【天天新要聞】360+ 智譜 AI，中國版“微軟 +OpenAI ”來了

在大模型核心技術研發上，360 采取自主研發 + 合作研發 " 雙引擎 " 驅動，提升核心 " 發動機 " 的競爭力。

作者 / 洛枳 南溟

出品 / 新摘商業評論

ChatGPT 的成功絕不是憑一己之力，這款史上增長速度最快應用背后，合作者微軟起著至關重要的作用，正是產研合作，才促成了大語言模型技術的顛覆性變革。中國已經掀起了大模型之爭，然而幾個月的喧囂，卻沒有一家公司走上這條已經被驗證的道路，中國版的 " 微軟 +OpenAI" 是否會出現，是產業界關注的焦點。

(資料圖片僅供參考)

今天，360 公司和智譜 AI 的合作給出了答案，雙方宣布達成戰略合作。雙方共同研發的千億級大模型 "360GLM"，并宣布該模型已具備新一代認知智能通用模型水準。

中國的大模型時代正在來臨

ChatGPT 的發布引發了一場大變革，微軟宣布 ChatGPT 接入 Office 全家桶更是在應用上面帶來了顛覆性創新，震驚了整個世界。

回看國內，在 ChatGPT 發布并應用后，各家大廠很快跟進，百度的文心一言，阿里的通義千問，科大訊飛的星火等都在大模型領域不斷有新突破。

與此同時，各大廠也意識到，大模型技術的推進和具體應用結合的緊迫性。阿里云宣布阿里所有產品未來將接入 " 通義千問 " 大模型全面升級；科大訊飛的星火大模型具備文本生成、知識問答、數學能力等核心能力。

現實情況是，雖然很多公司都推出了大模型，但是各家大模型能力相差無幾，沒有一家能夠遙遙領先、一統江湖，但可以肯定的是，當大家都在 " 畫餅 " 時，落地才是關鍵。

業界有一個共識，最后能夠勝出的決定性因素是 " 場景 "，擁有場景的公司才能在未來的大模型產業競爭中占據領先地位。

大模型技術本身不再是一個門檻，產業和研究如何更好地結合，如何更好地落地，是所有入局大模型的玩家需要進一步思考的問題。

顯然，沿著被驗證過的路徑走更容易獲得成功。

360 和智譜 AI 的合作，完全可以看做是中國版的 " 微軟 +OpenAI"。

如果只有產業公司，會缺乏 Open AI 科學家長期主義的理想，可能沒有人想到在大模型編碼人類所有的知識這條路上走得更遠。

反過來也是同樣的道理，如果只有 Open AI，不斷發論文是沒有意義的，畢竟論文和技術如果不能跟用戶的場景相結合，也是不能成功的。

微軟和 Open AI 有非常好的分工：微軟在自己的產品里綁上 Open AI 的服務，讓 Open AI 的服務真正實現工程化、場景化、產品化，甚至包括商業化。

Open AI 不一定擅長商業化，也不一定擅長產品和場景化，但就從核心技術上不斷從 GPT3.5 到 GPT4.0，說不準 GPT5 已經在路上。

國外已經蹚出了一條成功的產研結合的道路，360 沒有理由拒絕模仿這條成功的道路。

技術 + 場景的 " 中國 GPT 組合 "

智譜 AI 是由清華大學計算機系技術成果轉化而來的公司，被評為國內 " 最具 OpenAI 氣質和水準 " 的公司，去年 11 月，斯坦福大學大模型中心對全球 30 個主流大模型進行全方位評測，智譜 AI 研發的雙語千億級超大規模預訓練模型 GLM-130B 是亞洲唯一入選的大模型。

專業測評結果顯示，GLM-130B 的準確性等關鍵指標與 OpenAI、谷歌大腦、微軟和英偉達等公司的大模型接近或持平，全球已有 70 個國家 1000 余家機構申請使用。

智譜 AI 作為領先的大模型技術企業，在追趕 OpenAI 方面處于頭部位置。然而單純的技術過硬并不夠，更重要的成就表現在落實到現實場景的應用中去。

此次 360 和智譜 AI 的合作，正是大模型與場景結合的重要實踐。360 創始人周鴻祎一直強調場景在發展大模型中的重要性，他曾表示，技術如果不能跟用戶的場景相結合，是不能成功的。

隨著 ChatGPT 對人類的影響不斷加深，國內越來越多的企業闖入大模型領域，對此，周鴻祎表示：最關鍵的已經不是你擁有大模型的技術，而是如何借鑒微軟和 OpenAI 的合作模式，如何能夠拿到更好的數據進行訓練，如何實現更好的工程化的訓練方法，以及，如何找到更好的用戶場景，能夠使用你的大模型。

據了解，360 瀏覽器平均 MAU 為 4.16 億，360 搜索日均請求量超 10 億次，這為大模型后續的流量運作、用戶反饋、模型調優奠定了基礎。

360 比肩微軟 " 全家桶 " 的全端應用恰恰為智譜 AI 提供了技術落地機會，同時，通過全端應用的數據，又能幫助大模型技術提供數據支持，對于大模型來說，更多的數據支撐和場景信息反饋，也是輔助其改進的重要一步，技術與數據共同作用下產生飛輪效應。

一定程度上來說，大模型的 " 卷 "，卷的不僅僅是技術，還有技術和應用的結合。

這一點，微軟和 OpenAI 的產研合作模式，已經驗證了其可行性。與此同時，國內大模型技術落地方面，還需要考慮更全面的應用，而不僅僅局限于某一領域，某一場景。

擁有能夠和微軟匹敵的用戶場景，360 和智譜 AI 的合作將成為中國版 " 微軟 +OpenAI" 模式的最佳范本，在大模型產業競爭中占據一定優勢，雙方在技術上的的強強聯合，在技術與場景的互補性上，能夠將國內大模型產業競爭提升到全新的維度。

AI 時代，360 的兩條線

360 的人工智能戰略是 " 兩翼齊飛 "，一方面發展核心技術，另一方面搶占用戶場景。

在大模型核心技術研發上，360 采取自主研發 + 合作研發 " 雙引擎 " 驅動，提升核心 " 發動機 " 的競爭力。

360 一直以安全聞名，實際在 AI 技術上，360 一直是國內的第一梯隊，有著長期的積累。早在 2015 年，360 就成立了人工智能研究院，將 CV、NLP 等 AI 前沿技術應用于 IOT、安全大數據等領域。同時，承接了安全大腦 - 國家級人工智能開放平臺項目。

得益于擁有國內先進的多模態研發團隊，360 在自然語言理解、機器視覺與運動、語音語義交互等方面達到行業領先，核心成員和團隊多次榮獲 AI 相關比賽冠軍 / 提名獎項。

大模型相關技術上，360 通過多模態學習解決跨模態檢索，提升了搜索效率，接著，利用遷移學習技術、快速落地文本分類、信息檢索、人機對話、NER、Summary 等能力進行了中文語言模型預訓練研究。

之后，360 著手圖文跨模態研究，在 50 億圖文對中精選 2300 萬高質量中文圖文跨模態數據集開源。后續在 CV、AIGC 和 MLLM 上的研究，讓 360 在大模型上的前期準備有了更堅實的基礎。

在 CV 上，OVD 開放了世界目標檢測大模型 Zero/Few Shot；在 AIGC 上，中文 Stable Diffusion 模型嘗試解決了 40 億圖文對解決中文理解問題；在 MLLM 上，具備原生視覺和語言能力的多模態 GPT 通過領域對齊實現了跨模態知識遷移。

綜合來看，360 的自主研發經歷了自然語言理解、機器視覺與運動、多模態大語言模型等過程，日益精進。

基于 AI 核心技術，360 借助自身優勢場景，" 四路并發 " 落地大模型，分別面向消費者、中小微企業、行業、政企和城市提供大模型相關產品和服務。

360GPT 的產品矩陣是 360 智腦，360 智腦全景包括 360CV 大模型、360GPT 大模型、360GLM 大模型、360 多模態大模型。

周鴻祎對自家大模型的落地有著清晰的規劃，"360 智腦 " 率先落地搜索場景之后，結合 GPT 能力的智能瀏覽器、AI 生圖工具和企業智能營銷云將很快面向 B 端用戶開放測試。顯然在策略上，360 并不急于求成，而是聚焦用戶剛需，成熟一個場景，開放一個場景。

周鴻祎在多個場合強調，中國的大模型落后 GPT 兩年左右，發展起來需要的是用戶的支持、理解和寬容。在有些問題、有些技能方面，中國玩家有后來居上的可能。只是說在有些能力方面，像強推理能力、思維鏈、涌現的能力還需要一個過程。

誠然，中國的 GPT 發展得確實還不夠成熟，但誰知道最后的勝出者會以什么方式出現呢，而這個玩家會不會是復制 " 微軟 +OpenAI" 成功模式的 360 呢？我們拭目以待吧。

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