《科创板日报》1月4日讯 （记者 张洋洋）ChatGPT的横空出世，带来2023年全球大模型热潮。在2024年新年之际，财联社、科创板日报邀请人工智能领军者与行业精英推出“2024·AI领先者心声”系列报道，回顾过去的一年，展望新的一年AI大模型发展的机遇与挑战。

AI大模型独角兽智谱AI的CEO张鹏向《科创板日报》记者表示：

在AI大模型核心技术方面要坚持自主创新，这是“买不来，求不来”的。在商业化方面，要打造分层生态圈，联手踏实落地，避免“重复造轮子”的内耗。

展望2024年，要想实现大模型发展的新高度，需要整个生态携手，寻找新的可能，从而实现真正的突围。

张鹏的“2024·AI领先者心声”全文如下：

首先，在核心技术方面要坚持自主创新，这是“买不来，求不来”的。

国产大模型要实现自己的创新，就不能单纯复制世界顶尖水平的技术路径。从技术发展上来看，早期预训练模型有几个类型，比如GPT、BERT还有T5，每个训练框架都有适合的某些任务和场景。在早期，BERT的效果比GPT-1和GPT-2更好，直到参数规模更大的GPT-3出现。它开启了基础模型发展的新时代，其在语言生成、上下文学习和知识（常识）理解等方面展现出惊人能力。但我们从2020年底，选择了从0到1研发GLM预训练架构。

当时选择该路径的原因，是希望把不同预训练模型的优势组合到一起，还有一个更重要的原因是，当时中国没有自己的预训练模型框架。如今，从数据到训练集群运维再到核心算法，智谱AI都实现了完全的自研，我们也将它视为智谱大模型弯道超车的起点。

实现国产大模型的突围，就要正视国产大模型与国际领先水平的差距，也要有信心去追赶甚至超越。在我们眼里，GPT-4只是一个阶段性的成果，它不是我们的终极目标。我们的终极目标和Open AI很接近，那就是实现通用人工智能。所以在很多选择上，我们第一步就是虚心学习。他们做了很多创新，如果我们觉得有道理的，也要想办法去实现。比如前段时间我们瞄向GPT-4V实现的技术升级，包括：多模态理解能力的CogVLM、代码增强模块Code Interpreter、网络搜索增强WebGLM等。国产大模型与国外大模型之间的差距依然存在，但我们也一直在不断创新的路上。

在商业化方面，要打造分层生态圈，联手踏实落地，避免”重复造轮子”的内耗。

如今，中国大模型赛道正在从拥挤走向分层。大部分技术进步大抵如此：新技术产生，大家一拥而上；当技术发展到一定程度，自然而然地会沉淀，会分层——有些人解决底层的问题，有些人解决中间的问题，有些人解决上层的问题——这是自然而然形成的，会变成相对稳固而不是混乱的生态，大家互相促进。

我们希望做的，就是能用通用智能水平比较高的模型去赋能大家，让大家去做行业应用。所谓行业模型、通用模型之间的差别和关系到底是什么？我更愿意接受一种说法，就是L0层（指基础模型）、L1层（指行业模型）和L2层（面向更加细分场景的推理模型）。三者并不独立，行业模型（L1）和细分场景的推理模型（L2）理论上来说应该是基于通用模型（L0）增强出来的。

基于此，我们也提出了大模型行业内的首个合作伙伴计划，面向生态开放商业合作资源和底层技术能力，与全球顶尖合作伙伴共建千行百业大模型，打造产业智能新生态。我们做好L0的层面，赋能伙伴和客户做好L1和L2。

我们认为，国产大模型就是要依靠“做更适合中国企业的大模型”这样强强联手的方式来实现突围。自2022年初，GLM系列模型已支持在昇腾、神威超算、海光DCU架构上进行大规模预训练和推理，当前已支持10余种国产硬件生态，包括昇腾、神威超算、海光DCU、海飞科、沐曦曦云、算能科技、天数智芯、寒武纪、摩尔线程、百度昆仑芯、灵汐科技、长城超云等。通过与国产芯片企业的联合创新，性能不断优化，期待有一天国产原生大模型与国产芯片能够在国际舞台上闪光。

最后，要打造开发者生态，通过开源社区和人才培养，实现行业可持续发展。

我们一直很重视开源和开发者生态，因为这是保证一项技术的多样性和可持续发展的重要源泉。

2022年8月，我们开源了1300亿参数规模的双语预训练模型GLM-130B，收到了70余个国家1000余个研究机构的使用需求；今年3月，我们打造了千亿基座的对话模型ChatGLM，并开源单卡版模型ChatGLM-6B。截至今天，我们的开源模型全球下载已超千万、连续四周趋势排行第一。为赋能开源社区的发展ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B权重对学术研究完全开放，并且在完成企业登记获得授权后，允许免费商业使用。

在学术生态方面，我们与CCF和各大高校合作，设立首届CCF-智谱大模型基金、全国师范院校新闻传播专业大模型研究计划、并赞助ICLR、WWW、KDD、ISWC、NeurIPS等国际学术会议，支持产学研生态，资助大模型领域的学术研究。

智谱AI也组织了ChatGLM 实践大赛（学术应用篇）、ChatGLM金融大模型挑战赛、智谱清言Prompt优化会盟之旅，并合作主办了AGI Playground Hackathon，为大模型在具体场景中的深入应用探索更多可能性，鼓励创新开发和对大模型生产力工具的全新想象。这都是我们的一些尝试和努力。

展望2024年，要想实现大模型发展的新高度，需要整个生态携手，寻找新的可能。我们的注意力不能只放在市场中已知的这些“钉子”上，要去想有没有可能产生新的定位。其实想想，锤子除了能用来把原来钉子砸一遍以外，其实还有一个可能性：用来砸墙，砸天花板。砸出来的窟窿，你会看到更多的空间，更多的钉子，从而实现真正的突围之路。

我们对2024年充满信心。