套壳痛与中国背后大模的阵型思考产业成长

最近AI圈子里炸开了锅。阿里巴巴前首席AI科学家贾扬清的一则朋友圈，像一块石头扔进了平静的湖面。他毫不客气地指出国内某大厂的大模型产品其实就是Meta的LLaMA换了个马甲。这不禁让人想起那个著名的笑话：把羊驼涂成斑马，难道就真的变成斑马了吗？

李开复团队陷入"套壳"风波

虽然贾扬清没有点名，但明眼人都能猜到，他说的就是李开复创立的零一万物公司推出的Yi-34B大模型。这个拥有340亿参数的大家伙，刚发布就在Hugging Face和C-Eval排行榜上拿了第一，没想到风光没多久就被Hugging Face社区要求修改张量名称，因为除了两个重命名的张量外，整个架构几乎就是Llama的翻版。

这让我想起上个月参加的一个AI沙龙，有位创业者半开玩笑地说："现在做AI项目就像开餐馆，大家都在用同样的调料包，只是把包装换了换。"这种"套壳"现象在国内AI圈早已见怪不怪。

套壳现象的前世今生

记得今年5月，科大讯飞的"星火"大模型在发布会上闹了个笑话。当用户问"你是谁发明的"时，它居然回答"我是OpenAI发明的"。这就像一个小学生交作业时不小心把参考答案的署名也抄了上去。虽然讯飞后来解释说是因为用了相似的训练数据，但这个解释显然没能让所有人信服。

更早之前的百度文心一言也遭遇过类似质疑。它的文生图功能把"车水马龙"翻译成"car water horse dragon"，结果生成的图片里真的出现了汽车、水、马和龙的奇怪组合。这就像是用谷歌翻译做了个机翻，然后又用这个机翻去做创作。

创业公司的两难困境

说实话，我能理解这些公司的难处。现在AI领域的竞争就像百米冲刺，OpenAI等国外巨头已经跑出50米了，国内企业才刚起跑。更可怕的是，OpenAI还在不断加速——从GPT-4到DALL·E 3，再到最近的GPTs，他们几乎每个月都在颠覆行业认知。

在这种情况下，很多创业团队面临一个残酷的选择：要么花几年时间从零开始研发，等产品出来时可能早就过时了；要么基于现有开源模型快速迭代，虽然可能背上"套壳"的骂名，但至少能在市场上先站稳脚跟。

借鉴与创新的边界在哪里？

零一万物在回应中强调，他们确实借鉴了LLaMA的架构，但也在数据处理和训练方法上做了大量创新。这就引出一个关键问题：在AI领域，到底怎样才算真正的创新？

我认为这就像做菜。如果你完全照着别人的菜谱做，连摆盘都一模一样，那显然是抄袭。但如果你在传统做法的基础上加入自己的创意，比如用新食材、新技法，甚至发明全新的烹饪方式，那就是创新。关键要看改动的深度和价值。

写在最后

站在行业观察者的角度，我不认为简单地将这些案例归类为"套壳"或"创新"就能解决问题。当前中国AI产业正处在关键的发展阶段，既需要理解创业公司的现实困境，也要坚持鼓励真正的技术创新。

正如一位资深投资人告诉我的："在AI这个赛道上，短期套利或许能获得一时风光，但只有持续投入核心技术的企业，才能最终赢得这场马拉松。"或许，这才是这场"套壳"争议给我们最宝贵的启示。