圖片來源：每經(jīng)制圖

一、企業(yè)動態(tài)

（一）AI獨角獸集體求賣身，大模型領域新一輪洗牌期到來

近期，多家AI領域的明星初創(chuàng)公司如Adept、Humane AI、Reka AI和Stability AI等紛紛尋求收購或合并，顯示出AI大模型行業(yè)正在進入一個新的洗牌期。這些公司面臨成本壓力、商業(yè)模式不明確和市場競爭等問題，部分公司因產(chǎn)品市場反響不佳、資金短缺或?qū)ξ磥砩虡I(yè)模式的不確定性而急于尋找買家。同時，科技巨頭也在積極收購AI技術、人才和資源，以加強自身在AI領域的競爭力。這一現(xiàn)象反映出AI行業(yè)正在經(jīng)歷從快速增長到整合資源、聚焦商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變，同時也暗示了AI初創(chuàng)企業(yè)在實現(xiàn)商業(yè)成功方面需要探索更多可能性。

（二）普華永道與OpenAI合作，為其10萬員工部署ChatGPT企業(yè)版

5月30日，全球四大會計事務所之一的普華永道（PwC）在官網(wǎng)宣布，與OpenAI達成技術、市場雙向合作，成為其最大客戶和首家產(chǎn)品經(jīng)銷商。根據(jù)合作協(xié)議，普華永道將為美國75,000名員工和英國26,000名員工提供ChatGPT Enterprise服務。此舉標志著生成式AI在普華永道的實際業(yè)務用例中從試驗階段轉(zhuǎn)向具體場景落地，普華永道已確定3,000多個業(yè)務用例，旨在通過AI技術提高效率和降低成本。此外，普華永道還將利用OpenAI最新發(fā)布的多模態(tài)模型GPT-4o，并結(jié)合自身內(nèi)部數(shù)據(jù)對GPT系列模型進行微調(diào)，創(chuàng)建定制化的AI助手，以支持員工在財務審計、稅務審查、代碼開發(fā)和報告生成等方面的工作。普華永道的全球業(yè)務網(wǎng)絡也使其成為OpenAI產(chǎn)品的重要銷售渠道，目前已與美國950家企業(yè)客戶就加速部署生成式AI展開溝通。此合作同時也兌現(xiàn)了普華永道在生成式AI領域投資10億美元的承諾，并預期將提升公司在行業(yè)中的競爭力和業(yè)務執(zhí)行效率。

（三）英偉達進軍云服務市場，DGX Cloud成戰(zhàn)略重點

上周，英偉達（Nvidia）宣布了未來幾年內(nèi)向云計算領域投入近90億美元的計劃，這一數(shù)字較1月份的承諾增長了近兩倍。英偉達的DGX Cloud服務旨在為用戶提供易于訪問的高性能計算資源，特別是為深度學習和AI應用設計。這項服務基于Nvidia的DGX系列超級計算機，用戶可以在云端租用這些資源而無需自行購買和維護昂貴的硬件。DGX Cloud還使Nvidia能夠租用亞馬遜、微軟、谷歌和甲骨文等云提供商的GPU服務器，再轉(zhuǎn)租給客戶，這可能改變Nvidia與其最大客戶間的關系。英偉達此舉意在減少客戶對AWS、Google Cloud或Microsoft Azure等云服務提供商的依賴，同時也為其自身在云服務市場中建立起直接的競爭地位。

二、產(chǎn)品動態(tài)

（一）百度推動智能體普及，開拓AI應用新場景

5月30日，百度在移動生態(tài)萬象大會上展示了其在大模型競賽中的新動向，重點發(fā)布和升級了包括百度搜索、文心一言App、百度文庫、文心智能體平臺等產(chǎn)品。百度致力于降低大模型使用門檻，推動智能體技術的普及，使其成為提高生產(chǎn)力的工具。百度智能體平臺支持簡易開發(fā)，提供流量優(yōu)勢，并已經(jīng)吸引了眾多開發(fā)者和企業(yè)入駐，覆蓋了廣泛的應用場景。百度的策略不僅著眼于打造自己的AI應用生態(tài)，同時也為行業(yè)提供基礎設施和標準化路徑，旨在通過AI技術解決用戶的實際需求，并創(chuàng)造AI時代的超級應用，推動公司核心搜索業(yè)務和云服務的發(fā)展。

（二）速度秒殺GPT-4o！Mistral AI開源首個22B代碼模型破記錄

近日，歐洲的Mistral公司推出了名為Codestral的開源編程大模型，它以22B參數(shù)量在性能上超越了70B參數(shù)的Code Llama。Codestral支持80多種編程語言，并實現(xiàn)了32k的上下文窗口長度，大幅提高了處理能力。它在多項編程語言測試中取得了優(yōu)異成績，特別是在Python代碼生成和SQL的Spider測試中表現(xiàn)突出。此外，Codestral還支持代碼填充補全功能，并已集成到多個大模型框架和開發(fā)者平臺中。盡管模型性能卓越，但Mistral發(fā)布的Codestral僅可用于非商業(yè)用途，遵循嚴格的“非生產(chǎn)”許可協(xié)議（MNPL），這一限制引發(fā)了一些開源社區(qū)成員的不滿。

（三）騰訊元寶AI助手上線，開啟公眾號內(nèi)容新生態(tài)

5月30日，備受期待的騰訊元寶于正式上線，并以其出色的AI搜索功能受到關注。該產(chǎn)品能夠訪問高質(zhì)量的微信公眾號內(nèi)容作為信息源，顯著提升了AI搜索的回答質(zhì)量。作者通過親身體驗發(fā)現(xiàn)，騰訊元寶在處理最新問題時，能夠綜合多個來源，尤其是公眾號文章，給出全面且高質(zhì)量的回答。此外，元寶還具備文檔總結(jié)、翻譯、圖片識別等多種功能，并支持多文檔和鏈接閱讀，顯示出騰訊在AI領域的野心和實力。作者對元寶的未來及其對公眾號生態(tài)的潛在正面影響抱有極大期待。

（四）SEAL大模型排行榜發(fā)布，Claude 3 Opus數(shù)學領域奪冠

5月30日，由27歲華裔創(chuàng)始人Alexandr Wang領導的Scale AI推出了全新的大型語言模型（LLM）排行榜——SEAL。這個排行榜以其私有數(shù)據(jù)、專家評估和持續(xù)更新的特點迅速獲得AI界的認可。SEAL排行榜強調(diào)公正性、高質(zhì)量和可信度，定期引入新的數(shù)據(jù)集和模型以保持動態(tài)競爭環(huán)境。在最新發(fā)布的排行榜中，Claude 3 Opus在數(shù)學分類榜中超越了GPT-4 Turbo Preview，奪得第一名，顯示了其在數(shù)學和推理領域的卓越能力。此外，Scale AI還設計了新的數(shù)學和推理數(shù)據(jù)集GSM1k，旨在全面評估模型的各方面能力，避免過擬合問題。業(yè)界專家如Jim Fan和Andrej Karpathy對SEAL排行榜的發(fā)布表示肯定，認為它是對現(xiàn)有評估體系的重要補充。

（五）浪潮信息發(fā)布源2.0-M32大模型，性能對標Llama 3，算力消耗大幅降低

5月28日，浪潮信息最近發(fā)布了一款全新的基于MoE（Mixture of Experts）的源2.0-M32開源大模型，該模型不僅全面開源且支持免費商用，而且在模型性能上能夠與700億參數(shù)規(guī)模的Llama 3相媲美。源2.0-M32擁有400億參數(shù)量和37億激活參數(shù)，其在訓練、微調(diào)和推理過程中的算力開銷顯著低于Llama3-70B，具體來說，源2.0-M32單Token下訓練和推理所需的算力資源僅為Llama3-70B的1/19。這一技術進步得益于浪潮信息在算法結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)獲取和算力方面的創(chuàng)新，包括引入基于注意力機制的門控網(wǎng)絡技術和局部注意力過濾增強機制（LFA），以及在數(shù)據(jù)層面的訓練Token數(shù)量的顯著提升和流水并行的方法。浪潮信息的這一創(chuàng)新為企業(yè)提供了一個更為經(jīng)濟、高效的大模型落地方案，進一步推動了大模型在各行各業(yè)的應用普及。

三、前沿觀點

（一）OpenAI研究員解析語言模型評估的重要性與挑戰(zhàn)

近日，OpenAI研究員Jason Wei在其最新博客文章中強調(diào)了語言模型（LLM）評估的重要性，并探討了成功評估應具備的因素。他指出評估基準是研究社區(qū)的直接激勵，與模型性能的重大突破密切相關。文章總結(jié)了評估在NLP社區(qū)獲得關注所面臨的“七宗罪”，并討論了如何創(chuàng)建和推廣有效的評估測試。Wei還分享了他對評估基準的個人見解，包括成功評估的特質(zhì)、推廣新評估的策略，以及評估基準在LLM領域中如何流行起來的原因。

（二）中國AI創(chuàng)業(yè)者對行業(yè)前景的看法：差距、挑戰(zhàn)與新機遇

在第四屆BEYOND國際科技創(chuàng)新博覽會的“AI Panel”圓桌對話中，澳門科技總會會長賀建東、商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人徐冰、科大訊飛董事長劉慶峰和壁仞科技創(chuàng)始人張文就中美AI領域的優(yōu)勢、AI發(fā)展的合理邊界及創(chuàng)業(yè)機遇進行了深入討論。徐冰認為中美之間在算力上存在約10倍的差距，但這一差距可通過資金投入彌補。張文則表示，未來創(chuàng)業(yè)可能不再選擇AI領域，而是轉(zhuǎn)向餐飲業(yè)，以避免潛在的美國制裁。劉慶峰指出，中國的大公司在市場中的主導地位對中小企業(yè)創(chuàng)新不利，呼吁建立更良性的生態(tài)。三位企業(yè)家還就AI發(fā)展階段、未來影響以及創(chuàng)業(yè)時機等問題分享了各自的看法，普遍認為AI發(fā)展是一個長期過程，需要法律、倫理和人文的協(xié)同推動，并強調(diào)了跨學科結(jié)合AI的創(chuàng)新潛力。

（三）國內(nèi)大模型價格戰(zhàn)：創(chuàng)新與市場競爭的較量

近期，國內(nèi)大模型領域爆發(fā)價格戰(zhàn)，以字節(jié)跳動、阿里云、百度、騰訊云和科大訊飛為代表的科技巨頭紛紛大幅降低大模型服務價格，甚至推出免費版本，以吸引開發(fā)者和市場關注。這場價格戰(zhàn)背后，實際上是中美科技企業(yè)在AI大模型競賽中選擇了不同的發(fā)展路徑：美國企業(yè)更注重技術創(chuàng)新，而中國企業(yè)則更傾向于通過價格競爭來快速占領市場。盡管降價策略短期內(nèi)對開發(fā)者有利，但業(yè)內(nèi)人士提醒，開發(fā)者在選擇大模型時應關注模型能力與應用場景的匹配，避免因貪圖便宜而增加創(chuàng)業(yè)成本。同時，降價更多被視為一種營銷手段，旨在吸引開發(fā)者加入，為大模型生態(tài)注入數(shù)據(jù)和用云量，推動整個AI應用生態(tài)的繁榮。

（四）孫茂松教授展望大模型技術未來：競爭、創(chuàng)新與挑戰(zhàn)

近期，在北大光華和度小滿聯(lián)合推出的大模型公開課上，清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松教授發(fā)表了題為“生成式人工智能及大模型對科技、文化和教育的影響”的演講。孫教授認為，AI將推動技術創(chuàng)新的變革，但信任風險和安全管理也將成為重要議題。他預測，到2026年，超過80%的企業(yè)將使用生成式AI，而目前這一比例不足5%。孫教授強調(diào)，大模型技術將深刻影響教育模式，但也可能帶來“幻覺現(xiàn)象”，需要認真對待和防范。他還提到，盡管中國在大模型的數(shù)量上位列第二，與美國相比仍有較大差距，中國需提升大模型的能力，并在未來三年內(nèi)在垂直領域開發(fā)出有影響力的技術和產(chǎn)品。最后，孫教授鼓勵企業(yè)和研究者探索大模型在垂直領域的應用，形成獨特競爭優(yōu)勢，并提醒終身學習的重要性，以應對AI帶來的挑戰(zhàn)。

來源：每經(jīng)科技提供