在斯坦福大學學生組成的AI團隊被指涉嫌抄襲面壁智能的端側模型MiniCPM-Llama3-V 2.5之后，這家發源于本土的大語言模型公司受到了更多的關注。
“其實通過這次的事件，我們也對開源更有信心。”再次談起不久前的被抄襲風波，面壁智能CEO李大海說道。
抄襲事件最終以斯坦福大學學生道歉并刪除相關模型作為句點，但關于端側模型的討論卻愈加熱鬧。
6月15日，在接受包括《每日經濟新聞》記者在內的媒體采訪時，李大海表示，端側模型的優勢在于其成本效益和可靠性。
他表示，隨著技術的進步，同等智能水平模型的參數規模正在以每8個月減半的速度縮減，預示著其知識密度的顯著提升。預計到2026年底，達到GPT-4水平的端側模型將誕生，這將極大地推動端側產品快速落地和廣泛應用。
談端側應用：當端側模型達到GPT-4水平 很多產品會更快落地
2019年發布全球首個知識增強大模型ERNIE后，面壁智能還發布了中國首個中文大模型CPM-1。現在，端側模型（Edge Model）——即在設備端上運行的人工智能模型，是面壁智能發力的重點方向。目前，端側模型通常面向需要快速響應、對隱私保護有較高要求或網絡環境不穩定的場景，例如智能家居控制、移動設備上的語音助手、自動駕駛汽車等。
對終端應用領域，李大海表示，無論是PC（個人電腦）、手機、智能汽車，還是前沿智能終端，都有眾多實際應用場景與硬件相結合。
舉例來說，一家機器人公司生產的情感陪伴機器人，其形態酷似貓咪，旨在滿足那些熱愛貓咪但卻因過敏或行動不便等原因無法養貓的用戶的需求。此類產品結合終端側模型，能夠使機器人更加理解用戶，實現情感交流，為用戶帶來巨大的情感價值。
李大海認為，盡管現在很多方案依舊采用云上模型，但當端側模型可以應用后，設備成本會更低，且可靠性更高，不需要依賴網絡，在用戶需求交流時，基于端側模型的陪伴機器人能夠迅速作出反應�；谶@種比較優勢，在適用端側模型的場景中，大家會更傾向于選擇端側解決方案。
目前，端側模型在特定場景下，已經完全可控，但何時能夠大規模應用？
李大海介紹，相同智能水平的模型，每8個月其參數規模將減少一半，這與摩爾定律具有一定的相似性。在同等性能下，參數規模縮小，說明大模型的知識密度在不斷提高。
他表示，大模型知識密度提升、端側算力增強這兩個因素疊加，面壁智能有信心在2026年底前研發出達到GPT-4水平的端側模型，當端側模型能夠實現GPT-4水平時，很多端側的產品會更快落地。
對于全球已問世大模型各自的優勢，李大海認為，當前大模型已經成為主流技術共識，在這一大方向下，有更多細分的方向在探索。從構建最大、最智能模型的維度而言，我國整體相較于最先進水平還存在一定的差距，這主要由資金投入、算力供應、基礎設施建設的重視程度等因素共同決定。
與此同時，我國在很多領域也有自己的創新與探索，大家各有特點。長期來看，中國擁有豐富的數據資源，而數據是第一性質的能力，優質的數據是構建優質大模型的重要因素。
李大海表示，中國在很多方向上都有自己的創新跟突破�！霸诖竽Ｐ瓦@個領域，現在它不是獨木橋，需要大家協同創新，創造更新更大的價值�！�
談開源：這更像“螞蟻雄兵”
在開源與閉源之爭中，面壁智能是堅定的開源派。
李大海在采訪中也表示，會堅定地堅持開源。他認為：“開源跟商業模式有相關性，在我們看來，開源閉源其實只是商業模式其中的一部分。”
李大海表示，端側模型本身參數相對受限，因此目前它的技能點是有限的，尚不能與GPT-4相提并論，這是一個過程。在當前任何一個場景下，廠商如果需要提供足夠優質的解決方案，就需要針對該場景進行定制化的訓練，開源一個通用的模型后，仍需通過訓練使其適應各種場景，所以開源并不會影響其商業模式；從另一個方面來說，開源能夠讓更多人去嘗試，這能讓行業里更多的資源和注意力關注到端側，這對行業發展是非常好的事情。
“我覺得這個世界的魅力就在于它的多樣性。”李大海并不排斥關于開源閉源的討論。
他解釋道：“就像遺傳算法，我們不同的人有不同的想法。（抱著）不同的想法去做驗證，可能對于某個個體來說，驗證是失敗，但這個失敗對于人類整體來說是有價值的。最后當有人成功時，技術就會沿著最短路徑一起往前走�！�
以OpenAI最早提到“暴力美學”為例，李大海表示：最初行業里很多人其實并不認同，但是當它得到了突破，大家就放下自己的偏見。“開源閉源的爭論，我覺得并不是很重要，重要的是不同團隊朝著不同方向，大家各自付出最大的努力，獲得成功以后，其實也在為人類的邊界做貢獻�！�
李大海覺得，開源更像是“螞蟻雄兵”。
閉源模式的優勢在于，如果商業模式和數據飛輪的判斷能夠跑通，其效率可能更高。而開源的優勢，是在當前技術及應用場景尚不明朗的背景下，“螞蟻雄兵”的開源模式能有更廣泛的創新探索。
剛剛經歷的被抄襲事件增加了李大海對于開源模式的信心，因為發現這件事的是面壁開源社區的用戶，隨著事件逐步受到關注，更多用戶參與進來，幫助面壁發現了更多實質性問題�！叭绻麤]有開源，其實我們很難干一件事情，所以開源其實有很強的自凈能力�！�
談未來競爭：天下武功，唯快不破
李大海認為，技術的發展，長期里容易被低估，短期里容易被高估。
他解釋說：“大家容易在短期過高地期待它的變化，覺得好像就是‘一夜看盡長安花’這種狀態，但其實它會有它的規律，要跟場景結合。大家要知道這個技術的邊界、怎么能夠跟需求的邊界更好地匹配，這個是需要時間的�！�
李大海認同2024年已經步入AI應用落地元年的觀點，在很多場景，AI已經在逐步落地；另一方面，從技術水平的角度看，他認為如果三年以后再回顧，會發現其實大模型已經改變了千行百業，方方面面其實都受到了影響，這就是今天正在發生的事情。
面對未來可能到來的大模型的洗牌期，李大海主張：“天下武功，唯快不破�！痹谶@樣一個快速變化的環境中，公司必須具備足夠迅速的自我迭代能力，不斷審視實際環境的變化，并動態調整自身策略。雖然戰略大方向需要保持穩定與定力，但具體的執行策略要不斷升級認知，持續提升方法論。
技術迭代以及創新商業可能需要時日，但市場期待卻往往有其期限。這一輪的人工智能浪潮，是否還會像過往一樣面臨潮起潮落？
李大海認為，答案是否定的。因為很多AI在現有場景下的落地都已經發生或正在發生，因此他持樂觀態度。過去，AI的發展主要依賴于相關從業者的熱情推動，而這一次，整個行業所有的聰明人都會投入到AI應用之中，這是一個本質的變化�！拔覀兿嘈潘钱a業級別，是一個所謂的第四次科技革命級別的變化�！�
“最重要的是它讓人們看到了AGI到來的可能性。或者說按當前的技術路線，我們確實能夠往AGI這個方向走到最遠，以目前能看到技術方向，它是能走得最遠的技術方向�！崩畲蠛１硎�。
談及面壁智能未來的商業模式創新問題，李大海表示，從技術發展的規律來講，一般先是技術創新，然后應用創新，再然后才是商業創新，所以商業模式創新往往會落后于技術和應用落地的速度。
具體到面壁智能而言，李大海表示，商業創新還是要看商業模式是讓誰受益、誰來交付�，F階段，人工智能技術的主要作用在于賦能傳統和現有場景，其另一價值在于創造新場景，這種創新具有顛覆性，同時需要系統承擔失敗的可能性。他認為，面壁智能不僅在嘗試顛覆性創新，同時也會與傳統場景相結合，為傳統領域賦能，這一發展方向具有較高的確定性，因此也會繼續與合作伙伴共同探討在此方向上的商業模式探索。
記者|可楊
編輯|程鵬 文多 杜波
校對|王月龍
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