OpenAI拒中國於門外 照妖內地AI行業劣汰洗牌助邁本土化

撰文:聯合早報
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美國人工智能(AI)巨頭OpenAI宣布禁止中國等地區的用戶使用其AI工具和軟件,在中國科技界引起廣泛關注。受訪專家認為,這將對中國AI行業「大洗牌」奠定基礎,預示著中美在AI應用生態系統日益分化。

OpenAI在今年6月底宣布,從7月9日起,切斷在中國的應用程式介面(Application Programming Interface,簡稱API),禁止中國用戶和開發者訪問其大型語言模型。中國不在OpenAI正式支持的國家之列,但許多開發者透過虛擬專用網絡(VPN)或其他渠道進行訪問。

消息傳出後,一場搶客大戰如火如荼開展。包括百度、騰訊、阿里巴巴等中國大模型廠商紛紛表態,為受影響企業和開發者提供免費的遷移方案,有些還順勢為服務降價,降低使用門檻。

內地用戶接獲OpenAI的通知,稱將停止向中國及其他「不支援國家和地區」提供應用程式介面(API)服務。(網絡照片)

新加坡國立大學商學院教授商業大數據分析中心聯席主任龐嚴接受《聯合早報》訪問時指出,雖然這些替代品在性能上與OpenAI有差距,但它們與本土應用和解決方案無縫結合,因此具有一定優勢。

他說:「OpenAI原有的企業用戶可以輕易轉到中國的大模型廠商的平台上,甚至可以直接使用開源平台繼續運作,限制措施最終對客戶服務的影響不會太大。」

OpenAI是2022年底風靡全球的聊天機器人ChatGPT的開發公司。ChatGPT的面世在中國引起廣泛關注,多家科技企業過去一年相續推出自家大模型,上演了一場「百模大戰」。

根據網信辦網站,截至今年3月,中國共有117款大模型獲准公眾使用。

ChatGPT於2022年面世,隨後掀起中國多家科技企業推動自家大模型風潮。(REUTERS)

由於OpenAI在大型語言建模上有先發優勢,許多科技企業在建模初期,都青睞使用其產品進行模型訓練。不過,要自研一套完整模型並非一朝一夕的事,且需要花費大額資金。

為了快速推出AI產品或服務,一些資金有限的企業採用「套殼」的方式將OpenAI進行「包裝」,以自主研發大模型為幌子來推廣旗下的AI服務。實際上,終端用戶與這些AI產品的所有互動,都是透過OpenAI完成。

新加坡管理大學計算與信息系統學院副教授朱飛達受訪時指出,這些套殼大模型的價值並不高,OpenAI的限制措施其實是在加快中國AI行業優勝劣汰的過程,讓一些「假冒大模型」和缺乏自主研發的企業被淘汰。

他說:「這等於幫助中國政府向這些AI公司舉起一面照妖鏡,看到底誰是真,誰是假。」

隨著中美科技競爭持續,這些公司的規模如果越做越大,屆時的限制措施將構成更大的威脅。

朱飛達說:「現階段的限制會倒逼採用套殼大模型的公司去做一些反思,在技術上做出真正的積累,在推動中國AI發展發揮實質作用。畢竟,在中國這不純粹是一個商業行為,還是一個舉國之力的政治行為。」

2023年12月28日,百度首席技術官(CTO)王海峰宣布,文心一言的用戶量已超1億。(快科技)

OpenAI的限制舉措正值美國在技術上向中國施壓,以阻礙中國獲取最先進的AI和晶片技術。在OpenAI此次宣布的幾天前,美國財政部發布一份草案,要求加強對美國企業在中國投資AI的監管。

朱飛達指出,從戰略競爭來看,OpenAI的限制旨在拖慢中國在AI大模型的訓練項目,就如美國在高端AI晶片出口管控,遏制中國發展AI算力一樣。

不過,朱飛達指出,AI算力靠的不單是晶片,還包括供應穩定的能源。隨著AI技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展,大模型技術的高能耗問題愈發凸顯,電力問題將成為制約AI發展的關鍵因素之一。

據美國媒體報道,ChatGPT每天可能要消耗超過50萬度電力,來滿足用戶約2億個請求,每天用電量是家庭用電量的1萬7000多倍。

朱飛達研判,按照目前AI的發展速度,美國能源供應很快就會進入捉襟見肘的階段。相比之下,中國在電力發展具有優勢,特別是新能源發電和電池儲能的完整技術和供應鏈。

他說:「中國目前在AI算力上雖然還不能與美國相比,但要追趕只是時間和積累的問題。中國新能源電力優勢將在接下來的AI發展中日益凸顯,可能會出現此消彼長的局面。」

華為推出的AI晶片「昇騰910」,號稱算力最強的CPU。(視覺中國)

新加坡全國人工智能核心前副總監林騰寶受訪時認為,建立AI大模型的基本技術在全球範圍內相似,沒有不可逾越的技術壁壘,關鍵區別在於如何對這些模型進行微調,以反映當地的觀點和價值觀。

他說,OpenAI的模型更傾向於與西方觀點,而中國的模型則是根據當地的文化規範和價值觀定製。隨著更多中國AI企業從OpenAI轉向使用中國模型,AI本土化的趨勢會越來越明顯。

林騰寶說:「這將為AI合作帶來挑戰,也為創新帶來機遇,並強調AI技術不僅要先進,還要在文化上適合目標市場。」

龐嚴認為,AI本土化的發展意味著全球的應用生態將變得更加分化,特別是在中美之間。但他強調,這與當前移動應用生態系統的區域化類似,每個國家的應用場景都有自己的特點。

他說,AI技術發展還處於早期階段,地緣政治環境日益惡化將對AI的有效監管構成挑戰,各國需繼續合作和交流來降低風險。

本文獲《聯合早報》授權刊載。