摘要：尽管OpenAI下一代旗舰模型的上线时间还是未知数，但多方消息指向同一个可能性：性能没那么大飞跃了。来自OpenAI的员工和研究人员表示，高质量文本和其他数据的供应不足是GPT模型性能减速的原因之一。

尽管OpenAI下一代旗舰模型的上线时间还是未知数，但多方消息指向同一个可能性：性能没那么大飞跃了。来自OpenAI的员工和研究人员表示，高质量文本和其他数据的供应不足是GPT模型性能减速的原因之一。

国内有关数据的讨论也从未降温，仅这半个月，月之暗面创始人杨植麟说，“当Scale（规模）差不多时，更多算力可能并不一定能直接解决问题，核心是高质量的数据没那么多了”，蚂蚁数科索性上线了全新的AI数据合成品与生产平台。

猎豹移动董事长兼CEO、 猎户星空董事长傅盛更直白，他要捅破窗户纸，“大模型行业竞争，真正的竞争壁垒来自于数据”，猎豹移动则联合旗下的聚云科技于近日推出数据服务产品“AI数据宝 AirDS”。顶级模型成长放缓是好是坏？怎么平衡人工和机器做数据标注成本？猎豹移动高管团队向北京商报记者开诚布公。

卡在数据上

开发过程中，OpenAI的最新模型Orion（猎户座）未能达到预期的性能，谷歌的Gemini模型以及Anthropic的Claude3.5 Opus也都遇到了瓶颈，在业内人士看来，三家似乎都面临相似的问题：越来越难以获得高质量数据。

有关Scaling law（规模定律）是否失效的问题又一次被抛给大模型从业者。

用OpenAI一篇论文中的定义，所谓Scaling law,是指大模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量三者的大小相关，而与模型的具体结构（层数/深度/宽度）基本无关。换言之，仅仅增加模型规模和训练数据，就能显著提升人工智能能力，而无需取得根本性的算法突破。

“没人能下这个结论，”傅盛话锋一转，“从客观事实看，顶级模型的能力和成长，肯定是放缓的，Scaling law不一定放缓了，但受限于数据的容量，不是说芯片和算法不重要，而是大家在这两点上很难作出差异化。”

一种解决方案是合成数据，Epoch AI Research研究团队预测，“到2026年，现存的用于AI模型训练的高质量语言数据将耗尽”。

“未来的AI应用需要大量稀缺且难以获取的长尾数据，如自动驾驶中的极端天气与极端路况数据，具身智能训练所需要的复杂场景数据。在此背景下，数据合成将成为关键”，蚂蚁数科AI科技技术负责人、蚂蚁天玑实验室主任李哲持以上观点。

“合成数据确实是一个很重要的补充，但仅仅使用合成数据肯定是不够的”，猎户星空首席科学家韩堃告诉北京商报记者。猎豹移动将重点放在大模型数据服务上，AI数据宝AirDS提供数据收集、清洗、标准、提示词工程及评估等服务。

只会“拉框”远远不够

以数据标注为例，“上一代数据标注趋向于常见的检测、识别和固定化、规则化的任务，这些标注相对来说比较明确，比如依照视频找物体，根据语音找文字。但在大模型时代，企业应用是多种多样的”，猎豹移动高级副总裁孙明焱向北京商报记者举例，“比如客户希望用大模型查数据库，希望让大模型画组织架构图，这种需求找一个标注人员来做是挺难的”。

用傅盛的话说，大模型让数据标注和服务走向一体化，“光雇人标人脸的时代已经适应不了现在的需求了。没有做过大模型、大模型应用的企业，要构建这套体系需要时间”。

人工和机器间的平衡，也没有特定的套路。

“数据服务肯定是需要人工的，但大模型时代会大量借鉴AI模型和工具来提高数据标注的效率,”韩堃进一步说，“如果所有的数据服务都通过人工服务，标注或清理的速度肯定跟不上，成本也非常大，但要产出高质量的数据，仅通过模型肯定是不够的。我们在自己训练模型的过程中发现，数量和质量的平衡点非常微妙，要通过大量实践才能找到，一个既保证数量，质量又非常高的点。而这个点跟企业的目标相关，做预训练、微调或者应用，对于数量和质量的要求是不太一样的。”

2025年应用会繁荣

除了猎豹移动，蚂蚁数科也采用人机协同模式。北京商报记者了解到，在数据标注方面，蚂蚁数科AIGD平台通过人机协同进行标注，人工智能算法能够自动识别和预处理大部分基础信息，预标注模型依赖人工标注量降低了70%以上。

客户需求决定市场，市场永远是动态的。站在客户的角度，“大模型标注更多是在应用层发挥大模型的能力”，猎豹移动副总裁童宁透露。

他分享了一个有关读取PDF信息的案例，“因为合同的种类有很多种，最初客户认为大模型读取PDF形式合同的正确率到80%就上不去了。后来我们做了POC（概念验证），通过一个智能体理解上下文，调整成一些更优质的提示词。这个流程中，标注团队的能力体现在根据场景设计一套智能体系中间的工作流，并对应成能够输出的高精度的提示词”。

这些都是大模型应用落地需要解决的问题，即大模型商业化的“最后一公里”。

“猎豹移动不靠大模型挣钱，也不靠模型接口调取量挣钱，而是通过应用去赚钱，”傅盛认为，“现在可能没有特别顶级的应用出来，2025年大模型应用的繁荣是可见的。”

他以OpenAI为例，“最近萨姆·奥尔特曼（OpenAI CEO）接受采访，人家问他OpenAI最缺什么，他说我们最缺产品。OpenAI也是把产品能力、应用能力加强了，最近半年内推出的功能都是应用在做的。所以我认为，2025年应该是大模型大繁荣的一年”。

北京商报记者 魏蔚

来源：北京商报