S3.对谈spike｜管你百度、阿里开源闭源，谁家大模型能帮我挣钱？

这期聊大模型的开源和闭源，听起来有点技术宅的话题，其实是未来科技圈的大热门。请来了投资界的Spike，一起探讨了开源大模型是不是真那么“开放”，以及Meta为啥要开源它的LLAMA模型。还八卦了一下阿里和字节，他们是怎么在这个开源和闭源的游戏中找到自己的赚钱路子。

最后，我们还聊了聊国内大模型社区的热闹事儿，以及那些想在AI领域大展拳脚的创业公司们。这期节目，就是想带你一探究竟，在AI的世界里，开源和闭源到底怎么玩。

本期涉及专业词汇较多，可提前看shownote食用。

🎙 主播团队

嘉宾 Spike：一个对大模型技术充满热情的早期投资人。

Patric：身兼多职的投资界工作者，热爱智能硬件和小家电。

Eric：硬核博士，投资世界的探索者和挑战者。

圣冰：前华为、特斯拉等科技大厂员工，出海、硬科技长期顾问。

⌛️ 内容索引

• 00:03 开场与嘉宾介绍
• 00:26 Spike分享投资视角下的开源闭源重要性
• 01:05 讨论开源闭源对商业模式的影响
• 02:49 传统软件开源与大模型开源的区别
• 04:16 业界对开源大模型的真实性和透明度的讨论
• 05:54 判断模型开源的标准
• 07:54 从使用角度讨论开源与闭源的安全感
• 10:33 论文发布与模型透明度的关系
• 11:50 影响公司开源决策的因素
• 13:40 Meta开源策略的背后逻辑
• 15:10 开源是否能成为行业标准
• 18:04 技术进步的可持续性问题
• 20:04 OpenAI的免费策略与商业策略
• 21:19 大模型社区的现状与参与门槛
• 23:47 国内大模型社区的发展
• 25:34 国内大模型的备案问题
• 27:58 阿里的开源与闭源并行策略
• 29:12 阿里云的商业闭环
• 31:19 360的大模型联盟策略
• 33:42 字节跳动的AI应用与数据优势
• 36:17 字节跳动在AI领域的海外尝试
• 37:47 字节跳动使用的底层大模型

🧲 本期相关

1. 大模型（Large Models）：指规模较大的人工智能模型，通常需要大量数据和计算资源进行训练。
2. 开源（Open Source）：指软件或模型的源代码对公众开放，允许任何人自由使用、修改和分发。
3. 闭源（Closed Source/Proprietary）：与开源相对，指软件或模型的源代码不公开，由特定公司拥有和控制。
4. Meta（Facebook）：社交媒体公司Facebook的母公司，也是大模型技术的重要参与者。
5. LLAMA：Meta开发的一个大型语言模型。
6. 阿里云（Alibaba Cloud）：阿里巴巴集团的云计算业务，提供包括大模型在内的多种云服务。
7. 摩搭（ModelScope）：阿里云推出的AI模型分享平台。
8. 算力（Computational Power）：指进行计算任务的能力，通常与硬件性能相关。
9. API（Application Programming Interface）：应用程序接口，允许不同软件之间进行交互。
10. 模型训练（Model Training）：使用大量数据来训练人工智能模型，使其能够执行特定任务。
11. 数据污染（Data Pollution）：指在模型训练过程中，由于数据集中的偏差或不当使用导致的模型性能问题。
12. 多模态（Multimodal）：指能够处理和理解多种类型数据（如文本、图像、声音等）的模型。
13. token：在自然语言处理中，指文本中的一个元素，可以是单词、字符或其他语言单位。
14. GPT（Generative Pre-trained Transformer）：一种由OpenAI开发的预训练语言模型。
15. DeepMind：Alphabet（Google的母公司）旗下的人工智能公司，以开发先进的AI模型而知名。
16. 模型部署（Model Deployment）：将训练好的模型应用于实际应用中的过程。
17. AI人才储备（AI Talent Pool）：指公司或组织拥有的人工智能领域的专业人才。
18. 字节跳动（ByteDance）：一家中国的科技公司，拥有TikTok（国际版抖音）等流行应用。
19. 高斯（Gaussian）：字节跳动推出的一款AI应用，可能与数学或教育相关。
20. 模型天花板（Model Ceiling）：指模型性能达到的上限，难以进一步显著提升。

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👥 制作团队

策划制作：Patric、Eric、圣冰

剪辑：Patric