2024 年，谁能成为中国大模型的 F4？

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#人工智能 #算法 #大数据 #机器学习 #大模型 #ai #语言模型

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2024年，哪家大模型公司更有看点？

如果用一个词描述2023年大模型的发展，“疯狂”似乎再适合不过了。

2023年年初，大模型席卷了整个科技圈，并贯穿了各企业发展的始终。

从大模型这个新物种涌现出来的智能能力看，人们愿意相信，它可能会颠覆原有的生产生活方式，甚至会推动科技、经济向前发展一大步。于是，以百度、阿里、华为代表的大厂纷纷押注，进军大模型赛道，并很快研发出了文心、千义通问、混元、盘古等大模型，并持续迭代创新。

从各个维度来看，无论是在人才储备和技术方面，头部大厂都是最具备大模型的研发实力的厂商。但是这个过程中，不少创业公司也想要尝尝鲜，其中有几家的呼声尤为高，如智谱 AI、MiniMax、百川智能、月之暗面等。此外，面壁智能、深言科技、零一万物等企业也快速成长。他们在大模型方面的一系列动作，在整个科技圈掀起了一层又一层浪，甚至要比头部大厂显得更为激进。

但大模型终究是一场残酷的竞赛。2023 年如火如荼，主要拼融资与模型层，市场对大模型的认知也还处于初步阶段。到了 2024 年，随着市场对大模型的认知逐步深入，资本的布局逐渐明朗，大模型公司所面临的挑战也同步升级。除了模型能力，算力、数据、商业化等等也都要交出新的答卷。

新的一年，大浪淘沙，“大模型 F4”孰是孰非，或许还有新的变数。

1、智谱 AI：估值超 200 亿

智谱 AI 可以说是国内最早研发大模型的企业之一。公开资料显示，智谱成立于2019年6月11日，由清华大学知识工程实验室（KEG）技术成果转化而来，团队的核心人员来自清华，是此次大模型浪潮中清华系参与的代表。

智谱 AI 团队的核心人员曾参与过清华大学与智源研究院大模型合作项目“悟道”的研发工作，为智谱在大模型领域的发展打下了坚实基础。

作为最早参与中国大模型研究的创业团队之一，智谱是最早研发出千亿参数大模型的公司之一，早于 ChatGPT 火热之前：2022 年 8 月，智谱发布了双语千亿级超大规模预训练模型 GLM-130B，支持中英双语，在多个公开评测集上性能超过GPT-3。2023 年 ChatGPT 爆发后，智谱仅用了两个月的时间就成功复刻 ChatGPT，开发出了 ChatGLM。

除了语言大模型，智谱在代码生成、文生图、多模态、对话等不同领域也均有不同参数版本的大模型，是目前中国在大模型种类与多样性上布局最多的创业公司。比如语言模型，有适合用于在手机上的端侧模型，1.5 B、3B、6B，也有可商业化的12B、32B、66B、130B参数的模型。2024 年 1 月，智谱举行开发者大会“DevDay”，发布了新一代对标 OpenAI GPT-4 的基座大模型 GLM-4。

因为技术先行，智谱在商业化上也走得比其他家快。据了解，智谱是目前国内少有的开始商业化的大模型公司之一。在过去的一年，在商业化上，智谱首先冲 B 端与 G 端，商业化团队也从十几人扩张到了 100 人以上。据 AI 科技评论了解，智谱在 2023 年的商业收入在 2 亿至 4 亿人民币之间。

融资上，据 AI 科技评论多方验证，目前智谱的融资金额与估值在国内大模型初创公司中排名第一。据官方消息，智谱 AI 已累计融资超过 25 亿人民币，目前估值超过 200 亿人民币（报价 40 亿美金）。消息称，智谱近期还会公布新一轮融资情况。

2、MiniMax：估值超 20 亿美元

据 AI 科技评论了解， MiniMax 的估值在国内诸多大模型公司中仅次于智谱 AI。

MiniMax 成立于 2021 年 11 月。据 AI 科技评论了解，MiniMax 的创始团队最早活跃于美国硅谷，早在 OpenAI 于 2020 年 6 月发布 GPT-3 时就已捕捉到该机构与大模型方向的潜力，因此回国创业。MiniMax 的创始团队成员信息相对于其他大模型公司来说更为低调，其中一个联合创始人是前商汤研究院副院长、通用智能技术负责人闫俊杰，技术风格偏工程化。

目前，MiniMax 的团队成员规模也已经超过 200 人。2023 年，MiniMax 给外界呈现两个印象：一是底层模型覆盖了文本到视觉、文本到语音、文本到文本三个模态；二是产品与商业两条腿走路，覆盖 B 端与 C 端，以 C 端影响力为主，推出了星野、Talkie 等交互型创新产品，以及面向 B 端的“MiniMax 开放平台”。

前不久，AI 科技评论报道了 MiniMax 最新语音大模型：[个性经济时代，MiniMax 语音大模型如何 To C？]
2024 年伊始，MiniMax 也发布了新一代语言大模型 abab6。

3、零一万物：估值 20 亿美元

成立于 2023 年年中的零一万物在技术与估值上的冲劲同样不容小觑。据 AI 科技评论了解，尽管去年出现 Yi 风波的影响，但零一万物的大模型在海内外的开发者中颇具口碑，估值也水涨船高。

2023 年 11 月 6 日，零一万发布首款开源大模型——Yi 系列大模型，包括 Yi-6B、Yi-34B。Yi-6B 适合个人及研究用途，Yi-34B 更应用于多元的场景，更满足开源社区的需求。2024年1月22日，零一万物发布并开源了多模态语言大模型Yi-VL，同样包括 Yi-VL-34B 和 Yi-VL-6B 两个版本。

据 AI 科技评论了解，目前零一万物的团队规模在 200 人左右，聚集了来自 OpenAI、谷歌与微软的海外优秀人才，以及国内知名互联网大厂、上一代 AI 独角兽的算法工程师。较其他大模型创业团队来说，零一万物的成员平均年龄较大，技术经验丰富，同时团队也在注重招入年轻人才。

有投资人士向 AI 科技评论评价，“零一万物可能是国内最擅长 To VC（面向风险投资人）的大模型创业公司。”零一万物的创始人李开复博士是技术出身，同时有多年的投资经验，在这波大模型的投资圈中口碑甚佳。尽管一直保持低调行事的风格，但据最新了解，零一万物的估值已经达到 20 亿美元。

商业化方面，据知情人士透露，2024 年，零一万物主要发力 C 端市场。

4、百川智能：估值 18 亿美元

目前百川智能的估值在国内大模型赛道中排名前三。据 AI 科技评论了解，百川智能正在进行新一轮 3 亿美元融资，融资结果还未确定。

百川的创始人兼 CEO 是王小川，核心骨干来自前搜狗团队。过去一年，百川在大模型的成果发布上频次最多。AI 科技评论了解，百川内部在大模型的研发上启动协作机制，两个团队或多个团队同时展开同一款大模型的研发，保证效果更好、更快研发完。

2023 年，仅成立不到 100 天的时间，百川智能就将其研发的 Baichuan 2-7B、Baichuan 2-13B、Baichuan 2-13B-Chat 与其 4bit 量化版本开源、免费可商用，之后又上线了大模型 API，紧接着开放了基于搜索增强的 Baichuan2-Turbo 系列 API，包含 Baichuan2-Turbo-192K 及 Baichuan2-Turb。2024 年 1 月 29 日，百川智能发布了超千亿参数的大语言模型 Baichuan 3。

截至目前，百川智能的融资金额已达 3.5 亿美元，如今估值 18 亿美金。

5、月之暗面：投前估值 15 亿美元

与智谱 AI 一样，月之暗面也是清华系的大模型创业公司，成立于 2023 年 4 月。月之暗面的创始人杨植麟也是智源与清华合作项目悟道的核心参与成员，本科就读于清华计算机系期间师从唐杰，曾参与创立另一家自然语言处理技术为核心的初创公司循环智能。

据多位投资圈与技术圈的资深人士评价，杨植麟是他们接触过的“国内最了解大模型技术的年轻人之一”。杨植麟在大模型方面有清楚的规划与逻辑，对于 AGI 的推动有明确的时间线。在目标上，月之暗面的野心也很大，据接近月之暗面的人透露，月之暗面在技术上追赶的目标只有两个：一个是 OpenAI，一个是 Anthropic AI。

月之暗面的团队中，创始人杨植麟与三位联合创始人张宇韬、周昕宇、吴育昕均毕业于清华，核心成员曾参与谷歌 Bard、盘古、悟道等多个大模型的研发，多项核心技术被 Google PaLM、Meta LLaMa、Stable Diffusion 等主流产品采用。

因此，月之暗面虽是后来者，但在融资与估值上也增长迅猛。如 AI 科技评论不久前报道，月之暗面正在进行新一轮 2 亿美元的融资，投前估值 15 亿美金。据最新了解，如新一轮融资顺利进行，月之暗面的投后估值将超过 20 亿美金。

目前，月之暗面的团队在 100 到 200 人间，技术团队以 90 后为主，人才密度极高。此外，据悉，除了长文本处理，月之暗面也在长视频领域有布局，主打 C 端市场，技术栈与产品在国内大模型初创公司中的气质也很独特。

6、其它

除了上述提到的五家企业，大模型赛道也还有一些新星正冉冉升起，如面壁智能、元象唯星、深度求索（幻方旗下 AI 创业公司）、深言科技等等，同样值得我们的关注。

毫无疑问，智谱 AI、MiniMax、零一万物、百川智能与月之暗面在 2023 年的融资能力最为突出，也最受行业关注。如大模型是一个新的科技浪潮，模型、基建、数据、人才、资金等等均是重要影响因素。但这是一场马拉松赛跑，谁能坚持到最后，谁才有可能成为赢家。

2024 年，融资、人才、商业、产品的多维度挑战下，谁能最终成为国内大模型的 F4？或许这仍是一个值得期待的答案。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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