摘要：在当今数字化时代，AI 大模型已成为推动科技进步和产业变革的核心力量。从智能语音助手到图像生成，从医疗诊断到金融风险预测，AI 大模型正深刻地改变着我们的生活和工作方式。而美国，作为全球科技领域的领军者，在 AI 大模型的研发与应用方面占据着主导地位。今天，就

在当今数字化时代，AI 大模型已成为推动科技进步和产业变革的核心力量。从智能语音助手到图像生成，从医疗诊断到金融风险预测，AI 大模型正深刻地改变着我们的生活和工作方式。而美国，作为全球科技领域的领军者，在 AI 大模型的研发与应用方面占据着主导地位。今天，就让我们一同走进美国 AI 大模型的世界，探寻那些具有代表性的模型及其背后的故事。

GPT-4 作为 OpenAI 的旗舰产品，无疑是目前全球最知名的 AI 大模型之一。它拥有庞大的参数规模，具备强大的推理、编码、文本生成等能力。GPT-4 采用了混合模型结构，结合了 Transformer 架构和其他先进技术，使其在自然语言处理任务中表现出色。

主要投资方：微软是 OpenAI 的主要战略投资者，自 2019 年以来已向 OpenAI 投资了大约 130 亿美元，持有 OpenAI 49% 利润份额。此外，据 2024 年消息，英伟达、苹果也在洽谈参与 OpenAI 的新一轮融资，Thrive Capital 曾领投 OpenAI 新一轮数十亿美元融资中的约 10 亿美元。

运行情况：OpenAI 通过 ChatGPT 的订阅版本（包括 ChatGPT Plus、ChatGPT Enterprise 和 ChatGPT Team 订阅）以及面向开发者的 API 接口服务等实现收入，2024 年年度经常性收入达到 34 亿美元。但构建和运行模型成本高昂，预计 2024 年成本将达到 85 亿美元左右，年底预计有 50 亿美元亏损。

PaLM 2 是谷歌推出的一款大型语言模型，在常识推理、多语言处理等方面展现出了卓越的优势。它的参数规模庞大，能够快速准确地理解和生成自然语言。PaLM 2 的训练数据来自于互联网上的大量文本，涵盖了多种语言和领域，使其具备了广泛的知识储备。

主要投资方：由谷歌自主开发和投资。

运行情况：已快速推进商业化落地，在医疗领域与梅奥诊所合作，分析患者病历、影像数据辅助诊断罕见病；在教育领域根据学生答题数据动态生成习题并解析错误原因；在编程领域支持 20 多种语言，可根据自然语言描述生成完整代码模块。

Claude v1 由 Anthropic 开发，以其 “诚实无害” 的设计理念而备受关注。在基准测试中，Claude v1 表现出色，能够提供准确、有用的回答。它在训练过程中注重数据的质量和多样性，以避免产生偏见和有害信息。

主要投资方：Anthropic 的主要投资方有微软和亚马逊，微软曾向 Anthropic 投资了近 100 亿美元。

运行情况：Claude v1 自诞生以来，便将大量的时间与资源倾注在技术研发层面。Anthropic 团队持续投入顶尖科研力量，不断优化模型架构，通过对海量数据的深度挖掘与分析，提升模型的语言理解、生成以及复杂任务处理能力。同时，在安全性方面，Claude v1 建立了严格的审核机制，从数据采集源头开始把控，确保训练数据的多样性、无偏见性，避免因数据问题导致模型输出有害或不当信息。在模型训练过程中，采用多重安全防护技术，对模型的学习过程进行实时监控，一旦发现异常输出倾向，立即进行调整与优化。

在激烈的 AI 大模型市场竞争中，Claude v1 凭借其扎实的技术基础和良好的安全性口碑，在众多竞品中崭露头角，逐步积累用户群体，努力拓展市场份额。然而，与一些快速推进商业化的大模型相比，Claude v1 的商业化进程相对较慢。这主要是因为团队更注重技术的成熟度与安全性，力求在商业化之前，将模型的性能与稳定性提升到更高水平，以满足不同行业、不同场景的复杂需求。同时，在商业化路径的探索上，Claude v1 也秉持着谨慎的态度，深入研究各行业的实际痛点与需求，希望找到最契合的商业模式，为用户提供更具价值的 AI 服务，而不是盲目追求商业化速度。

Cohere 致力于为企业提供 AI 解决方案，其系列模型从 6B 到 52B 参数规模不等，能够满足不同企业的需求。Cohere 的模型在文本生成、情感分析、信息检索等方面具有出色的表现，帮助企业提高工作效率和创新能力。

主要投资方：2024 年 6 月，Cohere 从英伟达、Salesforce、思科等投资方融到了 4.5 亿美元资金。此前，2021 年 9 月完成由 Index Ventures 领投等的 4000 万美元 A 轮融资；2022 年 2 月获 1.25 亿美元 B 轮融资，由 Tiger Global 领投；2023 年 5 月完成 2.7 亿美元 C 轮融资，由 Salesforce 领投。图灵奖获得者 Geoffrey Hinton、知名人工智能研究员李飞飞等 AI 领域学术大牛也投资了 Cohere。

运行情况：已与 Jasper、Hyperwrite、Salesforce 等公司合作，截至 2024 年 3 月底，公司年化收入达到 3500 万美元，面向 B 端用户，将人工智能技术嵌入科技、金融等领域。

Gemini（双子座） 是谷歌推出的多模态大模型，它能够同时处理文本、图像、音频等多种数据类型，实现了真正意义上的多模态融合。Gemini 的出现，为 AI 的发展开辟了新的道路，有望在更多领域得到应用。Gemini 和 PaLM 虽同为谷歌旗下的 AI 大模型，但存在显著差异。Gemini 采用多模态架构，能同时处理文本、图像、音频、视频等多种数据，通过多模态融合训练，使其在跨模态交互和理解上优势明显，可广泛应用于智能客服、智能教育等多领域，满足多元化需求；而 PaLM 基于 Transformer 架构，专注自然语言处理，通过海量文本数据学习语言规则，在语言生成的流畅性和准确性上表现卓越，擅长内容创作辅助、机器翻译以及智能办公等自然语言相关场景 。

主要投资方：由谷歌自主开发和投资。

运行情况：作为谷歌新推出的多模态模型，谷歌会将其与自身的各种业务和产品进行深度整合，如搜索、云服务等，目前处于积极推广和应用拓展阶段。

LLaMA（Large Language Meta AI）是 Meta AI 开发的开源大型语言模型，其参数范围从 7B 到 65B 不等。LLaMA 以其开源的特性，吸引了全球众多研究机构和开发者的参与，成为了自然语言处理领域的重要研究工具。

相比较来说，LLaMA有着自身独特之处。它最大的特点是开源，这使得全球的研究机构和开发者能够基于其基础进行二次开发和研究，极大地推动了自然语言处理领域的创新与发展。在模型参数设置上，LLaMA 参数规模从 7B 到 65B 不等，虽然相比一些超大规模的模型参数数量较少，但在较小的参数量下依然能展现出不错的性能，具备良好的性价比。

此外，在成本方面，因其开源特性，使用成本相对较低，无需高昂的授权费用，对于预算有限的研究团队和企业来说是经济实惠的选择。像一些初创的 AI 企业，在起步阶段可以利用 LLaMA 进行技术研发和产品探索，降低前期投入成本。社区支持也是 LLaMA 的一大亮点，开源吸引了大量开发者参与，形成活跃的社区。社区成员共享代码、数据集和优化方案，开发者能根据自身需求对 LLaMA 进行定制化训练，满足特定领域任务需求，如医疗、金融等专业领域开发针对性更强的模型。

然而，LLaMA 也存在一些不足。从模型能力看，像 GPT - 4、Gemini 这类模型具备强大的多模态处理能力，而 LLaMA 仅专注于自然语言处理，功能较为单一。在处理复杂任务时，由于参数量相对较小，在复杂推理、长篇幅文本生成等方面，表现可能不如 GPT - 4、PaLM 等超大规模模型。比如处理长篇学术论文的深度分析时，这些大规模模型凭借丰富的知识储备和强大的推理能力，能提供更全面、深入的见解，LLaMA 则稍显逊色。另外，开源虽然带来诸多好处，但也意味着模型的质量和安全性可能因不同开发者的使用和修改而参差不齐，需要更多的规范和管理。

主要投资方：由 Meta AI 开发，Meta 公司进行投资支持。Meta 在 Llama 大模型投资上多管齐下。硬件资源方面，从 Llama 1 的 2048 块 GPU，到 Llama 3 及后续版本使用数量更为庞大的 GPU，如 Llama 3.1 405B 在 16,000 个 H100 GPU 上训练，Llama 4 计划用 24 万块 GPU，且 Meta 正建设新数据中心 。资金投入持续增长，2024 年第二季度资本支出增加 33% 达 85 亿美元，预计年度支出 370 - 400 亿美元，Llama 3 训练已耗费数亿美元，未来 Llama 4 等成本更高。合作上，与微软扩大合作，Llama 2 可在微软 Azure 等平台使用，也与 Databricks、AWS 等众多公司合作推广 Llama 3.1 405B 。战略层面，坚持开源策略，推动 AI 技术普及，吸引开发者完善生态；长期布局，虽短期内无收入，但期望通过打造先进模型，利用 AI 改善用户体验与业务成果以获取长远回报。

运行情况：Llama 持续迭代，例如 Llama 3.2 涵盖了诸如 1b、3b、11b 以及 90b 等多种参数版本，能够在边缘设备、移动设备以及云平台等各异的环境中运行。其中，1b 和 3b 适宜于边缘和移动场景，而 11b 和 90b 则具备卓越的图像推理等多模态能力。Llama 的下载量近乎达到 3.5 亿次。其应用范畴颇为广泛，AT&T 借助它来优化客户搜索，DoorDash 依靠它来减轻软件工程师的任务负担，Zoom 利用它为 AI 助手给予支撑，Niantic 通过它生成游戏中生物的实时反应。

Meta 在大模型 Llama 上持续发力，推出了 Llama 3.1。在性能方面，Llama 3.1 将上下文长度扩展到 128K，增加对八种语言的支持，发布了 Llama 3.1 405B 等系列模型，其中 Llama 3.1 405B 是首个前沿级开源 AI 模型，在通用知识、可操控性、数学、工具使用和多语言翻译等方面具备顶尖能力，可与顶级闭源模型媲美。技术创新上，Llama 3.1 将激发新的应用程序和建模范式，如利用合成数据生成来提升和训练更小的模型、探索模型蒸馏技术。

在生态系统建设上，Meta 打造 Llama 系统，提供更多组件以及 Llama Guard 3 和 Prompt Guard 等新的安全工具，还发布关于 Llama Stack API 的征求意见稿，希望建立标准接口，使第三方项目更易于利用 Llama 模型。合作与推广方面，Meta 携手超过 25 家合作伙伴，包括 AWS、NVIDIA、Databricks 等，将 Llama 3.1 部署到 WhatsApp 和 meta.ai 等平台，用户可在这些平台上体验 Llama 3.1 405B 解决复杂数学或编程问题等的能力。

Guanaco-65B 是基于 LLaMA 衍生的模型，它在 OASST1 数据集上进行了微调，使其在性能上有了进一步的提升。Guanaco-65B 在处理自然语言任务时，能够提供更加准确和自然的回答。

主要投资方：目前没有明确的单一主要投资方，它是基于 LLaMA 衍生开发的，相关开发可能得到了一些开源社区和研究机构的支持。

运行情况：在 OASST1 数据集上微调后具有一定优势，在一些自然语言处理任务中表现较好，主要在开源社区等范围内被研究和使用。

Vicuna 33B 同样基于 LLaMA 衍生而来，它使用监督指导微调，并从sharegpt.com收集数据进行训练。Vicuna 33B 在语言交互方面表现出色，能够与用户进行自然流畅的对话。

主要投资方：没有特定的大型单一投资方，主要由开源社区和相关研究人员推动，LMSys 等组织在其开发中起到了重要作用。

运行情况：基于 LLaMA 衍生，使用监督指导微调及从sharegpt.com收集数据训练，在一些语言交互场景等方面有不错的表现，在开源领域有一定的用户和应用场景。

MPT-30B 是一款开源模型，其最大的优势在于拥有 8K 令牌上下文长度，能够更好地处理长文本。MPT-30B 通过多数据源进行微调，使其在自然语言处理任务中具备了更强的能力。

主要投资方：目前没有突出的单一主要投资方，主要依靠开源社区和相关研究力量支持。

运行情况：以 8K 令牌上下文长度为优势，通过多数据源微调，在处理长文本等任务方面表现较好，在开源的自然语言处理项目中被广泛应用和研究。

尽管美国 AI 大模型取得了显著的成就，但也面临着诸多挑战。例如，伦理和道德问题，如 AI 大模型可能产生的偏见和歧视；隐私和数据安全问题，如何保护用户的隐私和数据安全成为了亟待解决的问题；此外，AI 大模型的发展也可能对就业市场产生一定的冲击。

美国 AI 大模型的发展历程，是一部充满创新与挑战的科技传奇。从 GPT-4 的惊艳亮相到 Gemini 的多模态探索，从 PaLM 2 的语言智慧到 LLaMA 的开源共享，这些模型不仅代表了美国在 AI 领域的领先地位，也为全球科技发展做出了重要贡献。在未来的科技浪潮中，我们期待美国 AI 大模型能够继续创新，为人类社会的进步带来更多的惊喜。同时，我们也应关注 AI 大模型发展带来的挑战，共同推动 AI 技术的健康、可持续发展。

来源：清风翰影