《大厂晋升指南 前阿里P9技术专家的升职心法》

《大厂晋升指南 前阿里P9技术专家的升职心法》 简介：《大厂晋升指南 前阿里P9技术专家的升职心法》由前阿里P9技术专家分享，是一本关于在大厂中获得晋升的指导书籍或资料。书中可能会从前辈的亲身经历出发，讲述在大厂的工作经验和职业发展路径。包括如何提升技术能力、积累项目经验、建立良好的职场人际关系、把握晋升机会等内容。为在大厂工作的技术人员以及渴望进入大厂并获得职业晋升的人提供宝贵的经验和实用的建议 标签： #大厂晋升#职业发展#技术专家#阿里经验#升职指南 文件大小：NG 链接：

电商巨头加码AI 知名专家再进“大厂”

电商巨头加码AI 知名专家再进“大厂” 知名AI专家再进“大厂”在加入亚马逊前，吴恩达担任人工智能创业投资机构AI Fund的管理合伙人。他曾于2014-2017年担任百度公司首席科学家，也是在线教育平台Coursera的联合创始人、DeepLearning.AI创始人，并在谷歌、斯坦福大学等多家企业和机构从事AI方面工作。亚马逊在公告中称，吴恩达是人工智能和教育领域的全球领导者，在高校和企业等不同岗位都从事过AI相关工作，这些经历将有助于亚马逊董事会形成对“AI带来的机遇、挑战，及其变革性社会和商业潜力”的看法。吴恩达还参与撰写过200多篇关于机器学习、机器人和其他相关领域的论文，对一系列新兴技术有着深刻见解。此前，吴恩达曾在其个人社交账号上发布对“人工智能的机遇”的看法。他表示，生成式人工智能浪潮催生了来自亚马逊AWS、谷歌云、Hugging Face，Langchain、微软、OpenAI等公司的工具。并认为，“一些公司将成为这一领域的大赢家”。“对于迫切希望在AI领域有所建树的亚马逊来说，吴恩达的加入是一个非常好的选择。”达观数据副总裁王文广认为，整个科技界、投资界都将AI视为当下最热门的领域，国外几乎所有科技企业都在积极争夺AI领域的人才，找到一个领军人物组建团队显得尤为重要。“相较于其他巨头，亚马逊的在AI上的积累相对较少，危机感更强，吴恩达能否凭借自身威望帮助亚马逊建立起一支团队，值得关注。”王文广说。一个月内两出手 加强布局避免掉队当前，包括亚马逊在内的众多科技企业均加大了对生成式AI和大模型的投入，积累技术优势的同时寻找新的增长空间。3月28日，亚马逊宣布已向Claude大模型母公司Anthropic追加27.5亿美元投资，此次注资完成后，亚马逊对Anthropic的总投资达到40亿美元。该公司推出的Claude大模型，被认为是另一家AI公司OpenAI的最大竞争对手。在公布这项任命的前一天，亚马逊公司CEO安迪·贾西发布了亚马逊的2023年度股东信，提到2023年亚马逊在AWS和AI领域投资显著，其中AWS云服务营收从800亿美元增加到910亿美元，同比增长13%。同时，还先后推出了Graviton 4通用CPU芯片和AWS Trainium 2 AI芯片。在生成式AI方面，公司推出的新功能也获得了客户认可，表现出对公司前景的乐观预期。王文广表示，人工智能正迎来发展的“黄金十年”。包括微软、Meta、苹果在内的硅谷巨头都在积极布局和投入AI大模型的研发，但行业发展仍处于起步阶段。当下，企业更多考虑的是“不要被抛下”，因此大规模的投入仍将持续。“如果将对AI的投入比作攀登珠峰，当前所有企业的投入也仅仅是到了海拔3000米的水平，距离顶峰还有很长一段距离。”他说。 ... PC版： 手机版：

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估值800亿美元AI巨头OpenAI管理层揭秘：9位年轻高管掌舵

估值800亿美元AI巨头OpenAI管理层揭秘：9位年轻高管掌舵 OpenAI 成立于 2015 年 12 月，创始人包括 Altman 和其他三位联合创始人：Greg Brockman、Ilya Sutskever和Elon Musk。风险投资家 Peter Thiel 以及亚马逊和 Infosys 等企业投资者是 OpenAI 的早期支持者， 他们以 10 亿美元的资金帮助该公司启动研究和运营。2019 年，OpenAI 拆分为非营利性 OpenAI, Inc. 及其营利性子公司 OpenAI Global, LLC。我们今天所知道的 OpenAI 采用的是上限利润模式，该模式为投资者从投资中获得的利润设定了最高限额。6 月初，有报道称 OpenAI 正在考虑从上限利润模式转向完全营利模式。同时，非营利性部门使其能够承担昂贵的长期研究项目。近年来，随着业务的飞速发展，OpenAI 的领导层经历了重大变动，最引人注目的是Altman于 2023 年 11 月突然被解雇又复职，以及随后的董事会改组。OpenAI 的前董事会成员包括 Altman、马斯克（2018 年初离职）、Sutskever 以及几位非创始投资者和人工智能专家。如今，该公司由一个全新的董事会管理，由来自技术、政策和学术界不同背景的七名成员组成。以下是 OpenAI 的 9 位知名高管和 7 位董事会董事：萨姆·奥特曼（Sam Altman），39 岁，首席执行官2019 年，OpenAI 的营利性实体成立时，阿尔特曼就担任其首席执行官。2023 年 11 月，他曾被短暂解雇，几天后，在超过 95% 的 OpenAI 员工签署公开信要求他回归后，他又恢复了原职。19 岁时，阿尔特曼从斯坦福大学辍学，与他人共同创立了 Loopt，这是一款基于位置的社交网络移动应用，并成功销售。2011 年，他以合伙人的身份加入了创业加速器Y Combinator，最初他只是兼职，以便与兄弟杰克·阿尔特曼共同创立风险投资公司 Hydrazine Capital ，并于 2014 年晋升为总裁。2019年，他因在 OpenAI 等非公司项目上花费太多时间而 被迫从 Y Combinator 辞职。除了OpenAI，Altman还担任清洁能源公司Oklo Inc.和Helion Energy的董事长。据报道，Altman参与外部商业活动是OpenAI前董事会想将他赶走的原因之一。格雷格·布罗克曼，36 岁，总裁兼董事长格雷格·布罗克曼 (Greg Brockman) 是 OpenAI 的联合创始人，并领导了该公司的研究和工程工作，包括产品开发。布罗克曼于 2023 年 11 月与阿尔特曼一起被解雇，并在阿尔特曼复职后不久回归。此前，他是杰克·多西 (Jack Dorsey ) 领导的金融科技公司Stripe 的首席技术官。Mira Murati，35 岁，首席技术官Mira Murati于 2018 年 6 月开始在 OpenAI 工作，担任应用 AI 和合作伙伴关系副总裁。后来，她于 2022 年晋升为研究、产品和合作伙伴关系高级副总裁兼首席技术官。Murati 拥有商业和工程方面的混合背景。在加入 OpenAI 之前，她曾担任特斯拉的高级产品经理，专注于其 Model X 汽车。在此之前，她曾在航空航天公司 Zodiac Aerospace 担任工程师，并担任虚拟和增强现实开发公司 Leap Motion（后来与 Ultrahaptics 合并成为 Unleap）的产品和工程副总裁。雅库布·帕乔基（Jakub Pachocki），33 岁，首席科学家OpenAI 致力于研究和 AI 产品，因此公司设有首席科学家和首席技术官。首席科学家专注于研究，而 CTO 则专注于应用和产品开发。雅库布·帕乔基（Jakub Pachocki）在前任苏茨克弗（Sutskever）于 2024 年 5 月辞职后成为首席科学家。这位波兰科学家曾担任 OpenAI 的研究主管，领导了 GPT-4 和 OpenAI Five 的开发。帕乔基于 2017 年初加入 OpenAI，此前他在卡内基梅隆大学获得博士学位，并在哈佛大学担任博士后研究员。他因在 OpenAI 大规模强化学习（RL）和深度学习优化研究方面的贡献而受到赞扬。萨拉·弗莱尔（Sarah Friar），51 岁，首席财务官作为 OpenAI 高管团队的最新成员之一，Sarah Friar于 2024 年 6 月加入该公司，担任首任首席财务官。Friar 最近担任社区社交网络应用 Nextdoor 的首席执行官。在此之前，她曾是高盛的一名银行家，并在 2012 年至 2018 年期间为 Salesforce 和 Square 工作。Friar 是区块链公司 ConsenSys的董事会成员，之前曾担任 Slack 和 New Relic 的董事会成员。Jason Kwon，46 至 48 岁，首席战略官Jason Kwon在担任 OpenAI 总法律顾问两年多后，于 2023 年 7 月成为首席战略官。他负责监督公司的战略，尤其是投资，并制定公司在日益激烈的竞争中的发展方向。Kwon 拥有丰富的法律背景，曾担任 Y Combinator 的总法律顾问，专注于 YC Continuity Fund，担任 Khosla Ventures 的助理总法律顾问，并担任 Goodwin 全球律师事务所的合伙人。张哲 (Che Chang) 总法律顾问在 OpenAI 面临多起法律纠纷的情况下，该公司拥有不断壮大的内部法律团队也就不足为奇了。Che Chang之前曾担任亚马逊的高级企业法律顾问，因此在技术方面拥有丰富的法律专业知识。Chang 是 OpenAI 内部团队的首席律师，为公司提供法律建议和指导，包括降低风险、确保法律合规以及在法庭上担任其官方法律代表等。Hannah Wong，39 或 40 岁，通讯主管汉娜·黄 (Hannah Wong)于 2021 年 2 月加入 OpenAI，此前她曾在苹果公司从事了七年的公关工作。2023 年，她成为 OpenAI 的公关主管，后来担任副总裁。黄的职业生涯始于全球传播公司爱德曼 (Edelman)，主要负责 Xbox 和 Xbox LIVE、嘉信理财 (Charles Schwab) 和 Twitter 账户。在 Gap 担任企业传播自由职业者一段时间后，她最终担任苹果的公关经理，然后担任高级经理，主要负责 iPad、Apple Pay、Apple Card 和 iCloud。在 OpenAI，她负责领导沟通策略和公关，并负责监督员工沟通和品牌设计团队。艾丽莎·罗森塔尔（Alissa Rosenthal），40 岁，销售主管Alissa Rosenthal 在 S&P Global 开始了自己的科技职业生涯，并担任 Quid 人工智能市场情报战略合作伙伴总监。她的第一份销售工作是在 Mixpanel 担任销售总监，然后在 InVisionApp Inc. 工作。在 2022 年 6 月加入 OpenAI 之前，Alissa Rosenthal 最近担任 SaaS 公司 WalkMe 的销售副总裁。在 2 月份接受 VentureBeat 采访时，Rosenthal 透露她目前管理着一支 150 人的团队。她将销售团队的主要目的描述为帮助用户过渡到人工智能（AGI），尽管 AGI 在整个行业中仍未定义。现任董事会成员亚当·德安杰洛（Adam D’Angelo），39 岁，Quora 联合创始人兼首席执行官布雷特·泰勒（Bret Taylor），43 岁，人工智能初创公司 Sierra 联合创始人劳伦斯·萨默斯（Lawrence Summers），69 岁，前总统奥巴马政府国家经济委员会主任苏·德斯蒙德-赫尔曼，66 岁， 辉瑞董事会成员、比尔和梅琳达·盖茨基金会前首席执行官妮可·塞利格曼（67 岁） 索尼公司前执行副总裁兼总法律顾问、索尼美国公司前总裁Fidji Simo ，38 岁， Instacart首席执行官兼 Metrodora 研究所联合创始人保罗·M·中曾根（Paul M. Nakasone），60 岁，美国陆军退役将军，曾领导创建美国网络司令部，并担任美国网络司令部领导人 ... PC版： 手机版：

爆火的Kimi，抢了谁的生意？

爆火的Kimi，抢了谁的生意？ 如今一个多月过去了，虽然热度减退，但身边依然有人在讨论Kimi。北京一所高校的在校大学生告诉“定焦”，近期学校组织了学习会，安排老师学习Kimi，老师给学生布置作业，要求学习、训练Kimi。在网络上，时不时能看到有人推荐Kimi，这其中有一些可能是定向投放的广告推文，但也不乏一些自来水。Kimi带给人们的一个认知冲击是，AI发展太快了，创业公司也可以在短时间内做出让人眼前一亮的产品，相比之下，那些号称做了十几年、砸下千亿资金的科技大厂，不过如此。Kimi抢走了科技大厂的风头，未来还可能抢走他们的用户。问题是，火爆能持续吗？01谁在用Kimi？Kimi是一个面向C端用户的智能助手，善于读长文、搜网页，主打功能包括整理资料、解读文件、辅助编程、文案写作等，被网友称为ChatGPT中文平替。因为有ChatGPT在前边教育市场，还有文心一言、通义千问、讯飞星火等大厂推出的产品相互内卷，Kimi提供的这些功能，其实很多人之前或多或少了解过。但对比之下，像Kimi一样让很多人自发使用，不只是厂商自吹自擂，还能让2亿A股股民狂欢的国产大模型产品，此前没有过。Kimi呈现给用户的东西很简单：一个像百度搜索一样的搜索框，“文件，拖进来；网址，发出来”，然后用户可以直接针对发给它的文件或网址提问，让它帮忙总结归纳、分析数据、全网搜索。图源 / kimi.ai官网截图最大的亮点是它支持超长文本输入，一开始是20万字，后来增加到200万字，而当时纵观全球范围内的大模型，没有一个能超过10万字的。这在用户体验上最大的变化是，你给大模型投喂资料，不用再把文件拆分成好几个了，直接丢进去就行，它都能很快读懂，还能“大海捞针”定位其中的信息，告诉你某个信息出现在哪一页。看到这，Kimi的用途很明确了长文本阅读和分析概括，可以理解为AI搜索+文档总结。它是一个生产力工具，帮助我们处理信息，偏实用导向，不是用来吟诗作画、聊天娱乐的。这个定位，决定了Kimi的使用者主要是打工人。Kimi官方介绍文档中提到了六类人群：学术科研人员、互联网从业者、程序员、自媒体与内容创作者、金融和咨询分析师、法律从业人员。他们有个共性：要处理大量文档信息。一位非诉律师对“定焦”说，之前经常用ChatGPT整理法律政策，利用它写报告、总结，但ChatGPT有个问题是每次输入的信息不能太长，比如一份1万字的材料，需要分成好几份，分批发给它才能进行分析。Kimi的长文本特点，解决了这个问题。现在他是两款产品同时在用。一位自媒体从业者告诉“定焦”，他会用大模型分析上市公司财报信息，查询一些财务数据，在对比了文心一言和Kimi之后，他觉得Kimi更好用。“Kimi的功能很直接，简单好上手，总结归纳能力很强。”不过，他们都表示，目前使用频率不高，更多是尝鲜、试用，因为AI生成的内容质量不稳定，有时候会出现胡说八道的情况，“可以参考，但不能全信。”Kimi的开发者，是一个叫作月之暗面的创业公司，去年3月成立。Kimi去年10月第一次亮相，从一开始就主打长文本，对外宣传的噱头是“完整吃下了一本《三体》”。亮相之后的半年内，Kimi迭代了三次。识别扫描件、上架小程序、联网搜索，以及将支持的上下文长度升级到200万字。3月18日的200万字升级是一个转折点。在那之前，Kimi还是在互联网圈、大模型从业者，以及小范围的AI爱好者中传播，升级之后，Kimi成功引起了2亿股民的注意，出现一批Kimi概念股，Kimi APP和小程序宕机上了热搜，进一步传播出圈。如今来看，Kimi能火，是多个因素共同促成的。首先是产品确实还不错，这是前提；其次恰到好处的营销，2月中旬月之暗面那笔10亿美金、号称国内AI大模型公司单轮最大金额的融资，极大增加了关注度；此外，Kimi概念股的发酵，来自2亿股民的神助攻，最后一举将Kimi送上了微博热搜和Appstore总榜前十。Kimi的确是出圈了，这跟此前国产大模型只在业内人中传播不一样。不过，从总量上看，实际使用Kimi的人数还是有限，Similarweb监测到Kimi网页版的日活用户数峰值在三四十万的水平，全网日活峰值在百万水平。对于一家创业公司而言，这个成绩相当不错。问题是，为什么做成这件事的是一家创业公司？02Kimi做对了什么？月之暗面不是国内最早那批做大模型的公司，在它之前，百度的文心一言作为ChatGPT之后第一个亮相的国产大模型，被认为最接近ChatGPT。此外，阿里的通义千问、科大讯飞的讯飞星火、智谱GLM，都已迭代了好几轮。但除了厂商们的主动发声，国内一直没有出现C端用户真正认可、愿意自发为之宣传的产品。一大乱象是卷参数、刷榜单。几乎每家在发布产品时，都要把GPT拉出来对比一波，找到几个指标把GPT超越比如，中文能力。GPT成了靶子，被国产大模型轮番吊打。但业内人都知道，论综合能力，国内没有一个大模型能超越GPT4。“刷榜”是大模型行业公开的秘密。国产大模型乐于刷榜，经常在各种榜单上排名第一。但多位做榜单测评的业内人士告诉“定焦”，大部分排名没有太大参考意义，跟“刷题”一样，不代表真实能力。普通用户感到很迷惑，“你说你很强，榜单上有你，媒体推荐你，博主夸赞你，我就信了你，但用完之后，一言难尽……”一位试用过多款国产大模型的用户说。国内做大模型的公司很有意思，有些是为了拉股价，有些是蹭热点，还有的就是想圈钱，动机很不单纯。稍微好点的，是为了赶超对标OpenAI，是为了要赢。即便是把长期主义挂在嘴边的大厂，很多也是为了打赢对手，而不是想着怎么满足用户需求。最典型的是阿里和360。Kimi宣布支持200万字超长无损上下文之后，因流量激增服务器崩溃上了热搜。然后第二天，阿里通义千问宣布免费开放1000万字长文档处理功能，号称“全球文档处理容量第一”，紧接着360 AI浏览器宣布内测500万字长文本处理功能。好吧，大厂又“赢”了，他们又“第一”了。有人点评：“既然你（阿里、360）知道长文本好，而且你也能实现，早干嘛去了？这是来给用户提供便利的，还是来蹭流量的？”除了大厂，还有大佬。去年Kimi刚发布不久，李开复成立的零一万物，发布了大模型Yi-34B，能处理约40万字，是Kimi的约2倍，声称问鼎了多项全球英文和中文能力测试排行榜第一。但马上就有业内人指出，“Yi系列”的模型架构与Meta的开源大模型LLaMA相比，只改了两个张量（tensor）的名字，让其陷入套壳争议。图源 / 零一万物官网在这样的大模型创业生态中，其实只要产品稍微好一点，营销巧一点，时机把握好，很容易脱颖而出。今年3月，AI创业者华融琦利用Kimi，写了一个《Kimi最全指南》的云文档，传播很广。他对“定焦”说，Kimi做长文本很早，从一开始就拿这个点做单点突破，给人留下了根深蒂固的印象，而长文本是一个通用性的功能，Kimi相当于是以功能和场景出圈。另外，创始人杨植麟超级学霸、AI大牛、90后的人设自带滤镜，在感性层面获得了外界更多支持，用户出于认可自发的宣传也给Kimi增添了不少流量和好感。产品定位决定了市场策略。在国内大模型产品中，Kimi是少有的从一开始就明确只做to C，不做to B的产品。Kimi发布的第一天，杨植麟就说过，希望先提升模型能力，同时也会聚焦C端超级应用，通过产品连接技术与用户，Kimi是第一个产品尝试。对C端用户的看中，决定了Kimi的产品体验不会差。无论是200万字的超长文本，还... PC版： 手机版：

OpenAI在国内的两条应用之路走不通了？

OpenAI在国内的两条应用之路走不通了？ 令高瑞麟陷入两难的，是在奥特曼领导下的OpenAI的一封推送邮件。在6月25日发出的邮件中，OpenAI表示，从今年7月9日开始，将阻止来自非支持国家和地区的API（应用程序接口）服务。受影响组织若希望继续使用OpenAI的服务，必须在其支持的国家或地区内访问。这也意味着，不在支持地区范围内的中国大陆，将迎接OpenAI的“断供”风险。需要注意的是，ChatGPT爆红以来，OpenAI其实一直未曾开放过中国市场的服务。国内大模型创业者李振告诉字母榜（ID：wujicaijing），当前国内想要访问OpenAI的API，一般有两个途径：一是直接向OpenAI官方申请，这种方式更多适合个人开发者；二是通过采购微软云服务，间接接入OpenAI服务，这也是当前国内唯一的合规渠道。据李振观察，目前微软云提供的OpenAI接入服务仍可以正常访问。通过上述两种途径，围绕OpenAI的API，国内大模型玩家也由此发展出了两大应用场景：科技大厂用以帮助训练自己的大模型，在模仿的基础上追求赶超效果；中小企业则用来开发落地应用，在实际使用中向客户提供多样性选择。对于更有实力和资源的大模型玩家而言，即便“断供”政策正式生效，也可能挡不住它们继续调用OpenAI的API的行为，“在一个全球化的市场中，很难存在彻底隔断某一地区访问权限的可能性，就是需要穿越多少围栏的问题。”关注大模型投资的恒业资本创始合伙人江一说道。进入2024年，即便已经出现了一众号称性能媲美GPT-4级别的国产基础大模型，但调用OpenAI技术的需求仍然存在。在江一接触到的合作客户中，有人明确提出希望提供OpenAI技术选项，“面对更开放、更发散性的问答时，OpenAI展现出来的答案还是更强一些。”这也促使一些应用开发商对不同的模型做起人为分割，简单的问题推理，以及涉及垂类行业问答的场景，优先调用国内大模型，偏复杂推理和分析的内容，就交给OpenAI。具体运行环节，有点类似当前业内推崇的MoE混合专家模型逻辑，当客户提出一个问题后，借助机器学习的匹配算法，先将问题分类，从而基于分类结果匹配对应的模型服务商。但是否使用OpenAI服务，还取决于客户是否愿意为此多花钱，“充什么样的会员套餐，给你供应什么样的大模型选择范围。”李振解释道。不同于应用开发者的具体使用需求，那些同样有着自研大模型野心的国内厂商，通过接入OpenAI技术，还能起到辅助刷榜的作用。知名大模型测试集C-Eval就曾在官网置顶声明，称评估永远不可能是全面的，任何排行榜都可能以不健康的方式被黑客入侵，并给出了几种常见的刷榜手法，如对强大的模型（例如GPT-4）的预测结果蒸馏、找人工标注然后蒸馏、在网上找到原题加入训练集中微调模型等等。站在OpenAI的肩膀上，从模仿借鉴中快速赶超，则是国内大模型玩家接入OpenAI技术的更重要目的。去年12月份，字节跳动被爆出正在研发一个名为“种子计划”（Project Seed）的AI大模型项目，但该项目在训练和评估模型等多个研发阶段调用了OpenAI的API，并使用ChatGPT输出的数据进行模型训练。此举违反了OpenAI的使用协议，根据规则，OpenAI禁止使用输出开发竞争模型。因此，字节旗下部分GPT使用权限被OpenAI封禁。字节官方坦陈，内部技术团队刚开始进行大模型的初期探索时，确实有部分工程师将ChatGPT的API服务应用于较小模型的实验性项目研究中，但“该模型仅为测试，没有计划上线，也从未对外使用。”部分国产大模型在训练模型速度上快速起步的一大原因，同样离不开对国外大模型的借鉴。去年11月被传出套壳消息时，零一万物在回应字母榜中承认，在训练模型过程中，沿用了 GPT/LLaMA的基本架构，但需要说明的是，借鉴架构并不能跟“套壳”或者“抄袭”直接划等号。不过，这确实帮助零一万物缩短了模型研发时间。去年3月，李开复正式宣布将亲自带队，成立一家AI 2.0公司，研发通用大模型。经过三个月筹办期，同年7月份，该公司正式定名“零一万物”，并组建起数十人的大模型研发团队。团队成型四个月后，零一万物便在11月份推出了“Yi”系列大模型产品，并借助Yi-34B霸榜多个大模型测试集。在OpenAI“断供”危机之下，国产大模型的战略替代价值越发凸显。在李振看来，从经济账上考量，国内公司直接调用国产大模型会是更为划算的选择。抢在企业迁移之前，一些追求更高收益的个人开发者，已经率先用国产模型替换掉了OpenAI。2022年11月ChatGPT亮相后，受限于政策，一些人开始盯上国内想要尝鲜的用户，做起了卖号生意。当时，ChatGPT Plus官方订阅价格为一个月20美元，国内用户想要使用，收费一般为共享号（供4-6个人使用）一个月50元左右，独享号一个月170元左右。但从2023年下半年开始，随着越来越多国产大模型的发布，加上用户对ChatGPT新鲜感的减弱，越来越多个人开发者已经将技术底座从OpenAI换成了国产平替，订阅价格也随之下降，有的连续包年仅需198元。现在，在App Store应用商店中搜索“ChatGPT”，各类相似应用程序充斥其中，ChatGtp4o、ChatGp4、ChatGp4o、ChatBPT 4.0、ChatGTB4……如今，OpenAI的“断供”之举，给国产大模型厂商提供了一次抢夺中小企业用户的迁移机会。继5月份字节、阿里、百度、腾讯等掀起大模型价格战之外，从6月25日开始，一众国产大模型玩家又纷纷祭出了零成本迁移计划，再次加码性价比之战。截至目前，包括智谱AI、百度、阿里、腾讯、百川智能、零一万物、商汤科技、月之暗面等均已推出了OpenAI零成本迁移计划。为加速用户“搬家”，部分国产大模型还额外附送1千万乃至1亿Tokens，并配套调用、迁徙、训练等多项免费服务大礼包。便宜，只是鼓动用户迁移的必要条件。想要真正赢得用户的青睐，国产大模型还需要做到更好用。去年曾喊出史上最大降价的阿里云，并未能借助价格战换来新的增长。聚焦到国内公有云市场，阿里云市场份额不增反减。IDC发布的《中国公有云服务市场（2023下半年）跟踪》报告显示，2023下半年IaaS市场中，阿里云市场占比27.1%，位居第一。但在2023上半年中国IaaS市场中，阿里云市场份额则为29.9%。更可况，在国产大模型降价的同时，OpenAI们也在降价。按奥特曼的话说，“OpenAI也可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零……”想要增强大模型底座的产品吸引力，除了价格之外，更重要的比拼则在数据端。2020年发布GPT-3时，OpenAI曾详细公开了模型训练的所有技术细节。中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣表示，国内很多大模型其实都有GPT-3的影子。但随着OpenAI在GPT-4上一改开源策略，逐渐走向封闭，一些国产大模型就此失去了可供复制的追赶路径。此后，各家大模型拉开技术差距的重点，越来越多体现在训练方法、数据配比、数据工程、细节参数、训练过程监测技巧等细节之中。即便在模型框架相同之下，不同的数据来源和数据训练方法加持下，最终训练出来的大模型性能依然会表现各异。“前大模型时代，AI的主流是以模型为中心的单任务系统，数据基本保持不变。进入大模型时代，算法基本保持恒定，而数据在不断增强增大。”在产业专家刘飞看来，相比算法和算力，数据可能是眼下阻碍国产大模型追赶OpenAI步伐的更大鸿沟，“魔鬼都藏在这些数据训练的细节里。”在国内大模型纷纷跨入万亿参数时代之后，对数据采集和训练的能力考验再次提升。参数量的大小与最终模型呈现的效果之间，两者“投入产出并不成正比... PC版： 手机版：