開源模型才是未來?訓練成本低,還有哪些優勢?為何Google員工怕掉隊
開源模型才是未來?訓練成本低,還有哪些優勢?為何Google員工怕掉隊

谷歌和OpenAI正在開發專有的人工智慧模型,但免費的開源模型也在激增。谷歌員工稱,公司面臨的壓力越來越大,如果不推出更多開源模型,就可能在這場人工智慧競賽中落後。此外,有傳言稱OpenAI正準備發布新的開源語言模型。那麽,開源模型的優勢到底在哪裡呢?

以下為翻譯全文:

今年2月,Meta向學術界提供了一批高級機器學習模型,它們能夠理解自然語言對話。這一舉止引發了人工智慧開發的熱潮。僅僅幾周時間,學者們就將這些模型轉化為開源軟體,並且推出了可以替代ChatGPT和其他專有人工智慧軟體(專有軟體在使用和修改上有限制)的免費產品。

免費模型不輸OpenAI、Google的專有模型

加州大學柏克萊分校電腦科學教授揚·斯托伊察(Ion Schmidt)表示,免費人工智慧模型目前在性能方面已經與谷歌和OpenAI的專有模型相當接近,大多數軟體開發人員最終將選擇使用免費模型。斯托伊察還使用了Meta的技術來開發一個關鍵的開源人工智慧模型。

如果斯托伊察的觀點是正確的,那麽開源人工智慧將會顛覆谷歌、OpenAI、微軟等公司的商業計劃。任何人都可以以很低的成本獲得強大的人工智慧工具,Meta也可以從中獲得回報。

斯托伊察等人利用Meta的研究成果開發了Vicuna,這是一個開源語言理解模型,已在今年3月發布。Vicuna使用了ChatGPT的數據,這些數據來自於某一網站上用戶與OpenAI聊天機器人的對話記錄。開源人工智慧的快速進步,以及Vicuna的出色表現,引起了谷歌高級工程師盧克·塞諾(Luke Sernau)的警告。他告誡同事們,如果公司繼續專注於專有軟體以追趕OpenAI,公司將面臨落後的風險。

塞諾在一份內部備忘錄中寫道:「如果有一個高質量的、沒有使用限制的免費替代品,誰還會願意購買我們有使用限制的產品呢?」他還稱開源人工智慧的發展已經「超越了我們」,因此「谷歌應該成為開源社區的領導者」,並「放棄對我們模型的某些控制」。(他沒有回應本文的評論請求。)

這份備忘錄引起了整個行業的共鳴,包括一些谷歌員工。雖然塞諾可能誇大了開源人工智慧的能力,低估了其成本和其他風險,但大多數人工智慧從業者都同意備忘錄的一個結論——Meta將從發布其模型中獲益。Meta在內部使用人工智慧模型進行內容推薦和廣告定位。隨著開發人員改進Meta發布的模型,Meta也將能夠將這些改進納入其內部人工智慧中。

4月份的一次分析師電話會議上,當被問及公司的人工智慧戰略時,Meta首席執行長馬克·祖克柏(Mark Zuckerberg)表示:「如果行業對我們正在使用的基本工具進行標準化,那就更好了,我們可以從其他人的改進中受益。」

UC柏克萊大學研究生鄭憐憫參與開發了Vicuna,他說,Meta發布的模型被統稱為LLaMA,不能直接用於商業用途。但Meta向研究人員提供了足夠的訊息,以便創建類似的模型,用於商業應用。

延伸閱讀:Meta參戰了!端出語言模型LLaMA,能修復危險的聊天機器人、還暗諷微軟?

谷歌對其AI軟體並沒有完全專有。早在ChatGPT出現之前的2020年,谷歌就發布了開源語言模型T5,使開發人員能夠構建可以執行翻譯和編寫摘要等任務的軟體。隨後,谷歌又發布了更先進的版本Flan-T5。但根據斯托伊察和其他從業人員的說法,Meta發布的軟體帶來了顯著的改進,超越了谷歌模型所能達到的水平,這讓工程師更傾向於使用基於Meta軟體的模型。

開源替代方案湧現,OpenAI準備推出新開源模型

據知情人士透露,OpenAI正在準備公開發布一款新的開源語言模型,對於想在開源人工智慧領域發揮更大作用的谷歌來說,這可能會增大壓力。目前還不清楚OpenAI是否打算透過開源軟體搶回Vicuna或其他基於Meta模型開發的軟體的領先趨勢。但它不太可能發布與GPT相互競爭的模型。OpenAI估值達到了270億美元,這主要取決於其更有商業價值的專有模型而非開源模型,盡管GPT的前兩個版本是開源的。OpenAI的發言人未回覆評論請求。

像Vicuna這樣的開源模型,訓練成本可能只要幾百美元,用戶可以選擇避免向軟體開發商支付高昂的費用。與此相比,谷歌、OpenAI和微軟一直在銷售其專有模型,企業可以用它們來實現自動化客戶服務、概述醫學研究或生成行銷文案等各種用途。去年,微軟開始銷售其投資了數十億美元的OpenAI模型,而谷歌和亞馬遜今年開始向外部開發人員銷售其模型。

但是,最近幾週,越來越多的開源替代方案湧現。除了基於Meta軟體的Vicuna之外,工程師還可以選擇來自德國非營利組織LAION以及包括Databricks和Stability AI在內的新創公司的其他模型。斯托伊察創建了一個網站,試圖衡量這些開源模型與OpenAI的GPT-4等專有模型的質量。(斯托伊察共同創立了Databricks,該公司銷售可使數據科學家使用人工智慧的軟體。)

據斯托伊察表示,與開源軟體相比,谷歌仍然有兩大優勢。他說,如果谷歌利用其用戶數據庫,它的模型在某些專門用途上的表現可能會更好,比如內容推薦,而這些數據是外人無法訪問的。(不過谷歌發言人澄清說,該公司不會利用現有的用戶數據來培訓其基礎人工智慧模型。)

此外,斯托伊察指出,谷歌在管理大規模電腦基礎設施方面擁有豐富的專業知識,這意味著能夠以更低的成本運行人工智慧軟體模型,包括為其雲端客戶提供服務。上周,谷歌宣布了Bard模型一系列改進,這是谷歌回擊ChatGPT的解決方案。

同時,OpenAI從大量用戶與ChatGPT的互動中收集數據,搶占了改進人工智慧軟體的先機。此外,這家公司還與微軟達成了一項私下協議,可以使用微軟的運算基礎設施。

開源的人工智慧軟體可以讓更多公司使用專有數據來解決自己的問題。斯托伊察舉例稱,一家航空公司可以利用其數百萬客戶服務通話的記錄來創建自動響應。彭博社在三月份表示,他們使用自己的數據來訓練機器學習模型,以更好地理解金融訊息。此外,據Vicuna開發者在Discord伺服器上的消息,工程師一直在嘗試將其用於創意寫作和編程。

斯托伊察表示,他和同事們正在努力增加Vicuna模型中的運算次數,以提高它在推理任務中的能力,例如編寫代碼。Vicuna的開發團隊是天空運算實驗室的一個分支,該實驗室位於柏克萊,每年從微軟、谷歌和亞馬遜等上市公司那裡獲得數百萬美元的預算,每家公司大約提供50萬美元。

開源人工智慧軟體曾挫敗OpenAI的野心。去年4月,OpenAI發布了Dall-E 2,這是一款用文本描述生成原始圖像的人工智慧程式。然而,名為Stable Diffusion的開源替代方案迅速崛起,在人工智慧領域掀起了驚濤駭浪,甚至連OpenAI的員工也大吃一驚。最終,Dall-E-2並沒有成為這個領域的霸主。

「我有理由相信,大語言模型也將遵循同樣的模式。」斯托伊察說。

延伸閱讀:Meta又開源AI模型,算盤打的是「AI元宇宙」!ImageBind如何帶來多感官體驗?

本文授權轉載自:網易科技
責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #Google #AI #openai
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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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