117个！网信办首次官宣备案模型，人工智能产业路在何方？

21世纪经济报道记者 冯恋阁 王俊 实习生孔雅萱 北京、广州报道

2023年8月《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称”《暂行办法》”）生效以来，网信办第一次“官宣”了目前所有通过备案的大模型。

数据显示，目前全国共有117个模型完成了备案。其中，北京地区以51个的数量拔得头筹，上海、广东则紧随其后，分别有24个、19个。躬身入局的既有字节、百度、阿里等互联网大厂，也不乏百川智能、智谱AI等初创企业，近期备受关注的月之暗面、阶跃星辰也位列其中。

此次“官方背书”意义重大。此前，大模型备案并未公示，只有部分消息通过非官方渠道释出。有企业反映，由于产业链上下游不了解备案情况，业务推广存在困难。而此次公开有利于各界了解行业情况，稳定预期。

大模型备案是企业相关服务和产品走向市场要迈过的第一道门槛。

2023年8月15日正式施行的《暂行办法》规定，如果企业提供的相关服务具有舆论属性或者社会动员能力，应依照国家有关规定开展安全评估，并按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行算法备案和变更、注销备案手续。

“评估与备案工作完成，意味着企业具备了完善的算法安全管理机制以及风险控制、应急响应的能力。”观韬中茂（上海）律师事务所合伙人吴丹君此前告诉21记者，大模型产品、服务通过完成这些工作证明其安全性，才能进一步向市场，公开提供服务。

“此次公开发布大模型备案信息，有利于企业了解行业情况，稳定预期。”有企业人士对21记者表示。

在此之前，网信办并未公开过任何依循《暂行办法》备案的企业及模型信息，只有部分通过非官方渠道释出。

各方在生成式人工智能服务备案上的缄默导致市场对一部分企业和服务存在误解。有企业表示缺乏透明度，不利于产业链上下游了解情况。“市场用户对于完成了生成式人工智能服务备案的认可度相对较高，给部分企业的业务推广带来了困难。”前述企业人士表示。

不过，虽然已有“官方背书”，但不少企业对大模型备案仍有困惑。由于目前相关规则对于备案主体是算法、模型还是服务没有明确定义，企业还处在摸着石头过河的状态。

此外，根据《暂行办法》，“提供具有舆论属性或者社会动员能力的生成式人工智能服务”的定义也不明确，to B端等不面向公众提供的产品和服务是否需要备案等问题也为从业者带来了困扰。

“目前，最重要的就是备案的对象、流程和作用要清晰明确。”上述企业人士表示。

117个模型都来自哪些公司，在地域上如何分布？

记者梳理发现，备案大模型主要集中于“北上广”三地。117个备案大模型中，51个属地为北京市，24个属地为上海市，19个属地为广东省。

从公司来看，首批备案的模型基本来自实力雄厚的老牌大厂以及科技公司。百度文心一言、抖音云雀、阿里通义千问、腾讯混元、商汤日日新以及早期势头迅猛、备受投资者青睐的智谱公司智谱清言大模型以及MiniMax的ABAB大模型于第一批通过备案。

在之后的几个月中，大模型的备案单位逐渐丰富，新兴科技独角兽公司涌入市场，其他行业的“龙头大哥”也开始筹备制作配合自身业务的大模型，如美团“通慧”、滴滴出行大模型、阅文妙笔、爱奇艺AI、贝壳梦想家等。

来自不同地区、领域的入局者，业务、场景并不相同，面临的困局却是一致的。

2024年市场对大模型的态度已经从狂热降温。梦醒时分，应用、落地一再被强调。

3月份，腾讯新闻对月之暗面杨植麟、金沙江创投主管合伙人朱啸虎的访谈掀起了业内对技术理想主义与市场实用主义的大讨论。到底是坚持AGI及Scaling Law（缩放法则），坚持行进在AGI的路上；还是利用当前的技术落地商业场景，寻找PMF（Product/Market Fit，产品/市场匹配），快速变现？

这一追问既分胜负，也决生死。

无论是通往AGI还是PMF，大模型厂商都面临无数分岔路口。其中，最现实、最核心的取舍依然没变——做通用大模型，还是垂直大模型？应用针对B端，还是C端？

业界普遍观点认为，通用大模型是讲究时机的资本游戏。从备案的时间来看，聚焦通用大模型的头部初创、大公司已经早早入局，而后发者们则开始将目光转向细分市场，垂直大模型数量增长迅速。公布的117个大模型中，除去尚未在媒体披露信息的17个大模型，垂类大模型“后来者居上”，数量达到了55个，超过通用大模型数量。

B端与C端的取舍倾向则相对模糊，有相当一部分公司在发布模型时并未明确其主要用户的定位。不过，据21记者不完全统计，目前，相较于ToB的大模型，备案中ToC大模型的数量具有明显优势。

在互联网产业分析师张书乐看来，大模型toC，主要有两点原因，其一是亮肌肉、做科普，面向大众来展示自己在人工智能领域的实力；其二是广测试、抓学习，通过大众参与，可以快速辅助人工智能实现深度学习并具有深度交互能力。“事实上，toB才是大模型的商业模式起点，而toC则是将B端的应用场景泛化的结果。”他指出。

通用和垂直或许也不是完全平行的路径选择。

张书乐认为，通用类似基本知识库，如完成到高中乃至大学的常规教育，而垂直则是研究生阶段，更为精准和技能增值。

通用模型目前最大的用处是toC端的科普，垂直模型则真正具有toB端的商用前景。在垂直细分领域投入应用后，用户的数据输入和交互反馈将进一步优化垂直大模型的应用表现，实现良性循环。

“移动互联网时代的中国市场其实给世界带来了很多惊喜，我们在互联网商业化的应用层面上很有特色。”字节跳动研究部门负责人李航在参与公众号知识分子的《科学四十人》座谈时也表示，比起因GPT-4感到焦虑，不如考虑建构相对较小的模型，聚焦场景化应用，以期在特定的实用场景中发挥重要作用。“在特定领域，定制化的小型模型可能更有优势。因为它的性价比更高，商业上站得住脚。”

人工智能领域的竞争如暗夜行军，没有人知道前方是长夜还是黎明。

“最后拼的还是落地能力。”有企业人士这样告诉21记者。备案榜单公开，117位先行者将真正走向市场，寻找答案。

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