OpenAI和谷歌,AI對線中的飛馳人生

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在過去一年左右的時間,OpenAI的發展備受外界關注,那么,什么時候才能有一家公司可以趕超OpenAI?谷歌是外界所認為的最有希望的選手之一。這里,我們不妨跟著作者的腳步,來看看這兩大巨頭之間的“對壘”和“競速”。

到底什么時候,才能有一家公司趕超OpenAI?這句問題,想必是過去一年多來,縈繞在不少讀者心中的困惑。

如果全世界只有一家公司能趕超OpenAI,谷歌應該是最有希望的選手。

同為北美AI巨頭的谷歌,與OpenAI有著相同的AGI目標、世界級的技術人才、全球資金資源,就連OpenAI大模型的核心Transformer架構,都是谷歌原創發明的。

然而2023年至今,AI領域風云迭起,OpenAI永遠快谷歌一步。谷歌每次拿出一個“復仇大殺器”,想一雪前恥的時候,總會被OpenAI搶走風頭。

比如最新推出的核彈級多模態大模型Gemini 1.5,只在科技話題榜上“炸裂”了幾個小時,就因為緊隨其后推出的Sora過于炸裂、更吸引眼球,而變得無人在意。

毫無疑問,AI領域正在進行著一場世界上最精彩的“速度與激情”,領先的OpenAI贏得漂亮,緊隨其后的谷歌也輸得體面。我發現它們的境遇,被龍年春節檔的熱門電影,給精準拿捏了。

如果說OpenAI是驚艷四座、激動人心的《熱辣滾燙》,那谷歌就像是《飛馳人生2》中艱難追夢的中年賽車手,鼓起勇氣全速前進,結果不是贏,而是來了個大翻車。

誰能摘下賽道終點AGI的圣杯,結果還未可知,這一年多來,僅僅是欣賞這一長程賽事的初始賽段,都已經令人極為振奮了。

谷歌與OpenAI的AI對線,可謂是屢戰屢敗、屢敗屢戰。我們就從這場精彩的“雙雄競速”,來整體看一看北美AI巨頭的產業對壘形勢。

一、谷歌三連敗,北美AI巨頭的激情對線

目前,在爭奪AGI通用人工智能圣杯的賽場上,分別有三支北美AI巨頭:OpenAI、谷歌、Meta。

其中,Meta走的是開源路線,其大模型系列LLaMA是目前全球最活躍的AI開源社區。而OpenAI和谷歌則在同一條賽道上,主要打造“閉源”大模型。

盡管OpenAI被嘲諷“不再Open”,谷歌工作人員也大膽諫言“我們和OpenAI都沒有護城河”。但換個角度,閉源的業務策略要說服用戶付費,必須提供高質量模型、具備難以替代的能力優勢,這也會驅動模型廠商持續創新,保持競爭優勢,是AI產業中一股不可缺少的商業力量。

所以,北美AI三巨頭的對壘格局,就是Meta卷生態,OpenAI與谷歌卷模型。

那么,把目光聚焦到模型賽道上,比賽情況如何呢?

2023一整年,和OpenAI同一賽道的谷歌,深深品嘗到了peer pressure同輩壓力的滋味。

這場競速,可以分為三個賽段:

Round1.ChatGPT VS Bard.

結果不用多說,這是一場谷歌被OpenAI“摘了桃子”而開啟的競賽,從此就只能一路跟在OpenAI的尾氣后面。

2022年11月,OpenAI發布ChatGPT一鳴驚人,開啟了全球大語言模型的熱潮。

其中,ChatGPT的基礎技術Transformer是谷歌推出的,大語言模型的涌現現象是谷歌研究員Jason Wei發現的(后來跳槽到了OpenAI)。用谷歌的技術,搶谷歌的人,沖擊谷歌的AI領導地位,OpenAI可謂是一通“騎臉輸出”。

谷歌的應對,是“一怒之下怒了一下”。

2023年3月,谷歌緊急發布了Bard。但這個模型本身的性能就比較弱,上線時功能有限,只支持英文,只針對少數用戶,跟ChatGPT完全不能打。

Round2.GPT-4 VS PaLM2.

有人說,谷歌采用的是“田忌賽馬”策略,第一局故意放出了比較弱的機器學習模型Bard。這話有一定道理,但架不住OpenAI的每匹馬都是好馬。

OpenAI很快推出了升級版的GPT-4,并開放了 GPT-4 的 API,把谷歌甩得更遠了。

5月的谷歌I/O 2023大會,派出來對打GPT- 4的PaLM 2,也是一個“過渡產品”。谷歌研究副總裁Zoubin Ghahramani對外表示,PaLM 2是對早期模型的改進,僅僅縮小了谷歌與OpenAI在AI方面的差距,但并沒有整體超越GPT-4。

這一輪,谷歌仍然落后。谷歌顯然也清楚這一點,在這場大會上同時宣布,正在訓練PaLM的繼任者,名為Gemini,押注了上億身家,準備在年底上演“王子復仇記”。

Round3.Gemini家族VS Sora+GPT-5。

2023年底的12月,谷歌Gemini“雖遲但到”,這個谷歌目前最強大、最通用的AI模型,被媒體稱為“復仇殺器”。這期間,OpenAI上演了一出“甄嬛回宮”的宮斗大戲,沒有特別炸裂的產品。這一次,谷歌能奪回屬于自己的一切嗎?

很遺憾,谷歌并沒能上演AI領域的“龍王歸來”。

三個尺寸的Gemini:Nano、Pro和Ultra,其中Gemini Pro在常識推理任務中落后于OpenAI的GPT模型,Gemini Ultra對于GPT-4僅有幾個百分點的優勢,而GPT-4是OpenAI一年前的產品。而且,Gemini還被爆出,宣稱打敗GPT-4的多模態視頻,有后期制作和剪輯的成分,用中國模型產生的中文語料進行訓練,自稱是文心一言。

谷歌一鼓作氣,一腳油門,Gemini Ultra發布還沒幾天,就推出了多模態大模型Gemini 1.5,能夠穩定處理高達100萬token,創下了最長上下文窗口的紀錄。

這是一個激動人心的成果,如果沒有Sora的話。

OpenAI幾個小時之后,就推出了文字視頻生成模型Sora,用前所未有的視頻生成性能,以及世界模型的產品化,再一次驚艷了世人,搶走了本應屬于Gemini 1.5的話題度,也強化了自己的AI領導地位。目前人們傾向于認為,OpenAI還是領先谷歌一籌。

此前大家都猜測是GPT-5已經訓練得差不多了,面對谷歌目前最強的模型Gemini 1.5,已經有人隔空喊話奧特曼,問他還要把寶貝捂到什么時候,還不快點放出GPT-5。

至此,為期約一年的北美AI“田忌賽馬”,以谷歌的三連敗,暫時告一段落。

二、AGI的殊途,難以飛馳的谷歌

AGI是一場長長的賽事。拉長時間軸,谷歌與OpenAI的一年對壘與一時成敗,或許未來看都不算什么。有資格走上頂級賽道,本身就是谷歌AI實力的一種證明。

比起輸贏結果,更值得討論的是,谷歌變成“卷王”卷了一整年,為什么會一直被OpenAI甩在身后,怎么折騰都跟不上?

田忌賽馬,輸一次是戰術失誤,次次都輸,可能就能關注一下,是不是從馬種、馬圈、草料等源頭,就已經存在問題了。

回到源頭,谷歌和OpenAI可謂是同歸、殊途。

同歸,是雙方都以實現通用人工智能,摘下AGI圣杯作為目標;

殊途,是雙方選擇的技術路線不同。OpenAI將更為通用的語言能力,作為實現AGI的基礎,因此采用了對NLP領域至關重要的Transformer架構,打造了一系列GPT模型,才有了ChatGPT的驚艷亮相。

而谷歌則不然。多年來,谷歌的AI研發機構DeepMind,將強化學習、深度學習用于解決各種人工智能問題,技術積累非常廣泛。比如石破天驚的AlphaGo、徹底改變生物學的AlphaFold,以及Transformer等NLP技術。

這就相當于,兩個車手在為比賽準備賽車,OpenAI為AGI選了一個場地,比如“方程式賽車”,然后以語言為核心進行模型的開發制造,對賽車(模型)的結構、長寬、發動機、汽缸等進行優化改造(工程化)。而谷歌的DeepMind則不確定哪種車能終結AGI比賽,手里的技術工具又很多,于是方程式賽車、跑車、摩托車都造一下試試。

兩種路線原本并沒有什么優劣之分。但隨著大語言模型的“智能涌現”,證明了OpenAI選擇的技術路線更有希望實現AGI,谷歌DeepMind的技術路線就暴露出了明顯的短板:

1.方向分散,成本高昂。在各個技術方向上投入的泛創新,消耗了大量資金,DeepMind與谷歌母公司AlphaBeta在商業化上的矛盾日趨加深。在OpenAI大幅融資加速的時候,谷歌為了加大對AI的投資,通過裁員來節省成本。

2.選型太多,難以聚焦。谷歌開創了許多技術,但每個技術的重視程度、持續深入強度也被分散了,四處打井不出水。最典型的就是Transformer架構,由谷歌發明,但被OpenAI發揚光大。ChatGPT的涌現現象,也是研究員在谷歌發現之后,但得不到重視,出走OpenAI后向前推進。

3.落地遲緩,成果太慢。谷歌內部對AI的保守也是出名的,導致其即使掌握了先進的技術,成果轉化的效率也很低下。有前谷歌員工曾吐槽,谷歌的項目一般都是先吹一陣牛,然后什么也不發布,一年后再把這個項目給砍了。這一點在Sora的爆火上就能看到,訓練Sora使用的擴散模型(diffusion model)、文生圖模型,谷歌都有相應的技術儲備和成果,但就是沒能先搞出Sora這樣的產品。

可以看到,由于一開始就押注錯了賽道,等到大語言模型成為AGI最有潛力的實現路徑,OpenAI領先的大勢已成。這時的谷歌再要回到OpenAI所在的技術賽道上,當然就處于劣勢身位了。

三、一步錯,步步錯的“人生”,挺住意味著一切

坦誠地說,谷歌已經在積極解決問題,包括技術戰略選擇失誤、內部的管理效率人事冗余、AI技術人才的外流等。

去年4月,谷歌將自己的兩個AI“扛把子”團隊——谷歌大腦和DeepMind合并,共同進行Gemini的開發。從最終效果來看,Gemini的表現是很優秀的,1.5版本是目前全球最領先的大模型之一。內部資源也大幅度向AI領域傾斜,一些外流的AI人才回歸谷歌。

實際行動表明,谷歌在明確了賽道之后,追趕OpenAI的決心和速度都是一等一的。

但持續落后的現實也充分詮釋了一點:自己的失敗固然可怕,朋友的成功更讓人揪心。

盡管谷歌竭力解決自身的種種弊病,全力推動大模型,但架不住OpenAI的加速度更強大。

一方面,OpenAI的研發團隊可謂是全力以赴,而谷歌新合并的團隊還需要磨合。Sora核心研發人員Bill Peebles曾透露,團隊每天基本不睡覺高強度工作了一年。而谷歌大腦和DeepMind合并之后,很多員工不得不放棄自己原本熟悉的軟件,放棄原本開展的項目去開發Gemini,這些內部磨合導致的項目延遲、停滯,必然會給谷歌追趕OpenAI帶來阻礙。

另外,相比谷歌亡羊補牢式地招回人才,OpenAI虹吸全球頂級AI人才的氣勢如虹。就在2月份,Altman公開在社交媒體上表示,“所有關鍵資源都已到位,非常專注于AGI”,在線誠聘人才。AI的競爭歸根結底是人才的競爭,因為AGI最重要的是智力資源,而最頂尖最優秀的人才一共只有那么多,這也讓人為谷歌能否追趕上OpenAI捏了一把汗。

電影《飛馳人生2》中,主角再度嘗試賽車而翻車后,他沒有繼續追求賽場上的贏,而是作為一個深愛著賽車運動的車手,踏上賽場,只為證明自己。

谷歌與OpenAI的對線,也不能歸于簡單的輸和贏。正如谷歌在「Why We Focus on AI (and to what end)」中所言:我們相信AI能夠成為一項基礎技術,徹底改變全世界人民的生活——這正是我們追求的目標,也是我們的激情所在!

所有勇于下場、站上跑道的AI“賽車手”,都值得掌聲。而這場充滿了速度與激情的AGI比賽,一定還會帶給觀眾席上的我們,更多震撼。

作者:藏狐

來源公眾號:腦極體(ID:unity007),從技術協同到產業革命,從智能密鑰到已知盡頭。

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