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国内大模型的流量费报价如上图所示，跟OpenAI的价格基本相当。部分中小模型会便宜一些，但性能有差距。

流量费用会影响到AI应用如何设计商业模式。为了降低流量费用负担创业项目，有些创业公司会考虑利用开源生态的能力，自己做一个中小模型，去承接大部分的用户需求。如果碰到超出中小模型能力范围的用户需求，再调用大型语言模型。

这类中小模型，可能会被直接部署在离用户最近的终端侧，称为“端侧模型”。端侧模型很考验硬件的集成水平，未来我们的电脑和手机上，可能会更广泛地集成GPU之类的硬件芯片，具备在终端侧运行小模型的能力。Google、微软已经推出可以在终端侧运行的小模型。Nano是Google发布的Gemini大模型中最小的一款，专门为在移动设备上运行而设计的，无需联网，可以直接在设备上本地和离线运行。

三、AI如何影响了人类社会？

1. 每一次技术革命，都会带来新的效率工具

人类历史上有几次大的技术革命。1760年左右兴起的第一次工业革命，产生了机械设备；1860年之后的第二次工业革命，产生了电子设备；1970年之后，我们又经历了计算机软件、PC互联网和智能手机这三次技术革新，有人统称其为第三次工业革命即信息革命。

2023年开始的生成式AI革命，或许可以被称为第四次工业革命，我们创造了新的智能。生成式AI是人类认知和改造世界的新工具，已经成为新的抽象工具层。

根据历史经验，每一次技术革命都会极大提升人类生产效率。第一次和第二次工业革命后，自然世界形成了两个抽象工具层，即机械和电子设备层。20世纪70年代，以计算机为代表的信息技术革命引入了新的抽象层——软件。通过软件，人们开始以更高效的方式理解、改造世界，并与之互动。随后，PC互联网和智能手机崛起，进一步推动了软件技术的发展。

2. AI如何影响人们的工作？

除了关注AI带来的效率提升，我们还要关注机器如何替代了人类的工作。据统计，英国第一次工业革命之前，农业人口占比约为75%，而工业革命之后降至16%。美国信息革命之后，工业人口从38%降至8.5%，当时那些工业人口大多转变成白领人口。而这次AI的智能革命，首当其冲的正是白领人群。

随着AI技术的进步，商业社会中的组织形式和协作方式可能会发生一系列变化。

首先是，公司可能往小型化发展。商业外包可能会变得非常普遍。比如，公司可以把研发、营销等板块外包出去。

其次是工作流的重构，也就是标准操作程序（SOP）可能会发生变化。每个人的能力和精力有所不同，因此，工作流能够让人们提高效率，各司其职。研究人员正在探索在AI可能替代某些职能的情况下，人们的工作流该如何调整。当前的语言模型也存在可以提升效率、增强能力的地方，语言模型可能也需要借助工作流的编排，进行协作。

除了技术技能之外，提高其他能力也变得至关重要。例如，提升鉴赏力和品味，才能让AI辅助你生成更好的方案或者作品。再比如，增强批判性思维，能帮助你更好地判断、鉴别AI生成的内容。

我们要更积极地利用AI，把它当作工作和生活中的辅助工具，或者说副驾驶，充分利用其潜力和优势。（更多关于未来工作的思考，欢迎阅读）

3. AI的能力是有边界的

在AI发展迅猛的当下，不少人提出了AI威胁论，担心AI对人类造成的负面影响。确实，人类目前发明出了看起来比自己还聪明的工具。如何控制好AI这样的“硅基生物”，对人类来说无疑是巨大的挑战。科学家们正在尝试解决这个问题，OpenAI也曾发表探讨类似问题的论文。

但是，我们也不要那么悲观，至少目前人类社会的数字化程度，可以限制AI的能力边界。

如今的大语言模型主要是用大量文本数据训练出来的。文本的数字化程度很高，又经过人类的抽象，信息密度大，所以AI训练的效果很好。

但是离开了文本空间，AI的智能会受到诸多限制，因为它没有经过相应的数据训练。所以我们暂时不用太担心，AI并没有那么厉害和全面。我们有充足的时间去熟悉和适应它，找到跟硅基生物友好相处的方法。

四、展望2024，大语言模型与AI应用会如何发展？

1. 头部大语言模型阵营

在全球范围内，大型语言模型呈现出显著的区域化发展特征。比如，美国和中国的发展路径各有特色。美国的头部大语言模型阵营已基本确立，主要集中在几家大型科技公司，或者它们跟几家头部模型创业公司的联合体。可以说，美国的AI领域已进入高成本的军备竞赛阶段，新的参与者比较难入局。

而中国的大型语言模型则呈现了百花齐放的态势，目前有百余个项目声称正在开发大型模型。中国可能更依赖于开源生态，二次开发出新的语言模型。

目前，除美国以外的其他国家，都还没有开发出与GPT-4相当的大型语言模型。在大模型技术领域，中国和美国仍然存在差距。

但全球在AI领域的较量还未到终局。对于中国来说，最重要的是大力发展AI应用生态。在互联网和数字经济时代，中国就是应用领域的优秀生，也向海外输出了相关的应用实践。在紧跟大模型最新技术的前提下，等应用生态繁荣起来之后，我们再反向去做技术突破，可能是一种解决思路。

2. 大语言模型会如何发展？

虽然大语言模型领域已经实现了众多技术突破，但仍然有不少可以迭代、提升的板块，比如减少“幻觉”、增加上下文长度、实现多模态、具身智能、进行复杂推理以及自我迭代。

首先，我们来讨论“幻觉”现象。幻觉可以理解为一种错误的输出，Meta将其定义为“自信的假话”。幻觉的产生最常见的原因是语言模型采集的知识或数据的密度不够。不过，幻觉也可以被视为创造力的体现，就像诗人在酒后能写出美妙的诗篇创业项目，AI的幻觉可能也会给我们带来奇妙的内容。

减少幻觉的方法有很多种，比如使用更高质量的语料库进行训练；通过微调和强化学习来提高模型的准确性和适应性；在模型的提示词中加入更多背景信息，让模型基于这些信息更准确地理解和回应问题。

第二，增加上下文长度。上下文长度相当于语言模型的脑容量，现在通常是32K，最高的是128K，也就是不到10万字或者英文单词。如果想让语言模型理解复杂的语言文本、处理复杂的任务，这个长度还远远不够。下一代的模型大概率会努力扩大上下文长度，以提高处理复杂任务的能力。

第三是多模态。人类主要依靠视觉来获取信息，而当前语言模型主要依靠文本数据来做训练。视觉数据能够帮助语言模型更好地认知物理世界。在2023年，视觉数据被规模化地加入到模型的训练过程中。比如，GPT-4引入了多模态数据，Google的Gemini模型据说也使用了大量的图像和视频数据。从Gemini演示视频的表现来看，它的多模态交互似乎有明显提升，但复杂推理等智力的提升还没看出来。

第四是具身智能，是指一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，能够从环境中获取信息、理解问题、做出决策并行动。这个概念并没有那么复杂，地球上所有的生物，都可以说是具身智能。比如人形机器人，也被认为是具身智能的一种形式。具身智能相当于给AI延展出了能活动的“手脚”。

第五是复杂推理。通常，GPT会一次性地给出回答，没有太明显地多步推理或回退迭代。而人类在思考复杂问题的时候，会在纸上列出一些步骤，反复推演和计算。研究人员想了一些方法，比如借助思维树等思考模型，试图让GPT学会复杂的多步骤推理。

最后是自我迭代。现在的语言模型主要还是依靠人给它设计算法，提供算力，给它喂数据。畅想未来，语言模型能够实现自我迭代吗？这可能要依赖于新的模型训练和微调方法，例如强化学习等。据说OpenAI正在尝试一种代号为“Q*”的训练方法，研究如何让AI自我迭代，但具体进展尚未知晓。

大模型还处在高速发展期，还有很大的提升空间。除了以上列举的几点之外，还有很多待解决和提升之处，比如可解释性、提升安全性、输出的内容更符合人类的价值观等等。

3. 未来的应用软件：AI Agent

2023年9月，红杉美欧（Sequoia Capital）官网发布了《Generative AI’s Act Two》的文章，提到生成式AI已进入第二个阶段。第一个阶段主要集中在语言模型及周边简单应用的开发，第二个阶段的焦点则转向研发真正解决客户需求的智能新应用。

未来的应用软件，可能会逐渐转向AI Agent——一种能够自主执行任务、独立决策、主动探索、自我迭代并能相互协作的智能软件。现有的传统软件可能需要进行相应的调整和改进。和传统的1.0版本软件相比，AI Agent能够提供更接近真实的、高质量的一对一服务体验。

但发展AI Agent的难点在于，语言模型目前还太不成熟和稳定。如果要做出好的应用体验，需要在语言模型基础上，加上一些小模型、一些规则算法，甚至在某些关键环节加入人工服务，从而在垂类的场景或者具体行业中输出稳定的体验。

多Agent协作已经成为热门的研究方向。在标准操作程序的基础上，相互协作的多个AI Agent，能够产生比单独调用语言模型更优的效果。这里有个比较符合直觉的解释，每个Agent可能各有优缺点和专攻方向，跟人类的分工是一样的，大家组合到一起，通过新的标准操作程序（SOP）各司其职、互相启发和监督协作。

五、创业和投资机会

1. 在非共识的领域，做正确而非容易的事

在一个新的时代，作为创业公司，需要认真思考，基于这次技术革新，有哪些原生新模式的创业机会。同时还要考虑，哪些是新进入者的机会，哪些是现有行业领先者的机会。

我们可以回看PC互联网和智能手机两次技术变革，如何产生出了新的机会。

PC互联网时代，提供的主要能力是连接，即全球的PC、服务器和一些其他设备实现了联网。PC时代产出的原生新模式包括：搜索、电商和社交通信等，诞生了BAT等各行各业的领先企业。

智能手机时代，提供的主要能力是大部分人都拥有一台手机，具备移动互联、GPS、摄像头等功能。这个基础条件让共享经济、即时通讯、短视频分享、移动金融支付等新模式成为可能。前一时代的行业领先企业是有很强先发优势的，抢占了不少新模式的机会，例如：腾讯和阿里分别做出了微信和支付宝。但是我们也看到美团、抖音和滴滴等一些新势力，获得了巨大成功。它们为什么可以做到？

我认为其成功的关键词是，在非共识的领域，做正确而非容易的事情。

以美团和抖音为例。美团选择的原生新模式叫“餐饮外卖”，属于“共享经济”中的“O2O（线上到线下）”部分，左边大量的餐饮店面，右边是众多各式各样的消费者，中间是成千上万的骑手，是“重模式”，但早期互联网大厂更喜欢和擅长做“轻模式”，切入餐饮行业是“非共识”。外卖的履约服务链条太长、难以数字化，很难进行精细化运营。

再看抖音，它选择的原生新模式叫“短视频分享”，属于当时流行的“创作者经济”的一部分。抖音最大的“反共识”是：它把视频创作者经济跟万亿体量的电商GMV之间的桥梁打通了，形成规模化、有效率的转化。所以，抖音的海外版TikTok出海后，很多当地的短视频和直播平台都打不过它。因为TikTok并不仅仅是一个左边创作者右边消费用户的视频内容平台，它更是一个新型的创作者经济和海量电商GMV转化的结合体，是新物种，具备复合型竞争优势。

总结来说，创业公司要敢于选择和进入非共识的领域，在艰难的环境下，努力把事做成。

2. 创业方向和要点