如果說近幾年人工智能是科技界的關(guān)鍵詞，那么“大模型”絕對是其中最炙手可熱的熱詞之一。而在“百模大戰(zhàn)”“模型開源潮”背后，真正扛起整個智能化未來底座的，其實是一類被稱為“AI基礎(chǔ)大模型”的核心技術(shù)資產(chǎn)。

相比那些針對具體任務(wù)進行微調(diào)的小模型，AI基礎(chǔ)大模型扮演的角色更像是“通用型大腦”——它們不僅訓(xùn)練成本極高，而且一旦完成訓(xùn)練，就可以遷移到眾多不同領(lǐng)域中繼續(xù)“發(fā)光發(fā)熱”。

一、AI基礎(chǔ)大模型，是什么東西？

用最通俗的話來講，AI基礎(chǔ)大模型是一種**“先學(xué)后用”的通用人工智能模型**，一般通過對超大規(guī)模數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練，從而擁有處理多種語言、圖像、語義、甚至多模態(tài)任務(wù)的能力。

它不為某個具體任務(wù)而生，但可以通過微調(diào)、指令學(xué)習(xí)或上下文提示，快速遷移到對話系統(tǒng)、搜索引擎、寫作助手、代碼生成等場景中。

一句話總結(jié)：AI基礎(chǔ)大模型是那個“什么都懂一點”的聰明大腦，之后你可以讓它“精通一件事”。

二、為什么說它是“基礎(chǔ)”？

“基礎(chǔ)”并不是泛指的形容詞，而是真正的技術(shù)底座和生態(tài)支點。從多個角度看，它都具備基礎(chǔ)性：

技術(shù)基礎(chǔ)：很多產(chǎn)業(yè)模型、領(lǐng)域模型，都是在基礎(chǔ)大模型之上再訓(xùn)練而來;

算力基礎(chǔ)：訓(xùn)練一個基礎(chǔ)大模型往往需要千萬級GPU小時，甚至要專屬芯片支持;

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：它所見的文本、圖片、語音等數(shù)據(jù)量是普通模型的幾十倍甚至上百倍;

應(yīng)用基礎(chǔ)：從搜索推薦、文生圖、語音助手到工業(yè)制造，許多AI系統(tǒng)的“內(nèi)核”其實都是在調(diào)用基礎(chǔ)大模型的能力;

生態(tài)基礎(chǔ)：一旦某個基礎(chǔ)模型成熟穩(wěn)定，會迅速形成插件、API、SaaS等生態(tài)分支。

因此，不夸張地說：誰掌握了基礎(chǔ)大模型，誰就掌握了AI未來的“水電煤”。

三、訓(xùn)練一個AI基礎(chǔ)大模型，需要啥？

訓(xùn)練AI基礎(chǔ)大模型說難也難，說簡單也簡單，說白了就是三個字：“錢、算、料”。

1. 錢：沒有鈔能力，別想搞大模型

以GPT-3為例，訓(xùn)練成本約為1200萬美元。而到了GPT-4和Claude、Gemini階段，這個數(shù)字只會更高。這還不算數(shù)據(jù)準備、人力運營、推理部署的成本。

2. 算：超強算力是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)

目前主流的AI基礎(chǔ)模型通常在英偉達A100/H100、TPU、Ascend等高端GPU/芯片上訓(xùn)練，集群規(guī)模往往數(shù)千張卡起步。而且要配合大帶寬、高速存儲、分布式系統(tǒng)。

3. 料：數(shù)據(jù)決定模型的“眼界”

訓(xùn)練語料覆蓋面越廣、數(shù)據(jù)越干凈、標簽越精細，模型就越聰明。主流基礎(chǔ)大模型通常會吃進數(shù)百TB甚至PB級別的數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)頁內(nèi)容、代碼倉庫、學(xué)術(shù)論文、書籍文本等等。

四、目前有哪些知名的AI基礎(chǔ)大模型？

來看看目前國內(nèi)外幾個代表性的“基礎(chǔ)選手”：

OpenAI GPT-4系列：幾乎是目前通用AI的代名詞，支持多輪對話、代碼生成、文生圖、復(fù)雜推理等。

Google Gemini：Google在多模態(tài)上的集大成者，語義理解能力極強。

Meta LLaMA系列：強大且開源，為眾多實驗性模型提供了可復(fù)用的架構(gòu)基礎(chǔ)。

Anthropic Claude：強調(diào)安全性與對齊性的AI助手，擅長長上下文處理。

百度文心一言、阿里通義千問、訊飛星火：中國主流的基礎(chǔ)大模型選手，逐漸形成了中文生態(tài)的護城河。

清華ChatGLM、智源悟道、商湯書生浦語：代表國內(nèi)學(xué)術(shù)界力量，也在對外開放共享中發(fā)揮基礎(chǔ)作用。

五、AI基礎(chǔ)大模型的發(fā)展趨勢

接下來幾年，基礎(chǔ)大模型還會不斷進化，并呈現(xiàn)出幾個趨勢：

多模態(tài)融合：不僅看懂文字，還要聽懂語音、讀懂圖片、理解視頻;

長文本推理：支持幾十萬甚至百萬字的連續(xù)語義處理;

低成本部署：更輕量、更可控，能跑在本地PC或邊緣設(shè)備上;

自我學(xué)習(xí)與微調(diào)：不斷從人類反饋和環(huán)境中進化，無需頻繁更新參數(shù);

AI原生交互界面：基礎(chǔ)大模型會變成下一代“操作系統(tǒng)”，你只需對話，就能讓程序運行。

總結(jié)

如果說搜索引擎是Web時代的入口，那么AI基礎(chǔ)大模型就是智能時代的底座。它不僅代表了一個技術(shù)方向，更是一種范式遷移：從單點突破到通用智能，從規(guī)則程序到感知理解。

所以，無論你是技術(shù)開發(fā)者、產(chǎn)品經(jīng)理，還是創(chuàng)業(yè)者、投資人——搞清楚AI基礎(chǔ)大模型是什么、有哪些、怎么用，是你參與未來競爭的第一步。