一天吃透一条产业链：大模型训练（百度文心VS阿里通义）

文|王小发

昨天晚上刷到百度文心一言的面试题。突然想起前段时间和朋友讨论的话题。大模型这个赛道。真的是卷到飞起。

每家都在烧钱。每家都说自己最牛。但到底谁家的技术更硬？产业链是怎么玩的？今天我们来拆解一下。

大模型训练这条产业链，说白了就是一个烧钱游戏。

上游是芯片和算力。中游是模型训练和优化。下游是各种应用场景。看起来简单，实际上每一环都是技术壁垒。

NVIDIA占据了整条链的咽喉。A100、H100这些卡，现在一卡难求。价格翻了三倍还买不到。国内厂商华为昇腾、寒武纪在拼命追赶。但差距还是挺明显的。

云计算厂商成了中间商。AWS、Azure、Google Cloud三家吃掉了全球70%的份额。阿里云、华为云、腾讯云在国内市场厮杀。阿里云砸了524亿美元扩充AI算力。这个数字听起来就很吓人。

训练一个大模型，成本能到几千万美元。普通公司根本玩不起。所以最后能站着的，只有那几个有钱有技术的巨头。

算力租赁是最直接的收入来源。

2023年全球AI云算力市场640亿美元。这个数字还在疯狂增长。预计2025年会达到1600亿美元。

百度的收入结构很有意思。文心一言不直接收费，主要通过API调用和企业服务赚钱。单次API调用成本约0.002元，售价0.012元。毛利率能到80%以上。但前期投入太大，短期内很难回本。

阿里通义的商业模式更激进一些。直接面向C端用户收费，月费99元。同时通过阿里云提供企业级服务。年收入预计能到20亿人民币。

有个内部人士告诉我，训练成本占总收入的60%以上。这还不包括人力成本和研发投入。所以现在这些公司都在亏钱。拼的是谁能撑到最后。

数据标注也是一块不小的收入。一个高质量的训练样本，成本在1-5元之间。整个训练数据集，成本能到几亿元。

芯片是整个产业链的命门。

NVIDIA凭借CUDA生态，几乎垄断了AI训练芯片市场。A100一张卡15万人民币，H100更是要30万。而且还得排队等货。这种供不应求的状态，估计还要持续2-3年。

国产芯片在奋起直追。华为昇腾910B的性能已经接近A100。寒武纪的思元590也不错。但在软件生态上还是有差距。

算法框架这块，TensorFlow和PyTorch基本垄断了市场。百度的PaddlePaddle在国内还有一定份额。但说实话，和前两者比还是有距离。

数据是另一个关键要素。

高质量的中文语料特别稀缺。百度有搜索引擎的数据积累，这是天然优势。阿里有电商数据，偏向商业场景。但在通用性上可能不如百度。

数据清洗和标注是个劳动密集型产业。主要集中在河南、山东这些地方。一个标注员一天能处理1000-2000个样本。月薪5000-8000元。

这里是技术含量最高的环节。

预训练阶段，需要数万张GPU卡并行计算几个月。百度文心一言用了数万张A100，训练了4个月。电费就花了几千万。

模型架构上，大家都基于Transformer。但在细节优化上各有招数。百度的文心采用了混合精度训练和梯度累积技术，提升了训练效率。阿里通义则在注意力机制上做了改进，减少了计算复杂度。

RLHF（人类反馈强化学习）是现在的主流方法。简单说就是让人来纠正模型的输出，让它更符合人类价值观。但这个过程极其复杂。需要大量的人工标注和反复迭代。

PPO算法是RLHF的核心。它能在保证模型稳定的前提下，逐步优化输出质量。但调参是个技术活，稍有不慎就会崩掉。

最近又出现了DPO（直接偏好优化）。它绕过了强化学习的复杂性，直接优化人类偏好。效果不错，而且训练成本更低。

推理优化是另一个技术难点。如何在保证准确性的前提下，降低推理成本？各家都在拼命优化。量化、蒸馏、剪枝，各种技术都用上了。

应用场景百花齐放。但变现能力参差不齐。

企业级应用是主要收入来源。客服机器人、文档处理、代码生成，这些场景需求量大，付费意愿强。一个大企业一年能给几百万的服务费。

教育市场也很有潜力。AI老师、智能批改、个性化学习。但这个市场教育成本高，回报周期长。

消费级应用更多是获客手段。文心一言、通义千问的免费版本，主要是为了积累用户数据。真正赚钱还得靠企业服务。

工具调用是个很有意思的方向。让大模型能够调用外部API，完成复杂任务。比如查天气、订外卖、安排行程。这种能力一旦成熟，想象空间巨大。

Agent（智能体）是下一个爆点。它能自主制定计划、执行任务、与环境交互。想象一下，一个AI助手能帮你处理邮件、安排会议、甚至写PPT。这种场景一旦实现，传统的办公软件都要被颠覆。

但现在的Agent还很初级。规划能力弱，容错性差。距离真正的智能助手，还有很长的路要走。

多模态是未来的方向。

现在的大模型主要处理文本。但真正的智能需要融合视觉、听觉、触觉等多种模态。GPT-4V已经展示了这种可能性。国内厂商也在加速布局。

模型规模还会继续增长。但增长速度可能会放缓。毕竟训练成本呈指数增长，收益却在递减。更可能的趋势是模型专业化。针对特定领域优化，而不是追求通用性。

边缘计算会成为新的战场。把大模型部署到手机、汽车、IoT设备上。这需要极致的模型压缩和硬件优化。谁能率先突破，谁就能占领下一个制高点。

开源vs闭源的路线之争还在继续。Meta的LLaMA、清华的ChatGLM走开源路线。百度、阿里相对保守，以闭源为主。短期内各有优势，长期看开源可能会胜出。

监管政策是个不确定因素。各国都在制定AI相关法规。合规成本会越来越高。这可能会让小公司更难生存，巨头的优势进一步放大。

说到底，这个行业现在还在烧钱阶段。谁能撑到AI真正普及的那一天，谁就是最后的赢家。至于是百度文心还是阿里通义。或者是某个我们现在还不知道的黑马。

时间会给出答案。