文｜商業數據派 郝鑫

編輯｜劉雨琦

6月初，外媒曾發出了“誰是中國的OpenAI”的拷問，經歷了大模型創業潮之后，大浪淘沙，最終留下的不過寥寥數人。

清華大學幾個十字路口外的賽爾大廈，是明星創業者王小川的百川智能，搜狐網絡大廈是學院派出身的智譜AI。二者在經歷了市場的檢驗后，成為了最有希望的兩個候選人。

兩棟樓的爭奪戰，似乎已經悄然打響了。

從融資上看，智譜AI和百川智能都在今年，完成了多輪大額融資。

（光錐智能制圖：根據公開資料整理）

今年，智譜AI累計總融資金額超25億元人民幣，百川智能總融資金額達到3.5億美元(約23億人民幣）。公開信息顯示，智譜 AI 最新估值已經超100億人民幣，最高或達150億，是國內估值最快超過百億人民幣的公司之一；最新一輪融資后，百川智能估值已經超過10億美金（約66億人民幣）。

從團隊構成上看，智譜AI和百川智能師出同門，智譜AI總裁王紹蘭與搜狗創始人王小川，同為清華系創業團隊。

從技術追趕速度來看，二者也不分伯仲。智譜AI的GLM-130B剛問世就打敗了GPT-3，而最新發布的Baichuan 2在各維度領先Llama 2，開拓了中國開源生態發展。

種種跡象顯示，智譜AI和百川智能已經成為了中國大模型賽道沖出的“黑馬”，激烈的角逐下，究竟鹿死誰手？

OpenAI的信徒：智譜AI

智譜AI與OpenAI的淵源可以追溯到2020年，那一年被智譜AI CEO張鵬視為心中真正的“AI大語言模型元年”。

智譜AI周年慶日的當天，喜悅的空氣氛圍中，時不時能嗅到GPT-3出世帶來的些許焦慮。達到1750億個參數的GPT-3是嚴格意義上的第一個大語言模型。

彼時，張鵬既震驚于GPT-3的涌現能力，也陷入了“要不要跟隨”的思考之中，不管是當時還是現在，All in超大規模參數大模型方向都是一件極其冒險的事情。權衡過后，智譜AI決定把OpenAI作為自己的對標對象，投入到超大規模預訓練模型的研發當中。

（光錐智能制圖：根據公開資料整理）

在技術路徑選擇上，智譜AI與OpenAI具有同樣的獨立思考性。

當時存在BERT、GPT和T5幾種大模型預訓練框架。三種路徑，在訓練目標、模型結構、訓練數據來源、模型大小幾方面都各有優劣。

假如把大模型訓練過程比作一場英文考試，BERT擅長通過詞句之間關系來做題，通過理解去考試，其復習資料主要源于課本和維基百科；GPT擅長通過預測下一個詞來做題，通過大量寫作練習來準備考試，其復習資料主要來自各種各樣的網頁；T5則采取了一種將題目形式化的策略，先把題目翻譯成漢語再去解題，在復習時，不僅閱讀課本，還刷了大量題庫。

眾所周知，谷歌選擇了BERT，OpenAI選擇了GPT，智譜AI沒有盲目跟從，在這兩種路線基礎上提出了 GLM（General Language Model）算法框架。該框架實則實現了BERT、GPT優劣互補，“既能在理解的同時，還能完成續寫和填空”。

GLM由此成為了智譜AI追逐OpenAI最大的底氣，在此框架之下陸續長出了GLM-130B、ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B等GLM系列大模型。實驗數據顯示，GLM系列大模型在語言理解精度、推理速度、內存占比和大模型適配應用方面都優于GPT。

OpenAI是當前國外能提供基礎模型服務最為完備的機構，其商業化主要分為兩類，一類是API調取收費，一類是ChatGPT訂閱制收費。在商業化方面，智譜AI也遵循了大致的思路，處于國內大模型商業化較為成熟的企業梯隊。

據光錐智能梳理發現，結合中國企業的落地情況，智譜AI的商業模式分為API調取收費和私有化收費模式。

總體提供的模型種類分別有語言大模型、超擬人大模型、向量大模型與代碼大模型，在每個大模型選項下包括了標準定價、云端私有化定價和本地私有化定價。對比OpenAI，智譜AI缺乏了語音、圖像大模型服務的提供，但增加了超擬人大模型，這也迎合了中國數字人、智能NPC等行業的需求。

（光錐智能制圖：根據公開資料整理）

光錐智能向開發者了解到，“目前，百度文心千帆平臺的特點是完善，通義千問的特點是靈活，智譜AI則是市場主流廠商中API收費最便宜的公司之一”。

智譜AI的ChaGLM-Pro的收費為0.01元/千tokens，并贈送18元的免費額度，ChaGLM-Lite收費降至0.002元/千tokens。作為參考，OpenAI GPT-3.5收費為0.014元/千tokens，阿里通義千問-turbo收費為0.012元/千tokens，百度文心一言 emie-bot-turbo的收費標準為0.008元/千 tokens。

正如張鵬所言，智譜AI也正在經歷以OpenAI為目標到“不再追隨OpenAI”的新階段。

產品業務方面，不同于OpenAI只專注于ChatGPT的升級打造，智譜AI選擇了三面出擊。

據其官網顯示，當前智譜AI的業務主要分為了三大塊，分別為大模型MaaS平臺、AMiner 科技情報平臺和認知數字人。由此形成了三大AI產品矩陣，大模型產品、AMiner產品以及數字人產品。其中，大模型產品不僅涵蓋了基本對話機器人，還有編程、寫作、繪畫垂類的機器人劃分。

（圖源：智譜AI官網）

與此同時，智譜AI還在通過投資的方式繼續向應用側上探。截至目前，智譜AI對外投資了聆心智能和畫壁智能，并于今年九月份再次增持了聆心智能股份。

聆心智能同樣孵化自清華大學計算機系，雖系出同源，但聆心智能更偏向于應用，其開發出的AiU興趣互動社區就是基于智譜AI的超擬人大模型。其產品的開發思路類似于國外的Character AI，通過創造不同性格與人設的AI角色，與之進行互動聊天，更加偏向于C端應用，強調娛樂的屬性。

從OpenAI轉向LIama：百川智能

光錐智能發現，相比于OpenAI，百川更像Llama。

首先是站在原有的技術、經驗基礎之上，發布和迭代速度非?？?。

百川智能成立半年，便接連發布了baichuan-7B/13B，Baichuan2-7B/13B四款開源可免費商用大模型及Baichuan-53B、Baichuan2-53B兩款閉源大模型。截至9月25日開放Baichuan2-53B API接口，過去的168天里，百川智能平均以月為單位的速度發布一款大模型。

（光錐智能制圖：根據公開資料整理）

  Meta靠LLama2重新贏回AI陣地，百川智能則憑借Baichuan2系列開源模型打敗LLama2名聲大噪。

據測試結果表明，Baichuan2-7B-Base 和 Baichuan2-13B-Base，在MMLU、CMMLU、GSM8K等幾大權威評估基準中，以絕對優勢領先LLaMA2，相比其他同等參數量大模型，表現也十分亮眼，性能大幅度優于LLaMA2等同尺寸模型競品。

事實證明，百川智能大模型也的確經得過考驗。據官方數據，Baichuan在開源社區總下載量已經超過500萬次，月下載量達到300多萬次。

光錐智能發現，百川智能系列模型在Hugging Face開源社區的最高下載量有11萬多，在中外開源大模型中仍具有競爭力。

（圖源：Hugging Face官網）

 其開源之所以具有優勢與其較強的兼容性也有關系，百川智能曾在公開場合介紹，其整個大模型底座結構更加接近Meta的LLAMA的結構，故而從開源設計上就對企業和廠商很友好。

“開源之后，生態會圍繞LLaMA去構建，在國外有很多開源項目是跟著LLaMA去推動的，這也是我們的結構為什么跟LLaMA更加接近。”王小川道。

據光錐智能了解到，百川智能在架構設計上采用了熱插拔(Hot-pluggable)，可支持百川模型與LLAMA模型、百川模型不同模塊之間的隨意切換，比如用LLAMA訓練一個模型后，無需修改，就直接能把這個模型放到百川中使用。這也解釋了現在多數互聯網大廠使用百川模型，和云廠商引入百川系列模型的原因。

歷史走過的路，既通向過去，也通向未來，王小川的大模型創業便是如此。

源于搜狗創始人的身份和搜索技術經驗，創業初期，王小川獲得了不少人這樣的評價，“小川，是最適合搞大模型的啊”。

在搜索經驗和框架中構建大模型成為了百川智能的底色。

百川智能技術聯創陳煒鵬曾表示，搜索研發與大模型開發有許多類似之處，“百川智能將搜索的經驗快速遷移到大模型的研發中，這就類似一個’造火箭’系統化工程，將復雜的系統做拆解，通過過程評估來推動團隊的協同，提升團隊的效果”。

王小川也在發布會現場談道：“因為百川智能之前有搜索基因，因此天然懂得如何從萬億網頁中間去精選最好的頁面，可以做到去重、反垃圾。在數據處理中，百川智能也借鑒了之前搜索的經驗，能小時級完成千億數據的清洗和去重工作”。

其大模型搜索的內核在Baichuan-53B中展現得淋漓盡致。在處理大模型“幻覺”問題上，結合搜索技術沉淀，百川智能在信息獲取、提升數據質量、搜索增強等方面做了優化。

在提升數據質量上，百川智能的核心思路是“始終取優”，以低質、優質為標準將數據進行分類，確保Baichuan2-53B始終使用優質數據進行預訓練；在信息獲取方面，Baichuan2-53B對多個模塊進行了升級，包括指令意圖理解、智能搜索和結果增強等關鍵組件，通過深入理解用戶指令，精確驅動查詢詞的搜索，最終結合大語言模型技術，優化模型結果生成的可靠性。

盡管以開源為始，但百川智能已經開始探索商業化路徑。官方資料顯示，百川智能的目標有兩個方向，橫向維度的目標是“構建中國最好的大模型底座”，縱向維度的目標是在搜索、多模態、教育、醫療等領域增強。

如今的商業化，集中在了Baichuan2-53B，官網顯示，該模型的API調取采用了分時段收費標準。0:00-8:00收費為0.01元/千tokens，8:00-24:00收費為0.02元/千token，相比較之下，白天的收費價格要高于晚上。

（圖源：百川智能官網）

結尾

爭論誰是中國的OpenAI這一問題，在大模型發展的早期沒有太大的意義。智譜AI、百川智能等諸多初創公司已經意識到盲目跟隨OpenAI的腳步并不可取，例如智譜AI已經明確了“不做中國GPT”的技術路徑。再者，在開源蔚然成風，正在形成包圍之勢的當下，OpenAI的絕對技術優勢地位似乎也并不是牢不可破。

智譜AI、百川智能曾不約而同地提到，超級應用才是更廣闊的市場，也是中國大模型企業的舒適區，不再停留原地，比如一位接近智譜AI人士曾向媒體爆料，智譜AI團隊已經堅定2B路線，瞄準信創市場，并在5個月里，快速擴張團隊，從200人增至500人，以為后續的2B業務儲備人力。

而百川智能在商業化路徑上，則選擇了參照Llama2的開源生態，也已經開始小步迭代。

肉眼可見的是，僅半年時間，百川智能和智譜AI就已經走過了技術無人區，來到了面向產業落地的商業化階段。對比AI1.0的創業熱潮，技術打磨期長達3年（2016-2019年），而正是由于在商業落地上受阻，才導致了一大批AI公司在2022年集體走向沒落，倒在了黎明前。

吸取了上一階段的教訓，同時也源于大模型技術的通用性更便于落地，以百川智能和智譜AI為代表的創業公司，正養兵秣馬，為下一階段做好技術、產品和人才儲備。

不過，場馬拉松也才聽到第一聲槍響，言結果為時尚早。但至少對賽道的第一階段分解已經完成，目標明確后，比拼的更是耐心和毅力。這一點，無論對于百川智能、智譜AI還是OpenAI，都一樣。