周鸿祎：大模型像“发电厂”，把数据变成数据链，输送给百行千业
5月27日，“2023•黑马AIGC峰会”在京举办。有趣的是，360集团董事长周鸿祎在这次会议上，首次以“数字分身”形式参加，引发极大关注。今日，周鸿祎在微博中写到，数字分身“挺受欢迎，让我多少有点危机感”，虽然面临来自数字人的“挑战”，但他预测，未来数字人参会将成为主流。
大会现场，“数字周鸿祎”以《大模型时代的360方案》为主题，发表了多个重要观点。TA认为，大模型推动下的智能化才是数字化的高峰、所有行业都值得被重塑一遍。TA还表示360集团依托多年人工智能技术积累及搜索、浏览器等场景优势，布局“两翼齐飞+四路并发”大模型战略，正在积极布局大模型应用场景。
此外，创业黑马（300688）与三六零(601360.SH)签订战略合作协议，宣布双方将在人工智能大模型研发、城市产业落地、中小企业服务等领域展开全面合作。
作为国内创新创业服务领域的首家上市公司，创业黑马主要为国内中小创企业加速成长提供多元化的企业服务。其致力于从产业加速服务到创业投资的全面延伸，打造出融合企业加速服务、知识产权服务、财税服务、城市拓展服务、投融资服务、营销服务等为一体的多元化企业服务平台。未来，创业黑马将与360联手，致力于人工智能大模型的深度探索与研发，专注服务于科技创新服务领域，通过对科创服务全流程的赋能，让行业效率实现几何级数的提升。
以下为周鸿祎的数字分身现场分享内容整理：
很多朋友很关心360的大模型进展，我来讲讲360发展大模型的优势与策略，做广告的同时也给大家一个参考。
首先明确一个认知，大模型是超级人工智能到来的拐点，也是通用人工智能发展的基点。原来的人工智能是弱智能，带来的影响有限，而大模型属于通用人工智能，在很多维度上已经超越了人类。这次GPT出现，最大的意义是人类第一次把所有知识进行了重新编码和存储，现在GPT-4已经是世界上最聪明的人，这是一个巨大的拐点。
为什么说GPT是通用人工智能？首先它用一套模型、算法、数据，解决了所有自然语言理解的问题；其次，GPT从感知进化到了认知，能够理解文字、语言、分析、规划，这对传统人工智能是一场颠覆性的革命。
未来我们在人工智能的基础上构建数字化的新场景，能够做到事半功倍。
所以我认为，GPT是生产力工具，而不仅仅是公司间竞争的利器。在大模型推动下，智能化才是数字化的高峰。过去很多人执迷于大数据，但不知道怎么用，大数据很像工业时代的石油，大模型像发电厂，把数据变成数据链，输送给百行千业，可以输送未来所有的软件、APP和网站。甚至，所有的行业在通用人工智能大语言模型的加持之下，都值得重塑一遍。
我们总结了开发大模型的技术实践，可以分为五个步骤：
第一步，构建一个大模型；
第二步，无监督学习，把知识灌进大模型；
第三步，监督微调，强化学习，做人工知识标注；
第四步，价值观纠偏；
第五步，上下文学习，在用户使用场景中不断地迭代优化大模型。
这五步中，数据、训练方法和场景，是大模型能否做成功的关键。
那么，如何描述360的人工智能策略？我可以用八个字：两翼齐飞，技术并发。
360并不是突然切入人工智能赛道的，实际上2015年我们就成立了人工智能研究院，2018年开始探索多模态的数字技术应用，2022年在知识图谱的世界杯比赛里战胜了图灵奖团队，获得了冠军。
为什么微软、谷歌、百度等搜索引擎公司都在发展GPT？因为做搜索的公司天然有发展大语言模型的技术基因，作为国内第二大搜索引擎厂商，360发展大模型可以说顺理成章。
很多人问我，大模型到底有没有门槛？事实上我认为大模型的底层架构、技术原理都差不多，今天大模型的竞争主要集中于用什么数据来进行训练，以及用什么样的训练方法来提升模型的能力。360这些年在搜索上的积淀，让我们拥有大规模、多样性、高质量的训练语料，具备很多公司不具备的数据获取和清洗能力。
目前，ChatGPT有两个最大的短板，恰好我们的搜索引擎都可以弥补。一是数据更新不及时，而搜索引擎恰恰能够搜索到最新的数据和知识，帮助它及时更新，我们现在已经把360搜索和大语言模型连在了一起，完全解决了这个问题。GPT的另一个缺点是幻觉，说白了就是胡说八道，这是GPT在很多专业应用场景上最致命的问题。这种情况下更需要搜索的知识校正，360有强大的搜索能力，它和大模型之间能够形成相互增强，形成正向的双向循环，用来解决大模型知识滞后、知识模糊、数据校对的问题。反过来，大模型能够提升搜索难以解决的低质量回答问题。
与众多互联网公司相比，360还具有工程化优势，就是大流量、大用户的工程化调度能力，这是已经被证明过的。同时360还拥有强大的AI内容安全队伍，可以保证数据安全输出。作为一家以安全闻名的厂商，360也有多年积累，我们打造的大模型安全风险评估体系，可以为全球大模型安全赋能。我相信，大模型能不能保证自身的安全会成为未来的核心竞争力之一。
在算力方面，360把算力分为两部分：训练算力和推理算力。
在训练算力上，我们在6月份至少可以拥有600台8卡服务器，将近5000张显卡。这方面360的理念和其他公司不太一样，很多公司都拿AI做数据推理，这是很大的浪费。360拿消费级的显卡来做推理的机器，解决了很多问题，取得了一些成果。
目前在核心大模型上，360已经完成上千亿个参数的大模型布局，包括360GPT以及一个多模态大模型，还有与清华智谱AI合作研发的360PLM大模型，最近在多个权威第三方评测中，比如中文模型基准评测SuperCUE中，360大模型的总分也是国内领跑的。
在场景布局方面，360的策略叫做“四路并发”。其中，面向消费者，我们用搜索和浏览器打造用户的个人AI助理；面向中小微企业，打造SaaS化垂直应用工具；面向企业/政府/城市，合作打造私有化部署GPT；最后面向行业，360将携手行业伙伴，与拥有行业数据的龙头企业共同打造行业的垂直GPT。
今天，面向黑马的伙伴，我想重点讲讲企业的场景。
企业在使用公有GPT的时候会面临几个问题：一是使用过程中数据可能会泄露；二是GPT行业知识深度不够，对企业也不了解，通用模型可能不会用。
所以，我认为，未来企业可能需要基于公有GPT，通过公有云数据训练、行业数据训练、企业数据训练、机密数据融合这四步，打造企业的专有GPT。专有GPT相当于企业的AI中台，能够提供四个方面的价值：一是能变成员工的知识助手；二是成为员工的办公助手，提升办公的效率；三是成为领导的决策助手；四是成为企业的智能客服。
这个AI中台未来存在两种可能：一是成为“副驾驶”，大模型赋能企业的内部业务系统；二是未来还有可能成为企业内部的“主驾驶”，当大模型变成企业内部所有信息系统的前端，会成为企业内部的智能调度中枢，知识多引擎调度能力实际上就是engine模式，把企业内部的信息系统都变成企业专有GPT的插件。
大模型在中国的发展和每一个企业的发展都息息相关，特别是将成为中小企业最有力的武器，不管你在哪个行业，都有机会通过大模型实现突破和反超。反过来说，不能搭上这班车的企业也将面临淘汰。
但是，很多中小企业可能没有这方面的技术基础，怎么选择大模型、利用大模型，是很多企业家面临的困惑。为了探索解决之道，我们今天正式宣布和创业黑马开展战略合作。
未来，360会和黑马一起通过技术服务等形式，在AIGC这个领域对大模型的发展和中小企业的应用做几件事，包括：成立产学研一体化的大模型联盟，联合研发行业垂类模型核心业务，打造城市产业项目在AI领域的标杆等。
未来中国不会只有一个GPT，现在也只有几十家科技公司发布了自己的大模型，都还没有在用户场景里，让用户广泛使用、接受用户的真实反馈，所以，大模型带来的这场工业革命才刚刚拉开序幕。
我相信，未来无论是AIGC产业在中国的发展，还是360和黑马的合作，都会带来令人瞩目的价值与成果，我们将共同见证、助力中国AIGC产业的繁荣发展！
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