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文｜任亦

編輯｜阿至

不久前，百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏在西麗湖論壇上分享了對當(dāng)下大模型發(fā)展的見解。他認(rèn)為，AI原生時代需要100萬量級的AI原生應(yīng)用，但是不需要100個大模型，“不斷地重復(fù)開發(fā)基礎(chǔ)大模型是對社會資源的極大浪費(fèi)。”

從ChatGPT掀起這場技術(shù)熱潮至今，大模型創(chuàng)業(yè)和曾經(jīng)移動互聯(lián)網(wǎng)時代的百團(tuán)大戰(zhàn)、百播大戰(zhàn)一樣，再次邁入了同一條河流：百模大戰(zhàn)。公開數(shù)據(jù)顯示截至10月份，中國已經(jīng)發(fā)布了238個大模型，相較于6月份的79個翻了3倍。

熱錢涌向了基礎(chǔ)大模型，但在落地應(yīng)用中，就目前為止，并未出現(xiàn)真正被大模型顛覆的場景或行業(yè)。

看向海外市場，微軟、OpenAI、谷歌已經(jīng)逐步形成了AI大模型的增長飛輪。ChatGPT推出支持“看、聽、說”的聊天機(jī)器人服務(wù)、Meta 發(fā)布基于Llama 2的聊天機(jī)器人Meta AI 和類似MidJourney 的文生圖服務(wù)Emu、谷歌則發(fā)布類似微軟Copilot的OS智能助理Assistant with Bard，和集體照優(yōu)化等AI 手機(jī)應(yīng)用。

無論是科技巨頭，還是創(chuàng)業(yè)公司，他們都正在積極追趕AI大模型應(yīng)用的發(fā)展。

基于此，國內(nèi)市場也發(fā)生了新的變化。11月8日，由36氪 AI協(xié)同創(chuàng)新中心聯(lián)合Colingo共同主辦的我愛黑“可頌”大語言模型應(yīng)用創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽落下帷幕，25個參賽項目進(jìn)入最終的線下路演，接受來自企業(yè)方評委的點(diǎn)評和考察。

這些來自品牌方、互聯(lián)網(wǎng)真正的一線技術(shù)負(fù)責(zé)人的視角和觀點(diǎn)，某種程度上也代表了當(dāng)下真實的市場需求和企業(yè)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。而當(dāng)新技術(shù)想要跨越科學(xué)和商業(yè)的邊界，走出象牙塔，就必須走到一線的業(yè)務(wù)和需求當(dāng)中，解決實際的問題。

此次大賽創(chuàng)辦的初衷，也是希望推動大模型真正走進(jìn)場景應(yīng)用階段，當(dāng)創(chuàng)業(yè)者之間的比拼從宏觀轉(zhuǎn)向微觀，考驗的不僅是團(tuán)隊的交付能力，還有對應(yīng)用場景以及用戶需求的精準(zhǔn)洞察。

當(dāng)開發(fā)AI原生應(yīng)用成為產(chǎn)業(yè)趨勢，36氪 AI協(xié)同創(chuàng)新中心想要借助大賽撕開一道口子，讓越來越多的創(chuàng)業(yè)者和產(chǎn)業(yè)相關(guān)方關(guān)注并參與到場景和應(yīng)用中來，推動AI時代的技術(shù)落地和新商業(yè)飛輪的運(yùn)轉(zhuǎn)。

大模型帶來的生成式AI技術(shù)，讓人可以用自然語言與機(jī)器交互，這是不亞于PC時代到移動互聯(lián)網(wǎng)時代的又一次革新。

但眾所周知，作為底層技術(shù)底座，大模型并不能直接創(chuàng)造商業(yè)收益，而未來的大模型市場也并不能容納下上百個大模型底座的存在。

大模型底座只能作為人工智能時代的操作系統(tǒng)而衍生，更多的應(yīng)用將基于大模型而開發(fā)、創(chuàng)新。而這些大量長在大模型上的“AI原生應(yīng)用”，也必將帶來新的流量分配，創(chuàng)造新的增長風(fēng)口。

但事實上，先進(jìn)的技術(shù)與落地之間往往隔著一道鴻溝。

過去十幾年，人工智能領(lǐng)域的新技術(shù)接二連三出現(xiàn)，但經(jīng)過沉淀、研發(fā)之后，很多技術(shù)和應(yīng)用成為了曇花一現(xiàn)的存在，無論是企業(yè)還是普通大眾，在消耗了足夠的新鮮感之后，一旦應(yīng)用的實用價值有限，它們也就隨之被冷落。

在相當(dāng)長一段時間里，AI的發(fā)展和應(yīng)用，從研發(fā)走到落地階段，往往面臨著場景難挖掘、落地難提效的問題，生成式AI時代的應(yīng)用盡管剛剛起步，也同樣繞不開上述難題。

根據(jù)蒙牛集團(tuán)數(shù)智化研發(fā)負(fù)責(zé)人皮人偉多年以來的觀察，技術(shù)與落地商業(yè)化是有區(qū)別的。“一般技術(shù)落地的過程要經(jīng)歷從Idea（創(chuàng)意）、Demo（核心功能演示）、Prototype（樣品，可行性論證）到Production（產(chǎn)品上線，大規(guī)模部署）的演進(jìn)。”

與此對照，去年12月開始的通用大語言模型爆發(fā)至今，大部分的產(chǎn)品還處于Demo階段。但是，不同于過往人工智能技術(shù)下的產(chǎn)品和應(yīng)用，大模型的通用能力，對各行各業(yè)都存在實用價值。在皮人偉看來，這（技術(shù)的落地和商業(yè)化）需要時間和項目去熬，沒有捷徑，而所謂的距離，就是時間和經(jīng)驗。

永輝彩食鮮副總裁兼CTO喬新亮闡述了同樣的邏輯。在他看來，當(dāng)應(yīng)用研發(fā)的生產(chǎn)力達(dá)到一定程度之后，原有的生產(chǎn)關(guān)系必然發(fā)生新的變化，因此重構(gòu)技術(shù)和應(yīng)用體系才能幫助大模型應(yīng)用釋放的更大的能量。

就像喬新亮所言的那樣，技術(shù)永遠(yuǎn)是企業(yè)拉開差距、推動社會向前的核心因素。但只講技術(shù)，并不意味著能解決企業(yè)面臨的實際問題，對于這個產(chǎn)業(yè)鏈上的參與者而言，他們必須“下沉”到企業(yè)的場景之中。

而從商業(yè)化規(guī)模的角度去看，喬新亮則表示，新技術(shù)的落地和應(yīng)用必須伴隨著企業(yè)使用成本的下降和效率的提升，簡言之，二者缺一不可。“如果技術(shù)能帶來提效，但成本卻難以被企業(yè)承受，那這并非實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)落地的路徑。”

百模大戰(zhàn)后，業(yè)界的關(guān)注點(diǎn)從基礎(chǔ)大模型轉(zhuǎn)向了應(yīng)用層，2023年下半年，幾乎所有AI的新概念和風(fēng)口，都圍繞著如何讓大模型快速落地、更加普惠而展開。正如喬新亮所言，所有的技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司，最后還是得看企業(yè)的盈利模型。

ChatGPT走紅之初，國內(nèi)很多從業(yè)者被其技術(shù)能力所震撼，選擇投身于訓(xùn)練一個屬于自己的大模型產(chǎn)品。

但經(jīng)過一段時間的沉淀之后，很多從業(yè)者開始回歸理性，在多位大模型從業(yè)者看來，大模型只是底層的技術(shù)能力。無論是各項參數(shù)，還是訓(xùn)練能力的提升都不能帶來商業(yè)收益。因此，資金和資源更強(qiáng)的科技巨頭公司才更有能力承擔(dān)大模型底層技術(shù)底座的角色。

創(chuàng)業(yè)公司和巨頭公司“卷”大模型技術(shù)底座并非明智的選擇。而應(yīng)用層意味著每一位創(chuàng)業(yè)者都能夠在產(chǎn)業(yè)鏈上做各自擅長的事，通過對應(yīng)用場景的深入挖掘而實現(xiàn)企業(yè)降本增效和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

“新技術(shù)和產(chǎn)品，更重要的實現(xiàn)商業(yè)價值上的循環(huán)。”長城汽車智能網(wǎng)聯(lián)數(shù)據(jù)總監(jiān)王玨華表示。“我可以不需要完全用通用能力都可以，而是基于大模型本身并結(jié)合應(yīng)用場景實現(xiàn)真正的商業(yè)化。”

他認(rèn)為，大模型這個技術(shù)最好的應(yīng)用模式是重構(gòu)自身的業(yè)務(wù)鏈條。以營銷為例，王玨華提到了大模型應(yīng)用的兩個角度。

一方面，營銷預(yù)案的物料，素材，能否通過大模型來實現(xiàn)更為精準(zhǔn)的生產(chǎn)。另一方面，大模型能否在銷售過程中輔助銷售人員進(jìn)行售賣，通過記錄用戶的喜好和行為實現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。

也正如李彥宏所言，大模型有沒有對互聯(lián)網(wǎng)公司的DAU、時長、用戶留存這些指標(biāo)產(chǎn)生正向影響，有沒有對企業(yè)的收入、利潤、成本產(chǎn)生影響，才是問題的本質(zhì)。

貫徹于市場對大模型應(yīng)用落地的原則，我愛黑“可頌”大語言模型應(yīng)用創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽正是基于“人人都可參與AI創(chuàng)新”的愿景出發(fā)，希望通過更多創(chuàng)業(yè)者的參與和創(chuàng)新，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的完善。

作為此次比賽中的底座，低代碼平臺Colingo將參賽的技術(shù)門檻降到最低，讓更多有志于投身生成式AI新事業(yè)的團(tuán)隊有機(jī)會參與到開發(fā)的過程中。

Colingo創(chuàng)始人蔡建的目標(biāo)是讓大模型開發(fā)就像拼樂高一樣簡單，用戶可以自由組合功能塊，無需考慮代碼和環(huán)境，直接根據(jù)系統(tǒng)預(yù)制模板和功能快速構(gòu)建屬于自己的大模型應(yīng)用。

在他看來，基于此，創(chuàng)新者才更有機(jī)會關(guān)注應(yīng)用本身。“大家能夠從更為深刻的層面去思考，當(dāng)下市場背景下，這些應(yīng)用到底能夠解決怎樣的實際問題。”

基于此，此次我愛黑“可頌”大語言模型應(yīng)用創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽中，上述四位評委在對項目的選擇上均提出了各自的見解。

蔡建認(rèn)為創(chuàng)新性是項目的核心。皮人偉則認(rèn)為，如果沒有對技術(shù)實現(xiàn)過程清晰的理解，會使大模型應(yīng)用創(chuàng)新層面方面容易陷入“浮夸陷阱”。喬新亮更關(guān)注應(yīng)用的規(guī)模性落地以及成本的降低，王玨華則認(rèn)為具體場景的應(yīng)用和提效是關(guān)鍵。

因此，對于創(chuàng)業(yè)者而言，與真實應(yīng)用場景以及用戶的鏈接實現(xiàn)，并找到貼近行業(yè)應(yīng)用的開發(fā)靈感是至關(guān)重要的方向。

正如皮人偉所言，現(xiàn)在不太流行甩概念了，只有Demo跑通了，才可能有PoC和最佳實踐，才可能與業(yè)務(wù)結(jié)合，而這才意味著團(tuán)隊是靠譜的。

大模型原生于互聯(lián)網(wǎng)，但對于傳統(tǒng)行業(yè)而言也并不陌生。

以ChatGPT為代表的大模型引領(lǐng)新一輪全球人工智能技術(shù)發(fā)展浪潮，大模型不斷加速實體經(jīng)濟(jì)智能化升級，深度改變行業(yè)生產(chǎn)力。這一次，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)很早就意識到了要在這輪浪潮中實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型和升級，進(jìn)而提高生產(chǎn)效率和技術(shù)創(chuàng)新。

而從另一個角度出發(fā)，大模型其實離不開傳統(tǒng)行業(yè)的積累。一方面，基礎(chǔ)大模型缺乏行業(yè)專業(yè)知識，需要大模型提供方與垂直行業(yè)合作開發(fā)行業(yè)大模型。另一方面，落地行業(yè)應(yīng)用將實現(xiàn)大模型的價值，而落地離不開傳統(tǒng)行業(yè)場景的構(gòu)建。

當(dāng)然，機(jī)遇往往伴隨著挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)行業(yè)的迭代升級是一個“牽一發(fā)而動全身”的過程，相比互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)建立在數(shù)字化的基礎(chǔ)之上，傳統(tǒng)行業(yè)在轉(zhuǎn)型升級中要經(jīng)歷更為漫長和持久的考驗。

因此，在這一輪大模型升級改造中，率先走在企業(yè)轉(zhuǎn)型前端的也往往是各個傳統(tǒng)行業(yè)、領(lǐng)域的頭部玩家。

以蒙牛為例，皮人偉提到蒙牛數(shù)智化主要以自研為主，早在GPT-3之時就進(jìn)行了預(yù)研，“我們認(rèn)為大模型在蒙牛落地的最佳方式就是快速用研發(fā)產(chǎn)出，通過最佳實踐驗證新概念與新技術(shù)。”

比如AISM（蒙牛自研的AIGC通用技術(shù)平臺）作為蒙牛研發(fā)的一部分，通過AI擴(kuò)散、全面AI和AI應(yīng)用三個階段逐步推進(jìn)。所謂AI擴(kuò)散，即蒙牛通過自研的AIGC平臺一站式整合多種功能，在內(nèi)部快速擴(kuò)散生成式AI應(yīng)用；全面AI，可以理解為普惠型的AI領(lǐng)域能力培訓(xùn)，蒙牛內(nèi)部會定期開展培訓(xùn)，主要聚焦在Prompt、模型微調(diào)和知識庫構(gòu)三方面能力培養(yǎng)訴求；最后AI應(yīng)用，則是針對垂直應(yīng)用領(lǐng)域研發(fā)定制化AI產(chǎn)品，比如蒙牛基于AISM平臺孵化的AI投手已于10月30日上線。

總結(jié)來看，皮人偉認(rèn)為傳統(tǒng)企業(yè)應(yīng)該首先意識到作為生產(chǎn)力提升工具，AIGC是具有革命性的，但就像所有工具一樣，需要培訓(xùn)和練習(xí)。對于企業(yè)而言，根據(jù)自研平臺或者通用平臺形成更多的案例對外推廣，才是占據(jù)品牌心智的最佳方式之一。與此同時，基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計和不斷的迭代，企業(yè)要結(jié)合成本等角度找到適合自己的應(yīng)用場景。

此外，他提到當(dāng)下B端AI產(chǎn)品分為生成式AI和分析式AI，企業(yè)可以嘗試做AISM實現(xiàn)不同廠商靈活切換，確保AI功能安全穩(wěn)定的同時，最大化的降低“斷供”、“高成本”、“重構(gòu)”風(fēng)險。

王玨華則強(qiáng)調(diào)，相比其他工具，大模型應(yīng)用的變化周期更短，技術(shù)門檻更高，所帶來的變革性更強(qiáng)。

但是，對于傳統(tǒng)企業(yè)甚至任何企業(yè)而言，大模型應(yīng)用效應(yīng)的擴(kuò)大都在于其是否真正在場景上解決企業(yè)的問題，而且只降本是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，要想獲得認(rèn)可，更要強(qiáng)調(diào)增效。

從傳統(tǒng)企業(yè)的角度出發(fā)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型向來是內(nèi)部的核心工程，這將深刻改變企業(yè)的生產(chǎn)力和生產(chǎn)方式。因此，面對新技術(shù)、新機(jī)遇、新變革，需要企業(yè)具備更深刻的變革的決心，并基于此而不斷推進(jìn)。

盡管屬于AI和大模型的爆款應(yīng)用還處在萌芽期，但在上述行業(yè)人士的觀點(diǎn)中，創(chuàng)業(yè)者能夠觀察到的發(fā)展之路卻愈加明確和清晰：必須要找到真正適合大模型技術(shù)特性和商業(yè)規(guī)律的應(yīng)用方向。

近期，OpenAI稱今年的收入會超過13億美元，相比去年的2800萬美元年收入，增長40余倍。在國內(nèi)市場，無論是面向個人用戶開發(fā)大模型應(yīng)用，還是面向開發(fā)者、企業(yè)的用戶，都在蓬勃發(fā)展，實現(xiàn)商業(yè)價值將成為必經(jīng)之路。

人工智能誕生至今近70年，幾度沉浮，技術(shù)的回旋前進(jìn)卻從未停止。盡管當(dāng)下仍有諸多困境待解，但我們更相信大模型及其應(yīng)用生態(tài)會在不斷地試錯和迭代發(fā)展中，找到自己在商業(yè)社會和人類文明進(jìn)程中的位置。

奇點(diǎn)時刻一定會到來，所有人都在時刻準(zhǔn)備著。