随着以ChatGPT为代表的预训练大模型展现出多产业应用可能性，国内大模型产品接连发布，围绕AIGC的探讨持续升温。

作为国内较早获得微软和OpenAI赞助的一家初创公司，星图比特在2022年就顺利接入OpenAI的API。公司目前位于上海漕河泾微软加速器。

成立于2015年的星图比特，是一家由上海树图区块链研究院与风语筑（603466.SH）联合投资的原生智能数字内容资产科技公司，主要业务为智能数字资产内容管理。目前，基于率先接入OpenAI API的先发优势，星图比特正为企业和机构提供细分模型定制服务。

作为一家目前同时接入OpenAI和部分国产大模型生态的初创公司，星图比特创始人张炯认为，现在到未来半年也是国内大厂的窗口期，虽然短期来说，国内去赶上和超越都很难，但从长期来说的话，国内的应用场景更多，数据生态更加完整，初创公司可能会更有机会。

作为国内区块链和生成式AI领域较早的从业者和接触者，张炯曾就职于IBM，长期服务大型金融机构。近期，由张炯主导编写的《一本书读懂AIGC》出版。他在书中提到，新的AI带来的是新的操作系统，这是一个时代的革命，会带来新的流量红利和机会。

张炯表示，AI模型可以提供很强的增效能力，并且具备固化自己公司核心业务的优势，未来星图比特的路径是产品化，目前产品正处于研发中。

星图比特创始人张炯

中文大模型开发仍面临三大难点

Q 作为同时接入open AI和国内部分大模型的公司，你怎么看目前国内中文基准的大模型开发难点？

张炯：主要三个难点，三个核心问题。

第一是工程师，前几年国内的算法工程师基本上都以计算机视觉为主，CV代表的公司有商汤科技和旷视科技。现在很多从业者基本上也都是从CV计算机视觉领域转行而来。NLP跟CV本质上是两个体系，算法训练、模型建模对于CV算法工程师来说，也是一个新的领域，所以人才方面有很大的缺口。

第二，国外目前做AI训练最好的GPU商用硬件是英伟达高性能计算的A100、V100。但是A100、V100目前因为中美之间的问题而对国内禁售，国内只能买到A800和V800，它们在训练模型或者说算法的训练效率上来说是只有 A100和V100的1/2和1/3。所以同样的资源，国内硬件在成本消耗上更贵。

第三，训练的数据和语料。中文本身在语料的逻辑上来说不如英文。英文有词根词缀，但中文是象形文字，所以从语法的训练上来说中文难度更大。这也是前段时间百度文心一言的主要的争议点之一。我觉得可以把模型训练当成一个小孩的培养，比如说教学英文，基本上都是先教他3000个单词，然后他的单词认知量在阅读和工作的场景下会提到4000、5000、6000甚至更多。

Q 你怎么看待AIGC的“进化”，对于企业来说应用成本上又会呈现怎样的变动趋势？

张炯：进化非常快，一般而言，我比较赞同OpenAI的CEO奥特曼的观点，即从2022年开始AI的迭代周期将遵循新的摩尔定律——基本上AI算力每18个月左右的时间会翻一番。AI的进化速度非常快，但仍受制于硬件的供给。

从成本上来说，通用模型在个人用户使用中成本可能会有一定下降，我坚信整个AI研发和运营成本会越来越低，通用大模型也会越来越便宜，但它的降幅是有限的，因为最终它要受制于硬件和电力的成本。

对于企业而言，必然会训练自己基于大模型的细分工作流模型，回归正常值的企业投资产出比，才能让AI在企业端长久的被使用。 然后可能从1700亿个参数通过算法工程师优化至50亿参数，于是整个模型的运载效率和能耗成本都会大幅度地降低。模型参数越小，运行模型成本就越低。

可信AI将成未来主流

AI赛道门槛比互联网更高

Q 如何看待国内公司在AIGC赛道的竞争力？

张炯：现在市场需求我觉得处在一个爆发的前期，现在其实也是给了国内这些大厂时间的窗口期，谁先出来谁就会占很大的市场，在未来半年是一个窗口期。模型经过一定时长的训练之后，表现会越来越好。模型表现处在一个爬坡期的过程当中，就会有越来越多的客户去接入。这也是国内纷纷抢先发布的原因。

虽然短期来说，国内去赶上和超越都很难，但从长期来说的话，我们的应用场景更多。我们这边的传统互联网的数据化做得更好，然后应用场景更多，长期的表现就放在可能5~10年。我们的表现其实会比他们要来的更强。

这一波AI，所有人都站在同一起跑线，对于大家来说，起跑线其实都是一样的，反而一些初创公司可能会更有机会，因为它的适配性更强，更加灵活，然后如果有很强的语料基础，基本上发展就会比较快。

Q 如何看待AIGC后续的发展趋势？

张炯：首先我更关注的是可信AI和责任AI，因为现在基于transformer理论体系的 AI产品和应用都是离散式的。它生产出来的内容在很多时候不受人类控制，他可以胡说八道或者去引导人类做一些不该做的事。根本而言，AI没有伦理道德。所以未来基于控制论的可信AI和责任AI这两个理念会更多地被摆上主流技术界的研究和发展方向。

其次，商业化层面，因为在目前的AI赛道可能有很多初创公司创业，但是赛道的门槛其实比传统互联网的门槛高，核心点在于公司是否有自己的算法能力，但其实大部分公司只有产品工程能力，所以目前很多公司通过集成应用制作通用平台，但他们本身不具备算法。在商业化的领域，我相信可能在未来的一年或者两年时间会有一批公司倒掉，我也很关心整个行业的可持续发展的问题。

专属模型定制训练服务是刚需

星图比特未来发展路径是产品化

Q 你的团队应该说是国内较早接触ChatGPT的团队之一，当时是在怎样契机下开始对接的？

张炯：我们作为一个初创公司，内部80%都是技术人员，剩下20%是公司运营。我们有算法工程师，但没有设计师，所以在业务过程中需要一些内容输出的时候，我们就用算法去解决设计的问题，这对于我们来说会比招个设计师更方便。后面我们就把解决设计问题的思路展现给了微软，并在去年6月份搬到微软加速器办公。

在2021年11月份的时候， OpenAI的API在微软云的market上线，那时候他们还缺乏生态，国内对它的关注度也没有那么高。

我们可能是国内在2022年11月以前唯一拿到OpenAI API接口的公司。现在申请基本上要排队，直到OpenAI开放账号才能获得使用权。但基本上国内的公司很难排到，因为OpenAI对国内的政策是比较保守的，对国内公司的支持力度没有像对海外公司支持力度这么大，所以就偏弱势，而且目前Open AI在微软云上获得的GPU资源也很紧张，所以对新的账号申请也是分批次开通。

所以从2022年11月份、12月份开始，随着AIGC热度骤增，我们开始把AI的能力以业务形式对外输出，因为很多公司有这方面的诉求。

Q 星图比特怎么看 AIGC的应用前景，后续在AIGC上有怎样的规划？

张炯：截止3月，星图比特提供的主要服务还是企业端专属模型的定制训练服务。我们从2022年12月份开始推出到现在其实需求量是非常大的，大家都了解到AI模型可以提供很强的增效能力，而且更重要的一点是固化自己公司核心业务的优势。

举个例子，比如出版公司或一些泛内容公司，它最大的阻碍是人员流动所带来的内容产出的不稳定性，在公司成本固定的前提下，内容缩水会导致公司营收下降。而基于AI可以很好地把基于传统工作流的能力进行固化，通过模仿原作者内容给这些创作者灵感，从而保证内容作者产出的持续性。

因为接触的早，所以很早就对各个模型的能力有了比较深度的了解，之后我们也将根据各个模型的特性再研发我们自己的产品，未来路径肯定是产品化。目前文字处理的应用方向也是我们重点发展的方向，因为NLP自然语言处理是我们公司的在算法这个领域的核心能力。

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星图比特张炯：低成本专属模型定制训练服务是刚需，未来会走向细分工作流AIGC的产品化

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