智能时代的一次进化

　　■在“高智商”的加持下，GPT-4o的反应速度跳上了新台阶。它最快能够在232毫秒内响应语音输入，平均响应时长约320毫秒，这大约与人类对话相当

　　■有媒体称这预示着“智能时代的一次进化”，未来移动设备中的互联网可能会被浓缩在一个程序之中，用户可以通过它解决一切需求：发短信、导航、识物、打车等

　　Sora之后，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）昨天凌晨推出“王炸”新模型GPT-4o。“o”是Omni（全能模型）的缩写。GPT-4o不仅能够实时处理文本、音频和图像，还采用全新的语音交互模式，大幅提升人机对话的响应速度，几乎与真人对话相差无几，它还会看人脸色、讲笑话……总之，AI更像人，甚至更像一个朋友了。

　　在GPT-4o的“人性”背后，大模型正进入多模态发展的新阶段。模型不再追求长文本的单一的语言对话，视觉、语音乃至情感都成为模型参数中的关键。对如今的“百模大战”而言，这一变化是危机还是商机？

　　聪明又快速

　　作为ChatGPT的基础技术模型，GPT-4o的能力将直接影响ChatGPT的用户体验。“GPT-4o既聪明又快速，是自然的多模态。”OpenAICEO山姆·奥特曼评价。

　　GPT-4o有多聪明？

　　根据OpenAI的发布会和官网披露的信息所示，GPT-4o不仅可以识别手写字体，还能解答数学方程式，甚至还能识别图像中的人物微表情。

　　根据传统基准测试，GPT-4o的性能对比GPT-4Turbo（OpenAI去年11月发布的大模型）基本都处于优势，对比其他模型更是大幅领先。具体来说，GPT-4o在英语文本和代码上的性能与GPT-4Turbo类似，但在非英语文本上的性能显著提高，与现有模型相比，GPT-4o在视频和音频方面表现尤为出色。

　　在“高智商”的加持下，GPT-4o的反应速度跳上了新台阶。

　　它最快能够在232毫秒内响应语音输入，平均响应时长约320毫秒，这大约与人类对话相当。如果对320毫秒的突破没有直观印象，不妨看看上一代模型的成绩：语音对话模式下，ChatGPT的平均响应时长为2.8秒（基于GPT-3.5）和5.4秒（基于GPT-4）。

　　GPT-4o之所以这么快，离不开全新的神经网络处理流程。

　　“我们现在常见的‘Siri’‘小爱同学’等语音助理，以及GPT-3.5等上代大模型对语音对话的处理能力慢，至少需要三个步骤，反应时间和处理速度延迟感强。”国内某AI企业技术专家解释称，第一步，音频转文本将人的指令转化为文本输入；第二步，机器对文本理解并输出文本；第三步，文本转语音“说”给用户，这才完成了语音对话的流程。“这样的模式不仅慢，而且会遗漏许多语音中的信息熵值，也会影响对话的连贯性。”

　　在GPT-4o上，OpenAI跨文本、视觉和音频端到端地训练了一个新模型，这意味着所有输入和输出都由同一模型来处理，实现真正的多模态交互。

　　高智商叠加反应快，GPT-4o还模仿了人类的情感和幽默感，更具人情味。难怪山姆·奥特曼称之为“人类级别的响应”。

　　基于GPT-4o的天赋，ChatGPT不仅能实时语音对话，还能听懂用户对话的不同语气和情绪状态，还能相应生成不同的情感表达，甚至可以要求GPT-4o唱歌，对话时几乎感受不到僵硬的AI感。

　　经过OpenAI的现场展示，不少人认为，会提供情绪价值的“AI伴侣”已触手可及。

　　国内模型存代际差异

　　“现在主打情感陪伴的AI创业公司可以退场了。”惊讶于GPT-4o强大的共情能力，不少细分AI赛道隐隐感受到了危机。

　　此前，ChatGPT主要追求性能和生产力，不少创业公司错位竞争，打造了一批“类人”AI产品，也吸引了部分用户。比如InflectionAI的AI机器人Pi诞生一年就收获了百万级别的日活用户。国内大模型公司MiniMax推出一款名为Glow的虚拟聊天产品，仅四个月时间也吸引了数百万用户。

　　不同于Pi等纯陪伴型的机器人，GPT-4o既能当帮手，还是能开玩笑的“多面手”，无形中提高了AI的创业门槛。

　　“GPT-4o使得市场对AI产品的期望值大幅提高，创业公司需要投入更多资源来开发和优化其AI模型。”上海市人工智能行业协会秘书长钟俊浩表示，如OpenAI、谷歌、苹果等大公司，能够更快地推出高性能AI模型，导致市场资源向这些大公司集中，初创公司难以获取足够的市场份额和投资。

　　不仅是创业公司，国内AI巨头的压力也不小。

　　目前，国内AI在多模态模型训练方面主要采用图像和文字联合训练，语音则是通过单独的模型进行处理并拆解完成上下游任务。与GPT-4o高度拟人化的多模态联合训练相比，仍存在代际差异。

　　“据我了解，目前，国内如上海人工智能实验室、字节跳动、阿里和Minimax等企业也在进行类似的多模态联合训练研究，但很难说已经有能够匹敌GPT-4o的产品。”不过，钟俊浩同时表示出乐观，凭借国内巨头的研发能力，追赶GPT-4o并非遥不可及，在国内算力基础设施日益完善的前提下，“平替”产品的研发周期会大幅缩短。

　　据记者了解，商汤近期推出了商量拟人大模型“SenseChat-Character”，支持个性化角色创建与定制、知识库构建、长对话记忆、多人群聊等功能，可实现行业领先的角色对话、人设及剧情推动能力，可以广泛应用于情感陪伴、影视动漫IP角色、明星网红AI分身、语言角色扮演游戏等拟人对话场景。

　　多模态交互是大势所趋

　　“大模型发展一年以来，能力快速上升的同时，发展趋势也更加清晰。”阿里云首席技术官周靖人认为，从单一语言模型到多模态混同发展是大势所趋。

　　多模态模型，通常指能同时处理和整合多种类型数据（如文本、图像、声音等）的大模型，GPT-4o的横空出世便是多模态模型的集大成。

　　国内也在争取抓住多模态的东风，也取得了斐然的成绩。

　　据第三方统计，2023年，国内多模态AI概念股研发支出合计达到327.53亿元，占营收比例为11.2%，这一比例是同期A股整体水平的4.46倍。云从科技-UW、格灵深瞳、阿尔特、虹软科技等概念股研发支出占营收比超过50%，相当于拿出超一半的营收投入研发。

　　5月9日，阿里云发布的通义千问2.5，其多模态模型已初具影响力，如视觉理解模型Qwen-VL-Max在多个多模态标准测试中超越GeminiUltra和GPT-4V，目前已在多家企业落地应用。当前，通义已发展出文生图、智能编码、文档解析、音视频理解等能力。

　　14日，腾讯也宣布旗下混元文生图大模型全面升级，升级后采用了与Sora一致的DiT架构，不仅可支持文生图，也可作为视频等多模态视觉生成的基础。评测数据显示，混元文生图模型整体能力属于国际领先水平。

　　作为OpenAI的春季升级产品，GPT-4o在多模态上的出色表现，更让业界对即将到来的GPT-5产生浓厚兴趣。

　　钟俊浩预计，GPT-5在多模态的基础上将进一步强化多模态交互中的表现，不仅能够处理文本，还能通过摄像头、麦克风等设备直接与现实环境互动。例如，通过摄像头识别物体并执行相应的指令，这将大大提升AI在现实场景中的实用性和交互体验。同时，GPT-5还可与第三方平台无缝整合，例如智能家居设备及办公系统等，以扩展其应用场景。

　　这也给AI创业公司带来了新商机。“创业公司不妨利用OpenAI提供的API（编程接口）来增强其产品功能，在垂直领域找到与科技巨头的互补点，或针对特定行业或用户需求，开发定制化解决方案。”钟俊浩建议。