亿，甚至万亿规模。

由于 AI 大模型的复杂程度，要想复制 ChatGPT 的成功，意味着技术团队必须要有足够的技术积淀，能动用大量数据和基础设施。在追赶的竞赛中，国内可能很难出现像 OpenAI 这样背靠巨头，「拥有无限资金」的创业公司。重任落到了大厂肩上。

从参数规模来看，国内科技公司的实验室里已经诞生过能够比肩最新版 GPT 体量的语言大模型。根据目前的消息，百度、阿里、腾讯等科技大厂，也已经纷纷官宣进入 ChatGPT 风口。

百度是最早针对 ChatGPT 做出明确表态的公司之一，在人工智能技术四层架构中的全栈布局是其应战的底气。2021 年底，百度曾共同发布了全球首个知识增强千亿大模型「鹏城 - 百度・文心」，模型参数达 2600 亿，是当时全球最大中文单体模型，在 60 多项任务上取得了最好效果。

在微软与谷歌争夺 ChatGPT 搜索首发的同时，百度也官宣了将在 3 月 16 日推出类 ChatGPT 产品「文心一言」。

盘古模型在预训练阶段学习了 40TB 中文文本数据，并通过行业数据的样本调优提升了模型在场景中的应用性能，在 16 个下游任务中性能指标优于业界 SOTA 模型。在应用方向上，盘古支持丰富的应用场景，在知识问答、知识检索、知识推理、阅读理解等文本生成领域表现突出。

从技术实践、人才合作到落地应用，从国内一众大厂的表态中我们不难看出，ChatGPT 的竞争中，国内在很多领域上拥有相应的实力。

但这并不是全部，造大模型还有算力这个绕不过去的槛。

人工智能先驱 Richard Sutton 在 2019 年曾发表过一篇著名的文章《苦涩的教训》（The Bitter Lesson），其中一句话说道：「70 年的人工智能研究史告诉我们，利用计算能力的一般方法最终是最有效的方法。」

这是一个颇具争议的观点，但他的预见在 2020 年的 GPT-3 上获得了验证，并随着去年 11 月出世的 ChatGPT 再次引发了广泛讨论。在过去几年中，大量研究者和机构在大模型这个方向上进行探索，并收获了成效，但随着模型体量的急剧膨胀，人们已开始面临大模型「算不起」的问题。

根据 OpenAI 自己的测算，自 2012 年起，全球头部 AI 模型训练算力需求每 3 到 4 个月翻一番，每年先进的模型训练所需算力增长幅度高达 10 倍。

鹏城云脑 II 自 2021 年起正式运行，是一套专为 AI 任务设计的超算系统，曾在国际超算大会上多次刷新世界纪录。它以华为 Atlas AI 集群为底座，通过多样化的异构计算平台、多源算法平台和多态智能应用，支撑了多项 AI 重大应用的模型训练及推理。

更重要的是，鹏城云脑 II 可以提供 1E OPS 智能算力，即不低于每秒 100 亿亿次操作的 AI 计算能力。在盘古大模型的训练上，华为就动用了超过 2000 块昇腾 910，以 640P FLOPS 的 FP16 算力训练了两个月。

而鹏城云脑只是体现华为 AI 整体能力的案例之一。宏观的看，在 2022 年的国内云计算市场份额调研中，华为云已位居第二，增速达 67%，是当前国内市场中云增速最快的主流云服务商之一。

为了让 AI 技术更高效地落地，华为还实现了从底层硬件到应用软件的整体打通，通过底层软件、训练框架、ModelArts 平台的协同优化，充分释放了芯片算力，实现了端到端的性能优化。

据介绍，借助 ModelArts 平台的高效处理海量数据能力，在训练盘古大模型时，华为仅用 7 天就完成了 40TB 文本数据的处理工作。而当前的盘古系列超大规模预训练模型，已经包括 NLP 大模型、CV 大模型、多模态大模型和科学计算大模型等多个种类。

新兴的 AI 技术也面临着技术落地的挑战。在很多行业应用中，人们需要针对业务场景开发一系列定制化模型，各自完成数据清洗、数据增强、模型适配等工作，这些模型面临着难以复用的挑战。预训练大模型的逻辑是提前将知识、数据、训练成果沉淀到同一个模型中，再由不同应用的开发者在此基础上进行二次开发和微调，就像一个基础通用的技术底座，可以大幅提升效率。

这让 AI 具备更多的普惠属性，华为基于盘古提出了以大模型为核心的普适 AI 建模工作流，能让一个模型覆盖多个场景，减少专家的干预和人为调优的消耗，大幅提升技术落地效率，也降低了技术门槛。这或许是搜索引擎之外，能让大模型更广泛应用的正确方向。

不难看出，AI 领域发展到了 ChatGPT 时代，早已不再是比某项领先的技术，而是在比整套技术体系，真正具备全栈实力的公司会很快脱颖而出。

那么，ChatGPT 军备竞赛，华为会出手吗？根据最近的消息，在华为内部，有项目已在研发过程中了。