金磊 发自 凹非寺

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国产ChatGPT之战，已然是大步迈进白热化阶段。

就在刚刚，商汤正式发布自研类ChatGPT产品，名曰商量（SenseChat）。

单单是这个名字，便值得说道一番。

商量的“商”，不仅体现了它是商汤自家“商字辈儿”的产品；从整体来看，更是具有商讨、交换意见的味道。

毕竟我们在使用类ChatGPT产品过程中，恰巧就是一种人机协同的过程：不应是一味的问与答，而是通过引导等方式让输出结果趋于理想。

在商量的背后，所依托的是商汤自研的千亿参数自然语言处理模型。

而在此模型的背后，则是商汤最新推出的日日新（SenseNova）大模型体系。

也正是因为这种的能力，商汤的发布还不同于此前国产类ChatGPT玩家，它一口气还发布了：

更重要的一点是，根据商汤CEO徐立在现场的描述，上述这些AIGC产品所要发力之处，将是诸如医疗、短视频、教育、营销以及开发等产业领域。

在我们下达指示之后，“商量”表示了理解，然后就开始了“你一句我一句”人机共创故事的之旅：

人类：小花是一只小猫咪，他很喜欢钓鱼。商量：小花在河边钓鱼，他钓到了一条大鱼。

人类：大鱼对小花说，请你放我回去吧，我家里还有小鱼在等着我呢。商量：小花心地善良，他同意了大鱼的请求，把大鱼放回了河里。大鱼感激地游走了，小花也继续享受着的钓鱼的乐趣。

从这个过程中不难看出，“商量”是可以理解用户的语义，了解故事中的角色和关系，并且能够get用户的思路，基于此以多轮对话形式来完成故事的创作。

（要是让小朋友们跟“商量”一起创作故事，怕是能玩上一整天吧。）

不仅如此，在体验过程中，我们还发现“商量”是具备一定共情能力的。

例如当我们处于迷茫之际，可以向它提问：

如何提高自我认识，更好地了解自己？

此时的“商量”仿佛可以抓住问题背后人类内心真正的需求，回答中的“学会爱自己”、“学会自我肯定和鼓励”，显得格外暖心。

“商量”面对这么一句胡诌，直接指出了iPhone与二战的时代背景不符，可见其不仅能理解句子的意思，还能通过尝试判断句子的合理性。

那么对于非常绕的逻辑问题，“商量”是否也能轻松应对？

请听题目：

假设False与True是False，则True与not False是？

不得不说，如此恢宏壮丽的景象，是把想象拉进现实的那种了。

若是想生成与太空探索主题相关的高清大海报，这个也可以有，只需把这句话投喂进去：

一艘闪闪发光的飞船绕着一颗巨大的气态巨行星的月球旋转，在天空中盘旋着云，飞船在月球前气态巨行星前，美丽的科幻艺术，超现实的白日梦。

不难看出，“秒画”是经得住考验的那种AI了。

除了以文生图之外，我们再来看下AI数字人生成平台。

据了解，商汤的“如影”仅需要5分钟真人视频素材，就可以生成出声音及动作自然、口型准确、多语种精通的数字人分身。

再如“琼宇”和“格物”，基于神经辐射场技术（NeRF），可以高效低成本生成大规模三维场景和精细化的物件，为元宇宙、虚实融合应用打开新的想象空间。

由此可见，商汤的AIGC能力已然是做到了全面覆盖，并且水平也是肉眼可见的达到了可以“上岗”的水平。

那么接下来的一个问题是：

背后的日日新大模型，便是炼成“商量”、“秒画”等一众AIGC产品的杀手锏。

日日新，顾名思义，是指模型的迭代速度及处理问题的能力上可以日日更新，不断解锁AGI更多可能。

（取自《礼记·大学》中汤之盘铭曰“苟日新、日日新、又日新”）

从现场展现的能力来看，日日新大模型能够提供的能力，主要集中在了自然语言处理、图片生成、自动化数据标注、自定义模型训练等。

但日日新大模型并非是趁着这一波AIGC大热潮，一蹴而就出现的那种。

其实早在五年前，商汤便已经在大模型领域着手研发。

并且在2019年，商汤便使用上千张GPU进行单任务训练，推出了10亿参数规模的视觉模型，并实现了当时业界最好的算法效果。

后来在2021年到2022年期间，商汤训练并开源了30亿参数的多模态大模型——书生。

就目前来看，商汤已经成功研发了320亿参数量的全球最大的通用视觉模型；并且已经打造了CV、NLP和AIGC相关大模型。

因此，不难看出商汤此次发布的超大模型体系，其实是早有所准备，通过五年来的各项“小作业”，融会贯通并提交了一项“大作业”。

值得一提的是，在此次发布会中，商汤表示“日日新”将提供多种灵活的API接口和服务，包括图片生成，自然语言生成，视觉感知通用任务与标注服务！

……

但有一说一，多模态和决策智能大模型，并非是商汤通往通用人工智能（AGI）的唯一杀手锏。

没错，商汤自己的超强算力，正是另一项更为关键的因素。

它便是于2022年1月交付使用，首付56亿元，一举成为亚洲最大的AI超算中心之一的人工智能计算中心（AIDC）。

一年之前，商汤AIDC的总算力便已经是3740 Petaflops，如此算力之下，已经可以完整训练万亿参数规模的大模型。

时隔一年，现如今，这个算力数字已然是翻了个小翻，达到了5000 Petaflops！

它可以以最大4000卡规模集群进行单任务训练，并可做到七天以上不间断的稳定训练。

△商汤科技AIDC展厅中的裸眼3D展示

但了解商汤的朋友都知道，这个AIDC还仅是商汤AI大装置SenseCore的一部分。

除了AIDC这个算力层之外，加之数据层和模型层两大维度，便构成了“三位一体”的AI大装置。

因此，综合来看，商汤在通往AGI道路上的范式，便是“大模型 大算力”。

而如此布局的背后，在今天的发布会中，商汤对此的逻辑思考也逐步浮出水面，AGI时代之下，数据、算法和算力三要素有了新的需求：

计算量（GPU数量 x 运行时间 x 并行效率 ）= 模型参数量 x 处理数据量。

怎么理解？

模型参数量要足够多，才能实现AI智慧的涌现，而这也带来了对算力的剧增，需要更高的并行效率，才能有效支持大参数模型训练。

数据方面，高质量自然语言数据逐渐稀缺，而视觉数据相较自然语言在数量、质量、容纳信息等方面有多种优势，能够使得AI更好地理解世界。

由此，就不难理解商汤如此布局的原因了。

……

总而言之，有大数据、有大模型、有大算力，商汤在国产AIGC的亮相，一点也不意外。

是值得期待一波了。

— 完 —

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