大模型发展的十大挑战与十个展望

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刘敬东 天翼智库

大模型的发展正迅速成为推动技术创新和行业变革的关键力量。然而，随着模型规模的扩大和应用的深入，也面临着一系列挑战和问题。本文深入探讨了大模型目前面临的十大挑战，从能源消耗、算力成本到数据隐私保护等。同时，大家也展望了未来大模型的发展潜力，涵盖算力能力的进步、模型架构的创新及应用的拓展。通过分析这些挑战与展望，旨在为读者提供一个全面的视角，为推动大模型技术的健康发展和广泛应用提供参考。

大模型的十大挑战

1.能源消耗

国际能源署预测，全球数据中心到2026年的用电量将高达1.05万亿千瓦时。随着参数规模的扩大， AI 大模型训练能源消耗成本已占训练总成本的过半。例如，OpenAI的GPT-3单次训练耗电量达1287兆瓦时。ChatGPT每日的高耗电量和年电费近2亿美金，凸显了AI发展面临的电力供应问题。这一能源消耗速度对AI技术的可持续发展构成挑战，亟需技术创新和能源转型来控制电力消耗。

2.算力成本

以OpenAI为例，据媒体报道，OpenAI在2024年可能面临高达50亿美金的巨额亏损，其运营总成本预计达到85亿美金，其中算力成本占据了超过八成的比例。凸显了大模型对算力的极度依赖，高昂的算力需求直接推高了运营成本。随着模型规模的不断扩大，大模型的算力成本预计将继续增长，对企业的长期财务健康和技术创新构成双重压力。

3.幻觉问题

大模型的幻觉问题指的是模型在生成文本或其他输出时，可能会产生与现实不符的信息。这种不准确的输出可能源于数据集中的偏见、训练过程中的缺陷，或是模型在推理时的逻辑错误。幻觉问题的存在不仅损害了模型的可信度，还可能对社会造成误导，甚至引发法律和伦理上的风险。

4.高质量数据

权威研究机构EpochAI预测，到2028年，互联网上的高质量文本数据将被采集殆尽，而机器学习所需的优质语言数据集可能在2026年前枯竭。为应对这一“数据墙”难题，AI界正探索使用合成数据，它由机器生成，理论上可无限供应，为训练数据短缺提供新解。但合成数据可能带有偏差，导致模型对现实世界理解出现扭曲，甚至出现模型崩溃。

5.准确性和可说明性

模型的"黑箱"特性导致决策过程不透明，影响用户信任。这在关键领域尤为突出，如医疗和金融，需满足合规性和伦理要求。技术发展需在保持准确性的同时提高模型的可说明性，解决调试优化难题，并找到准确性与可说明性的平衡。

6.模型架构

基于Scaling Law的大模型如Transformer架构面临显著的架构局限性挑战，主要表现在对算力和存储资源的巨大需求，以及由此带来的能效比问题。使得模型在可扩展性、泛化能力、实时处理和成本效益方面受到限制。同时，高能耗对环境的影响和快速的技术迭代要求也给现有架构带来压力。

7.实时性

自动驾驶和高频交易等应用对大模型的实时性提出挑战。自动驾驶需要迅速响应环境，毫秒级延迟影响安全，而高频交易需要即时分析市场，快速处理市场数据以捕捉利润，任何延迟都可能造成损失。这些应用要求大模型具备高数据处理速度和低延迟交易实行能力。计算复杂性、硬件限制、网络延迟和数据传输速度是影响实时处理的关键因素。

8.数据隐私保护

大模型在数据安全和隐私保护上面临数据泄露、滥用和隐私侵犯的风险。云端训练增加数据在传输和存储时的泄露可能，攻击者可能通过分析输出结果推断原始数据。同时，模型流转和部署过程中的对抗攻击、后门攻击和prompt攻击，以及AIGC内容合规问题，如版权侵权、虚假信息和低俗内容，均对数据安全构成威胁。运营中的业务安全问题，包括数据投毒、模型误用和滥用，也不容忽视。

9.行业认知和接受度

模型在行业推广中遭遇认知障碍和接受度挑战。行业专家和决策者对技术理解不足，加之对变革的抵抗，以及高成本和效益不确定性，尤其在安全性关键的金融和医疗领域。信任建立需依赖大模型的可靠性和安全性展示，配合清晰的成本效益分析和合规性证明。提升大模型的行业认知度是一个需要多方面努力的复杂过程。

10.应用经验

应用经验不足对大模型构成挑战，包括集成现有系统的难题、探索新应用场景的不确定性、用户对新模型的接受度问题、风险管理的不足，以及模型维护和优化的复杂性等。成本效益评估的难度、专业人才短缺、法规适应性，以及技术传播的限制也是关键问题。

大模型的十个展望

1.专用AI硬件、云原生和分布式计算、高性能芯片推动算力能力持续提升

未来大模型算力能力预计会出现更多针对大模型训练和推理优化的硬件解决方案，提升模型运行效率。云服务将进一步发展，支撑大规模模型的高效训练和部署，通过分布式计算框架实现资源的最优分配。同时，AI高性能芯片的迭代升级将为大模型提供更强大的计算支撑。

2. Scaling Law指引，模型参数继续扩大，参数效率有效提升

OpenAI 在 2020年 1 月的论文《Scaling Laws for Neural Language Models》中提出的 Scaling Law，一直是推动大模型发展的黄金定律，在这一定律失效前，模型参数规模继续扩大没有悬念。未来业界在模型参数方面将集中在提升参数效率和优化模型性能，通过参数共享、稀疏化技术，以及常识蒸馏等方法，减少模型大小并保持性能。

3.新模型架构向更高效、更多样化方向发展

尽管Transformer架构目前在大模型中占据主流地位，但新兴架构如基于状态空间模型（SSM）的Mamba正逐渐崛起。Mamba实现了高吞吐量和序列长度的线性扩展，支撑多模态，且表现出色。AI21发布的Jamba模型融合多种技术，提供了Mamba架构的落地验证，显示出优于传统Transformer模型的推理能力。谷歌的RecurrentGemma架构探索结合了循环神经网络和局部注意力机制，以提高记忆效率和吞吐量。这些探索预示着未来大模型架构可能向更高效、更多样化的方向发展。

4.幻觉问题得到有效解决

在模型训练中减少幻觉问题，关键在于采用多种技术策略。检索增强生成(RAG)通过结合外部常识库提高回答的准确性。策略性微调教导模型在不确定时表达不确定性。多样本上下文学习提供丰富的示例以增强模型的泛化能力。此外，优化解码策略、引入常识基础、设计新颖损失函数、利用反馈与推理、及时调整提示、自我反省机制，以及层对比解码(DoLa)等方法，均有助于提升模型的可靠性，减少生成与事实不符的内容。这些技术的结合使用，为构建更准确、更可靠的大模型提供了有效的解决方案。

5.大模型趋向广泛开源，进一步挑战闭源模型地位

大模型正趋向广泛开源，使小型开发者得以利用其能力提升开发效率。据斯坦福大学AI Index报告，2021至2023年，开源模型在全球基础模型中的比重显著提升，从33.3%增至65.7%。OpenAI高层亦确认开源模型将在技术生态中占重要地位。Meta开源的Llama系列模型，特别是Llama 3-8B和70B，展示了开源模型与闭源模型间差距的缩小，其在多语言理解、代码和数学等方面表现领先。Llama 3的开源策略，包括商用可能性和月活超7亿时的报备要求，预示着开源模型在能力上的持续提升，有望进一步挑战闭源模型的地位。

6.常识检索增强和智能体推动大模型向AGI迈进

AI Agent作为大模型时代的“APP”，正在探索新一代人机交互及协作范式，预示着AI应用层的基本架构未来可能涵盖toC和toB产品等不同领域，在大模型应用中展现出巨大潜力。AI Agent在客户服务、医疗、金融等领域的应用正不断扩展，预计将在集成、自主性、协作和伦理意识方面进一步发展。RAG和AI Agent的结合将极大推动大模型向AGI迈进，Agentic RAG方案展示了AI Agent在处理复杂问答任务中的潜力，预示着新一代人机交互及协作范式的来临。

7.实时性得到显著改善以适应更多高实时性场景

模型压缩、剪枝和量化技术能够减少模型的计算负担，使其在有限的硬件资源上快速运行，大模型被推向端侧。边缘计算通过在数据源附近处理数据，降低了因网络传输带来的延迟，使得响应时间大幅缩短。专用硬件如ASIC和FPGA的发展，5G+等通信技术的应用，将进一步推动实时处理能力的提升。随着这些技术的进步和应用，大模型在实时性方面的性能有望得到显著改善，满足更多高实时性要求的应用场景。

8.新技术实现数据安全和模型性能双赢

未来大模型的隐私和数据安全，集中在加强保护措施和提升技术精度。差分隐私和联邦学习作为前沿技术，将更广泛地应用于保护训练数据的隐私。随着法规如GDPR（《‌通用数据保护条例》）的实施，企业和研究者将更加重视数据的合规使用。更高效的隐私保护算法和改进的联邦学习框架有望解决现有挑战，实现数据安全与模型性能的双赢。

9.应用领域不断扩大，商业模式和产业生态不断创新与完善

大模型应用上将向行业细分、云侧与端侧模型、开源推广、高性能芯片支撑、多模态数据处理等方向发展。同时，推理与生成能力将更平衡，安全性和伦理性受到更多重视。市场期待出现爆款应用，而商业模式和产业生态将不断创新与完善。预计大模型技术将深入医疗、教育、金融、智能制造、自动驾驶、语言处理、内容创作、客户服务、安全监控和科学研究等多个领域，推动经济社会高质量发展。

10.全球合作与治理得到有效加强

随着技术发展，需要全球性对话和协商来解决数据隐私和AI伦理的地区差异。OECD（经济合作与发展组织）提出的AI原则等国际性引导方针将促进透明度、责任和隐私保护。面对技术发展与监管滞后的挑战，加强AI技术影响的研究，为政策制定提供科学依据至关重要。