中美大模型的差距，还是有人说了实话了。
零一万物CEO李开复博士对钛媒体App表示，在一年前，我们（中国）落后OpenAI、Google 7-10年，现在，“我觉得差距也就是在6个月左右”，大大降低了。
为啥说差距是六个月呢？李开复的依据是，今天排名前列的都是今年发布的模型，而他们去年11月公布的模型都被零一万物Yi系列所打败了。
零一万物最新千亿参数模型 Yi-Large 在LMSYS盲测竞技场最新排名中总榜排名世界模型第 7，中国大模型第一。
LMSYS是业界公认最好第三方盲测竞技场，已经成为全球大模型评测金标准，被称作更接近用户真实体感的投票评测。OpenAI的CEO奥特曼也用过这个榜单的数据来证明自家模型的高性能。
虽然这个榜单看起来很强，但是，仅仅从一个榜单的成绩，就说明中美大模型之间的实力差距，显然是不足够、不充分，且有失偏颇的。
那么，钛媒体说差距为十年，有何证据呢？此前，钛媒体集团创始人、董事长、CEO 长江商学院EMBA项目校友 赵何娟发表主题“中国AI追随之路的五大误区”的演讲。而相关报道的标题是：赵何娟：中国AI追随之路的五大误区，我们至少落后十年。
我去认真看了演讲的原文，结果原文根本没有落后十年这个说法。不过，赵确实驳斥了落后一两年的说法，让我们一起看下原文：
我认为很重要的就是，大家每次都谈谈中美 AI 差距大概是只有1~2年，那是不是真的就是1~2年，为什么会是1~2年？因为会有很多人说GPT3发布就在2020年，那可能在2022年chatGPT出来之后，我们也快速出来了类似于GPT3相关的模型，GPT4出来之后，我们也很快能出来一个对标GPT4水平的模型，就意味着我们相差的时间可能是1—2年，真的是这样吗？
我会觉得所有用这样时间来表述差距的都是“耍流氓”，因为那是人家创新蝶变的代际时间，不是我们的差距时间（能力水平）。
原文说实话有点含蓄，我给大家总结一下：中美AI差距不能简单用模型推出时间差来衡量。这种时间差不代表真实技术水平差距，因为它忽略了创新和基础研究的能力差异。真正重要的是创新能力的差距，即能否不断引领技术革新，而不是仅仅跟随别人的脚步。
所以，追赶模型更新并不代表缩小了根本的科技差距。
从这个角度来说，实际上也驳斥了李开复的观点：简单地以模型推出的时间差来衡量中美大模型的差距，是不准确且有误导性的。
科大讯飞刘庆峰也说过类似观点：中美通用大模型差距在半年到一年半。
现在看，差距究竟是多少年已经不重要了，重要的是大家都承认在AI大模型技术领域中美还有很大差距。那么这种差距如何缩小，我们为什么没有人家那么强的创新能力？
网上一直流传一个观点，国外一开源，国内就创新。也就是说，我们缺少原创，总是跟在别人后面。据《每日经济新闻》不完全统计，截至今年4月底，国内共推出了约305个大模型。截至2024年5月16日，国内共有约140个大模型完成生成式人工智能服务备案，占305个大模型的45.9%左右。
实际上，单纯的跟随并不能满足中国特有的需求和挑战。中国拥有丰富的语言资源和多元化的文化背景，对大语言模型的要求也更为复杂和特殊。因此，创新是必然要求。
但是，从商业角度来说，真正的创新却意味着巨大的成本。据中国工程院院士郑纬民计算，在大模型训练的过程中，70%的开销要花在算力上；推理过程中95%的花费也是在算力上。
以GPT-4为例，该模型的训练需要一万块英伟达A100芯片跑上11个月。假设每块A100的成本为10000美元（价格因供应商和购买数量而异），那么一万块A100的总成本约为1亿美元。
啥意思？为什么做了这么久了，国内300多个大模型从实际体验来看没有一个比得上chatGPT？因为想要做成一个GPT-4要一亿美元——
7个多亿的人民币。
巨大的成本是一方面，不是不舍得花钱，更为重要的是，如果你把GPT-4搞出来了，结果OpenAI一开源，不就傻了么？
所以，这就是为什么投资人朱啸虎说，中国不必在通用人工智能（AGI）上大肆投入资金，因为美国已经为我们试错探索了前行的道路，中国只需在其成功验证后跟进即可。
这才是中国人的智慧之处。
转自数字进化岛 作者 岛主
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