英偉達(dá)暴跌了。

4月19日一開(kāi)盤(pán)，英偉達(dá)遭遇2024年以來(lái)最大規(guī)模的股票恐慌性拋售，最終出現(xiàn)股價(jià)下跌10%，市值消失1.5萬(wàn)億人民幣的悲劇。

更關(guān)鍵的是，海外部分AI玩家燒不起錢(qián)了，尤其是那些基于llama 2和3開(kāi)源模型的公司，用的transformer架構(gòu)，成本太貴。再加上一些悄悄研發(fā)自己大模型的廠商（比如蘋(píng)果）也開(kāi)始撤出。這些信息的疊加，引發(fā)機(jī)構(gòu)投資者對(duì)完全依靠資源堆積的大模型發(fā)展模式感到擔(dān)憂，最終導(dǎo)致英偉達(dá)股價(jià)下跌。

富國(guó)銀行分析師萊恩.克里對(duì)外表示，英偉達(dá)出現(xiàn)恐慌式拋售不奇怪，“資本市場(chǎng)在進(jìn)入2024年后，其實(shí)一直對(duì)AI硬件股票小心謹(jǐn)慎。原因在于大家覺(jué)得一方面他們估值過(guò)高，另一方面其實(shí)是目前主流的幾家大模型，都沒(méi)有找到可持續(xù)的變現(xiàn)途徑，支撐不起龐大且長(zhǎng)期不變的硬件投入。”

實(shí)際上，這已經(jīng)成為資本市場(chǎng)的共同認(rèn)知。所以，對(duì)于這幾家AI硬件龍頭股票，機(jī)構(gòu)投資者在進(jìn)入2024年后，都視作是一場(chǎng)“擊鼓傳花”游戲。

當(dāng)然，資本也開(kāi)始對(duì)新的技術(shù)模式展開(kāi)探討，比如MoE專家網(wǎng)絡(luò)以及去二次方大模型架構(gòu)等等。尤其是MoE，因?yàn)榧夹g(shù)的可持續(xù)性，被認(rèn)為是下階段大模型發(fā)展破局的突破口，資金開(kāi)始瘋狂進(jìn)入。

于是，行業(yè)產(chǎn)生一系列問(wèn)題需要回答：這到底是怎么發(fā)生的？大模型還有未來(lái)嗎？未來(lái)又在哪里？MoE是什么？誰(shuí)能代表MoE扛起AI大旗？

1.巨頭的無(wú)奈

為什么大家開(kāi)始認(rèn)為以英偉達(dá)算力芯片為核心的AI硬件，變成擊鼓傳花的游戲？原因就在于英偉達(dá)每升級(jí)一個(gè)版本，其相關(guān)芯片的價(jià)格就會(huì)暴漲幾倍。

英偉達(dá)A100算力芯片在中國(guó)市場(chǎng)備受矚目，2021年上市后大規(guī)模出口中國(guó)，成為AI和大模型應(yīng)用的基礎(chǔ)算力。初期定價(jià)為3000-5000美元，隨后價(jià)格上漲至8000美元。

2022年底，美國(guó)禁令限制向中國(guó)出口A100，導(dǎo)致定制版A800價(jià)格飆升至10000美元以上。英偉達(dá)隨后發(fā)布的H100芯片起售價(jià)接近2萬(wàn)美元，而GB200芯片組起售價(jià)在3-4萬(wàn)美元。

在國(guó)外社交媒體上，有人戲稱英偉達(dá)“技術(shù)進(jìn)步以漲價(jià)為本”。

其實(shí)英偉達(dá)有自己的無(wú)奈，中國(guó)市場(chǎng)頂峰時(shí)曾占英偉達(dá)1/4的份額，目前因?yàn)檎我蛩匾呀?jīng)下降到不到4%，這中間巨大的市場(chǎng)缺失不得不通過(guò)新產(chǎn)品漲價(jià)來(lái)彌補(bǔ)。

但不斷上漲的算力芯片價(jià)格，也讓那些開(kāi)發(fā)大模型的互聯(lián)網(wǎng)巨頭開(kāi)始吃不消。

當(dāng)下最主要的這些互聯(lián)網(wǎng)巨頭推出的模型，大部分使用的都是transformer模型架構(gòu)。而這個(gè)架構(gòu)是2017年由Google團(tuán)隊(duì)在論文《Attention Is All You Need》中提出以來(lái)，已成為自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。

這個(gè)架構(gòu)有很多好處，但最大的缺點(diǎn)就是必須不斷投入大量的運(yùn)算資源，以支撐模型的訓(xùn)練和對(duì)外提供服務(wù)。紐約時(shí)報(bào)曾爆料，OpenAI支撐ChatGPT對(duì)外提供服務(wù)，需要使用3萬(wàn)塊英偉達(dá)A100的算卡，而且每天的耗電超過(guò)50萬(wàn)度。

想想都覺(jué)得可怕。

英偉達(dá)一直在尋求解決方案以降低互聯(lián)網(wǎng)巨頭使用Transformer模型訓(xùn)練和推理的成本。黃仁勛表示，英偉達(dá)的芯片進(jìn)化正是為此目的。隨著算力芯片性能的提升，成本有望進(jìn)一步下降。

問(wèn)題是由于巨頭間的激烈競(jìng)爭(zhēng)，模型訓(xùn)練和推理能力需持續(xù)增強(qiáng)，這推動(dòng)了英偉達(dá)最新算卡出貨量的大幅增長(zhǎng)。

另一方面，無(wú)論是引領(lǐng)潮流的OpenAI與ChatGPT，還是Meta、谷歌、馬斯克推出的開(kāi)源大模型，都未找到穩(wěn)定的商業(yè)化道路。

OpenAI在推出GPT4之前，據(jù)說(shuō)每月收入不足成本的1/3。面臨商業(yè)模式不清晰、收入無(wú)法覆蓋成本的困境，以及英偉達(dá)年年漲價(jià)的事實(shí)，互聯(lián)網(wǎng)巨頭管理層開(kāi)始反思這種以資源投入和算卡堆砌推動(dòng)模型發(fā)展的模式。

2.MoE成為解題關(guān)鍵

對(duì)于這些推出大模型服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭來(lái)說(shuō)，想解決英偉達(dá)算卡漲價(jià)帶來(lái)的成本支出不可持續(xù)問(wèn)題，有兩個(gè)解決方向。

一個(gè)是自研算力芯片。近年來(lái)，多家科技巨頭如微軟、OpenAI、Meta、馬斯克，以及谷歌和亞馬遜等，均宣布了自研芯片計(jì)劃或已制作出樣片。然而，自研算力芯片需要進(jìn)行后期對(duì)接效果調(diào)整，并擺脫英偉達(dá)的CUDA重新制作中間層，這導(dǎo)致時(shí)間成本難以估量。

因此，另一個(gè)解題方向就被他們異常重視，希望通過(guò)改變模型底層架構(gòu)，換一種不耗費(fèi)那么多資源就可以達(dá)到很好訓(xùn)練和推理效果的模型架構(gòu)，來(lái)開(kāi)發(fā)自己的大模型。

而在硅谷，確實(shí)有這么一種模型架構(gòu)在這兩年被人不斷提起，甚至在很多中小模型開(kāi)發(fā)方的實(shí)踐中，得到了印證。

這就是MoE。

其實(shí)在更早一些的時(shí)間，MoE一直被應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究中。這是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，它將多個(gè)專家（Experts）模型組合起來(lái)，共同解決一個(gè)問(wèn)題。每個(gè)專家都是一個(gè)小型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們各自擅長(zhǎng)處理任務(wù)的某一方面。當(dāng)MoE模型接到一個(gè)任務(wù)時(shí)，它會(huì)將任務(wù)分配給最合適的專家，最后通過(guò)一個(gè)門(mén)控網(wǎng)絡(luò)匯總專家的輸出，給出最終答案。

這就像一家公司有多個(gè)部門(mén)，在做決策的時(shí)候，公司的CEO可以聽(tīng)從市場(chǎng)部、生產(chǎn)部、策劃部甚至財(cái)務(wù)部相關(guān)專業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的建議，最終產(chǎn)生最優(yōu)的決策。

由于這種架構(gòu)運(yùn)營(yíng)的核心，實(shí)際上是將大任務(wù)分成小任務(wù)，日常的訓(xùn)練也是針對(duì)于各個(gè)小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家進(jìn)行，所以他所需要的推理和訓(xùn)練資源遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于整體運(yùn)算的transformer架構(gòu)。

關(guān)鍵在于這種架構(gòu)對(duì)技術(shù)的理解和使用，切分任務(wù)和找到關(guān)鍵神經(jīng)細(xì)分網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練專家模型是該架構(gòu)成功的核心，這需要強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力。相較于不斷增長(zhǎng)的硬件投入，這種軟性投入對(duì)大模型開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)更可接受。此外，MoE架構(gòu)的特點(diǎn)有利于新興大模型企業(yè)的發(fā)展壯大，因?yàn)樗鼈兛梢酝ㄟ^(guò)技術(shù)理解和發(fā)展來(lái)突破現(xiàn)有巨頭的硬件護(hù)城河。

正因?yàn)檫@樣的一個(gè)特點(diǎn)，MoE開(kāi)始成為大模型破局的關(guān)鍵。

3.國(guó)內(nèi)其實(shí)一點(diǎn)也不慢

MoE作為統(tǒng)計(jì)學(xué)架構(gòu)早在1997年就被提出，真正落實(shí)到自然語(yǔ)音學(xué)習(xí)是2018年以后的事情。

但由于這個(gè)架構(gòu)有幾個(gè)比較困難的訓(xùn)練難點(diǎn)，比如結(jié)果可能擬合，這意味著模型最終結(jié)果可能只是因?yàn)樘囟ㄒ蛩赜绊懺斐啥鵁o(wú)法廣泛使用；再比如最后門(mén)框網(wǎng)絡(luò)的采用過(guò)程中，有可能偏愛(ài)幾個(gè)細(xì)分專家模型，而不能從整體的專家模型結(jié)果中獲得結(jié)論等等。

所以，哪怕谷歌在研究中有了相應(yīng)進(jìn)展，MoE相對(duì)于Transformer架構(gòu)，在模型發(fā)展的廣泛性上遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如。

真正讓MoE模型架構(gòu)照進(jìn)現(xiàn)實(shí)的，是一篇2023年6月名為《MoE Meets Instruction Tuning》的論文。這篇論文提出了幾種假設(shè)和相應(yīng)的解決方案，從技術(shù)可行性上解決了MoE非常難以控制的特點(diǎn)。

MoE模型架構(gòu)逐漸受到關(guān)注，成為許多新興模型研發(fā)方的選擇。2023年12月8日，Mistra AI在X平臺(tái)發(fā)布了首個(gè)開(kāi)源MoE模型，引起行業(yè)震動(dòng)。與此同時(shí)，國(guó)內(nèi)模型研發(fā)團(tuán)隊(duì)也迅速跟進(jìn)，MiniMax宣布將于2024年年初發(fā)布基于MoE架構(gòu)的大模型，新旦智能、元象科技等也相繼加入，推動(dòng)了MoE在國(guó)內(nèi)的快速發(fā)展。

而業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)同的MoE在中國(guó)發(fā)展標(biāo)志事件，是今年2月6日，昆侖萬(wàn)維正式發(fā)布新版MoE大語(yǔ)言模型“天工2.0”與新版“天工AI智能助手”APP。這是國(guó)內(nèi)首個(gè)搭載MoE架構(gòu)并面向全體C端用戶免費(fèi)開(kāi)放的千億級(jí)參數(shù)大語(yǔ)言模型AI應(yīng)用。

其實(shí)，昆侖萬(wàn)維是國(guó)內(nèi)最早投入精力研究MoE模型架構(gòu)的平臺(tái)公司。

這種一手抓技術(shù)，一手抓應(yīng)用的模式，對(duì)于MoE模型架構(gòu)在中國(guó)的普及才是最有意義的。畢竟任何一種新的技術(shù)，無(wú)論有多炸裂，只有大量的應(yīng)用才能對(duì)于產(chǎn)業(yè)，以及人們的生活帶來(lái)新的價(jià)值。

而很多時(shí)候有新價(jià)值產(chǎn)生，是衡量一個(gè)技術(shù)能否持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。

2024年4月17日，昆侖萬(wàn)維重磅宣布，“天工3.0”正式開(kāi)啟公測(cè)。

“天工3.0”是采用4千億級(jí)參數(shù)MoE混合專家模型的全球領(lǐng)先模型之一，并將開(kāi)源。行業(yè)內(nèi)現(xiàn)在一致認(rèn)為，在國(guó)內(nèi)MoE模型的排名里，昆侖萬(wàn)維的天工是第一位，字節(jié)豆包第二， Minimax第三。