从AIGC看大模型供应商 原创

“ 产业链的发展，并不是独立的，而是上下游合作发展 ”

在之前的文章中有说过，对大部分人和企业来说，使用第三方模型是最好的选择，一是因为技术难度低，二是因为资金成本低，同样也就意味着风险比较低。

在前几天的文章中​​大模型与社会分工，产业链与模块化​​中说过，大模型技术是一个产业链，它并不是一个人或 一个公司的事。中间涉及到多个环节，大模型供应商，上层应用开发商，算力供应商等等。

而在我们不知不觉中，很多公司已经成为其中的一个环节。

大模型供应商

最近公司在做一个AIGC的产品，这玩意说简单也简单，说复杂也复杂；说简单是因为这款产品是完全构建在第三方大模型或者开源模型之上的。

说复杂是因为，这个项目看着简单但整起来也挺麻烦的， 涉及到不同内容生成模型的调研和接口对接，开源模型的部署以及算力机的运维等等。

虽然一直说大模型技术好像没什么应用场景，大家用大模型也就是用来聊聊天，吹吹牛。但从目前的正在做的产品来看，这款AIGC产品涉及到多个领域，包括音频，视频，图像，音乐，PPT等。这还不包括一些第三方使用大模型实现的校验系统等。

如果再细分下去还有好多，而如果多注意一下就会发现，不知不觉中大模型的生态就已经这么强大了。

以比较火的openAI为例，我们知道openAI主打的三款产品就是chatGPT，Sora和DALLE，涉及领域就是聊天，图像生成和视频生成。

但现在来看，基于大模型构建的更多领域的AIGC大模型只会越来越多，比如说音乐，PPT，数字人等等。

而这些AIGC大模型的供应商除了在业内，很少有人知晓他们的存在；这正应了之前的话，大模型的热度已经过去，但大模型的发展才刚刚开始。

AIGC的出现到现在也已经有了一年多到两年的时间了；有些人已经用AIGC产品赚到了钱，而有些人还不知道AIGC是什么。

特别是一些自媒体从业者，很多人已经开始用大模型写文章，做视频，做图片，甚至做一些设计和艺术创作，而更多的人却是听都没听过。

有人说大模型发展最大的问题就是能源问题，说白了就是算力问题；而算力问题除了前几年虚拟货币的爆火，导致大量的矿机出现，而随着虚拟币热度的下降，大量的矿主开始丢弃算力机。

但到今年，由于大模型的出现，算力机又成了香饽饽；网上已经有很多提供算力的平台开始出现。

那大家有没有想过一个问题，既然小微企业不适合部署自己的大模型，大企业又都有自己的机房，那么算力平台为什么会有生成空间？ 

原因就是，一些第三方大模型供应商，他们的模型质量并不是很好，因此可能无法完全满足市场上的需求；其次，有些企业需要对模型进行定制化，但如果直接购买物理硬件组建机房又得不偿失。

因此，一种折中的方式就出现了，对有些需要算力但又没有能力搭建算力平台的企业来说，按照需求租赁别人的算力机来做自己的事情，等事情处理完毕就可以释放算力机。

这样就可以使得算力资源得到充分地利用。

比如说，某企业想微调或训练一款大模型，如果自己购买硬件组建机房，那么成本无法接受；而且，在模型微调或训练完成之后，就不再需要如此庞大的算力。

因此，最好的方式就是租别人的机器；这也可以说是云计算的思想，避免算力的浪费。

从这里也可以看出，随着大模型应用的发展，会有越来越多的供应商出现，包括大模型供应商，算力供应商，知识库供应商，数据供应商等等，以及各种代理的出现。

以大模型为核心的产业链，有着巨大的市场和产业上下游，而在未来这也是我们最好的机会。

本文转载自公众号AI探索时代 作者：DFires

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