近日，一则阿里版ChatGPT全网首测视频在B站流出，引爆全网。
同日下午，记者得到一份邀请函，是在4月11日的阿里云峰会上，阿里巴巴将正式推出大模型，内测目前已经在进行。
视频中，模型通过接入智能音箱作为语音助手与人交互的形式，突破此前chatGPT在搜索框的场景，令人眼前一亮。
对智能音箱作为新的模型入口的遐想也成功引发了股市关注，相关个股今日表现活跃。
（来源：同花顺）
近期因AI芯片而触底反弹的半导体热度延续，今日涨幅靠前的多家企业，都在做智能音频SoC芯片的设计和制造，如恒玄科技、全志科技、中科蓝汛等，纷纷涨逾10%。
（来源：同花顺）
阿里大模型带火智能音箱
在测评视频里，用户通过智能音箱与阿里大模型进行交互。视频中博主先是运用了脱口秀演员“鸟鸟”的声音作为模型交流，然后并要求ChatGPT接下来用“猫娘”的身份进行后续对话。
不仅仅局限在对话框中，并且“音色”，“文风”，“情绪”这些都可以定制化，大模型的语言理解能力和分析能力让原本只能接受语音指令的语音助手顿时人性化了不少，有点钢铁侠的私人管家“贾维斯”的味道了。
（来源：bilibili）
最后，博主向ChatGPT提问了15个问题，虽然只是压缩版模型，但回答已经GPT3.5不相伯仲，甚至要好于已经发布的文心一言。
此外，沟通时可以随意打算语音助手，这会让对话娱乐性更强。视频中的ChatGPT明显突破了双工对话，会在人说话的途中增加“嗯”“让我想一想”之类的承接语句。
回顾一下阿里在AI上的布局，包括了Tensorflow和“通义”大模型。“通义”大模型是阿里在2020年底开始布局的新技术架构。
这条线路的目标是建设一个通用的大模型，能够支撑阿里巴巴集团内部所有业务场景，包括电商、金融、政务、医疗等。目前，这条线路已经取得了一些成果，在电商领域的应用尤为突出。
电商或迎来内容变革
利用大模型对文本的理解泛化能力，用户评论分析，图片分析代入传统电商场景来提升用户体验，这是所有电商平台都不得不积极拥抱的变革。
GPT3.5开放之后，海外电商SaaS服务商Shopify便接入了ChatGPT的API，成为第一个吃螃蟹的电商平台。而国内也有许多电商公司相继接入GPT，提升运营效率，
阿里的M6大模型在电商领域的应用产品包括推荐文案生成、图像快速检索、跨语言翻译、虚拟人技术和NLP相关技术。这些技术已广泛应用在电商平台、支付宝、犀牛智造、斑马智行、每平每屋等平台。
去年公司将AI工具提供给头部卖家，包括文本生成图片、图片生成单个视频等。过去头部卖家付给广告公司用于推广的费用大概在200万，通过AI工具预估可节省40%的广告投入。
由于过去的推荐算法精度不高，大模型可以使用语言泛化能力替代分析，这是一个必然的趋势。相比以前仅仅数亿级别的NLP模型，大模型技术的信息参数已经达到千亿级别，模型的泛化能力比较强，利于电商领域的相关应用。
同时，推荐算法的能力提升几乎已经到了天花板，阿里的优势体现在，公司能够在偌大的电商基本盘之上逐步探索大模型的商用空间。
以传统电商的推荐算法为例。过去包括协同过滤技术和内容推荐技术，协同过滤技术用来分析用户过往历史、商品属性以及用户感兴趣的商品预测，从而给客户推荐具体的兴趣商品。
内容推荐技术根据商品属性和描述信息，对商品的相似性进行计算，为用户推荐浏览或者购买过的相似商品，更多是根据用户在同一电商平台上做的购买行为来进行分析。
大模型的优势在于：一是可以综合分析多维数据集，包括社交网络、浏览器等外部数据源，从而实现整个生态的横向扩展。二是能够处理复杂的数据关系，包括多模态技术的挖掘。三是可以进行精细化的个性化推荐，在不同的业务场景下实现不同的推荐策略，并与传统技术进行融合以提升推荐效果。
关于竞争格局
未来大模型的竞争格局，很可能呈现寡头局面，形成各自为主的应用生态。
目前有几个主要的大厂在这个领域中发挥着重要的作用。腾讯、百度、阿里巴巴和华为是国内第一梯队的大模型公司。
百度在节奏上抢跑，虽然产品相比GPT仍然有差距，但毕竟集结了很多合作伙伴，模型能够在快速反馈中不断进步。
阿里巴巴本身是偏面向B端客户的公司，结合自身的云计算能力，未来仍有可能承担基础底座的角色，让中小企业在大模型之上构筑自己的商业模式，采取的策略与微软+ChatGPT类似。
华为在本月可能发布新版本的盘古大模型，该模型在去年发布时的参数已经是千亿级别了。腾讯是第一梯队中相对较慢的，23年的混元大模型还没有要发布的消息，预计将在微信、腾讯等场景镶嵌相关的能力，例如聊天辅助、生成自动回复文本等。
总的来说，阿里大模型将改变传统电商的运营方式，实现降本增效。不仅如此，在应用场景落地方面，或给国内人机交互带来一次体验升级。
但大模型的落地商用化尚需时日，在这个过程中，文本图像相关的场景会逐渐被大模型技术植入，中小商家和用户也能够享受新的工具带来的技术红利。
只不过目前还未看到成品，股市的预热明显偏向炒作，应该警惕追高风险。
