营收再创新高!ChatGPT移动端收入将近460万美元,但增长疲态初现【附AI大模型发展情况分析】

人工智能

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据相关媒体报道,人工智能聊天机器人ChatGPT在移动领域的努力获得了丰厚回报,但也正面临挑战。从积极的方面来看,安装数量和营收都在持续增长,9月份在这两个方面都创下了新纪录。到目前为止,7月份增至274万美元,8月份为381万美元,9月份创下了458万美元的最新纪录。

然而,根据市场情报公司Appfigures的最新数据,其营收增长已经开始放缓。虽然在过去的几个月里,ChatGPT的收入增长超过30%,其中7月份为31%,8月份为39%,但到9月份,这一数字降至20%。

ChatGPT营收增长放缓的原因可能有几个方面。首先,ChatGPT的初期推出引起了广泛关注,但随着时间推移,新鲜感逐渐消退,用户需求可能趋于饱和。其次,ChatGPT在应用场景上还存在一定的限制,无法完全替代人工客服或其他解决方案。此外,ChatGPT可能面临着技术上的挑战,如准确性、语义理解等方面的问题,这也可能导致用户对其信任度下降。最后,市场竞争激烈,其他竞争对手的产品不断涌现,也对ChatGPT的市场份额造成了一定冲击。

——AI大模型是一种新的智能计算范式

超大规模智能模型,简称大模型,是近年兴起的一种新的人工智能计算范式。和传统AI模型相比,大模型的训练使用了更多的数据,具有更好的泛化性,可以应用到更广泛的下游任务中。按照应用场景划分,AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。业界典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。视觉大模型也已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文生图技术也迅速发展,AI内容生成(AI Generated Content,AIGC)已成为下一个AI发展的重点领域。

图表5:生成式AI训练大模型汇总

——AI大模型助力人形机器人拆解任务

人形机器人决策难度更高:决策层依据感知层获取的信息进行决策判断,来控制机器人身体做出动作规划并下发指令。特斯拉人形机器人与FSD底层模块打通,一定程度上算法可复用,但人形机器人需完成人类各种动作,动作连续复杂、需频繁的物理交互且操作因果性多,算法难度远高于自动驾驶。

随着人工智能大模型的快速发展,ChatGPT能够助力人形机器人拆解任务。大语言模型擅长推断语言条件,并利用其代码编写能力,拆分任务,给出运动规划的目标函数。

图表3:AI大模型助力人形机器人拆解任务示意图

——预训练大模型成为人工智能领导者的竞争焦点

预训练大模型是人工智能产业发展的必然选择,基于海量行业数据和知识,通过强大算力集群,预先训练基础模型,并结合应用场景的数据和各类需求,通过“预训练大模型+任务微调”的方式,进行“工业化”的高效率开发。开发者利用预训练大模型,只需要少量数据,就可以快速开发出精度更高、泛化能力更强的行业模型。预训练大模型可以提升人工智能项目开发效率,降低研发成本,缩短研发时间,解决人工智能项目碎片化的问题。

根据Omdia的数据,中国开发者对基于昇思MindSpore打造的盘古NLP大模型最感兴趣。首先,盘古NLP大模型在技术上处于领先地位,千亿参数模型,学习了40TB的中文文本数据,在中文领域有天生优势;其次,盘古NLP大模型可覆盖多个场景下语言处理的任务和需求,泛化能力强,在知识问答、知识检索、知识推理等文本生成领域有广泛应用前景;另外,盘古NLP大模型对开发者友好,可以让开发者能用拖拉拽的方式使用大模型,开发和生产成本低。这也从另外一个角度验证了盘古大模型的开放性,开发者可以跨平台快速调用盘古大模型,与其他工具和应用结合使用。

图表2:2022年中国开发者最想试用的大模型排名(单位:%)

百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜表示,AI大模型百花齐放的现象表明了一个趋势,即生成式AI在未来可能会对产业结构以及社会带来深刻的影响。现在只是刚刚拉开帷幕,AI对产业的渗透正在加深。毋庸置疑的是,生成式AI将推动全球生产力革新与商业模式重塑。

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