Open AI不能用了，国产大模型疯狂整活

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行业开启新一轮竞争。

国产大模型公司集体出手

来活了，国内AI大模型市场又要热闹一阵了。

近日，市场消息称，Open AI在其官方邮件表示，**从7月9日开始，将采取额外措施阻止来自非支持国家和地区的API（应用程序接口）流量。**受影响组织若希望继续使用Open AI的服务，必须在其支持的国家或地区内访问。

图源：Open AI

公开信息显示，目前Open AI的API向161个国家和地区开放，中国并未包含在其中。

消息一出，国产大模型厂商就闻风而动，火速采取了行动。

6月25日，**智谱AI宣布推出OpenAI API用户特别搬家计划。**据介绍，智谱GLM大模型全面对标Open AI产品体系，全链路技术自研、安全可控。

图源：智谱公众号

同日，百度智能云也推出了“故乡的云·国产大模型普惠计划”。据介绍，百度即日起为新注册企业用户，提供零成本切换服务：0元调用、0元训练、0元迁移、0元服务。

图源：百度智能云公众号

阿里云也紧随其后，公布Open AI用户迁移方案，号称提供最具性价比的中国大模型替代方案，包含2200万免费tokens和专属迁移服务。

图源：阿里云公众号

今年6月，斯坦福大学的大模型测评榜单HELM MMLU发布最新结果，阿里巴巴的通义千问开源模型Qwen2-72B排名第5，仅次于Claude 3 Opus、GPT-4o、Gemini 1.5 pro、GPT-4，是排名第一的开源大模型，也是排名最高的中国大模型。

腾讯云也发布了大模型迁移企业用户专属福利，即日起，新迁移企业用户可免费获得腾讯混元大模型1亿Tokens。 腾讯云还将为新迁移企业用户提供免费专属迁移工具和服务。

图源：腾讯云公众号

Open AI的动作在市场引发热议。

对于这一消息，6月26日，360集团创始人、董事长周鸿祎发布微博表示，“Open AI对中国地区停止服务只能加速中国自己大模型产业的发展，未必是一个坏事。”他认为：“OpenAI的API无法调用，这逼着国内应用只能选择国产大模型，而国产大模型与GPT的差距已经逐渐缩小了。”

图源：周鸿祎微博

周鸿祎还提到，这对企业应用和创业者没有影响，可以自行部署本地大模型。大模型将会逐渐向本地进行迁移，速度更快也更加安全。

截至2024年3月，中国10亿参数规模以上大模型数量已超100个，行业大模型深度赋能电子信息、医疗、交通等领域，形成上百种应用模式，赋能千行百业。

机遇与挑战并存，国内AI厂商也许会借着这次机会，推出更多服务，并倒逼自身提升技术水平不断满足市场需求。

AI大模型掀起“价格战”

一石激起千层浪。不难看出，国产大模型厂商将展开一场热火朝天的较量。

据工信部测算数据，2023年我国生成式AI的市场规模约为14.4万亿元;同时，预计到2035年将突破30万亿元，在全球总市场规模中占比超过35%，成为全球AI产业链的重要一环。

市场规模庞大，这意味着留给国产大模型“大展身手”的空间仍然广阔。不过，谁能拿下更多的用户和流量，还得看各自的真本事。

今年6月，国际数据公司IDC发布《中国大模型市场主流产品评估，2024》，从基础能力到应用能力7大维度对11家大模型厂商的16款市场主流产品进行实测。结果显示，百度位于第一梯队，是唯一一家在7大维度上均为优势厂商的企业。

截至2024年4月，文心一言用户数已超2亿，API日均调用量也突破了2亿，服务客户数8.5万。在市场竞争中，百度还是有不少优势的。不过，市场竞争激烈，谁能赢得更多的市场份额，还有待市场和时间的证明。

值得一提的是，AI大模型竞争激烈，在此之前，行业已经掀起了一轮“价格战”。

今年5月，国内大模型厂商纷纷宣布大幅降价，试图“以价换量”，争夺更多的市场份额。5月11日，智谱AI宣布入门级大模型GLM-3-Turbo降价，降幅高达80%。

5月15日，抖音宣布豆包大模型对外开放服务，并喊出了“比行业价格低99.3%”的口号。5月21日，阿里云发布公告对9款商业化和开源模型进行大幅降价，其GPT-4级主力模型Qwen-Long的API输入价格降幅达到97%。与此同时，百度也宣布文心大模型中两款主力模型ENIRE Speed、ENIRE Lite全面免费。

科大讯飞也紧随其后，宣布讯飞星火Lite API永久免费开放。随后，腾讯云也公布了主力模型混元-lite的全新方案，提升了API输入输出总长度，并且也改为全面免费。

不难看出，AI大模型“价格战”已经打响。

值得一提的是，不止国内，国外AI大模型似乎也在降价。此前，Open AI创始人奥特曼曾表示，要每三个月降价一次。2023年年初以来，Open AI已经4次降价。5月14日，Open AI发布GPT-4的升级版——GPT-4o，并宣布向所有人免费开放。

回过头来看国内，市场人士分析，AI大模型降价，一方面是AI技术不断发展成熟的结果。当前，AI大模型的训练和部署成本相比初期有了显著下降，这或许是各家竞争的底气来源。

另一方面，降价也是市场需求和竞争格局变化的结果。 猎豹移动董事长兼CEO傅盛指出，目前大模型在性能上遭遇了提升瓶颈，各家难以拉开显著差距，于是降低成本、降低售价成为了当前各家公司的首要任务。

在市场竞争中，低价武器屡试不爽。从企业的角度出发，降价确实能够吸引更多的用户和流量，扩大市场份额，从而推动生态繁荣。另外，价格竞争或许能够促进AI技术的不断创新和优化，提升行业技术水平。

除此之外，大厂巨头掀起价格战，背后也展现了其对AI大模型商业化落地的焦虑。

当然，“价格战”并不是长久之计，未来企业还需要找到一条可持续的盈利途径，在技术创新和服务质量上不断突破。可以预见，各大厂商之间势必会展开一场AI领域的全面竞争。

大厂加速布局AI

2023年以来，数字化浪潮席卷全球，AI技术以惊人的速度推动着各个领域的变革。今年，AI技术的重要性将进一步提升。

AI技术渗透到各行各业，产生了不小的影响，比如说电商领域。马云提到，“AI电商时代刚刚开始，对谁都是机会、也是挑战。”淘宝推出大模型淘宝问问、京东的言犀大模型……各大电商平台正依托AI技术以获得更大的助力。

对于大模型的发展，周鸿祎有一个判断，“不拥抱大模型的人和公司将会被时代淘汰。”这句话无法评判对错，不过放眼看去，AI已经成为大厂布局的重点。

今年2月，市场消息称，苹果宣布停止电动汽车项目，部分员工将转移到苹果的人工智能（AI）部门。**苹果放弃造车，将加速发力生成式AI。**6月，苹果发布了首个生成式AI系统“Apple Intelligence”（苹果智能），为iphone、ipad和mac等设备提供一系列AI功能。

苹果CEO库克表示，Apple Intelligence不止是简单的人工智能，而是苹果全新的个人化智能系统。

国内巨头公司也加快了在AI领域的投入，从百度、阿里、360、华为到抖音都力求在AI领域中占据有利地位。

总的来说，AI市场正在经历一场深刻的变革，未来会迸发怎样的活力和机遇，让我们拭目以待。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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