大模型时代如何圈地、建房子、招商？对话APUS CEO李涛

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作者 程茜

编辑 漠影

2023年全球兴起的大模型竞赛中，GPT-4当之无愧排名第一、获得100分满分，APUS董事长兼CEO李涛给自家大模型打了80-85分。

APUS的来头不小，作为中国互联网行业中靠移动应用出海成功的企业之一，同时是国内最早切入大模型赛道的企业之一，也是第一批推出千亿参数规模大模型的企业。

今年4月，APUS发布千亿参数规模的APUS大模型之际，国内大模型正如雨后春笋般不断冒出；如今，大模型企业开始拼应用、拼服务，大模型顶流OpenAI也在首届开发者大会甩出重磅更新，包括更新通用大模型、让用户自定义GPT……大模型竞赛不断加码的背后，越来越多的新挑战摆在国内大模型玩家面前。

从去年12月至今，APUS深耕大模型已满一年，拥有先发优势的APUS，其此前推出的200+产品和服务已经累计拥有超20亿用户，再加上年初算力便宜，拿到了丰富的算力资源。如今，基于APUS大模型APUS开始建生态、做应用，并已经在智慧医疗、智慧电商、智慧政务等领域落地。

当我们将视野放到整个行业，国内大模型企业将面临什么样的新挑战？为大模型建生态、做服务的切入点在哪里？OpenAI的首届开发者大会对于行业意味着什么？

带着这些疑问，智东西在北京望京的APUS办公室里，与APUS董事长兼CEO李涛进行了面对面的交流探讨，试图从这家互联网企业All in AI的原因及底气出发，翻开国内玩家大模型应用的新篇章。

李涛认为，表面看APUS大模型与GPT-4仅有15分、25分的差距，但这背后需要N年的努力。这其中既包含APUS率先入局的先发优势，还有对大模型落地应用第一场景、大模型如何价值观对齐的深入思考。几乎经历了国内大模型产业发展的每一个环节的APUS，也看到了众多行业真相。

▲APUS董事长兼CEO李涛

今年4月，千亿参数规模的多模态APUS大模型亮相，并针对更细分的用户需求蒸馏出文本、图像、视频、音频模型，针对行业推出医疗、电商、网信、教育、制造等行业大模型。

这背后有一大关键原因就是布局早，不论接触大模型还是应用大模型，APUS都走在了前面。

2014年APUS刚刚成立之际，李涛就确定了要做“出海”。APUS在海外市场闯出了一片天地，APUS第一款产品APUS Launcher上线一个月就收获了全球超1000万用户，半年用户数达到1亿。

然而，做出海的互联网企业需要考虑到的一大关键就是，必须接受现实社会不同文明之间的冲突带来的影响。当2018年受地缘政治影响APUS多款APP在海外被禁时，李涛意识到，他们必须“两条腿走路”，既做工具又做内容，做出一些用户严重依赖的应用。

这也让APUS和AI结缘，并一步步快速跟进。

2019年，李涛就感受到了GPT-3的强大能力。当时他前往硅谷，OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）为他们一行人演示了GPT-3在游戏方面的应用，虽然很酷炫，但他们当时并没有想清楚大模型在其他场景的应用。

转折点就在2022年11月30日，不少美国年轻人涌入ChatGPT中。“ChatGPT上线的那一天在中国是极其普通的一天，但这之后我们不可避免地被裹挟到技术浪潮里，并希望自己成为技术浪潮的领导者。”李涛谈道。

因此，ChatGPT 11月份发布之后，APUS第一时间快速跟进大模型：2022年12月，决定技术路线全部转向大模型，2023年4月，整个公司All in AI。这两个转折点奠定了APUS在大模型领域的先发优势。

▲APUS大模型全景架构（图源：APUS）

李涛谈道，国内大部分公司实际上是今年3、4月份才真正做大模型。因此，从12月到4月，APUS有足够的时间去研发并购买便宜的算力资源来支撑大模型研发。他补充说，那个时候5000万元买的算力，现在可能值超1个亿人民币。

拿到算力、自研了大模型后，APUS决定首创一种中国的特色开源方式，也就是APUS提供资金和算力，让高校、研究机构做自己的项目。李涛谈道，APUS自有的算力中超50%是提供给第三方使用。

目前，APUS已经与深圳大学、新加坡南洋理工大学、清华大学合作。这样开源的合作方式，最后通过知识产权共享的方式，让更多研究人员参与到大模型研发的项目中。

与此同时，APUS还拥有丰富的数据。李涛透露，APUS的产品和服务累计用户量已经超20亿。国内大模型发展的一大门槛就是数据，全球语料库中中文语料库数据可能不超过3%，做全球化业务的APUS在语料库上就有先天优势，全球用户每天使用APUS应用的同时，会反馈、校对数据、提升大模型数据质量。

▲APUS部分产品（图源：APUS）

今年7月，APUS全力以赴在大模型的生态和应用上，要建生态、做服务。

在李涛看来，国内大模型的发展主要有四个阶段。

第一个阶段就是大模型被公众所广泛认知。2022年3月，OpenAI就发布了InstructGPT大模型，11月底发布了面向公众的ChatGPT，今年3、4月份，国内企业捕捉到了这一信号，开始全力投入。

第二个阶段的重点就是算力。“跑大模型没有算力都是白扯。”李涛说，一直到第三季度之后，算力都是一个永恒的话题。

与此同时，大家也意识到，大模型直接应用于生产和生活会面临诸多问题，且不能为用户提供很好的服务。因此，AI Agent的思想在今年第三季度被提出。产业界开始将大模型作为类似于操作系统级别的底层支撑，让其不断进化并在这之上做应用。

随之而来的就是第四个季度，越来越多的AI应用出现，做应用、建生态成为大模型产业的重点。李涛谈道，这可以类比为企业圈地、建房子、招商的过程。

他认为，从大模型本身的进化来看，企业要解决四件事情，算法、算力、数据、应用生态。前三件事就是基础设施，最后一件事则起了决定性作用。“很多科学家因为不擅长做生态、做应用，最后只能将研究束之高阁。”他说。

4月，APUS大模型发布后，李涛就确定了公司的第一个使命，用大模型将200多个软件和应用做系统性改造。目前来看，APUS大模型已经在智慧医疗、智慧电商、智慧政务等领域实现了落地应用。

在智慧医疗方面，基于APUS医疗大模型研发推出智慧分诊、随诊等AI应用。经考核，执业医生考试答题准确性达到85%以上。李涛说，未来，AI在这些领域应用的效果会比拥有四到五年工作经验的医生更准确。

此外还有智慧电商领域，李涛谈道，他们调研得知，有的一个模特为一件服装拍摄一张照片需要200元，100件衣服20个模特需要大概花40万。基于APUS电商大模型，搭建AI创新电商“营销服”应用eShop，就能实现1分钟内商拍出图、模特自定义、商品图后期效果随时改等功能，且这一成本可以被压到几千、几万块。

面向终端用户，APUS推出了智能问答大师、简笔成画、墨染等多款AI产品，并对原有应用进行了AI升级。

对于AI应用的第一场景，李涛认为，小B和大C将是AI应用的第一场景，就是以互联网为平台的小红书、抖音等社交平台上的博主或者个人带货的KOL（关键意见领袖）。原因在于，这些用户对于效率非常敏感，AI能帮他们解决人力投入的问题，甚至于帮他们管理一家公司。

此外，金融也是一个很典型的案例，他解释道，短期来看金融领域人工成本高、产值高，AI应用能快速体现出价值。

国内的大模型产业发展特点与全球相比，可以用“同频不同步”概括。李涛谈道，国内大模型的发展大概落后几个月。在他看来，11月7日，国外当红炸子鸡OpenAI的首届开发者大会，就呈现了大模型产业的最新发展趋势。

首先是提供底层能力的GPT-4 Turbo，这一比GPT-4更强、更便宜、开发成本更低、知识更新鲜的大模型就能为大模型应用和生态赋能。

往后看，GPT-4 Turbo将“垄断式”得到各种各样的数据，当数据飞轮一旦滚动起来，数据就会实现指数级增长，从而让GPT愈发聪明。

第二大发布内容就是GPT Store，李涛认为，这实际上等于OpenAI要开始构建生态。随着GPT Store发布，OpenAI还要把所有的AI应用和服务统一成一个入口，这与搜索引擎很类似。

同时，OpenAI屏蔽掉了开发者入口，用户在GPT Store中下载应用都是作为插件使用，在其后台提供服务，“可能意味着未来所有的开发者品牌将不复存在”。

第三大发布是GPTs，他解释道：“GPTs的本质就是我们今天讨论的智能体，让每个人都可以训练属于自己的智能体。”换句话说，这一智能体可以是用户的数据、情感等上传或寄托的对象，变成了用户沟通的入口。这就导致未来用户对属于自己的智能体可能会有很强的依赖性。

▲通过GPTs定制专用版ChatGPT

一旦OpenAI做到了技术的垄断、数据的垄断、流量入口的垄断，这可能会挑战现有的社会运行模式。因此，李涛认为，当下大模型产业发展，人们首先担心的应该是，未来10到20年里，会出现少数人控制的具有强大能量的AI对现有文明的挑战。

展望未来大模型产业的发展，李涛认为，全球范围内大的经济体必须要有自己的大模型，并将其纳入现有的社会框架下，此外，每一个国家和文明都要有自己的AI Agent，去符合自己的价值观。

因此，APUS将来具有决定性意义的战略就两个，首先，让自己的大模型技术足够领先，第二个就是保持大模型在生态和应用上的最大化，“这两个只要守住一头就可以”。

与人工智能技术快速发展齐头并进的就是对于安全和技术商业化发展之争。

11月底，OpenAI夺权事件成为全球科技界的焦点，一个重大的技术突破或许是CEO被开除的关键愿意之一，这折射出安全和技术商业化两种理念的矛盾日益激化。

与此同时，一方面，一众投身大模型企业官宣技术进展，另一方面，各国政府也高举AI监管大旗，纷纷开始起草、出台相应政策。

对于APUS而言，李涛谈道，他们的逻辑特别简单，就是要“为中国定制大模型”。

首先需要明确的是，APUS做的大模型要符合中国的价值观，其次要足够领先，并能真正为人们的生产、生活提供方便。他补充说，大家比模型的能力其实没有必要，更重要的是如何做出更多服务、应用，更好的生态，让大模型提供价值。

还有一大衡量的关键就是，大模型如何减轻人的负担，这也是其必须承担的责任。反过来看，这一过程会让大模型实现自我制约，在让人更方面的同时，让大模型更聪明、让人更聪明。

他谈到了对OpenAI夺权的看法，这本质上是思想、价值观的冲突，每个人都希望通过OpenAI，构建自己理想中的乌托邦。

全球大模型产业的整体进程基本一致，但从大模型能力来看，国内还存在一定差距。今年下半年，越来越多的AI应用与服务出现，做服务、建生态已经成为共识。

做底层大模型的企业做不了服务，需要为更多的参与者提供平台；也需要国内丰富的场景，为大模型落地应用提供机遇。

作为国内较早入局大模型的企业之一，APUS积累了算力、数据资源，并自研了算法，再加上其产品有超20亿用户，能让数据飞轮的价值被放大，从而使得APUS大模型更聪明，并在这之上构建出更丰富的应用和服务。

归根结底，李涛认为，AI的终极目标就是，变得更聪明同时减少人的负担。