找機會，要務實一點

然而，就在國內大模型市場如火如荼時，一舉點燃大模型熱度的ChatGPT卻出現訪問量下降的情況。

據第三方監測機構SimilarWeb的最新數據顯示，今年5月，ChatGPT開始出現增長放緩的勢頭，當月增長率僅為2.8%，而2023年前四個月分別為131.6%、62.5%、55.8%、12.6%。

這是自2022年底發布以來，ChatGPT首次出現個位數增長。

這一現象或許反映出一個重要信號： 參與各方對大模型的技術熱情，正轉變為對商業化落地冷靜思考。

要知道，截至5月28日，國內規模在10億級參數以上的基礎大模型，至少已發布79個。我國研發的大模型數量已經排名全球第二。

短時間冒出這麼多大模型，大眾心裡最多的一個疑問，可能就是：大模型到底能幫我們解決什麼問題？

能速問速答、寫文作畫雖然厲害，但新鮮感過後，企業們要怎麼用？能不能定製到更專業、更貼合企業自身需求的產品？能協助日常工作、降本增效嗎？

顯然，目前的通用大模型，滿足不了各家的真實需求，主要問題有兩個：

一是成本太高，只有少數企業有定製化的實力。

通用大模型參數動輒千億、萬億，晶片、數據、人才等高昂成本小公司承擔不起。即便大公司也還不能降低成本，提供的服務價格並不便宜。

二是通用大模型還不夠專業。

雖然AI什麼問題都能聊，但在涉及專業知識時，問題的精準度顯然不夠。比如，像法律、醫療、金融等嚴謹行業，如果AI精準率不能達到95%以上，就無法真正商用。

但在細分的產業場景上，通用大模型回答準確度較低，難以商業化落地。對於企業應用而言，或許並不需要一個「全能」的通用大模型，而是更需要針對細分領域場景、解決實際問題的產業大模型。

就像京東認為， 大模型的價值=算法×算力×數據×產業厚度的平方。這個產業厚度，就是看技術能在多少產業場景切實應用，能為社會創造各種價值。

當產業效率和產業的邊界拓展得到質的提升後，大模型才有了更重要的實際價值和意義。

所以，對於企業、對於普通人而言，在AI領域中所處的生態位是完全不同的，能為己所用的AI產品也是不同的。

所以， 一個新的共識快速達成：通用大模型，只是少數人的遊戲；下一階段，機會在行業大模型和應用層。

對於企業來說，行業需要什麼樣的大模型？大模型應該如何實現落地商用，為產業降本增效？對於個人來說，我們到底該怎麼利用好AI工具？AI能給我們解決哪些問題？

二、通用大模型

1.百度文心一言：工作中的「超級助理」

百度文心一言是百度搜尋引擎推出的一項功能，旨在幫助用戶找到優質、有價值的網絡內容。關於百度文心一言的使用方法，有以下幾種：

查找資料。用戶可以通過關鍵詞搜索想要了解的內容，在搜索結果中找到相關的百度文心一言，了解更多相關信息。

學術研究。對於學者、研究人員來說，百度文心一言可以作為學術研究的重要參考。例如，可以通過百度文心一言了解某個領域的研究歷史、發展動態、前沿技術等。

內容推薦。百度文心一言根據用戶的檢索關鍵詞和歷史搜索記錄，為用戶推薦相關的網絡內容，讓用戶更加方便地獲取自己所需的信息。

媒體文化。百度文心一言也可以作為媒體文化的重要組成部分。例如，可以了解到最新的影視、音樂、文學作品等，並獲取相關的新聞、評論、影評等。

總的來說，百度文心一言是百度搜尋引擎提供的非常實用和有利的搜索功能。用戶可以通過不同的方式利用這項功能，從中獲取有價值的網絡內容，無論是學習、工作、還是娛樂，都可以從中獲得諸多幫助。

2.阿里通義千問：千行百業的大模型「底座」

阿里自2019年就開始了大模型相關研究，後來推出研究成果「通義千問」大模型。

在釘釘搶先接入大模型測試後，解鎖了AI生產力方面的能力，包括自動生成工作方案，會議紀要後自動生成總結和待辦事項，甚至在一張功能草圖之後，「通義千問」可以幫助釘釘上的客戶自動生成小程序等。

從官方露出信息看，淘寶天貓、高德地圖、餓了麼、盒馬、優酷、淘票票等產品都將有序接入「通義千問」。

未來，阿里雲核心要做好兩件事，「讓算力更普惠」以及「讓AI更普及」。

前者是要推動自研技術和規模化經營的正循環，而後者則是為了讓每家企業的產品都能接入大模型升級改造。

「我們將開放通義千問的能力，為每一家企業打造自己的專屬GPT，歡迎所有人用阿里雲開發自己的大模型。」周靖人也強調。

未來所有軟體都值得接入大模型升級改造，每一個企業在阿里雲上既可以調用通義千問的全部能力，也可以結合企業自己的行業知識和應用場景，訓練自己的企業大模型。

顯然，在大模型能力「外化」的過程中，阿里雲扮演著這樣一個角色——提供完備算力和大模型基礎設施。

目前問世的大模型如此之多，但我們真的需要這麼多大模型嗎？我們到底需要什麼樣的大模型？

三、產業大模型

與阿里、百度所專注的通用大模型不同，京東、華為、騰訊等巨頭推出的大模型更偏向產業/細分領域。

1.京東言犀大模型：基座模型+垂直領域模型

京東打造的言犀大模型，直接定位產業大模型，圍繞內容生成、人機對話、用戶意圖理解、信息抽取、情感分類幾大類任務，實現了基座模型+垂直領域模型精調，並且應用深入零售、物流、金融、健康、政務等垂直場景。

「把供應鏈做透，把大模型做實」。為此，京東言犀大模型的數據，由70%的通用數據與30%供應鏈場景生長的原生數據構成，而這些產業數據均來自京東自身。

當前，京東言犀大模型正在按照「三步走」戰略邁進：目前，京東雲已經基於內部實踐構建了通用大模型；到今年年底這段時間，京東將經由高複雜場景大規模錘鍊，疊代出紮實的產業服務；預計在2024年初，會將大模型能力向外部嚴肅商業場景開放。

從具體實踐來看，京東大模型已經走到了第二步，京東正將大模型的能力用於最熟悉的零售、金融、物流、健康等場景，已經深入各個環節。

2.華為盤古大模型：重塑千行百業

當別的大模型還在比各種評分的時候，盤古靠著世界頂級期刊 Nature 認證的金字招牌，以一種別具一格的方式進入了大家的視野。

盤古大模型也是做To B行業的生意。

據說，加入了盤古大模型，氣象預測的速度提高了 10000 倍以上，幾秒鐘就能出結果，颱風打哪來，幾點來，啥時候走，都能給你預測得明明白白的。

最主要的是，它的預測精度甚至超過了號稱全球最強的歐洲氣象中心的IFS系統，算是頭一個AI預測贏了傳統數值預測的產品。

而且華為帶來的可不止氣象預測模型這一個狠角色。

40 多年都沒發現新的抗生素，盤古藥物分子大模型一來就找著了超級抗菌藥Drug X ，而且藥物的研發周期從數年縮短至幾個月，研發成本降低 70% 。

此外，盤古礦山大模型也能深入到採煤的 1000 多個工序之中，而且光是裡頭挑選精煤的這一個環節，就能讓精煤回收率提升 0.1% 到 0.2% 。

要知道，一家年產 1000 萬噸焦煤的選煤廠，每提升 0.1% 精煤產率，每年就能多 1000 萬的利潤。

華為輪值董事長鬍厚崑在WAIC上表示，華為人工智慧的發展關鍵是「走深向實」，著力點放在讓人工智慧為千行百業的生產活動服務，為科研創新服務。

當前階段，華為在人工智慧發展上有兩個著力點 ：第一，打造強有力的算力底座，支撐中國人工智慧產業的發展。第二，從通用大模型到行業大模型，讓人工智慧服務好千行百業、服務好科研創新。

3.騰訊雲 MaaS：行業大模型精選商店

值得注意的是，騰訊雲並沒有像此前的谷歌、微軟，或者國內的百度、阿里等大廠一樣，公布一個基礎的通用大模型，但卻高調公布了行業大模型路線，一口氣拋出10大行業超過50個解決方案。

騰訊副總裁、騰訊政企業務總裁李強同樣表示：「 通用大模型不是模型應用的唯一方向，面向垂直產業的模型會成為大模型價值的引爆點。」

騰訊雲發布面向 B 端客戶的騰訊雲MaaS，技術底座是一系列的行業大模型，包括金融、政府、文旅、傳媒、教育等。基於這些基礎模型，騰訊雲的客戶只要加入自己的場景數據，就可以生成契合自身業務需要的「專屬模型」。

騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群 CEO 湯道生介紹，騰訊雲 MaaS 是基於 TI 平台打造的行業精選模型商店，覆蓋金融、文旅、政務、傳媒、教育等 10 大行業，提供超過 50 個解決方案。在這些能力模型的基礎上，客戶只需要加入自己獨有的場景數據，就可以快速生成自己的專屬模型。

事實上，大模型就好比是賣給企業的科技大鏟，只有讓人買得起，用得順手，才能創造更多價值。

目前，國內的產業大模型進展如何？還有哪些產業大模型可以供企業選擇？

四、平台型

1.位元組火山方舟：做大模型時代的「賣鏟子」

按照火山引擎總裁譚待的說法，未來大模型市場一定不會是一家或者幾個寡頭壟斷，而是一個百花齊放的多模型市場， 會有少數幾個超級大模型，多個通用大模型，和更多行業/垂直大模型。

企業使用大模型，未來也會呈現「1+N」的模式，除了通過自研或深度合作，形成 1 個主力模型；由於成本和場景複雜多元等原因，在這個主力模型之外，還會有 N 個模型同時應用。

而火山引擎要做的，就是要在大模型時代「賣鏟子」。火山引擎是跟大模型的生產方合作，一部分被精選的大模型廠商在火山方舟上部署，然後對外提供服務，所以，火山方舟最終服務的是模型的應用方。

定位選擇主要基於兩點：一、如果將大模型私有化部署，企業將承擔更高的成本，模型生產方也會擔心知識資產安全。所以，火山的首要任務，就是做好大模型使用者、提供者和雲平台可以互相信任的安全保障。

第二，想要讓企業可以更高效地打造 AI 大模型應用。一方面要降低企業用戶使用大模型打造應用的門檻，另一方面也要降低用戶使用大模型服務的成本。

目前，第一批加入火山方舟的大模型，包括百川智能、出門問問、復旦大學 MOSS、IDEA 研究院、瀾舟科技、MiniMax、智譜等多家 AI 科技公司及科研院所的大模型，並已啟動邀測。

五、應用層：三大趨勢最值得關注

隨著，大模型創業市場已經開始出現分野。

中國的大模型企業們已經不再執著於「成為中國的OpenAI」這種理想化目標，也不再痴迷於對參數模型和算力的追求，他們有了更務實的答案，也更注重其對實際產業場景中的問題解決。

金沙江創始合伙人朱嘯虎在朋友圈寫道：「不要迷信通用大模型，因為明年GPT-3.5就成commodity（通用基礎設施），而三年後，GPT-4也會是。 對於大部分創業者，場景優先，數據為王！」

事實上，李彥宏很早便提出，「創業公司重新做一個ChatGPT其實沒有多大意義。我覺得基於這種大語言模型開發應用機會很大，沒有必要再重新發明一遍輪子。」

畢竟，有了輪子之後，做汽車、飛機，價值可能比輪子大的多。

所以，對於大多數創業者或者普通人來說，我們對AI的接觸和使用更多是在應用層。

依託底層模型和中間層的垂直模型，各廠商進一步開放面向C端和B端用戶的各種各樣的AIGC產品和服務，滿足海量用戶的內容創建和消費需求。例如群聊機器人、文本生成軟體、頭像生成軟體等AIGC消費工具。

比如，在廣告領域，騰訊混元AI大模型能夠支持廣告智能製作，即利用AIGC將廣告文案自動生成為廣告視頻，大大降低了廣告視頻製作成本。

比如，最近在朋友圈大火的AI寫真小程序妙鴨相機，僅用9.9元+21張照片，就可以獲得一個數字分身和一套AI寫真，製作簡單、價位親民，可以說，秒殺線下寫真類攝影機構。

目前AIGC的爆發點主要是在內容消費領域，已經呈現百花齊放之勢。其中，這三個趨勢最值得關註：

第一，AIGC有望成為新型的內容生產基礎設施，塑造數字內容生產與交互新範式，持續推進數字文化產業創新。

第二，AIGC的商業化應用將快速成熟，市場規模會迅速壯大。當前AIGC已經率先在傳媒、電商、影視、娛樂等數字化程度高、內容需求豐富的行業取得重大發展，市場潛力逐漸顯現。

第三，AIGC還將作為生產力工具，不斷推動聊天機器人、數字人、元宇宙等領域發展。

結語

從各大廠商的實際動向不難看出，所有的大模型最終都將致力於幫助產業夥伴，來完成數字化轉型和降本增效，而最終指向的還是C端消費者和用戶。

所以，我們不一定成為大模型的創造者，但我們很可能會成為產業模型和應用工具的使用者和消費者。

可以肯定的是，未來AI一定會滲透到我們生活、工作的方方面面，與其旁觀、被動改變或者淘汰，不如主動出擊，去主動尋找新的機會和可能。

對企業而言，大模型應該如何實現落地商用，為產業降本增效？對於個人來說，我們到底該怎麼利用好AIGC？這些答案，都將在筆記俠大會為您揭曉。

9月16日，筆記俠「AI新視野，增長新勢能」第二屆新商業智能大會，將在杭州寶盛水博園大酒店舉辦。

眾多行業大咖、一線企業、初創公司在這裡聚集，分享彼此對AI的認知和經驗，幫你發現AI帶來的增長勢能，看到未來，融入未來，成為未來！

參考資料：

1、《位元組的野心：做大模型時代的「軍火商」》，極客公園；

2、《騰訊發布 AIGC 發展趨勢報告：迎接人工智慧的下一個時代｜附報告下載》，騰訊研究院；

3、《從熱潮到理性，大模型迎來產業「拐點」》，36氪

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