商业头条No.49 | 大模型抵达“分水岭”

“我听说o2在GPQA上获得了105%。”几天前，山姆·奥特曼在X平台上突然发了这么一句话，但马上又写道，“见鬼！账号错误！”

这位掌控OpenAI公司的CEO，就这样以如此戏剧性的玩笑方式透露了OpenAI o2的进展。GPQA（Graduate-Level Question Answering）是一项研究生水平科学知识问答能力的基准测试，此前，OpenAI o1在这项测试中仅得到78%的成绩。

o2的得分也大概率不会超过100%，但这番“鬼才营销”仍然引起了全网热议。

当国内大模型领域还没有复刻出o1-preview一星半点的时候，OpenAI已经在“有意”透露具备多模态能力的全面版o1了。它能看懂并正确解答复杂数学题，识别人类史上首张黑洞照片，这使得外界对o2的能力更为好奇，也吸引一众国内大模型玩家朝着o1跃跃欲试。

“AGI有救了。” o1发布那天，李江一早就把一篇介绍OpenAI o1的科普文章从头读到尾，一颗心稍微沉下来些。

过去几个月，李江一直处在焦虑之中。GPT-5迟迟没有发布，一种隐隐的压力围绕在和李江一样的大模型从业者周围。外界舆论从最初的追捧，变成猜测“六小虎”中哪家公司会扛不住先关门，或者遭收购。

智谱AI、百川智能、月之暗面、Minimax、零一万物、阶跃星辰这六家中国大模型初创公司，遭业界冠以“六小虎”之称。过去一段时间，他们都拿到了数十亿乃至百亿人民币级别的融资，都在烧钱抢算力、抢人才，希望成为中国的“OpenAI”。

随着大模型从业者们信仰的Scaling Law（规模法则）遇到瓶颈，所有长远宏大的商业故事都要讲不下去了。“Scaling Law”是有关模型性能随着参数量、数据量、计算资源等增加而变化的规律，此前几乎是抵达AGI（通用人工智能）的唯一通路。

这种境况下，模型训练不得不脱离“大力出奇迹”的轨道。据《中国企业家》报道，百川智能CEO王小川近日接受其采访时提及，“去年焦虑买不到卡，今年焦虑有卡不知道该干嘛。”很多团队把重心集中在一些微调（Fine-Tuning）工作上，让模型针对特定任务或领域进行优化。

李江所在的公司也是“六小虎”之一，外界的唱衰声不时传进团队成员的耳朵里。虽然大家还是坚信长远的光明，但现在仿佛都遭乌云笼罩，看不清好的方向在哪里。

最终又是OpenAI将这片“乌云”吹散了大半。9月13日，OpenAI发布o1大模型，它改变技术策略，加入了强化学习和思维链，大幅提升了模型的推理能力，也将训练重点从预训练（pre-train）转向后训练（post-train）。

这遭认为是大语言模型带领人类通往AGI的关键技术范式变革。

一名AI领域的投资人对界面新闻记者表示，大模型需要能够使用知识，而不只是具备知识。使用知识的能力是思维，而思维才是人类工作的核心价值。OpenAI o1所展示的思维能力，是大模型从“快思考”向“慢思考”进化的关键指标。

而摆在国内创业者面前的选择题便是，要不要跟进？

考虑到每家公司的领导者对AGI的理解不同，团队技术实力存在差异，落地场景方向各有侧重，以及可跟注的筹码大小不一，国内大模型战局正在显现分水岭。

前段时间，零一万物创始人兼CEO李开复去了一趟硅谷，带回不少OpenAI的“八卦”，还在直播间饶有兴致地讲了起来。

据他所述，外界期待已久的GPT-5训练得不太顺利，问题出在如何搞定一个“十万卡集群”上。风光面世的OpenAI o1只是遭临时祭出的产物，这套方法原本没打算这么早公开。但为了吸引投资人继续投钱，这个动作不得不执行。

另一方面，OpenAI也想借此炫技，让外界意识到，“你们只是看起来快追上我了，等我多露两手再看看。”很快，OpenAI宣布融资66亿美元，估值来到1570亿美元。

“其实我们还有很多好东西，只是没有发布。”OpenAI的内部人员对李开复说，“因为我们一发布你们就会学。”

这名OpenAI人士担心得没错，这正是国内大模型领域的追赶状态，甚至成为一种技术学习的策略。

“我们一定要尽快追赶它，让它有压力。”李开复说，“这样它就把一些好东西丢出来，我们大家就有更多的灵感了。”