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新華網北京2月13日電 題：戴文淵：“百模大戰”不是太多，而是遠遠不夠
記者 陳聽雨
每位即將分娩的孕產婦都可能面臨一項重要抉擇，順產還是剖腹產?在醫學高度發達的今天，這個決定往往會在孕期的最后才做出，且很大程度上依賴醫生的豐富經驗。
然而，在長春市婦產醫院，帶著對生命的敬畏，醫生通過AI技術更精確地預測新生兒體重，為分娩方式提供更科學的決策支持。
醫生將收過往集到的所有孕婦體檢指標數據輸入電腦中，最終構建出“新生兒體重預測模型”。這一模型能夠提高胎兒體重估值的準確度，在這個過程中，一切由AI自動完成，這真的可靠嗎？
結果出乎醫生的意料。
原本依靠經驗預估的新生兒體重誤差，最高可達1斤左右（新生兒體重平均6-7斤）；而應用“新生兒體重預測模型”后，所有案例的誤差幾乎被控制在了200克以內，比臨床醫學已經達到的精確度更高。
“新生兒體重預測模型”由長春市婦產醫院的醫生基于人工智能企業第四范式的AutoML技術及產品構建。在第四范式創始人、CEO戴文淵看來，人工智能時代，企業需要新技術的賦能，從而需要人工智能技術公司，這是時代賦予第四范式的機遇，“毫無疑問，我們抓住了這個機遇。”戴文淵說。
穿過第四范式頗具科幻感的環形展廳，仿佛穿越了人工智能發展的數次潮起與變革，AI大模型、生成式AI技術在2023年引爆全球，2024年國內市場迅速掀起“百模大戰”，2025年“百模大戰”開啟下半場，對此，戴文淵在接受新華網科技頻道獨家專訪時說，“AI大模型是需要數據灌溉的，是整個時代，是國家的廣闊市場給我們創造了機遇。”
圖為在第四范式創始人、CEO戴文淵接受新華網專訪
從算力競爭到高質量數據競爭
除醫學領域，AI技術還在更多其他領域有著廣泛的落地應用。戴文淵舉例說，比如利用AI幫助商業銀行實現反欺詐。在引入AI之前，大部分銀行由專家撰寫反欺詐的業務規則，在過去幾十年的時間內，這些業務規則大致累積了上千條，這意味著，當一筆交易發生時，銀行會通過上千條規則來判斷這筆交易是否存在欺詐。
“AI技術在賦能銀行時，我們將過去十幾年的數據全部交給AI去分析，AI在其中發現了大概20億條規律，從1000到20億，對于整個行業是一個巨大的進步。”戴文淵說，每一年，都有成百上千個不同但類似的案例在各行各業發生，把業務的規模做得越來越大，AI的參數量做得越來越大，模型做得越來越準，讓業務效果變得越來越好。
在戴文淵看來，人工智能產業的主基調一直是快速向前發展，“對于中國AI行業來說，到了越來越好的階段，進入越來越適合的發展節奏。”
對此他詳細解釋，前幾年，因為有效數據量尚未被充分開發，所以只要把算力往上加，模型的效果就能繼續提升。但近年來，很多AI大模型都遇到了瓶頸，加算力效果并不提升。這是因為，生成式AI非常需要純凈的數據，要讓模型提升，就需要輸入越來越多且越來越好的數據。如果新輸入的一批數據比原先的數據質量差，很可能數據越多，模型的質量反而變差。
“中國AI的優勢在哪？在產業，有AI真正可以落地的需求。雖然我們的算力資源可能不具有絕對優勢，但現階段，算力已不再是最核心的瓶頸，AI發展的瓶頸已從算力瓶頸轉變為高質量數據的瓶頸，進入到高質量數據的競爭后，就會進入中國AI產業喜歡的節奏。”戴文淵說。
他認為，之所以中國AI產業能大有作為，是因為中國市場的行業門類齊全，各行業AI落地的需求巨大。“只要把我們的算力充分跑起來，在每個細分賽道，我們的目標都是提升有效參數量，有效參數越多，模型越準，業務就會越好，這樣就形成了良性閉環，在每個賽道我們都要設計出這樣的良性閉環。”
“100個大模型，遠遠不夠”
截至2024年7月，我國已完成備案并上線的生成式AI大模型數量接近200個。2024年1至11月，大模型相關中標項目的盤點結果顯示，國內大模型中標項目共728個，中標總金額為17.1億元，分別是2023年全年數據的3.6倍、2.6倍。“百模大戰”打響，大模型賽道的競爭進入卷生態、拼獲客的階段。
“我認為‘百模大戰’不是壞事，是好事。在很多國家不會出現‘百模大戰’，因為根本就不可能拉出100個AI團隊。在中國能‘百模大戰’甚至‘千模大戰’，說明中國有人才，雖然現在中國的人口紅利開始消退，但受過高等教育的人口紅利正在崛起。”戴文淵說。
如今，千行百業都在基于自身核心業務對AI的需求向更具體的應用層轉變，這些轉變的背后，蘊藏著企業對有效的AI產品賦能自身核心價值的真實需求。
“我認為各行業的人士，首先應該思考的是行業需要什么，企業自身的核心競爭力是什么？而不是先問應該買多少塊卡，模型參數量做到多少。”戴文淵以零售業舉例稱，比如零售企業的目標是提升供應鏈效率，那么確定目標定后，要看供應鏈效率提升需要什么樣的AI模型，建立這樣AI模型，需要什么樣的數據，這些數據需要什么樣的算法，算法需要跑在多大的算力上，這樣逐層梳理清楚， AI也就在這個產業落地，并且創造價值了。”
從AI賦能千行百業智能化轉型的角度來看，戴文淵信心十足，“我們的產業門類是齊全的，規模是巨大的，這兩點分別對應著有需求和有數據，百模大‘戰’根本就不成立，如果只有100個大模型，對中國來說其實是太少了，遠遠不夠。”
“不期待超級英雄”
戴文淵曾打過比方說，“可以把當前的人工智能技術視為一名實習生，初期工作成果可能并不完美，但他們確實能夠分擔部分工作，AI的學習到達一定階段后，或許就能勝任更加復雜和重要的工作任務。”
然而面對AI技術和工作模式的快速優化與迭代，戴文淵卻并不期待現象級產品的誕生。
“我不否定現象級產品，如果能夠出現現象級產品，那一定是好的，但是我并不去期待這件事情的發生。”他說，“有時候可能大家都希望橫空出世一個超級英雄，超越了過去的所有榜樣，但實際上，最終整個AI產業的蓬勃發展不可能靠一兩個人、一兩個產品，而是靠每一個人、在每一條細分賽道上辛勤耕耘。”
都說弱冠之年，尚不知虛名有何用。然而，戴文淵卻在2004代表上海交大獲得了ACM國際大學生程序設計競賽總決賽冠軍，21歲便開始在國際計算機領域嶄露頭角。
作為上海交大2002級ACM班上最耀眼的明星，戴文淵深知，在人工智能領域，注定不止一顆閃閃發光的星。如今四十出頭的他，自認為在AI行業已經不算年輕人。
“每一代人都有自己的價值，現在的年輕人越來越厲害，環境越來越好，接受到的教育也是優質的，他們完全應該比我們做得更好。而我需要做的，是能夠更好地支持更多優秀的年輕人，第四范式發展到今天，很多重要成果都是一些剛剛畢業一兩年的員工做出的。在十幾、二十幾年前，這樣的人才在中國非常稀缺，但今天，我們國家已經培養出了大量科班出身的AI人才，未來的高手就在他們中間。”戴文淵說。
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