商业头条No.49 | 大模型抵达“分水岭”(3)

Self-Play RL（自我博弈下的强化学习）虽然可以让模型自动生产数据来学习，但仍然需要人工的参与，并且是高质量的参与，其中就包括人工标注数据来告诉它结果好还是不好。

李江形容，数据标注既吃人力又吃学历，是一份看起来蓝领，但又特别要求白领的工作。“如果你没有模型聪明，你就没有价值，所以你要比模型的谜底还好，而这份工作又特别枯燥，这样的行业专家不好找。”

o1这条路未来可能遇到的最大瓶颈还是来自通用性，也就是模型的泛化能力。例如，o1的数学、编程类能力尤其突出，但弱逻辑类的能力培养还有待解决。

强化学习中有一个关键环节叫做Reward Model（奖励模型），用于评估Agent的行为表现，并指导其学习过程。在特定垂直领域，奖励机制可以写得清楚明晰，但面对更加泛化和开放的场景，Reward Model将变得难以定义，这也是以o1范式在实现通用性过程中要突破的重要关卡。

“这是一个悬而未决的问题。”李江说，这再次回到了各家科研能力的比拼上。即便是在公司内部，这种“灵感”现在也无法随意讨论，“因为这个事情太新了，‘灵感’要真金白银才能烧出来。”

事实上，大模型未来在提升强化学习模型的泛化性上会遇到什么困难，还不得而知，短期内能够复现某个垂直领域的国产o1就是一种胜利。开始习惯这个领域技术波动的李江就是这样想的，“在这个阶段，做长远的Road Map（路线图）毫无意义。”

云启资本合伙人陈昱每半年就要飞一趟美国，定期看看那边发生了什么，这让他对o1有一个更为冷静和理智的看法。

诚然，o1代表了OpenAI在解决复杂问题上的探索，但它仍然有很大的局限：成本约为GPT-4o的6倍，使用次数的限制，较长的等待时间，以及一些简单问题仍然会出错的状况，目前的形态更像是给学有余力的好学生去做的“附加题”。

答好这道“附加题”要投入多少资源？此前据腾讯新闻《潜望》报道，王小川在接受采访时曾预估称，“可能跟做个GPT-4差不多”。而朱啸虎给出的谜底是，做GPT-4的科研至少要砸四五千万美金。

目之所及，国内大模型公司要跟进做o1必须满足两个硬性条件。一是拥有这笔可支配的资源。据另一名受访投资人透露，“六小虎”当中，一些公司账上的钱可能不够。二是基础模型的性能水平门槛。李江的判断是，“至少要接近GPT-4的水平，不然不在牌局里。”

这意味着“六小虎”的下一步，有钱的可以继续跟注，没钱但想跟注的要继续找钱，如果都行不通，就只能找差异化。

不久前已经有行业传闻称，“六小虎”中的两家正在逐步放弃预训练模型，缩减了预训练算法团队人数，业务重心转向AI应用。

一时间，“六小虎放弃大模型”的说法甚嚣尘上。遭外界猜测得最多的零一万物和百川智能，均迅速对外界进行了否认。

前述受访投资人对界面新闻记者表示，还没有看到实质性证据能够表明“六小虎”中有公司放弃了预训练，现阶段它们也没有理由放弃。他推测有一种可能是，有团队暂时性完成了基础模型的预训练，重心转向了后训练阶段。

“要知道‘六小虎’并不是OpenAI，也不可能OpenAI的所有尝试都要去跟。”这名投资人指出，“这当中需要有战略选择。”

这种战略选择的决定性条件，是掌舵者对AGI的理解。例如，有人认为多模态的理解与生成统一是AGI的必经之路，也有人认为，AGI的关键仍然在于语言智能。这会导致不同的路线，大模型公司可能自此分化：视频模型，音频模型，高级推理等等。

除了创业公司，大厂也在积极跟进。有知情人士透露，目前，字节跳动和阿里巴巴都已有意向聚焦o1代表的技术方向，继续推动大模型的推理性能提升。不过，大厂的优势将更不明显。

李江直言，在上一个竞争阶段，文心一言、通义千问、混元、豆包等产品，并没有跟创业公司完全拉开差距。而在o1路线上，这种优势也许会更加微弱，因为它对算力资源的要求不如之前高，也更考验技术团队的灵活性。

投资人也听到不少所谓行业动荡的风声，但他们的大致体感是，在车上的都没有动摇过，不断动摇的都是没上车的。

“我们没有不看好过。”前述投资人说，“外面所谓的舆论是我们两三年前就知道的事实，不觉得有什么预期上的偏差。”

之所以不动摇，来自于一个长期判断：AGI能实现，绕不开大模型，而o1的出现说明了AGI可以实现，它的确提振了资本的信心。

这也将很大程度上决定大模型公司的融资命运。