编者按：本文来自微信公众号 极客公园（ID：geekpark），作者：Ray，编辑：郑玄 ，创业邦经授权转载。
残暴的欢愉，终将以残暴结束。
当盛宴开启之时，没人想到，大模型的淘汰赛，会来的如此之快。
火药味首先表现在创投市场。PitchBook 最新报告披露，相比2023年一季度，全球2024年一季度大模型融资额，从216.9亿美元增长到了258.7亿美元，但涉及的交易数量，却从 1909 笔下滑至1545笔——产业格局正迅速向强者收拢。
大厂的价格战，则彻底关上了后来者进入的大门。5月6日，幻方量化率先打响降价“大战”第一枪，随后将字节、百度、阿里、京东、腾讯、智谱，全部拖下水，轻量级模型每千tokens，价格内卷“从分到厘”。不到一个月时间里，后来者的感慨就从跟不上，变成了跟不起。
秋风扫落叶式的前后夹击，使得短短两年不到，技术尚未走到尽头，产业侧就完成了从萌芽到江山初定的格局演练。
然而，胜利者同时也被拖入了另一场更漫长的消耗战中。三朵阴云始终判断在大模型行业的头顶挥之不去：
以目前的技术迭代速度，GPU还够吗？究竟是模型参数的膨胀速度更快，还是账上现金的消耗更快？十项全能、没有幻觉的通用大模型，真的存在吗？
当问题变得无解，过度的追求模型的技术突出，也就成为了一种诅咒。
当淘汰赛暂时画上休止符，行业开始决定换一种活法。
一当暴力不再有奇迹，大模型正陷入技术的诅咒
绝对的大参数，或许并不是大模型落地的唯一解法。 这句话，正逐渐成为大模型产业的共识。·
其中，参数做大路上的第一个隘口，正是这场盛宴中最大的获胜者——英伟达。
最近，一份出自Meta 研究报告显示：其最新的 Llama 3 405B 参数模型在 16384 个 Nvidia H100 GPU 组成的集群上训练时，54 天内经历了 419 次意外，训练期间平均每三个小时就发生一次故障。与此同时，每次的单个 GPU 故障，都会中断整个训练过程，导致训练重新启动。
简单翻译来说，当前的大模型参数量，已经接近硬件所能支撑的极限。即便有无穷无尽的GPU，也不再能解决大模型训练中的算力模型。如果朝着扩大参数的路上继续狂奔，那么训练的过程，将变成西西弗斯推石头式的无限重来。
硬件增大了大模型扩张的难度，细分场景中，智能程度不再与参数量成正比，则从实用角度为这场暴力的欢愉画上了一个大大的问号。
大模型的场景正不断变得复杂化和专业化、碎片化，想要一个模型既能回答通识问题，又能解决专业领域问题，几乎异想天开。
一个国内大模型厂商最爱使用的技术比较维度是：与GPT4比诗词赏析和弱智吧段子，几乎无一例外，无论模型大小，开源模型套壳与否，国产大模型全数吊打“世界第一”。甚至，在最基础的鲁迅与周树人的关系这样的文学常识题上，最优秀的大模型，也比不过一个最传统的搜索引擎。
回归到实际应用中，商业化的不可能三角，彻底为参数信徒们兜头浇来一盆凉水。
在实际应用中，除了模型的智能程度，产品经理们还需考虑速度与成本两大因素。通常 来说，在问答中1秒内的响应速度，99%的准确率，以及能打平成本的商业模式，会是一个大模型生存的必要条件。
但使用大参数路线推高智能，往往也就意味着智能程度越高，产品的应答速度越慢，成本越高，反之亦然。
如果一味由着参数无限制扩张，AI也将无可避免的变成一场资本的战争，但扩张的代价，却远远超过历史上的任何一场同等阶段的商业比拼……对已经踩下油门的玩家来说，只有把筹码加到对手跟不起的水平，才能让自己输得不会太惨。
于是，面对隐约可及的天花板，行业的课题开始转向：如果万能模型不存在，暴力无奇迹，行业要去往哪里？
大模型的T型车时刻：CoE or MoE？
当一个大模型同时完成通用+专业的可行性被堵死，多模型联合分工成为了行业第二阶段的主旋律。
1913年,福特公司创造性的将屠宰线思路引入汽车产业，开发出了世界上第一条流水线。汽车生产，自此从老师傅手工组装，迈入工业化进程，一辆汽车的生产时间压缩近60倍，售价降低也足足一倍有余。汽车制造，自此迈入一个新的时代。
同样的T型车时刻，也发生在大模型产业。
以最典型的场景翻译来说，一个好的翻译，应达到信达雅三层境界。但在大模型的世界里，传统翻译大模型只能做到信，达与雅，则依靠写作大模型才能完成。
但关于何如进行多模型分工，行业则分成了旗帜鲜明的合纵派与连横派。
合纵派的技术思路是 MoE。
所谓MoE（Mixture-of-Experts），翻译成中文就是混合专家模型，将多个细分领域的专家模型组合成一个超级模型。早在2022年，Google 就提出了MoE大模型Switch Transformer，使得其凭借1571B的参数量，也能 在预训练任务上显示出比 T5-XXL（11B） 模型更高的样本效率（更准确，且计算成本没有显著提升）。
不仅如此，美国知名骇客George Hotz与PyTorch的创建者Soumith Chintala也先后表示，GPT4也是由8个220B参数量的MoE模型组成的 1760B参数大模型，算不严格意义的“一个”万亿模型。
然而，这种8合一的思路，也导致了MoE的设计与每次升级迭代都需要花费巨大的资源。类似日常爬山，爬一座8848m高的珠穆朗玛峰的难度，远不是爬8次海拔1108米的雁荡山耗费体力的加和。因此，有能力参与的，往往都是8项全能其具备绝对突出优势的AI技术龙头。
于是，随着MoE逐渐成为寡头的游戏，一种新的技术思路走上台前——连横派的CoE。
CoE（Collaboration-of-Experts），即专家协同模型。通俗来说，一个入口同时接入多家模型，而入口会在模型分析之前，增加一个意图识别环节，然后才进行任务派解，决定任务是由哪款模型起作用，或者哪几款模型打配合。相对于MoE，CoE最大的优势是，各个专家模型之间可以彼此协同工作，但不存在绑定关系。
相比MoE，CoE的每个专家模型之间有更多的协同，更精准的分工，并且更灵活、更专业细分。这一思路，相比MoE，具有更高的效率，和更低的API接口和Token使用成本。
那么，MoE与CoE哪种路线会更占上风？
另一种解题思路：什么决定了用户的智能体验？
当周鸿祎一袭红衣转型AI教父时，360内部，关于如何CoE与MoE路线的论证，也在最近一年多时间里反复上演。
如果走MoE，360多年技术的积累，足以支撑打完这场仗。
而走CoE，就意味着与更多的大模型厂家同分一杯羹。
“三个臭皮匠，顶一个诸葛亮”给了360集团副总裁梁志辉启发，要将宝压在CoE上：
一家企业，哪怕做到Open AI式“8项全能”，依然不免存在短板。但如果将最优秀的大模型企业能力，通过CoE能力，则意味着优势互补与真正十八项全能的实现。
测评结果显示，基于360 CoE AI能力的AI助手Beta版，在引入360智脑在内的16家国内最强大模型集各家所长后，已在11个单项能力测试指标上超越GPT-4o。
与此同时，即使将底层大模型能力“外包”，360依然能在 CoE 的浪潮中，找到自己的独家定位。
从产品层面看， 360 CoE 产品AI助手可以被分成两个部分：其中，语料积累与算法技术，主要依靠的是360智脑在内的16家国产大模型的接入，类似分工不同的特种兵；而360则充当指挥官的角色，通过意图识别模型，来实现对于用户意图更加精准的理解；通过任务分解和调度模型，实现了对于众多专家模型网络（100+LLM）、千亿规模知识中枢和200+第三方工具的智能调度，进而实现比MoE更高的灵活性和效率。
其背后的逻辑在于，当下阶段，决定用户侧所能感知到的模型智能程度的几大要素排序中，需求理解>语料积累>算法技术。
其中，语料大于算法的逻辑，主要体现在细分场景。一个不太恰当的比喻是，一个初高中搜题软件在解决数学和物理问题上，都能秒杀GPT-4o。
关于如何理解需求理解的重要性，梁志辉用360最新发布的CoE AI工具AI助手举了个例子，比如，关于“比如起床第一件事是做什么”的问题，大部分用户期待的或许是一个养生型的答案，而一个热爱弱智吧问答的用户，期待的答案却是睁眼。
在这种实际场景下，不同于客观的评分与打榜，用户对模型智能程度的感知，是主观的。
而做好用户的主观意图判断，则需要对用户历史行为的积累。如果玩家是像360这样有搜索引擎、浏览器数据积累的玩家，则意味着对用户问题的拆解可以做到更加精准，更进一步，通过历史数据，就能判定用户的检索意图，一步给出最合适的答案。
确认了CoE与360的定位后，一个新的问题又随即出现在眼前，基于以上功能设计，360基于CoE架构的AI助手，究竟是作为自家浏览器、搜索引擎、办公产品中的附加功能，还是作为一个独立应用存在。
最终路线定在两相结合，前者提供更多场景，后者创造更多可能。
8月1日，ISC.AI2024第十二届互联网安全大会·人工智能峰会开幕上，360创始人周鸿祎正式发布“AI助手”。在保留独立的网址入口基础上，AI助手也将其全面内置到360国民级入口产品，用户不需要安装插件，即可获取AI体验，与此同时，用户使用AI助手功能时，还可以对模型一键切换，16家国内主流大模型，“哪家最强用哪家”。
AI助手的使用示范
选择将AI助手内置到成熟应用的最直接原因是用户体验。
基础的技术突破，是抡起锤子对一个钉子猛敲；而落地与商业，则是无数个名叫用户体验、场景连续、技术突出、产品生态的齿轮相嵌合，组成的庞大系统性工程。AI的使用需求，往往伴随场景产生，比如网页的翻译，文章的扩写。如果将这些功能放在不同页面、插件甚至APP之间来回跳转，则意味着使用流程的断点与门槛。
发布会上，周鸿祎对此做出了进一步解释：
“大模型不是产品，而是能力，能力固然很重要，但能力一定要跟场景相结合，才能真正的产生价值。”“大模型像今天电器时代的电动机，这东西可大可小、可强可弱、可快可慢，就看怎么用。比如把电动机拿到工厂传送带，就变成流水线，如果加上四个轮子、底盘、外壳，就能得到一辆汽车。发动机在过程中发挥着重要的作用，但是用户并不需要直接发动机，用户需要发动机提供的能力和很多部件相结合。”
用户体验之外，AI助手绑定浏览器的另一个优势则在于成本。
用户侧成本而言，传统的模式中，用户获得更精准的回答，往往只能选择使用更大参数也更贵的大模型这一条路。而通过AI助手，基于CoE架构的意图识别、任务路由模型，问题可以被精准分发匹配到最合适的模型回答，成本也随之降低。
而在产业生态角度，AI助手被集成到安全卫士、浏览器中，则意味着对大模型几乎零成本的流量导入。一般来说，大模型的成本，主要由训练时的研发与硬件采购支出，以及推理时的网络、算力消耗决定，与传统的互联网模式类似，前期的研发成本，会随着后期用户规模的扩大，而在单用户访问成本上被摊得越薄。
360旗下产品获得了更多AI能力的加持，用户获得了更精准更顺滑的使用体验，大模型厂商获得了免费的流量与继续坐在牌桌上的资格。AI助手从页面交互上看，或许只是一个新增功能的改变，但于大模型而言，却是一场一鱼三吃，产品、技术、用户三赢的新商业模式的开端。
这也解释了，为何不久前以阿里钉钉的号召力，争取到的是“七个葫芦娃”的入驻；而这次360发布“AI助手”，却首发就是16家，几乎是把国内主流大模型厂商“一网打尽”。或许只有一家一家写下来，才能感受到这个阵营以及这种号召力的强大：
大厂：百度、字节跳动、腾讯、阿里巴巴、华为；
五小虎：智谱AI、月之暗面、MiniMax、百川智能、零一万物；
垂类头部：商汤科技、科大讯飞、好未来、幻方量化、面壁智能。
尾声
从大模型改变世界，到原子弹变茶叶蛋；从模型为王到合纵连横，从MoE到CoE……短短两年时间，大模型就走完了从初代产品一鸣惊人，到产业淘汰赛，再到商业化的三步走。
而大模型产业的进化速度，也正如其漫无边际膨胀的参数，快速将对手挑落马下，同时快速将自己送到了每一个新兴赛道的终极之问面前：
要生存，还是要伟大。
历史已经替参赛者做出回答——如果生存不能保证，伟大只会成为对手成功路上的垫脚石。
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