新华网北京2月13日电 题：戴文渊：“百模大战”不是太多，而是远远不够
记者 陈听雨
每位即将分娩的孕产妇都可能面临一项重要抉择，顺产还是剖腹产?在医学高度发达的今天，这个决定往往会在孕期的最后才做出，且很大程度上依赖医生的丰富经验。
然而，在长春市妇产医院，带着对生命的敬畏，医生通过AI技术更精确地预测新生儿体重，为分娩方式提供更科学的决策支持。
医生将收过往集到的所有孕妇体检指标数据输入电脑中，最终构建出“新生儿体重预测模型”。这一模型能够提高胎儿体重估值的准确度，在这个过程中，一切由AI自动完成，这真的可靠吗？
结果出乎医生的意料。
原本依靠经验预估的新生儿体重误差，最高可达1斤左右（新生儿体重平均6-7斤）；而应用“新生儿体重预测模型”后，所有案例的误差几乎被控制在了200克以内，比临床医学已经达到的精确度更高。
“新生儿体重预测模型”由长春市妇产医院的医生基于人工智能企业第四范式的AutoML技术及产品构建。在第四范式创始人、CEO戴文渊看来，人工智能时代，企业需要新技术的赋能，从而需要人工智能技术公司，这是时代赋予第四范式的机遇，“毫无疑问，我们抓住了这个机遇。”戴文渊说。
穿过第四范式颇具科幻感的环形展厅，仿佛穿越了人工智能发展的数次潮起与变革，AI大模型、生成式AI技术在2023年引爆全球，2024年国内市场迅速掀起“百模大战”，2025年“百模大战”开启下半场，对此，戴文渊在接受新华网科技频道独家专访时说，“AI大模型是需要数据灌溉的，是整个时代，是国家的广阔市场给我们创造了机遇。”
图为在第四范式创始人、CEO戴文渊接受新华网专访
从算力竞争到高质量数据竞争
除医学领域，AI技术还在更多其他领域有着广泛的落地应用。戴文渊举例说，比如利用AI帮助商业银行实现反欺诈。在引入AI之前，大部分银行由专家撰写反欺诈的业务规则，在过去几十年的时间内，这些业务规则大致累积了上千条，这意味着，当一笔交易发生时，银行会通过上千条规则来判断这笔交易是否存在欺诈。
“AI技术在赋能银行时，我们将过去十几年的数据全部交给AI去分析，AI在其中发现了大概20亿条规律，从1000到20亿，对于整个行业是一个巨大的进步。”戴文渊说，每一年，都有成百上千个不同但类似的案例在各行各业发生，把业务的规模做得越来越大，AI的参数量做得越来越大，模型做得越来越准，让业务效果变得越来越好。
在戴文渊看来，人工智能产业的主基调一直是快速向前发展，“对于中国AI行业来说，到了越来越好的阶段，进入越来越适合的发展节奏。”
对此他详细解释，前几年，因为有效数据量尚未被充分开发，所以只要把算力往上加，模型的效果就能继续提升。但近年来，很多AI大模型都遇到了瓶颈，加算力效果并不提升。这是因为，生成式AI非常需要纯净的数据，要让模型提升，就需要输入越来越多且越来越好的数据。如果新输入的一批数据比原先的数据质量差，很可能数据越多，模型的质量反而变差。
“中国AI的优势在哪？在产业，有AI真正可以落地的需求。虽然我们的算力资源可能不具有绝对优势，但现阶段，算力已不再是最核心的瓶颈，AI发展的瓶颈已从算力瓶颈转变为高质量数据的瓶颈，进入到高质量数据的竞争后，就会进入中国AI产业喜欢的节奏。”戴文渊说。
他认为，之所以中国AI产业能大有作为，是因为中国市场的行业门类齐全，各行业AI落地的需求巨大。“只要把我们的算力充分跑起来，在每个细分赛道，我们的目标都是提升有效参数量，有效参数越多，模型越准，业务就会越好，这样就形成了良性闭环，在每个赛道我们都要设计出这样的良性闭环。”
“100个大模型，远远不够”
截至2024年7月，我国已完成备案并上线的生成式AI大模型数量接近200个。2024年1至11月，大模型相关中标项目的盘点结果显示，国内大模型中标项目共728个，中标总金额为17.1亿元，分别是2023年全年数据的3.6倍、2.6倍。“百模大战”打响，大模型赛道的竞争进入卷生态、拼获客的阶段。
“我认为‘百模大战’不是坏事，是好事。在很多国家不会出现‘百模大战’，因为根本就不可能拉出100个AI团队。在中国能‘百模大战’甚至‘千模大战’，说明中国有人才，虽然现在中国的人口红利开始消退，但受过高等教育的人口红利正在崛起。”戴文渊说。
如今，千行百业都在基于自身核心业务对AI的需求向更具体的应用层转变，这些转变的背后，蕴藏着企业对有效的AI产品赋能自身核心价值的真实需求。
“我认为各行业的人士，首先应该思考的是行业需要什么，企业自身的核心竞争力是什么？而不是先问应该买多少块卡，模型参数量做到多少。”戴文渊以零售业举例称，比如零售企业的目标是提升供应链效率，那么确定目标定后，要看供应链效率提升需要什么样的AI模型，建立这样AI模型，需要什么样的数据，这些数据需要什么样的算法，算法需要跑在多大的算力上，这样逐层梳理清楚， AI也就在这个产业落地，并且创造价值了。”
从AI赋能千行百业智能化转型的角度来看，戴文渊信心十足，“我们的产业门类是齐全的，规模是巨大的，这两点分别对应着有需求和有数据，百模大‘战’根本就不成立，如果只有100个大模型，对中国来说其实是太少了，远远不够。”
“不期待超级英雄”
戴文渊曾打过比方说，“可以把当前的人工智能技术视为一名实习生，初期工作成果可能并不完美，但他们确实能够分担部分工作，AI的学习到达一定阶段后，或许就能胜任更加复杂和重要的工作任务。”
然而面对AI技术和工作模式的快速优化与迭代，戴文渊却并不期待现象级产品的诞生。
“我不否定现象级产品，如果能够出现现象级产品，那一定是好的，但是我并不去期待这件事情的发生。”他说，“有时候可能大家都希望横空出世一个超级英雄，超越了过去的所有榜样，但实际上，最终整个AI产业的蓬勃发展不可能靠一两个人、一两个产品，而是靠每一个人、在每一条细分赛道上辛勤耕耘。”
都说弱冠之年，尚不知虚名有何用。然而，戴文渊却在2004代表上海交大获得了ACM国际大学生程序设计竞赛总决赛冠军，21岁便开始在国际计算机领域崭露头角。
作为上海交大2002级ACM班上最耀眼的明星，戴文渊深知，在人工智能领域，注定不止一颗闪闪发光的星。如今四十出头的他，自认为在AI行业已经不算年轻人。
“每一代人都有自己的价值，现在的年轻人越来越厉害，环境越来越好，接受到的教育也是优质的，他们完全应该比我们做得更好。而我需要做的，是能够更好地支持更多优秀的年轻人，第四范式发展到今天，很多重要成果都是一些刚刚毕业一两年的员工做出的。在十几、二十几年前，这样的人才在中国非常稀缺，但今天，我们国家已经培养出了大量科班出身的AI人才，未来的高手就在他们中间。”戴文渊说。
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