2024大模型应用元年，科大讯飞率先打响商业化第一枪

　　本文来自于微信公众号 光子星球(ID:TMTweb)，作者:文烨豪。

　　浩浩荡荡的AIGC潮流，叠加资本资金如火如荼地注入，过去一年里，AI赛道焕发了新生，再度登上了科技语境的浪潮之巅。

　　然而，与大模型战场的热闹相比，在商业化落地场景，AIGC的步伐却略显踌躇——技术层面，从文字到图像创作再到视频创作，AI屡屡交出了刷新大众视野的答卷，但如何使AI满足实际的商业期望，却仍是摆在行业面前的，一道复杂而严峻的课题。

　　而这，或许正是今年AI战场博弈胜负的关键环节——唯有从实验室迈向市场，实现商业化落地，才能成为AI领域的“中坚力量”。

　　1月30日，科大讯飞举行星火认知大模型V3.5升级发布会——全国产化算力平台“飞星一号”、讯飞星火V3.5、语音大模型、星火开源-13B等产品接连亮相的同时，科大讯飞亦端出了诸多大模型商业化成果。

　　显然，大模型于今年的商业化第一枪，已然鸣响，而随着玩家们接连端出这场盛宴的“主菜”，大模型应用元年亦将到来。行业桎梏，何以打破

　　回顾2023年的AI浪潮，各路玩家在大模型领域打得火热，但AI商业化进展却略显迟缓——纵使各类AI应用不断刷新着大众视野，但置之于成熟的商业领域，AI技术的商业化成效，并没能达到预期。

　　背后的逻辑在于，尚未成熟的AI技术，使得应用开发陷入极高程度的不可控性，而算力的稀缺则在一定程度上“添油加醋”，阻碍着大模型技术迭代发展。

　　以困扰业界已久的“幻觉”问题为例，若普通用户看到AI输出“疯言疯语”，或许会一笑了之，但在严肃的商业场域，AI的谬误则会被无限放大，甚至对客户企业造成“伤害”。而除却应答准确率，响应时间、成本等维度，亦时刻影响着AI商业化路途。

　　言简意赅，当下的AI仿佛在技术瓶颈下带着镣铐跳舞。

　　好在，历史的经验不断告诉我们，革命性的创新很难一蹴而就，就像DOS向Windows演变时，曾面临着科技语境“为何需要图形化界面”的质疑;纵使是iPhone，其初代产品以当时诺基亚拥护者们的眼光来看，也不过是一款不耐摔、不耐用的产品。

　　然而，这并不妨碍Windows见证了微软的传奇，亦不妨碍其后来的iPhone，点亮移动互联网的光辉时刻。

　　而如今，大模型的崛起正将万物互联的人机交互推向一个前所未有的高度，这一轮替过程是确定性的。

　　因此，面对远期的确定性机遇，如何解决当下的AI商业化应用难题，打破行业桎梏，自然成为了AI产业的当务之急。

　　破局的核心一环在于算力。一方面，大模型技术能力提升的困境主要根植于算力规模递减效应——随着模型规模逐渐扩大，获得相同幅度的提升所需的额外算力成本将逐渐升高，甚至变得难以负担。

　　另一方面，受地缘政治因素影响，半导体巨头英伟达的AI芯片出口遭到管制，美商务部长近期更是直言“将阻止中国获得算力”。外部压力之下，AI巨头们或多或少面临着算力稀缺的难题。

　　换言之，国产化算力底座，已然成为了国内大模型玩家补充算力、实现算力可控，从而打破宿命循环的关键道路。

　　而作为老牌AI玩家，国内AI赛道所面临的挑战，正被科大讯飞看在眼里。

　　在同华为强强联手，打造出可以私有化部署的“星火一体机”后，科大讯飞再度携手华为，在大模型算力底座层面深度共建，合力打造了“飞星一号”大模型算力平台。两大“正规军”的携手，为国内AI产业突破技术封锁注入了一剂强心剂，在此过程中，华为卓越的硬件基底，与科大讯飞深厚的AI底蕴实现了优势互补。

　　行业桎梏之下，这既是保障大模型能力进一步迭代与应用开发可控性提升的一张底牌，也标志着一场自主创新的算力革命正式拉开帷幕。而国内AI产业生态发展，从此有了另一种选择。