作者/星空下的烤包子

編輯/菠菜的星空

排版/星空下的冰激凌

今年已經接近尾聲，如果問資本市場上什么主題大放異彩，無疑是生成式人工智能。

不論是在國內還是海外，科技圈的大佬們都忙著軍備競賽，從年初的ChatGPT開始，各式各樣的AI大模型都橫空出世，而且迭代速度遠遠超過以往。

而到了年底，可以說谷歌又給資本市場來了一個重磅炸彈，它發布了AI大模型（Gemini），谷歌也很快成了資本市場的香餑餑。

今天我們就一起走進大模型的市場，看看這條賽道有哪些領域能率先起飛。

一、資本市場，需要新技術

作為多模態的大模型，Gemini可以同時識別和理解文本、圖像、音頻、視頻和代碼五種信息，而且理解的準確性還很高，不夸張地說，這是谷歌迄今為止構建的“規模最大、功能最強的人工智能模型”。

在一項專門針對大模型的語言理解能力的測評中，Gemini的成績是90%，要知道人類專家成績也就是89.8%，GPT-4僅有86.4%，僅從測試中就可以看出，Gemini的性能在多模態任務上已經對GPT實現了超越。受益于此，谷歌股價上漲也是情理之中。

連360董事長周鴻祎也站在了谷歌這一邊，長期看谷歌趕上GPT-4綽綽有余。

而國內資本市場也反映劇烈，比如半年前正式推出KD-GPT大模型、目前已經開始在實際項目中投入應用的蘇州科達（603660），在股價沉寂很久之后迎來了漲停。但是需要關注的是，該玩家今年前三季度繼續虧損3.24億元，看來前期的燒錢還在繼續。

蘇州科達股價情況

此外，百度（HK 9888）、科大訊飛（002230）也都推出了各自的大模型，像國外玩家看齊，但一個不能說的秘密是，如今大部分多模態大模型都是在大語言模型（LLM）上生長出多模態的應用，而并非從頭開始訓練的多模態的大模型，能有“抄作業”的基礎，誰也不想浪費時間。

大模型迭代情況

二、光通信，沒你真不行

其實，這次谷歌除了發布多模態大模型Gemini，還推出了新一代AI芯片TPU v5p，相較于它的上一代芯片，它高內存帶寬提升了3倍，可以說能更準確的訓練AI模型，訓練速度有了顯著的提升，一山更比一山高。

谷歌TPU芯片對比情況

這樣一來，谷歌作為繼英偉達之后的自研算力新選手，也有望為算力供需雙方提供全新選項。

在這樣的背景下，有一個市場的需求有望迎來增長，那就是光通信。

簡單來說，傳統的光通信就是以光信號為信息載體，以光纖作為傳輸介質，通過電光轉換，進行傳輸信息的系統，但因為TPU v5p的出現，直接加強了OCS光交換技術應用。

光通信原理圖

這里說的OCS就是谷歌自研的數據中心光交換機。作為一種全光學的連接方案，這幾年谷歌主要將其用于靈活配置AI算力網絡，通過OCS，谷歌的超級計算機可以輕松地動態重新配置芯片之間的連接，有助于避免出現問題并實時調整以提高性能。

所以，谷歌的TPU和OCS，可以說是相輔相成的關系，少了誰，另一個市場或許都難以實現高速增長。除此之外，之前英偉達發布了H200，也有望帶動光模塊1.6T/3.2T時代加速到來。

三、商業化，頭疼的問題

從年初的OpenAI，到年末的谷歌，雖然今年的大模型風光無限，但是筆者依舊想潑盆冷水。

對于大模型玩家來說，最大的問題還是商業化的問題，據筆者了解國內很多大模型玩家還沒有達到盈虧平衡，因為大模型訓練需要強大的算力支撐，就以頭部玩家OpenAI為例，其模型訓練成本接近500萬美元。

之前OpenAI之所以會出現“宮斗”的情節，就是需要在AI模型商業化和AI安全性之間求一個平衡。

對于頭部互聯網玩家來說，尚可通過將大模型集成到現有產品和服務中（比如百度文庫的文檔助手等等），通過付費訂閱實現營收，但對于絕大多數初創大模型玩家來說，需要大量資金和時間投入，而回報卻往往難以預測。

此外，從供給側來看，大模型基座方面國內玩家普遍還比較落后，而國內玩家基于大模型微調的產品，AI技術積累不足，這也有時候很難讓消費者愿意掏出真金白銀支持。

目前，大模型已經做到了足夠吸睛，但是未來如何選擇一條盈利的道路，是擺在每一個玩家面前需要思考的問題。

注：本文不構成任何投資建議。股市有風險，入市需謹慎。沒有買賣就沒有傷害。