年初以來，OpenAI以ChatGPT在全球掀起AI大模型熱潮。但美國的AI大模型，遠不止于OpenAI的ChatGPT。

　　井噴式發(fā)展

　　綜合各種數據，雖然中國發(fā)展勢頭迅猛，但美國依然是全球發(fā)布大模型最多的國家，到2023年5月，其10億級參數規(guī)模以上的基礎大模型就已突破100 個。

　　《經濟學人》報道，美國2022年大模型投資總額達474億美元，是第二名中國(134億美元)的約3.5倍，且仍保持激增態(tài)勢。高盛則進一步預測，美國2025年大模型相關投資可達千億美元，約全球的1/2。

　　高盛的調查顯示，羅素3000指數公司中有16%的公司在2023年的財報會議中提到了大模型，其經濟學家估計，大模型將在十年內提高1%的整體勞動生產率，并為標普500指數帶來約14%的增長。

　　除了ChatGPT，美國如今具有代表性的通用大模型公司還包括：Anthropic、Cohere以及Google等。

　　其中，由OpenAI前高管Dario和Daniela Amodei等人于2021年自立門戶創(chuàng)辦的Anthropic，目前估值已達300億美元，是僅次于OpenAI(約860億美元估值)的通用大模型企業(yè)。

　　Anthropic擁有多位參與過GPT-2與GPT-3研發(fā)的前OpenAI核心員工，其大模型產品Claude2也被認為是僅次于ChatGPT-4的經典力作，甚至有分析師認為，Claude2的性能優(yōu)于ChatGPT-4。

　　比如，Claude2可以處理多達約75000個單詞的數據集，而ChatGPT大約是3000個，這意味著它可以處理和輸出更復雜的內容，也被應用到更有挑戰(zhàn)性的領域，比如生成數千字的長文內容。

　　更讓Claude2積攢人氣的是，它直接免費向公眾開放，而不是像GPT-4一樣需要付費使用。

　　優(yōu)秀的創(chuàng)始團隊和強大的產品性能，讓Anthropic備受資本追捧，谷歌、韓國*移動運營商之一SK Telecom(SKT)、亞馬遜都已成為其投資者，其中僅亞馬遜的投資就高達40億美元。

　　在Anthropic之外，還有一家令人稱道的公司便是Cohere。

　　今年6月，2019年創(chuàng)立的Cohere獲得NVIDIA、Oracle、Salesforce Ventures等投資的2.7億美元，成為估值20億美元的獨角獸，也是估值僅次于OpenAI和Anthropic的基礎大模型公司。

　　Cohere同樣以強大創(chuàng)始團隊備受業(yè)內矚目，其創(chuàng)始人之一Aidan Gomez是大語言模型領域開創(chuàng)性論文《Attention is All You Need》的最年輕作者，正是這篇文章首次提出了著名的Transformer架構，成為通用大模型發(fā)展的基礎模型，ChatGPT就是在這一架構的基礎上誕生。

　　Cohere與OpenAI提供的產品類似，但它看到了“數據隱私”這個市場機會，將自己與OpenAI的定位區(qū)分開來，選擇了ToB賽道，堅定地走商用大模型的路線。其產品基礎能力包括三大類：文本檢索，文本生成和文本分類，并且可針對客戶需求，強調安全性，隱私以及定制化服務。

　　Cohere的另一大賣點是，不受任何云端平臺限制，進而保障資料的私密安全性。它提供靈活性存儲和資料隱私保護路徑，可使用戶實現本地部署，以滿足客戶資料存儲不同位置的需求。

　　Cohere能迅速轉向，找到自己的差異化定位，離不開Aidan及其聯合創(chuàng)始人獨特的人才觀和創(chuàng)業(yè)哲學。

　　Aidan曾表示，Cohere尋找不同背景但對AI非常感興趣并富有雄心的人：他不一定有大公司的漂亮履歷，但是一定要對自己專注的領域有非常高的興趣和熱情，而且不光會寫論文，還要有實際動手的能力。

　　差異化的產品戰(zhàn)略，與眾不同的團隊背景，讓Cohere成為通用大模型領域的一股清流。

　　日前，Cohere發(fā)布了全球*公開可用的多語言理解模型，該模型基于來自母語人士的真實數據進行訓練，能夠閱讀和理解全球超過100種最常用的語言。

　　再來看巨頭Google 。

　　12月6日，Google DeepMind重磅推出了多模態(tài)AI模型Gemini，可以同時橫跨文字、圖片、影音、程式碼等多模態(tài)進行學習與理解。

　　以客服機器人的應用為例，使用Gemini作為模型不僅能夠從對話的字面意思上理解客戶，更能同時從表情、聲調接收到客戶話語中的意圖，能處理包括音訊、程式碼、圖像、視訊等內容。

　　據實測結果，Gemini是*個在大模型多任務語言理解上超越人類專家的模型，且在32項AI測試中，有30項測驗結果超過GPT-4。

　　憑借強大的性能，Gemini迅速出圈，并且為其母公司Alphabet創(chuàng)造巨大聲量。12月7日，Google 母公司Alphabet股價漲幅5.31%，收于136.93美元，總市值達到1.72萬億美元。Google 則計劃逐步將這一模型融合進其搜索、廣告等其他服務中。

　　但談到美國大模型，更值得重視的還是其在產業(yè)中的應用進展以及未來想象。

　　加速產業(yè)落地

　　斯坦福大學發(fā)布的《2023年人工智能索引報告》中顯示，2022年，美國的35個大模型中，只有3個大模型來自于實驗室，32個都誕生于產業(yè)中。今年，也仍然保持著這一趨勢。

　　2023年3月30日，當外界還沉浸在通用大模型涌現的狂歡中，彭博社憑一己之力將眾人的注意力集中到行業(yè)新賽道。當天，它對外宣稱，自己已構建出迄今為止*的金融領域數據集，訓練了專門用于金融領域大語言模型的LLM，并開發(fā)了擁有500億參數的語言模型——BloombergGPT。

　　頂著全球*金融大模型的光環(huán)，BloombergGPT依托彭博社大量的金融數據源，構建了一個3630億個標簽的數據集。高金智庫分析，它可極大提高金融機構的工作效率及穩(wěn)定性，協助降本增效。

　　在降本層面，BloombergGPT可以在投研、研發(fā)編程、風險控制及流程管理等方面減少人員投入；增效層面，它既可以通過給定的主題和語境，自動生成高質量的金融報告、財務分析報告及招股書，同時輔助會計和審計方面的工作，還可提煉梳理財經新聞或者財務信息，釋放專業(yè)人力到更需要人工專業(yè)的領域。

　　天風證券則在報告中指出，由于BloombergGPT比ChatGPT擁有更專業(yè)的訓練語料，它將在金融場景中表現出強于通用大模型的能力，進而也標志著金融領域的GPT革命已經開始。

　　BloombergGPT只是一個典型案例，目前，美國金融大模型已呈現出明顯的三個“流派”：一是獨立全棧自研，強調自主可控;二是在他人的基礎上結合自身數據與場景微調，形成契合自身的金融大模型;三是從云端調用，按需接入各類大模型API做私有化部署，科技基礎薄弱的中小型金融公司多采用這類方式。

　　據有關統(tǒng)計數據，美國金融AI約占整體AI領域融資的6.7%。

　　醫(yī)療行業(yè)，是美國大模型落地應用的另一片熱土，谷歌、微軟等科技巨頭， Sensely、Enlitic等醫(yī)療科技公司，AbSci、Exscientia等生物醫(yī)藥初創(chuàng)企業(yè)，以及賽紐仕等CXO(醫(yī)藥外包)企業(yè)，都已參與其中。

　　化合物合成、靶點發(fā)現等新藥研發(fā)業(yè)務，電子病歷、輔助問診等醫(yī)院診療業(yè)務，則是美國醫(yī)療大模型應用的常用場景，CT(電腦斷層掃描)、MRI(磁共振成像)等醫(yī)療器械在大模型賦能下進一步增強。

　　眾多醫(yī)療大模型中，谷歌的Med-PaLM2是被關注的重點。它是*個在美國醫(yī)師執(zhí)照考試（USMLE）的MEDQA數據集上達到“專家”考生水平的大模型，其準確率達85分以上；也是*個在包括印度AIIMS和NEET醫(yī)學考試問題的MEDMCQA數據集上達到及格分數的人工智能系統(tǒng)，得分為72.3分。

　　Med-PaLM2也正對行業(yè)帶來變革性影響。

　　通過Med-PaLM2，可以分析大規(guī)模的生物醫(yī)藥數據，發(fā)現與疾病相關的基因、蛋白質和代謝途徑，識別潛在的靶點，幫助篩選具有潛在活性的藥物分子，從而縮小候選藥物的范圍，并優(yōu)先選擇具有較高活性的化合物進行后續(xù)實驗驗證。備受時間煎熬的新藥研發(fā)，則將因此縮短研發(fā)周期，降低研發(fā)成本。

　　Med-PaLM2的成功，還刺激谷歌在醫(yī)療大模型領域投入更多。

　　如：與醫(yī)療軟件公司Epic合作，開發(fā)了一種基于ChatGPT的，可向患者自動發(fā)送專業(yè)醫(yī)療信息的工具;谷歌的合作方、護理供應商Carbon Health也基于GPT-4推出了一種AI工具Carby，它可以根據醫(yī)生病人之間的對話，自動生成診斷記錄，大大提高醫(yī)生的效率和診斷體驗。目前Carby已經被130+家診所、超過600名醫(yī)療人員使用，舊金山的一家診所表示，使用了Carby后，其就診病人數量增加了30%。

　　在谷歌之外，AI芯片巨頭英偉達也在醫(yī)療大模型領域布局多年。

　　2021年，英偉達宣布與Schrodinger(美醫(yī)療資訊技術公司)建立戰(zhàn)略合作關系，通過提升其計算平臺的速度和精確度，實現快速、準確的評估，加速開發(fā)新的治療方法。

　　2022年9月，英偉達發(fā)布了用于訓練和部署超算規(guī)模的大型生物分子語言模型——BioNeMo，幫助科學家更好地了解疾病并尋找治療優(yōu)解，BioNeMo還提供云API服務支持預訓練AI模型。今年7月，英偉達又向生物技術公司Recursion投資5000萬美元，支持開發(fā)和訓練在生物和化學領域的AI基礎模型。

　　教育領域也是美國大模型應用落地的重要場景之一，其核心應用主要集中于語言學習、在線課程與輔助學習三個層面。其標志性案例是美國在線教育組織Khan Academy于4月發(fā)布的基于GPT-4模型，具有輔導教學、教案生成、寫作訓練、編程練習等功能的AI助教Khanmigo。

　　目前，Khan Academy已經實現商業(yè)化運作，付費標準為9美元/月或者99美元/年。其中，輔導教學可以為學生進行一對一輔導。Khanmigo會主動解釋答題思路，并引導學生進行答題的思維訓練，直至學生自己計算出正確答案;此外，Khanmigo還可以作為寫作指導老師，根據人物特征、故事背景等具體細節(jié)，提示和建議學生以不同的切入點進行寫作、辯論等，釋放學生的創(chuàng)造力。

　　強大的意圖理解和自然語言交流能力，以及文本和圖像生成能力，讓Khanmigo可以真正理解學生，有針對性地給學生提供個性化的學習建議，并且大幅提升教材的供給，包括寓教于樂的課件、豐富的課外資料等，這讓教育的“千人千面”有了實現的可能，也正對行業(yè)產生重要影響。

　　綜合來看，美國大模型還在加速與產業(yè)的融合發(fā)展，新的產業(yè)革命也正因此發(fā)生。

　　中國優(yōu)勢與機遇

　　從全球范圍來看，中 美兩國引領著大模型的發(fā)展。

　　根據《中國人工智能大模型地圖研究報告》，目前全球累計發(fā)布大模型202個，其中中 美兩國大模型數量占全球大模型總數量的近80%。

　　中國大模型的參與者同樣眾多，頭部科技企業(yè)(阿里、百度、騰訊、華為等)、新創(chuàng)公司(智譜AI、百川智能等)、傳統(tǒng)AI企業(yè)(科大訊飛、商湯科技等)以及高校研究院(清華、復旦、中科院等)均已深度布局，并正逐漸形成互聯網巨頭通用模型領跑、AI廠商、創(chuàng)業(yè)公司及科研院所百花齊放的格局。

　　雖然目前美國在大模型領域呈現出領跑態(tài)勢，而且對中國采取了諸如禁止美國企業(yè)向中國提供云計算以及大模型訓練服務等打壓措施，中國大模型依然有著巨大發(fā)展機遇，并具備超越美國的基礎。

　　首先是，中國從政府到業(yè)界都在力推大模型的發(fā)展與趕超。據《金融時報》報道，中國已在全球前十的大模型研發(fā)機構中占據四席，分別是百度、BAAI智源研究院、清華大學以及阿里巴巴研究院。百度的“文心一言”、阿里巴巴的“通義千問”等都是我國自研的大模型，其性能足以與美國的大模型一較高下。

　　Leonis Capital報告分析表示，相較于美國企業(yè)更加重視底層研發(fā)能力，中國百度、阿里等*巨頭之外的絕大多數企業(yè)，更偏框架、行業(yè)應用層面的研發(fā)，而這種差異將為中國帶來巨大機會，讓中國在生成式AI應用和大模型行業(yè)解決方案應用領域超越美國，最終以應用*倒逼或支持基礎端的趕超。

　　因為，中國雖然在底層研發(fā)技術上相較于美國略顯遜色，但卻具有超大的市場規(guī)模以及豐富的應用場景，可以為大模型的落地應用提供廣闊的空間和條件，進而通過行業(yè)應用先行來帶動整體的突破。

　　大模型一個很重要的特征是，應用和技術的雙輪驅動。也就是說，消費者在使用大模型的時候，并不僅僅是貢獻利潤，還可以通過數據回環(huán)，使大模型獲得更多的反饋，從而提升神經網絡的能力。豐富的場景可以讓大模型更加突出實用性，并匹配需求取得更好的效果，也帶動更快的技術發(fā)展。

　　基于這一特征，中國若能依托巨大的市場規(guī)模以及豐富的場景，把握住應用這個關鍵，尊重市場規(guī)律，持續(xù)從市場應用中獲得利潤，再反饋給資金和人才的積累，最終在底層技術上突破將是水到渠成的事。

　　作為國內AI大模型領軍者的李彥宏近日也在極客公園創(chuàng)新大會2024上表示，“大模型時代的來臨，真正的價值在于原生應用。”

　　李彥宏認為，大模型本身并不是大多數人的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)機會，原生應用才是。無論對于大廠，還是中小企業(yè)，創(chuàng)業(yè)者，原生應用都是很大的機會。

　　李彥宏說，看到媒體、社會、公眾主要的興奮點還在基礎模型上，沒有轉到AI原生應用上，“我多多少少有點著急。”最近幾次公開發(fā)言，也括公司內部講話，他也都是在不停的強調。“我們一定要去卷AI的原生應用，要把這個東西做出來了，你的模型才有價值。”

　　事實上，中國已經在互聯網與移動互聯網領域，通過豐富的場景以及應用創(chuàng)新取得*的發(fā)展，并最終帶動整個科技產業(yè)的進步，在大模型領域，這一趨勢也正在繼續(xù)。但對比中 美在互聯網領域的發(fā)展，有一點倒是值得中國大模型企業(yè)現在就高度重視：更早地在海外布局，朝向全球化發(fā)展。

　　如今的中國企業(yè)，也更有基礎出海，在全球市場找到更加廣闊的發(fā)展空間。