昆仑万维闯入AI“决赛”

　　撰文 | 王 潘 文烨豪

　　编辑 | 吴先之

　　从电子计算机诞生前，符号主义学派与连接主义学派的斗争，到后来深度学习的兴起，再到如今 AIGC 领域的爆发，AI 从理论到实践的跨越过程，亦悄然改写了人类的历史进程。

　　当下，随着一众科技公司竞相拥抱 AIGC 浪潮，将 AI 战略常态化，AIGC 赛道的中场战事已然打响——不论是新兴的初创玩家，还是在 AI 领域沉淀已久的科技巨头，均已逐渐从 " 上菜 " 迈向了 " 落地 " 阶段。

　　在此过程中，昆仑万维从实验室到市场的转变，不仅象征着公司自身战略的调整，更是 AI 从理论到实践，再到产业化的一个缩影——已然被推至纵深的 AI 赛道，使人类站在一个全新的时代门槛上。

　　昆仑万维的战略决胜点

　　时间回到 2020 年，GPT-3 的发布虽在前沿科技领域激起了波澜，但尚未传递至商业领域。

　　彼时，昆仑万维创始人周亚辉在社交媒体上，看到了极客朋友有关 GPT-3 的讨论。在那个巨头竞相攻入彼此腹地，争夺市场，而不太在意活在 " 实验室 " 里的技术的时代，或许本着对新技术本能的好奇，亦或是对未来的前瞻性预判，周亚辉敏锐地意识到这背后潜藏的商业机遇。

　　而昆仑万维的 AI 齿轮，从这时开始快速转动。

　　这一年，昆仑万维迅速组织了一个由百人组成的研发团队，并投入数千万元，旨在开发出能够与 GPT-3 媲美甚至超越的模型;一年后，140 亿参数的中文大模型，被昆仑万维成功训练出。

　　而随着 ChatGPT 撬开 AI 领域紧闭多年的希冀之门，昆仑万维身为最早一批登船的玩家，亦交出了属于自己的答卷。

　　2022 年年底，昆仑万维端出了 AIGC 全系列模型与算法昆仑天工，AIGC 能力已然覆盖图像、音乐、文本、编程等内容模态;2023 年四月，跑在行业前列的昆仑万维，推出对标 ChatGPT 的双千亿级大语言模型 " 天工 " ——不仅适合中国市场，还在理解中文语境、词汇和语法方面具有显著优势。

　　天工大模型的演进之路

　　尽管此后各大巨头竞相入局，推出自家大模型，但昆仑万维并未退缩，反倒实现了技术领域的快速迭代。

　　去年第三季度，" 天工 " 接连在多个国际权威榜单上，拿出了不俗的表现——逻辑推理榜单 Benchmark GSM8K 的测试中，" 天工 " 正确率高达 80%，远超 GPT-3.5 和 LLaMA2-70B，接近 GPT-4;在基于 SuperCLUE 的文本理解测试中，" 天工 " 大模型展现出其文理兼顾的全面性，稳居中文闭源模型的第一梯队。

　　早早涉足多模态的 " 天工 "，亦在腾讯优图实验室与厦门大学合作的多模态大语言模型测评中，以综合得分排名第一的成绩，展现了其在多模态领域的领先地位。

　　2023 年 11 月 3 日，天工大模型通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，面向全社会开放服务。12 月 1 日，昆仑万维推出了依托于天工大模型的天工 SkyAgents 平台，标志着大模型技术在更广泛用户群体中的应用。

　　SkyAgents 功能展示

　　2024 年 2 月 6 日，昆仑万维正式发布新版 MoE 大语言模型 " 天工 2.0" 与新版 " 天工 AI 智能助手 "APP。这是国内首个搭载 MoE 架构并面向全体 C 端用户免费开放的千亿级参数大语言模型 AI 应用。

　　其实，昆仑万维是国内最早投入精力研究 MoE 模型架构的平台公司。自 2023 年 6 月以来，昆仑万维不断针对 MoE 架构技术最前沿进行研发探索，技术团队更是通过一系列针对性的 MoE 技术攻关，在投入大量研发训练资源后，最终解决了困扰整个 MoE 产业的模型不收敛、特定任务泛化效果较差等核心性能问题，使 " 天工 2.0" 的模型性能得到显著提升。

　　值得关注的是，" 天工智能助手 " 在 MoE 架构 " 天工 2.0" 模型的支持下，全面升级了 AI 搜索、对话、阅读、创作的回答质量与响应速度，搭载强大的多模态能力，支持图文对话、文生图等多模态应用，支持最高 100K 的超长上下文窗口(超过 15 万个汉字)，并新增了 AI 绘画、数据分析等热门应用，成为关注热度和使用效果最好的 AI 智能助手之一。

　　昆仑万维的成功，并非偶然，而是源于公司一直以来，对 AIGC 领域的决心。

　　周亚辉是 "Day One" 精神的信徒，这意味着他将每一天都视作创业的第一天，永远保持着敏锐、活力与痛感。而这，亦自上而下地浸润了昆仑万维的肌理——在昆仑万维的 16 年发展历程中，其始终保持着创业的状态和精神。

　　面对 AIGC 所蕴含的机会，周亚辉很明确地将 AIGC 和人工智能作为昆仑万维未来的方向，而违逆主航道的业务，则都会被剥离。此番决心，在研发投入层面亦有着明显体现。4 月 23 日晚，昆仑万维发布的财报显示，2023 年度，昆仑万维实现营业收入 49.2 亿元，海外业务收入占比达 86.0%，同比提升 8.4 个百分点;实现归属于上市公司股东的净利润 12.6 亿元，同比增长 9.15%，利润规模继续位居行业前列。营收、利润双增长，海外业务收入占比稳步提升，其中，昆仑万维研发费用更进一步提升至 9.7 亿元，同比增长 40.2%，这些无不体现了昆仑万维 "All In AGI & AIGC" 后整体业务稳步发展。

　　2024 年 4 月 17 日，在 " 天工 " 大模型一周年之际，昆仑万维重磅宣布，" 天工 3.0" 和 AI 音乐大模型天工 SkyMusic 正式开启公测。

　　移动端天工 AI 智能助手功能展示

　　" 天工 3.0" 是采用 4 千亿级参数 MoE 混合专家模型的全球领先模型之一，并将开源。相较于 " 天工 2.0"，" 天工 3.0" 在语义理解、逻辑推理、通用性、泛化性、不确定性知识和学习能力等领域有显著提升，模型技术知识能力提升超过 20%，数学 / 推理 / 代码 / 文创能力提升超过 30%。

　　" 天工 3.0" 新增了多种功能，如搜索增强、研究模式、调用代码及绘制图表等，并优化了模型的 Agent 能力，使其能够独立完成复杂任务，如产业分析、产品对比等。同时，" 天工 3.0" 也是全球首个多模态 " 超级模型 "，集成了多种 AI 能力，如搜索、写作、长文本阅读、对话、语音合成、图片生成、漫画创作、图片识别、音乐生成、代码写作和表格生成等，成为大模型时代的 " 超级应用 "，为用户带来颠覆式的人工智能体验。而 " 天工 SkyMusic" 是中国首个公开可用的 AI 音乐生成模型 , 更是中国自研大模型技术第一次在 AIGC 领域领跑全球。

　　据《子弹财经》报道，在国内 MoE 模型的排名里，昆仑万维的天工是第一位，字节豆包第二， Minimax 第三。

　　作为一家中型技术平台，为何昆仑万维的天工大模型，能排在字节这个互联网巨头开发的模型之前?

　　一方面昆仑万维的管理层基本上是技术出身，他们对于大模型技术的敏感性非常强，很早就看中了 MoE 架构对于中型模型研发方的重要性并提到布局，而且一直在追踪相应技术的进展，属于国内最早引入 MoE 架构研发模型的平台之一。

　　当然，这跟昆仑万维不断提升自身研发实力，建立长期以技术为根本发展思路有关。也跟整个管理团队将技术团队放在中国和欧洲并行推动有关。毕竟这样既可以接看到最新的技术动向，又能与中国的市场实际相结合。

　　而且昆仑万维的决策能力和执行力，在行业有口皆碑。管理团队看到趋势后，会推动技术团队持续的跟进和落实，并且由于公司决策和实施的扁平化，让这样的优势被不断放大，最终成为在 MoE 大模型细分领域国内的领军者。

　　另一方面，昆仑范围一直坚持的是技术和应用两手并重的发展思路，建立自己的大模型并不断提升模型的技术水平，以便更好地服务广大用户;同时推出自己的集合超级应用，面向用户直接提供服务，可以收集用户第一手的反馈，不断促进自身模型的优化和迭代。

　　基于此，昆仑万维在科技巨头盘踞的 AI 赛道，凭借富于前瞻性与洞察力的精准布局，高效的决策力与洞察力，创造先发优势，在现如今巨头混战的格局里位处第一梯队，构建了 AI 大模型、AI 搜索、AI 音乐、AI 视频、AI 社交、AI 游戏等多元 AI 业务矩阵，为行业交出了一份 " 小而美 " 的高科技范本。

　　AI 商业化，从实验室到市场

　　浪潮涌起，热钱涌入的背景下，过去一年间 AIGC 技术迭代脚步迅猛。然而，相较于产品层面的全力冲刺，AIGC 在商业化落地领域的步伐却略显踌躇。

　　背后的逻辑在于，技术的进步，往往超前于市场的接受度，例如早期的互联网技术，虽然在学术和科研领域早有沉淀，但真正进入大众市场实现全面商业化，却需更长的时间。

　　对 AIGC 赛道而言，如今面临的挑战亦是如此。技术层面上，从文本生成到图像创作甚至是视频创作，AI 现阶段已能生成精准、多样的内容，但如何使其能力满足实际的商业期望，则是一个复杂的命题。

　　换言之，如何从实验室走向市场，是 AI 玩家们能否立足于 " 中场 " 的关键环节。而昆仑万维在此方面，积攒了不少优势。

　　昆仑万维旗下的 Opera News，作为非洲用户规模最大的新闻客户端，既是其全球化的锚点，亦是 AIGC 的绝佳场域。

　　2020 年收购 Opera 浏览器后，在周亚辉的带领下，对其进行了大规模的改革和升级，将 Opera 从一个简单的新闻聚合平台，扩展到广告、搜索、内容分发乃至元宇宙等多个领域，为昆仑万维探索 AI 落地提供了重要的练兵场。

　　Opera 积极拥抱人工智能，成为行业内首个全面接入 AI 的独立浏览器品牌，用 AI 彻底重塑浏览体验。譬如去年 5 月 Opera 推出的人工智能服务 Aria 可在 Windows、macOS、Linux、安卓以及 iOS 等各大主流系统运行，其通过引入 Refiner、Compose 和 My Style 等前沿功能，为用户带来了诸如 " 命题创造 "、训练属于自身的写作风格等体验，推动 AI 更好融入实际应用场景，并已在全球 180 多个国家上线，支持超过 50 种语言。

　　Opera 原生 AI 助手 "Aria" 展示

　　基于 Opera，昆仑万维在搜索引擎技术、AIGC 应用方面实现技术沉淀，而这亦在一定程度上，为其打开了 AI 搜索赛道的大门。

　　去年 8 月，昆仑万维推出了天工 AI 搜索，作为国内第一款融入大语言模型的搜索引擎，天工 AI 搜索既能通过大量网页搜索和复杂的逻辑判断，更好地抑制 AI 产生 " 幻觉 ";也具备信源功能，能标注生成内容的出处。而这，对于 AI 搜索的核心用户——科研、投资、媒体行业等客群尤为重要。

　　另一方面，昆仑万维同昆仑资本的紧密联合，亦在提升其 AI 商业化能力。昆仑资本的投资组合覆盖了硬科技、新能源、生物大健康等诸多领域，而基于昆仑资本投资网络，昆仑万维不仅能加深对垂直领域的理解，也能优先在这些被投企业中实现其大模型的落地。

　　显然，无论是 AI 应用场域，还是 AI 落地路径，秉持着前瞻性思维的昆仑万维均已积蓄了一套成熟的方法论——不仅旨在解决行业痛点，亦在 AI 商业化的路途上走在了前列。因循该脉络，昆仑万维已然端出天工 SkyAgents 平台，并已推出 AI 游戏 Club Koala、AI 社交 Linky、AI 动漫等多元应用，AI 飞轮已然开始转动。

　　让AI" 回到未来 "

　　纵观科技叙事，历史曾无数次告诉我们，每一次技术变革都不是孤立发生的，它们需要时间来孕育、成熟，最终 " 跨越裂谷 "，才能真正融入这个世界。

　　这意味着，纵使现阶段 AIGC 赛道极为火热，但仍极有可能是一门 " 慢生意 "，唯有长期、持续的铺垫，才能避免倒在市场真正爆发的前夜。

　　而在技术漫长的落地过程里，玩家们亦会因商业哲学的不同，走上不同的道路。

　　过去数年，对科技、互联网巨头而言，赚钱似乎是最重要的事情，而宏观的利益与企业价值观等，则成为了可有可无的东西，正如 Cloudera 的联合创始人杰弗 · 哈梅巴赫从 Facebook 辞职时所说：" 我们这代人里最杰出的大脑，只想着如何让人们点击广告。"

　　也因如此，过往，大数据、人工智能等名词所代表的技术，在大众视角里往往是冰冷的，甚至更多被视为巨头们收割用户的利器。而纵观昆仑万维 " 实现通用人工智能，让每个人更好地塑造和表达自我 " 的使命，却展现出了前沿技术有温度的一面，着眼于人类的福祉与社会的繁荣。

　　" 昆仑万维深信，到 2035 年左右，通用人工智能(AGI)终将实现，人工智能将拥有，并超越人类的理解、学习、应用、甚至工作的能力，这将极大地推动社会的繁荣。昆仑万维的存在，是为了以行动和创新，推动这一愿景。"

　　基于此愿景，昆仑万维并不追求成为一家 " 大而全 " 的公司，其愿景是实现通用人工智能让每个人更好地表达和塑造自我。昆仑万维希望成为一家 " 小而大美 " 的公司，给世界带来美好的改变，实现一个和谐、可控、且与人类社会发展目标一致的通用人工智能 AGI。

　　企业往往是创始人的影子，而此番 " 温度 "，或多或少亦同周亚辉的理想与情怀有关。

　　周亚辉初中班主任曾在接受媒体采访时坦言，周亚辉毕业后，经常回学校看望他，就算后来工作很忙，也会抽回回去看望老师。此前回乡看望母校老师，周亚辉还曾给老师们包了 " 大红包 "。

　　或许是出于这些无意识地烙在人生命里的底色，昆仑万维在拥抱 AI 浪潮时，才会多了一丝让 AI 馈还人类、社会的意味。而这，或许才是 AI 最大的魅力所在。

　　当然，此番理想，需要极长的事件，毕竟当下 AI 玩家们还处于竞相入局、争风吃醋的阶段。但好在，昆仑万维对于 AI，有着足够的耐心。

　　" 把时间放长远一点，心态放平稳一点，准备好足够的人才，足够的弹药。就 enjoy 这个过程就行了。不要把这个故事想得太痛苦，不然这个活就干不下去了。" 周亚辉曾在一次采访中，坦言自己对于 AI 未来的看法。

　　长期主义是企业的延迟满足感，而因循该逻辑，昆仑万维亦将全球研究院命名为 "2050"，通过收购控股 AI 大算力芯片公司艾捷科芯，推动 AI 在游戏、动漫、影视、音乐等垂直领域的应用等，为未来钉下一个又一个的锚点。

　　归根结底，昆仑万维不仅是最早一批登上 AI 巨轮的玩家，更是那些敢于在未知中探索的冒险家之一，随着 AIGC 赛道落地下潜，步调扎实、目光长远的昆仑万维，其蕴藏着极大的潜力势必将不断兑现。

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