新火種
2023-11-16 
神州數碼競逐大模型生態賽道：打通企業應用最后一平方公里
經濟觀察網 記者 胡群 人工智能正在促進人類踏入第四次工業革命。
第一次工業革命主要發生在英國等歐洲部分國家，人類從此由農業時代跨進機械化時代；第二次工業革命仍由歐洲發起，并傳至北美，人類進入電氣時代；第三次工業革命從美國發起，迅速擴展至全球，人類進入了信息化時代。目前，人類正在從信息化時代邁向數字化時代，中國和美國的人工智能領域投入巨大。
在美國，北京時間11月7日凌晨，OpenAI首屆開發者大會推出團隊最新的成果GPT-4 Turbo，并開放多模態API，宣布計劃上線GPT Store等，這加速構建人工智能領域的用戶生態。
在中國，百度文心一言、訊飛星火等大模型已陸續向普通用戶開放。11月3日，昆侖萬維“天工”大模型正式面向全社會開放服務。11月8日，螞蟻集團透露，螞蟻百靈大模型已完成備案，基于百靈大模型的多款產品已陸續完成內測，將向公眾開放。11月9日，阿里巴巴集團CEO吳泳銘在2023年世界互聯網大會烏鎮峰會上透露，阿里巴巴即將開源720億參數大模型。據經濟觀察網記者不完全統計，目前基礎大模型數量已超過100種。
11月8日，神州數碼副總裁、CTO李剛向經濟觀察網記者表示，“大模型所引發的技術變革和應用場景的爆發還處于早期階段，真正應用端大爆發還沒有到來。在C端，大家已能明確直觀感受到大模型帶來的變化，但要賦能千行百業，我認為這個路還比較長，但不可忽略的是，企業端才是大模型應用的更大場景。”
李剛表示，企業數字化轉型中應用大模型將成為一個不可逆轉的趨勢，數字技術不斷進步，工業領域呈現出前所未有的復雜性和廣泛性，大模型距離企業應用并非只有一公里，而是一平方公里，大模型企業落地需要的是更多方面的就緒，不是線性過程，而是綜合過程。
10月26日，神州數碼正式發布神州問學平臺產品，然而，這并非是一款大模型，而是為企業提供模型、算力、數據和應用的連接能力，既是一站式企業大模型集成平臺，也是企業的大模型運營平臺。
“從神州問學平臺的戰略定位來講，我們非常開放的與各家基礎大模型廠商合作。無論是開源的，還是閉源的?！鄙裰輸荡a戰略營銷部總經理皇甫子喬稱，可能這就是神州數碼與基礎大模型廠商的定位不一樣的地方。基礎大模型廠商構建的生態相對聚焦，問學平臺目的是希望能夠鏈接產業供給側和需求側，最終通過生態各方的力量，推動產業繁榮，實現合作共贏。
不做基礎大模型
經濟觀察網：為什么神州數碼在大模型賽道上另辟蹊徑，選擇做大模型運營平臺？
李剛：從來沒有哪一個時刻，數字技術如此深刻地影響著我們。十多年前，移動互聯網和云計算廣泛普及，極大地加快了業務數字化進度，企業和客戶以及企業和產業鏈的關系就從線下轉向了云端，轉向了移動APP。而隨著海量數據不斷累積，大數據時代到來使得數據資產價值不斷凸顯。今天AI領域的重大突破，具有泛化能力的大語言模型又打開了數字化轉型新的賽道、新的領域。我們預測，未來十年里，所有企業在企業戰略里將充分利用云原生、數字原生、AI原生顛覆既有業務，構造自己的第二、第三增長曲線，實現企業跨越式的增長。
神州數碼不做基礎大模型，而是做大模型的集成與應用開發交付平臺，除了做應用以外，更重要的是要做支持應用的生態環境，希望加速企業AI創新。盡管市場上已涌現了各式各樣大模型在企業的應用實踐，至今仍未見到“爆款”應用誕生。
對企業來說，單一的大模型能否提供“包打天下”的方案？從當前的實踐來看，大模型存在四種部署模式：公有云API部署、專有云部署、私有云部署、一體機部署，不同的部署模式也為企業提供了不同選擇，企業根據情況選擇一個或兩個主模型，再加若干輔助模型。這樣的部署需要神州問學這樣的平臺來幫助企業完成。尤為重要的是，企業部署實施大模型的成本高昂，算力、數據、標注包括企業內部的知識語料的治理和管理都需要大量的管理成本，從長期角度來看，如何保證大模型的安全、可控也是巨大的挑戰。
在AI領域，以神州問學平臺為抓手，神州數碼將專注于大模型企業級市場，幫助行業客戶快速搭建模型、算力、數據和場景四大層面的能力，在企業內有效打通從生成式AI技術到業務場景的通道，共建數字化的力量。
皇甫子喬：新技術涌現出來后，我們必須去擁抱，如果還持有懷疑態度，企業可能會被創新潮流所拋棄。這一輪大模型的技術浪潮為企業數字化轉型，注入了強大且更為直接的新動能，大模型將會改變產業格局。
神州數碼作為中國IT生態的核心參與者，始終致力于促進先進技術在企業的系統化應用。作為生態鏈的建設者和守護者，我們深知生成式AI技術的崛起標志著一場技術革命的開始。因此，我們決意聯合整個生態體系，共同幫助企業全面擁抱這一技術范式轉變的到來。神州數碼認為大模型應該更深入地了解各行各業，在數字化轉型方面給予更大的推動力。
制造業將是大模型主戰場
經濟觀察網：中國雖是多條AI賽道的領跑者，企業部署AI的速度卻慢了一步，您如何看待這一現狀？在大模型領域是否仍會如此？
李剛：制造業將是AI大模型的應用主戰場，而且不僅限于銷售和研發，更會進入到生產環節。對于企業來說，最為關心的問題是人工智能如何幫助構建企業大腦，現在基于大模型加持，可以更方便地幫助大家進行構建。數據和大模型結合起來，會產生更好的化學反應，成為企業不斷進化的大腦。隨著大模型技術的不斷的進步和完善，人工智能對企業知識的處理能力會從精度、廣度和深度這三個維度上不斷提升,最終我們認為有可能會出現可以深刻洞察企業運營全局的“企業超級運營大腦”。
大模型具有強大的學習和表達能力，非常適用于多種任務和廣泛的應用場景，但在實際的項目實施中，應結合具體的業務需求、數據特性、技術背景等因素，靈活選擇和利用各種算法模型。目前來看，基礎大模型通用性強但專用性弱，在基礎大模型基礎上，利用行業數據訓練出的適用于特定領域的專用模型，能夠很好解決具體行業場景中的問題。我國擁有龐大的產業基礎和消費市場，并且處于產業轉型和消費升級過程之中，制造、金融、政務、醫療等領域的頭部企業憑借在特定行業的知識、業務和客戶資源基礎，分別開發利用特定領域的大模型，能夠獲得商業價值和社會價值。
少量基礎大模型與眾多領域大模型相結合，將成為AI產業的底座，滿足AI場景應用的需求，促進AI產業繁榮發展。隨著行業大模型的推出，AI在企業端領域的商業化應用逐步深化，AI應用從企業內部智能化逐步擴展到產業智能化，從提升企業效率擴展到提升產業整體效率。
皇甫子喬：當前大模型在許多應用場景中表現出色，可以處理多種類型的任務，但在一些特定領域，比如金融，當前的大模型尚未能深入到風控等核心領域。尤其是特定行業的企業很難將核心數據放在大模型中訓練，因此，在實際的AI項目落地過程中，大模型往往需要和其他算法模型(小模型)進行互補，共同構建更強大、更靈活的解決方案。大模型與其他模型并非互斥，它們在實際應用中可以相互補充，發揮各自的優勢，共同構建更完善的AI解決方案。
目前來看，大模型不會是企業唯一需要的模型，大小模型混合部署才是常態。盡管未來企業將基于大模型技術的驅動重新定義開發、測試、設計、生產制造、營銷、服務、風控、智能決策方式等，但是從通用大模型技術走向企業級場景價值的真正落地，從技術到生產力的轉化還需跨越鴻溝。
企業應用場景即將爆發
經濟觀察網：現在企業端還沒有特別的大模型成功應用案例，核心問題在哪里？
皇甫子喬：當前行業熱點是大模型本身，但是行業的痛點在需求。如果不是從模型的角度出發，而是從需求的角度去思考，就會有很多可以落地的方案?，F在很多場景不一定需要先做一個通用大模型，再去大范圍推廣。再深入思考下去就會發現，很多應用還沒有深入到行業核心的場景。企業級市場向來是更理性的，由價值來驅動。
李剛：大家對大模型真正的企業端應用場景有一些負面觀點，但是我個人認為大模型真正的企業應用場景將會在明年開始爆發。神州問學平臺類產品需求將會有大規模爆發，因為這個理念已被很多客戶認同。現在很多企業的預算都來自于項目變更，而隨著技術的快速迭代以及企業端應用場景的探索，2023年將會有一批大中型企業開始應用大模型，比如醫藥、汽車行業的市場營銷、法務、人力資源等場景。
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