扎克伯格同學最近心情很不錯。
與馬斯克在線激情互噴垃圾話後，對標“元宇宙版推特”的Threads僅用了不到五天的時間完成了1個億用戶的增持，成為了全球用戶總數破億速度最快的新社交平台。 Threads,成為小扎打在馬斯克臉上的一擊力拳。
但商場的拳台上沒有裁判叫停，扎克伯格說Threads的用戶規模目標是10億。而只有達到10億目標以後，Meta才會認真考慮Threads賺錢的問題。這一數字相當於推特目前規模的兩倍。
扎克是認真的。無論是反感馬斯克版推特的憤怒用戶，還是Meta帝國多年沈淀下的龐大商業機構關係網，都在極短的時間內湧入了Threads平台。而在無數游牧遷徙的用戶中，夾雜著一個矽谷最有權勢的光頭——微軟首席執行官薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）。
納德拉過去是尊貴的推特藍V，擁有307萬的用戶，每天像AI一樣毫無感情地轉推各種微軟的新聞公關稿。不過這次他專門註冊了一個Threads賬號，熱情洋溢地宣布了微軟將與Meta的“大模型婚姻”：
微軟雲Azure將幫Meta訓練和推廣Llama大模型，而Llama也將上線Azure庫和適配Windows系統。
而如雙方官宣文件所言，Azure從設備、硬件和軟件（facility, hardware and software）層面進行了針對性的設計，從而支持世界領先的AI訓練。而在本次合作後，Llama的開發者則可以利用Azure AI的工具進行訓練、微調、推理和安全方面的功能開發。
巨頭之間的雲合作屢見不鮮。但全世界都知道，Azure可是OpenAI的御用雲平台。
在2019年微軟掏出10億美元投資OpenAI後，Azure就一直是OpenAI的獨家云服務商。而Azure為了更好地為大模型提供算力和對外服務，重新進行了部分架構設計。甚至在一些觀察者眼中，當年微軟拍板投資OpenAI的核心原因，其實就是Azure的發展——
畢竟彼時Transformer還沒有完全驗證，但微軟已經多年下注AI並開始將雲業務的未來願景視作是“為AI服務的超級計算設施”。無論是算力支持，還是OpenAI開放全球的chatbot測試，Azure都功不可沒。
Altman本人甚至還曾經專門發推對Azure團隊的給力支持表示感謝，高度評價微軟是“世界上最好的AI基礎設施”。
如今Sam前腳剛燒了兩炷香，納德拉轉手就把這個“世界上最好的AI基礎設施”租給了扎克伯格。
不知道倆人是不是提前商量好的。又或許對納德拉來說，這大概都是計劃的一部分。總之扎克伯格表現得很高興。
在扎克伯格的Instagram賬號裡，他貼出了一張與納德拉的親密合影以“感謝納德拉”，扎克伯格表示：
“（Meta）將Llama2開源給了微軟，而（這次開源）將成為下一代大模型建設工作的基礎。”
微軟與Meta的確是相互需要的。
Meta正在走向大模型的“深水區”，在70B參數的Llama2已經達到了GPT3.0的水平，幾乎已經成為了目前口碑最好的大模型底座。對於閉源大模型陣營來說，Llama2成功帶來的壓力一點不亞於Threads對於Twitter的震懾。
閉源公司花幾千萬搞不出來的東西，開源社區可以直接用，相當於將未來全球開源大模型社區的起跑線提升到了3.0的水平。
最近登頂HuggingFace開源大模型榜單的Stability的Freewilly大模型，被認為接近3.5的水平，正是基於Llama2.0調教優化後的產品。
對於Meta來說，參數規模的提升帶來計算量的攀升、模型的逐步成熟也讓看到更好的商用潛質。但如果要戰勝這些困難、落實這些潛力，扎克伯格需要一個更高效的合作夥伴。而那些Azure已經有的、但Meta沒有的東西，對於Llama來說就顯得更重要了，比如Azure的算力經驗、Azure的AI工具箱、以及Azure的雲本身……
Meta是為數不多沒有公有云服務的互聯網巨頭。
在過去，Meta與亞馬遜都互為對方的超級大客戶，包括Meta的一些AI研發算力，也都是採購的AWS。而微軟這次撬牆角的方案，除了開放Windows場景以外，還開放了Azure的企業渠道能力，將Llama2加入到自己的產品名錄中。
Azure雖然在整體市場份額中依然落後AWS，但是在SaaS銷售領域卻顯著領先於同類競爭對手。而隨著雲與SaaS的融合，微軟在渠道層面有顯著的差異化優勢。通過Azure，Meta和它的生態追隨者們可以直接通過雲端來銷售和使用Llama2的產品。
對於微軟來說，大模型的挑戰則更加多元的。
微軟過去在大模型應用層面幾乎是all in OpenAI的產品。無論是最早接入的Bing，還是基於Windows生態的Copilot\面向開發者的工俱生態AI Studio、甚至是新的AI雲服務品牌OpenAI Azure，背後都是OpenAI的影子。
OpenAI是全球最好的大模型公司，Windows依然是全球最重要的生產力軟件生態。但在大模型全球軍備競賽中，這兩者的結合併不意味著絕對的勝券在握。
與Meta和微軟結合幾乎同時“官宣”的，則是蘋果的大模型計劃。
據海外媒體報導，蘋果已經完成了名為“Ajax”的大預言模型基礎框架，將開發類似ChatGPT的對話式AI。而消費級產品的推出時間則計劃在明年發布。
蘋果的入場被認為是矽谷大模型競賽中的重要變量。
相比於公有云之類的互聯網風口，AI是被蘋果管理層高度認可的科技方向，近期管理層口風也有朝著AI加碼的趨勢。
除了長期關注AI科技外，蘋果是全球最有錢、最有場景的公司。蘋果每年淨利潤接近1000億美元、經營淨現金流超過1200億美元，相當於微軟與Meta的總和。蘋果生態已經超過微軟成為全球最大的封閉操作系統，活躍設備數量超過20億，而微軟只有15億。
而相比於賬面實力外，蘋果更具想像力的是它的半導體能力。它或許是全球參與大模型競賽的科技企業中，為數不多將來可以不用外採GPU與CPU的廠商。不僅如此，蘋果的芯片效率似乎更有想像力。
在2023年WWDC上，蘋果推出的M2 Ultra芯片。相比於普通廠商CPU、GPU分離的部署方式，M2 Ultra統一內存架構以及隨之帶來的超高內存帶寬，甚至可以讓開發者在一張卡上就能跑大模型。
儘管類似的消費級芯片還無法和英偉達的專業芯片相媲美，但類似小秀肌肉，也讓外界對蘋果未來的GPU算力延展能力產生了興趣。
以OpenAI為例，外界預估其大概同時動用了兩萬張顯卡進行計算。但王小川近期對媒體表示，OpenAI正在測試1000萬張顯卡同時計算的模型，相當於英偉達目前10年的產能，“完全是登月計劃（級別）”。
除了蘋果以外，微軟、谷歌、Meta、亞馬遜等巨頭都有自研AI芯片的計劃，但已經有頂尖半導體開發能力的蘋果依然是最有資格“大力出奇蹟”的人。
Apple將兩枚M2 Max 的芯片連接在一起打造出M2 Ultra
谷歌兇猛、蘋果虎視眈眈，微軟和Meta選擇結盟。
對於納德拉來說，與Meta隊形站位可以讓微軟在大模型的生態戰爭中更加穩固。
首先，微軟依然需要開源，開源在未來的大模型競爭中將持續扮演重要的角色。
開源天然具有人才參與眾多、迭代速度快、垂類覆蓋效率更高的生態能力。雖然OpenAI拿下頭籌，但開源社區的進步速度依然很可觀。比如Llama只用了大半年的時間、使用參數70B，已經趕上了175B、耗時2年的GPT3。
尤其是如果未來開源路線成為了行業解決方案的主流，Llama與Azure深度結合，或許真的可以幫助微軟雲業務完成對AWS的彎道超車(2022年底Azure市佔率23％、AWS為32％）。畢竟相比於Windows和Office，Azure才是微軟最賺錢、最有潛力的業務。
其次，開源大模型的不斷發展，必然讓願意砸錢做封閉系統的廠家也自然會越來越少。
比如Bard在Llama2之後就受到了不小的壓力。除了許多好事者在晚上討論bard未來長期發展的壓力外，有媒體報導稱谷歌內部人士也曾撰文稱bard在對抗開源社區時優點吃力，後者進步神速且成本更少、場景更豐富。
在大模型超級投入的產業結構沒有變化的情況下，封閉式大模型依然會有其存在的合理性，但可能將僅僅限於極少數領先者，而其中大概率會有OpenAI。
如果OpenAI有護城河，那它的名字可能叫Llama2。
圖源：valasys
當然，OpenAI其實也並不是微軟的“親兒子”。
在100億美元投資後，微軟雖然擁有75％的分紅權，但實際上也只佔有OpenAI 49％的股權。換言之，微軟雖然手握大量的OpenAI資源，但並不完全擁有OpenAI絕對的控制權。
但與llama合作像是一個標誌，手握OpenAI的微軟其實正在成為遊戲規則的製定者：
它既有最具潛力的AI基礎設施Azure,也有最前沿的商業化變現接口Windows copilot。而當最核心的基礎設施和渠道能力在微軟手上時，OpenAI也只是微軟的“超級程序員”。
當Meta等平台成熟後，微軟可以再引入更多的“程序員”，甚至開放更多的系統級場景給開源生態、從而讓Windows系統的生產力進一步提升。
實際上，OpenAI原本就只是納德拉重註AI和語言大模型的一個選項。
在ChatGPT之前，微軟甚至和英偉達合作開發過5300億參數的大語言模型威震天-圖靈Megatron-Turing，是當年最大的基於transformer的模型，參數比GPT3多了好幾倍，講究的是絕對的大力出奇蹟。
可最後威震天還是輸給了奧特曼，於是威震天才選擇了買下奧特曼。
但微軟內部其實一直沒有放棄大模型的相關技術路線開發。
例如6月時，微軟就發布了13億參數的“小型”大語言模型phi-1。有OpenAI作為核心資產，微軟不走“大力奇蹟”模式，而是改用號稱“教科書等級”的高品質資料集訓練模型，讓實際效果勝於千億參數的GPT 3.5。7月時，微軟還提出了新的大模型架構RetNet，稱其可以在更大數據維度基礎上，比transformer更優。
圖源：arxiv.org
大模型的戰事還遠沒到中場，威震天與奧特曼們的遊戲或許才剛剛開始。
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