兩千多年前，中國迎來第一次全國性大分裂，諸侯連年征戰，天下格局也隨之動蕩不定。

但正如常言所道，“天下大勢，分久必合”，經過近300年的兼并戰爭，數百個諸侯紛紛覆滅，最終只剩下少數幾個主要國家，歷史進入七國爭雄的戰國時期。

歷史不會簡單重演，但總會飛來幾只似曾相識的燕子。這一次的“燕子”，名叫大模型。

從被稱為AIGC的“iPhone時刻”的ChatGPT誕生以來，正如智能手機的iPhone時刻不只屬于蘋果公司，而是帶來了一大批智能手機品牌的崛起一樣，大模型也迎來了“百模大戰”。

據GitHub的統計數據，到2023年底，僅國內已經發布的大語言模型數量，即已接近300個。加上海外企業，全球大模型數量已超過400個。

巧合的是，當初東周王室分封的諸侯數量，也是400多個。

盡管大模型空前廣闊復雜的應用場景，以及不同廠商在細分領域優劣勢的客觀存在，決定了大模型不會像PC一樣出現Windows一統天下的格局，也不會像智能手機一樣僅由iOS、Android兩個主要玩家壟斷市場；但大模型本身超強的適應能力，也決定了百度李彥宏所說的“99%陪跑”，更有可能成為行業的未來景象。

新的歷史正在上演，而在敘事上，大模型研發者們，似乎已經選擇了當初谷歌打下Android江山的劇本。

去年12月，阿里云正式發布并開源“業界最強開源大模型”通義千問720億參數模型Qwen-72B。

1月17日，商湯科技與上海AI實驗室聯合香港中文大學和復旦大學發布的新一代大語言模型書生·浦語2.0宣布開源。

1月29日，Meta發布的“Code Llama家族中體量最大、性能最好的模型版本” Code Llama70B，也選擇了開源。

1月30日，科大訊飛發布首個基于全國產化算力平臺”飛星一號”的開源大模型——星火開源-13B。

公開信息顯示，Meta的LLama、OPT，谷歌的T5、MT5、FLAN-T5以及UU2，Big Science的BLOOM、T0、BLOOMZ等國內外主流大模型，均走上了開源道路。

艾倫人工智能研究所等5機構最近公布的開源模型OLMo，更是將模型權重、完整訓練代碼、數據集和訓練過程全部予以公開，玩起了大模型的“真·完全開源”模式。

國內外頭部廠商紛紛加入這場“開源熱”，意味著“加速快跑”已成為行業共識。大家都希望跑在前面，成為李彥宏口中那剩下的1%。

而留給后來者的機會窗口也正緩緩關閉。因為在競爭再度空前激烈的大模型賽道上，所有參賽者都明白，這不是一場排位賽，而是一場淘汰賽。

大模型的“戰國時代”，似乎已經遙遙在望。

推開“戰國”的大門

Android的發展歷程，堪稱互聯網行業底層操作系統開源的教科書。

作為一個開源系統，Android較之此前占據優勢的塞班、黑莓、WP，以至同樣出身名門的plamOS（惠普）、BADA OS（三星）、MeeGo（英特爾+諾基亞），本身并沒有多大突破。但是由于開發者可以自由訪問系統底層，通過其源代碼進行二次開發，App的開發門檻、周期都得以大幅縮短，并且可以根據自己的需求和風格定制界面和功能，市場自然更容易接受。

手機廠商也樂得將更多的精力，投入到系統的打磨上，改善用戶的使用體驗。因此，我們所熟知的小米、魅族、vivo、OPPO等手機廠商，基本都是基于Android的深度定制打造的自身操作系統。

回望模型，開源大模型的出現，讓AI 應用的開發周期和成本大幅降低，加快人工智能的普及。以Meta發布的Code Llama70B為例，據稱，其API調用成本大約比 GPT-4 便宜了 30 倍。在Llama2 發布兩個月后，通過 Hugging Face 的 Llama 模型下載量就超過 3000 萬次。國內興起的AIGC，不少應用的基礎模型就是 Llama2。

正如Meta 首席科學家、深度學習三巨頭之一 Yann LeCun所說：“閉源證明了大模型路線的可行性，而開源則通過繁榮的生態，讓大模型變得易用、可用。”

而這次大模型的“開源熱”，除了市場推廣邏輯的復刻外，還有更現實的利益考量，那就是算力資源的匱乏。

根據不同的機構測算，GPT-4 的訓練需要的 A100 數量大約在10000-25000 張的區間。“百模大戰”所消耗的算力規模可想而知。

更富邏輯性的說法則是，過去4年間，大模型參數量以年均400%的速度增長，AI算力需求增長超過15萬倍，傳統算力基礎設施已無法滿足大模型、生成式AI的訓練需求。

正是在這一背景下，業內早就提出，AI大模型的合理發展路徑，應該是“可能僅有少數企業會開發基礎大模型，其他各行各業將根據自身業務需求、數據量等，接入大模型平臺，開發屬于自己的模型”。

國內大模型的先發者百度CEO李彥宏更是直言：“好幾百個基礎模型，這是對社會資源巨大的浪費。”

另一方面，“百模大戰”對于技術升級的意義或許也確實不大。

盡管目前各家大模型在數據、算法等各個層面千差萬別，但核心的技術路線，事實上都是6年前誕生的Transformer 架構。ChatGPT的名字中，GPT的T，指的就是Transformer。Copilot、 DALL·E 3 、 Midjourney、Runway……這一年不斷刷新我們認知的 AI 產品，背后的核心技術架構都是Transformer。

這也解釋了為什么ChatGPT之后，新的大模型會如此密集出現。ChatGPT的最大功績，不是創造了新的AI工具，而是讓大家看到了AI革命性突破的確定路徑。這與前文提到的智能手機的iPhone時刻可謂異曲同工。

在同樣的架構之下，訓練出再多再好的大模型，最終意義或許就是刷個榜而已。

1月30日，上海人工智能實驗室推出的大模型開源開放評測體系司南（OpenCompass2.0），發布了2023年度大模型評測榜單，榜單顯示，整體技術能力居于GPT4與GPT3.5之間的大模型數量，已多達7個，其中不乏國產大模型身影。

但在實際應用上，李彥宏表示：“國內數百個大模型調用量加起來，還不如文心一個多。”

既然這樣，把資源集中在幾個更有實力的大模型上，的確是更優選擇。

從政策上來看，開源也是行業大勢所趨。早在2017年，中國發布的《新一代人工智能發展規劃》就將開源、開放作為基本原則寫入了規劃。2023年，科技部副部長吳朝暉也表示，中國堅持開源協作，加強大模型技術持續創新，協同解決透明性、穩定性等共性問題，加快形成大模型的產業生態。

因此，當下大模型發展的“春秋時期”，是市場、企業、政策多方合力，共同用開源推開了“戰國”的大門。

“分晉”？“代齊”？

開源將改變大語言模型的格局已毋庸置疑。如何應對？相信誰也給不出終極答案。

但既然“似曾相識燕歸來”，我們不妨再次將眼光轉向兩千多年前的那個時代。

歷史從春秋轉入戰國，有兩個標志性的事件，一是三家分晉，二是田氏代齊。這兩大事件，也為大模型廠商們面對開源后加快的市場洗牌，提供了兩個有效的應對思路。

三家分晉的最終成行，在于趙、魏、韓三家勢弱的公卿，通過聯合取勝，消滅了勢強的智家，從而各自分得了晉國的部分領土。對于大模型廠商來說，這意味著一種合縱抗敵，各得其利的思路。

海外比較具有代表性的案例當屬Hugging Face開源社區。作為世界最大的大模型托管平臺，Hugging Face近日推出了開源、可定制的AI 助手Hugging Chat Assistants。除了免費之外，其與GPTs和GPT Store另一個重要區別在于：后兩者完全依賴于OpenAI的專有大模型GPT-4以及GPT-4 Vision/Turbo，而前者的用戶可以自由選擇多個開源LLM來驅動AI助手。

Hugging Chat Assistants推出后不久，就受到AI社區許多開發者的稱贊，認為它在某些方面“超越了GPTs”，成為其追趕閉源系統競爭對手方面的不二法寶。

在國內，2023年9月5日，由重慶市大數據應用發展管理局牽頭，華為、阿里、騰訊、百度、京東、科大訊飛等50多家國內頭部大模型企業加入的，全國首個大模型聯盟智博會正式宣告成立，極大地推動了大模型產業生態發展。這與Android系統發布當天，Google公司宣布聯合摩托羅拉、高通、HTC和T-Mobile在內的30多家公司，共同組建全球性的開放手機聯盟，以推動Android普及，看上去頗有幾分相似。

回顧歷史，田氏代齊中的田氏，則是通過“有德于民”，而使“齊之民歸之如流水”，最終取代姜氏，掌握了齊國的政權。這種給與下游生態合作伙伴及客戶更多實惠，從而提升其合作意愿的思路，更適合有實力的大模型廠商。

譬如2023年9月5日召開的百度云智大會上，百度即宣布，推出大模型新生態政策，為伙伴提供資金、算力、技術、營銷等全方位的強力支持。百度如今能做到“國內數百個大模型調用量加起來，還不如文心一個多”的成績，與此不無關系。

當然，從大模型長期發展的復雜性來說，需要考慮的因素遠不止此。數據安全、許可協議標準、商業模式等等問題，在如今的發展階段，仍然處于未解之中。

但，Android先例在前，無論選擇“分晉”還是“代齊”路線，抑或其他，大模型廠商們通過開源加快搶占市場的用心，早已堅不可摧。“春秋時代”戰事的終結，也早已由此注定。

Android的命名靈感，來自一個充滿野心的科幻作品《未來夏娃》。在這部小說中，作者試圖創造出一個完美的機器生命。正是出于對作者利爾·亞當科學精神的致敬，Android之父安迪·魯賓，將本書女主角的名字，用在了自己開發的操作系統之上。大模型廠商們，誰又將造出AI時代的“未來夏娃”，我們拭目以待。