如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」

　　来源：亚布力(lì)企业(yè)家论坛CEF

　　8月(yuè)30日，在2024亚布(bù)力企业家第二(èr)十届夏季年(nián)会【开幕论坛】上，物美集团创始人(rén)、多(duō)点 Dmall 创始人张文中，58同城(chéng)CEO姚(yáo)劲波，百度副总裁石(shí)清华，科(kē)大讯飞副总裁、研究院院长(zhǎng)刘聪，猎豹(bào)移动董(dǒng)事长兼 CEO、猎户(hù)星空(kōng)董事长傅盛，零一万物联(lián)合创始(shǐ)人祁瑞峰(fēng)聚焦“大模型：技术革命与产业应用”，一同探索如何避免大(dà)模型(xíng)作为“智力引(yǐn)擎”陷入空转？大模(mó)型技术在产业应用(yòng)中还存在哪些挑战？企业能(néng)从这场技术革命中，挖掘出哪些新机遇？英才元投资管理有(yǒu)限公司董事长宋立(lì)新为本场对话主持人。

　　以下为内容实录(lù)：

　　宋立新：我的第一(yī)个问题是，怎么看待大模型，大模型对大家所在企业(yè)有何赋能？

　　张文中：首先，我认为大(dà)模型的出现更多代(dài)表着机遇，当然(rán)也有挑战，因为挑战和机遇(yù)从来都是相伴而生的。多点很早就开始尝试使用大模型，2022年GPT的火爆，也让我们很快意识到相(xiāng)关问题。随后，多点(diǎn)关于(yú)大模型的应用越来越多(duō)，例如(rú)AI能源系统、AI温控系统、AI客服，等等。对于大模型，我们要有一个拥抱(bào)的态度，只要根据自(zì)己的场景积极地去试，还是(shì)有很多机会(huì)的。

　　大(dà)模型可以大大提高效率，降低成本。例如，原(yuán)来我们的(de)质量检验环节需要花费很多人力资源，有(yǒu)了大(dà)模型的帮助之后，大(dà)概可以节省50%的人力(lì)，服务标准也没有因此打折扣(kòu)。

　　祁(qí)瑞峰：以大模型技为代表(biǎo)的AI 2.0是有史以来最伟(wěi)大的技术革命和平台革命，正在穿透各行各业(yè)，重塑全球生产(chǎn)力和经济格局。大模型为(wèi)代表的AI 2.0在技术上确实还有一定的(de)限制，目前的主(zhǔ)要落(luò)地场景聚焦在内容生成和问答方面的(de)提效(xiào)，而在复杂的推理以及任务的规划、执行上还面临着一定的挑战(zhàn)。很积(jī)极的一面是，大模型(xíng)的能力每天都在进步。从To B的角度(dù)来看，我们(men)需要深入到行业(yè)内，结合行业(yè)和业务场景进入客户的业务系统(tǒng)，根据行业痛点落地“AI 2.0+产业”，从(cóng)而实现(xiàn)提效(xiào)，甚至(zhì)帮他们(men)直接(jiē)带来(lái)GMV的增长(zhǎng)和ROI的改善。这可能才是客户愿意付大价钱去(qù)接受大模型赋能的(de)基础(chǔ)。

　　姚劲波(bō)：上周，我们公司(sī)做了一(yī)次AI内(nèi)部工具的培训，这是我们历史上(shàng)参加人数最多的一次培训，大概有1400人。我想(xiǎng)，他们之所以愿意来参加这场培训，肯定(dìng)是因为内心(xīn)既焦虑又兴奋，一是担心自(zì)己如果不拥抱AI，就会被(bèi)这个时(shí)代淘汰；二是他(tā)们或许看到了机会，认为掌(zhǎng)握了AI这(zhè)个(gè)工具，就(jiù)有可能取得更高的成(chéng)就。其实，企业和创业者也存(cún)在这种心态。我(wǒ)的期待就是(shì)，所有的大模型厂商越“卷”越好，融的(de)钱越多(duō)越好，招的人越多(duō)越好，产品价格越低越好，产品性能越高越好。

　　在我看来，目前AI有(yǒu)两(liǎng)大问(wèn)题(tí)：一是(shì)它还不够智(zhì)能，虽然GPT5.0马上发布(bù)，但今(jīn)天要想在更大规模上应用大(dà)模型，其实还是有障碍的(de)；二是(shì)大模型的价格仍然比较贵(guì)，用户更希望大模型的性能更强大(dà)，成本更低，最好可以免费提供服务。

　　我们公(gōng)司内部有很多场景在使用AI，大家普遍认为已经有10%-20%的工作量可以(yǐ)被AI替代。所以可以预(yù)期，未来几年如(rú)果AI继续(xù)往前演进，可能每个人的工作都会更轻(qīng)松，大(dà)家可以(yǐ)把更多的精力(lì)放到畅想未来上。我(wǒ)特(tè)别希望大家可以拿出一个能让我算得过账的大模型，我一定愿意为此付费，而且我(wǒ)不是按照(zhào)成(chéng)本(běn)来付，而是按照这个大(dà)模(mó)型给我创造的价值来付。那(nà)一天，也许就是大模型厂商真正(zhèng)能跑起来的时候。

　　宋(sòng)立新：姚(yáo)劲波总(zǒng)说出了(le)很多(duō)用户对(duì)大模型的心声：更强的功能(néng)和更便宜的价格。石总你认为(wèi)百度能满(mǎn)足这种奢望吗？

　　石清华：可以满足。姚(yáo)总(zǒng)说了几个重(zhòng)点：一是大模型的确有用。这个是(shì)最核心的，有用才是真(zhēn)正的价值；二是他说希望大模型(xíng)厂商(shāng)越“卷”越(yuè)好，希望价格越来越低。这是一个期望，是一(yī)个正向的鞭策；三是(shì)愿意(yì)为价值来付费。这才是我们大模型厂商最终追求的结果，即早晚(wǎn)有一天能用价值来定义大模型的含金(jīn)量。

　　首先分享两组数字，第一组来自大模型训练过(guò)程，投入(rù)非常大。比如，一个万卡集群每天的耗电量相当(dāng)于北京市(shì)东城(chéng)区一天的耗电(diàn)量，可(kě)以说训练大模型是非常消耗资源的；二是(shì)文心一言在发布一年后，已经有(yǒu)3亿用户在使用，针对(duì)企业提供(gōng)服务的千帆平台，在(zài)一年之内也已经服务了(le)15万家企业(yè)。文心一言大模型平(píng)均每天的调用量超过了6亿(yì)次，换成Token的话大概是(shì)1万亿(yì)Tokens了(le)。第二组数字表明大模(mó)型真正被用起来了，不然它不会(huì)有这么多的调用量。

　　百度很笃定的是，我们要把大模型应用到具(jù)体的场景里。举两个例子：一是最(zuì)近我们和全国总工会进行了合作，总工(gōng)会是一个很大的体系(xì)，它有4亿多的会员，每年要处理很多(duō)劳务纠纷，如果用人工处理，一是(shì)工作量(liàng)比较大，二是没有(yǒu)统一(yī)的标准，最后我们用三(sān)个月时间做了一个(gè)法律援助(zhù)助手解决了这个问题，这(zhè)在过去可能(néng)需要一年时间；二是我们用大模型做信控优化也就是调控(kòng)红绿灯的时长，从而提高了城(chéng)市交通的通行效率。这(zhè)种例子比比皆(jiē)是，我认为不应该无限地去打价格战，我(wǒ)更相信早晚有一天大(dà)模型可以通过价值来定价。

　　宋立(lì)新：请问刘总，与(yǔ)百度文心一言、零一(yī)万(wàn)物所做的(de)这些大模型相比，科大(dà)讯(xùn)飞(fēi)的优势是什么？差异(yì)化(huà)在哪儿？

　　刘聪：2022年12月15日，讯飞启动“1+N”，决心既要做“1”的(de)底座，也要做“N”的场景。有了底座(zuò)之(zhī)后，大模型可(kě)以持续迭代；而且在“N”的(de)场景里，它的软硬件产品可以持续升级。

　　“1”不(bù)只是指文本(běn)大(dà)模型，在“从文本大模型向多模态的理解、语音大模型”等全(quán)栈能力上，我们基于原有技术(shù)再结(jié)合大(dà)模型，现在讯飞大模型可(kě)以直接超过(guò)OpenAI的Whisper大模型。我们最近又(yòu)发布(bù)了极(jí)速语音交(jiāo)互功能，相当于基本具备了全面底座的(de)能力。

　　讯飞除了算法(fǎ)自主可控，在国内(nèi)国产(chǎn)化方面也做得很不错。在以像华为、寒武纪为代表的国产化芯片上，我们构建出了整个训练推理的框架，这是我们的特色。去年10月24日，我们(men)基于华为(wèi)的910B，构建了国内首个万(wàn)卡的国产化集(jí)群。包括现(xiàn)在大家看到的一(yī)系列的各(gè)类底座大模型都是基(jī)于国产化集群训练出(chū)来的，这是讯飞星(xīng)火模型(xíng)的又一(yī)个特点。以央国企为例，上半年我(wǒ)们在央国企的底(dǐ)座(zuò)中(zhōng)标方面，做得也比较靠前。

　　宋立新：傅盛总，你作为AI方面的专(zhuān)家，同时你们公司(sī)也在做大(dà)模型和(hé)机器人，请你总结下。

　　傅盛：这波AI是一场(chǎng)掀起巨大浪潮的社会生产力革命(mìng)，但这波浪潮今天(tiān)已经呈(chéng)现出明显的泡沫迹象。“泡沫”体现(xiàn)在以下几点：

　　一是(shì)大模型从出现到发展，已(yǐ)经过(guò)去将近一年的时间，但最顶级大模型的模型没有明显提升。在一个以科技为核心(xīn)的技术浪(làng)潮(cháo)中(zhōng)，这(zhè)是不太正常的。虽(suī)然我也尊重各位做(zuò)的(de)大模型(xíng)，但客观(guān)来说(shuō)，谁家大(dà)模(mó)型有什么优(yōu)势，基本尚属“一家之(zhī)言”，其实用户用起来没有感觉(jué)到太大差别(bié)。我(wǒ)每次写不同(tóng)的东西，都会用好几个大模型互相(xiāng)比较，有时候这个大模型(xíng)更好用(yòng)，有时那个更好用。当前大模型的同(tóng)质化很严重。

　　二是我们(men)讲了这么久的(de)人工智能，但真正的KillerAPP并没有出现(xiàn)，KillerAPP不仅在(zài)C端没有出现，在B端也未能出现。很(hěn)多行业大模型都(dōu)说(shuō)自己有不少应用，但真正提效的并不多。可能在营销文案或者图片生成等领域可(kě)以提效，但想要将大模型真正(zhèng)变成一个明显能够提效(xiào)的应用，还很有难度。

　　不过，我不认为(wèi)泡沫就会使得大模型发展崩塌，有时(shí)有点泡沫也很正(zhèng)常。以前互联网早(zǎo)期(qī)也(yě)出现过(guò)泡沫。

　　未(wèi)来大模型的成功可能取决于两个(gè)点：

　　一是大模型的天花板(bǎn)能再上一个台阶。今天的大模(mó)型有20-30%的(de)知识幻觉，这个错误在(zài)很(hěn)多岗位上用(yòng)不起来，而且“它不知道自己不知道”，这(zhè)是今天大模型在企业应用上的非常重要的一大卡点。想要真(zhēn)正落地(dì)一个应用，得用大(dà)量工程化的手(shǒu)段去解决以前所(suǒ)谓通用人工智能认(rèn)为它能干的活，这(zhè)中间是有差距的。所以模型本身(shēn)能否再(zài)上(shàng)一个台阶很重(zhòng)要。

　　二是能不(bù)能做出(chū)真正让用户觉得好的(de)应用。以(yǐ)ToB为例，你做出的大模型能否真的可以在某些岗(gǎng)位(wèi)上减员增(zēng)效，甚至改变商(shāng)业模式。我们猎户星空现在(zài)采取的模式是与B端客(kè)户共担风(fēng)险，用压力倒逼(bī)自己(jǐ)不断努力，以获得真正追求效果的目的，而不只是单纯追求“人工智能”这四个字。

　　宋立新：傅盛总写东西最常用应用是哪款？

　　傅盛：我最常用秘塔搜索。

　　宋(sòng)立新：祁总(zǒng)还有补充吗？

　　祁瑞峰：我们特别关注的一个B端痛点是，如何在B端赋能企业价值，以及通过企业价值(zhí)增加有规模的营收。零一万物也在toB端(duān)探索，有了初步的方法论。

　　好的(de)一点是，基于大模型能力(lì)做AI 2.0的应用、产品和解决方案，不(bù)像原来AI 1.0时代那样动(dòng)辄上百人去堆(duī)叠。很多AI 1.0时代的(de)公(gōng)司在B端(duān)的打法(fǎ)是从数据到模型到应用到交付，都是(shì)自己做，做(zuò)着做着一抬头就变成(chéng)1000人了，重(zhòng)度定(dìng)制带来的是(shì)成(chéng)本不断攀升，烧钱(qián)烧得太狠。

　　现在确实有(yǒu)一些范式的变化。我们自己尝试(shì)聚焦(jiāo)行(xíng)业场景，希望提供能帮客户带来价值(zhí)的云服务，让大模型在知(zhī)识(shí)迭代的基(jī)础上成(chéng)为可以标准(zhǔn)化的产品。此(cǐ)外，我们(men)也在(zài)测试，是(shì)否(fǒu)有可(kě)能通过大模型赋能数字人(rén)直播的场景中，比(bǐ)如，给物(wù)美每个线下的店对应开个线上的虚拟直播店，直(zhí)接带(dài)来有毛利的GMV的增长。

　　最近(jìn)通过与(yǔ)欧美市场的交流发现，欧美企业在做大模型(xíng)、做集群管理时，可以有千万美元预算的项目。国内的大模型厂商(shāng)一般都希望不只是去做“云”，而且(qiě)愿(yuàn)意做(zuò)私(sī)有化的部署，但在欧美市场里，从供给端真(zhēn)正愿意给企业做私有化部署(shǔ)的，可能(néng)只有Cohere这一家企业，它是做云上的专(zhuān)区私有(yǒu)化，并不是(shì)做客(如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」kè)户现场的私有(yǒu)化。

　　最(zuì)近，欧盟《人工智(zhì)能法案》的出台，对金融、医疗等行(xíng)业有大量合规和数据监管的强要(yào)求(qiú)，他们现在基(jī)本上(shàng)只能挂在OpenAI上，还得自己(jǐ)做SFT（监督(dū)微(wēi)调），这也是一个很大的代差。在这些私有化的工(gōng)程能力上，中国(guó)大模型团(tuán)队具有全球优势，这是另一个我们在探索的路径。

　　宋立新：大模(mó)型出来之后，SaaS的收(shōu)入显(xiǎn)著(zhù)萎缩，尤其餐饮业也受到了(le)影响。前几天发布的餐饮业相关数据显示，在它们100元的收(shōu)入里，只有0.37元的(de)利润(rùn)，超市压力(lì)也特别大。先请问张文中总，你焦虑么？请你谈谈对(duì)未来中国大模型发展的看法。

　　张文中：我们先要弄清(qīng)楚什么(me)是“焦虑”。只有当你觉得(dé)完全不确定未来在哪里，不知道下一步要(yào)怎么(me)办的时候，这时的(de)焦虑才有(yǒu)意义。但经过了过去一(yī)年多(duō)的演进，大家都很确定，人工(gōng)智能就是人类(lèi)的未来。

　　既然大家已经达成共识，那么企业就要快速拥抱和迭代(dài)，尽早进入智能(néng)时代。但全(quán)面拥抱数(shù)字化、智能化的同时，也一定要记(jì)住一(yī)点：你做的所有事都(dōu)是(shì)为了彻底回归商(shāng)业本质，即帮助消费者解决问题，提高自己企业的运营效率，让你的商品(pǐn)更有(yǒu)竞争力，其他的说(shuō)再多都没用(yòng)。老百姓(xìng)认又实惠又好的(de)东西(xī)，今天卷的就(jiù)是“又(yòu)便宜又好”。这对企(qǐ)业来说是个(gè)挑战，但你如果(guǒ)知道未来在哪里，那就坚定不移地去做，不用焦虑。

　　人工智能到底(dǐ)会不会创造价值？我的答案是：肯定会创造价(jià)值。能创造(zào)价值，消费者(zhě)就一定会买单。问(wèn)题在于(yú)你能不能帮(bāng)他解决问题。还有，在国内是软件和硬件结合(hé)永(yǒng)远是一个很(hěn)好的营(yíng)收方法。

　　综上，你(nǐ)们(men)这些搞大(dà)模(mó)型的企业大(dà)胆往前走吧，没问题，一定会有人买单的。

　　宋立新(xīn)：有人认(rèn)为中(zhōng)国丰富的(de)产业(yè)应用场景和(hé)供应链优势(shì)可能有助于缩短与美国在(zài)AI发(fā)展水平上(shàng)的差距，姚(yáo)劲波(bō)总认同这(zhè)个观点吗？

　　姚劲波：中国和美国最大的优(yōu)势在于市场规模庞大，拥有众(zhòng)多的人口、数据和亟(jí)需满足的场景需求。在追赶芯片和算法(fǎ)方面，我认为由于开源资源(yuán)的丰富，我(wǒ)们与美国的差距并(bìng)没有那么大。现在全球范围内，只有中国和美国在这方面的竞争最为(wèi)激烈，而中国还有很多场(chǎng)景非常适合AI的应用。虽然我不会去“卷”大模型本身，但我会结合大模型提供的算法或开源工具，以及58同城(chéng)自己积累20年(nián)的独特数据，训(xùn)练出一个行(xíng)业模型，以更好(hǎo)地服务我们的用户。

　　在58同城和安居客上，每天都有百万级的商家活跃。比(bǐ)如，当有人找工作(zuò)并投递(dì)简历时，公司(sī)需要判(pàn)断这个人是否初步(bù)符合他们的需求(qiú)，然后决定是否打电话给(gěi)求(qiú)职者安排面试。同样，当有人在找(zhǎo)房子时，房产经(jīng)纪人需要判(pàn)断并(bìng)推(tuī)荐适合的房源。原本这些动作都发生在线(xiàn)下，但现在(zài)它们全都在网上进行，未来一(yī)两年内，可(kě)能(néng)50%的工作还会被AI替(tì)代。到那时，我给消费(fèi)者提供(gōng)的服务将会更加可靠和优质(zhì)。比如，AI相比中介会更清楚某个房源是否是北京101学区房，更清楚房贷利率的问题。AI能(néng)够提升我的服务水(shuǐ)平，并将其转变为纯在线、实时的服务(wù)。

　　过去的(de)19年(nián)中，58同城一(yī)直在做信息(xī)平台和连接服务(wù)。未来，利用AI技术来进一步实现(xiàn)服(fú)务的闭环(huán)和智(zhì)能化，可能还需要我们再奋斗19年。对此，我和我(wǒ)的团队都感(gǎn)到非常兴奋。

　　宋(sòng)立新：你认为现在中国的企业在为to B的智(zhì)能化服务(wù)做准备时，愿意投入多少资金打造实(shí)际应用场(chǎng)景(jǐng)？

　　姚劲波：我认为，中(zhōng)国在大模型领域的竞争比美国(guó)更为激(jī)烈。美国仅有三家在该领域占主导地位的公司，他们(men)的(de)融(róng)资总额达几十亿美金，而中国则有(yǒu)20到30家公司涉足该领域，且(qiě)其中十几家的融资额(é)都超过了3亿美金。而且，国外公司(sī)的(de)开源模型也在为中国服务，所以(yǐ)，即(jí)使在中国资本市(shì)场状况(kuàng)不(bù)佳的情况(kuàng)下，中国在大模型方面的(de)竞争(zhēng)态势依(yī)然如此强势。如果中国的资本市(shì)场像3年前一样活跃(yuè)，那么这些公司可能融资的就不止3亿美金，而是20亿美金甚至更多(duō)。这(zhè)种激烈的竞争无疑(yí)会加速整个大模型的成熟，加速我们(men)发布产品的(de)进程，并催生一些具有颠覆(fù)性的应(yīng)用。如果能在58同城平台上用AI替代每天活跃的百万级招聘专员和房产(chǎn)经纪，这件事对(duì)我来说将(jiāng)是足够伟大的成就。

　　宋立新：想(xiǎng)问石(shí)总，中国现(xiàn)在的大模(mó)型是不是(shì)太多了？地方(fāng)政府还应该对大(dà)模型加大投资吗？

　　石清华：中(zhōng)国的大模(mó)型数量确实不少，并且类型多样、地域(yù)集中、应用也非常(cháng)广泛。但是我们(men)不能(néng)简单地(dì)用数量多少来评(píng)判，而更(gèng)应该(gāi)关注大模型的质量、应用价(jià)值以及它对(duì)整个产业的贡献和(hé)推动。比如像百度文(wén)心4.0这样参数量更大、能力更强的大模型，直接使(shǐ)用就能表现出非常好的效果，节省大量(liàng)的人(rén)力成本和时间成(chéng)本。目前，百度智能云千(qiān)帆平台提供包(bāo)括文心大(dà)模型、主(zhǔ)流开源大(dà)模型在内的(de)近80款大模型服务，还提供覆盖开发大模型、AI原生(shēng)应用全生命周期的工具链。此外，百度两款主力模(mó)型全(quán)面免(miǎn)费开放，两款旗舰模型大幅(fú)降价(jià)，进一步帮助客户降低大模型使用门槛和(hé)试错成本。不(bù)仅如(rú)此，我们还推出了千帆行业场景解决方案，深入到了客户(hù)“研、产、供(gōng)、销、服”的核心业务场景和业务流中。

　　百度秉承(chéng)这样两个态度。首先，不断探索下一代大模型的边界；其次，坚持大模型必须为企业带来实际(jì)价值，无论是提(tí)高效率、降低成本还是增(zēng)强产(chǎn)品竞争力，这样企业才会愿意投资。

　　对于第二个问(wèn)题，我建议各(gè)地政府(fǔ)可根据当地的(de)产业结(jié)构来有针对性地投入，因为大模(mó)型是没有属性的(de)，但是地区是有各自(zì)的特点的。例如，一些地方的经(jīng)济结构以钢铁为主，而另一些地方以机器(qì)人(rén)产业为主。每个地方的(de)情况(kuàng)都不同。但我建议大家不要再去卷基础模型了，可以根据地区的(de)产业(yè)情况来投(tóu)入研发垂直领(lǐng)域的大模型。例(lì)如58同(tóng)城拥有大(dà)量的垂直领域数据，这些数据结合大模型进行训练(liàn)和迭代，有可能解决58同城的人工替代问题。再如百度(dù)智能云和唐山市政府合作，基于(yú)在百度智能云千帆平台，规(guī)划(huà)建设国内首个产业级垂(chuí)类(lèi)大模型工(gōng)厂(chǎng)，就是和当(dāng)地的产业情况结合，探索“大模型+”钢铁(tiě)等主导产业，“大模型+”机器人等新兴产业，“大模型+”陶瓷、“大模型+”农业(yè)的传统及特色产业等全面赋能的案例。所以，在基(jī)础通(tōng)用大模型(xíng)的基础上，结(jié)合当地的数据研发垂(chuí)直领域的大模型，可以解决当地(dì)企业垂直场景的问题，我(wǒ)认为这(zhè)样的投入是有必要的。

　　宋立新：我们把话(huà)筒给刘聪，大模(mó)型多久能实现盈利？它(tā)将如何(hé)形成一个良性循环？

　　刘(liú)聪：我在公司主要负责技(jì)术创新(xīn)工作，我的主要职责是推动技术进步，而不是直接(jiē)挣钱，所以很难给出具体(tǐ)的时间和数字。不过，就(jiù)核心技术支持业务、共同服务客户的路径，我可以分享一下看法。

　　首(shǒu)先，我赞同张总的观(guān)点，可(kě)能没您想的(de)那么焦(jiāo)虑。这件事科大(dà)讯飞已经做了20多年，知道它(tā)的发展规律，前期肯定要投(tóu)入，后期才会看到(dào)实际价值(zhí)。因此，我认为机遇大于焦(jiāo)虑。比如，OpenAI今年预计亏(kuī)损50亿美(měi)元，但他们依然风生水起，看起来并(bìng)没有特别焦虑。无论是互联网大厂，还是像科大讯飞这样的人工智能企业，甚至是(shì)创业公司(sī)，最终目标还是商业(yè)成功。

　　我认为，现在(zài)有三个(gè)主(zhǔ)要的落地路径：

　　API。大(dà)家(jiā)都知(zhī)道(dào)，由于价格战，API目前可能不会立刻带来盈利。但它更加(jiā)便宜的价格可(kě)以吸引很多用户，这也是培养用户心(xīn)智和习惯的过程，有助于推广。同(tóng)时，随着(zhe)未来出(chū)现更高效的大(dà)模型，这个领域还是有机会的。

　　结(jié)合现有的底座与行业应用，比(bǐ)如AI搜索、文生图(tú)、文生(shēng)视频德国软件。还有一些(xiē)软硬件的协同，例如(rú)科大讯飞的学习(xí)机。在已有场(chǎng)景中引(yǐn)入大模型，可以直接提升能力价值，进(jìn)而(ér)带(dài)动产品价值和销量，科大讯飞的学(xué)习机就(jiù)是(shì)一个成功例(lì)子，站在生产线的角度上说就已经产生盈(yíng)利了。

　　以央国(guó)企为代表的GB端(duān)。大模型(xíng)的投入确实很大，面(miàn)临很(hěn)多问题，企业客(kè)户(hù)也还(hái)在摸(mō)索应用场景，思考它能创造哪些价值。这里可以用两个词来(lái)形容：由(yóu)点及面和蓄势待发。

　　“由点及面”是指，以(yǐ)前企业更多是做(zuò)局部提效(xiào)，比如语音(yīn)客服或会议管理。但现在，大模型(xíng)底座(zuò)能力结合企(qǐ)业内部知识库后，可以深(shēn)入到业务主场(chǎng)景，为企业创造更多价值。比如，科大讯飞和交通银行合作，通过代(dài)码助手(shǒu)功能，将代码接纳率(lǜ)提升至15%，可(kě)为交(jiāo)通银行节(jié)约数百个人力，随(suí)着未来(lái)技术持续(xù)进步，代(dài)码接纳率可能达30%

　　“蓄势待发”则是说，技术在(zài)央国企落地也有一个过(guò)程。首先是中标入围，接着是帮助企业熟悉大(dà)模型应用(yòng)，打(dǎ)造大模型底座+工(gōng)具链。例如，科大讯飞(fēi)近期与中国石(shí)油的昆仑大模型合作，帮助他(tā)们结合场景发布了330亿代表性的行业大模型，这是大模型在企业端形(xíng)成具体场景的成功(gōng)案例。再(zài)之后(hòu)，是(shì)如何从定制到非定制，一(yī)方面在重点领域的央国企做深做透，另一方(fāng)面可以在同(tóng)行业其他地方进行推广。我(wǒ)再(zài)举一个例子，招投标可能每个企业都会做，之前繁琐的招投标程序，通过大模型可以快速完成清标和(hé)辅助评判工作，科大讯飞最早在国能应用，后来又在中国煤(méi)炭实现了推广。

　　最(zuì)后，我想总结(jié)一(yī)下，要基(jī)于实际场景需求，与客户深入合作，并在核心(xīn)技术(shù)发展上做到行业领先。如果与这个基础，我相(xiāng)信盈利只是一个自然而(ér)然的过程(chéng)。

　　宋立新：其(qí)实摆在零一万物面(miàn)前的问题也是挺严峻(jùn)的，你们(men)这样(yàng)的创业公司(sī)，怎么找到自己的生存和发展空间？

　　祁瑞峰：首先，基础大模型创业(yè)确实是一个烧钱、烧(shāo)资源(yuán)的事。我们对行业有两个顾虑，并且(qiě)思(sī)考了它的(de)解决方案。

　　第一个顾(gù)虑是(shì)，中外大模型公司在融资上的差距。AI 2.0大模型应用未来(lái)可能会爆发，出现一个比互联网大10倍(bèi)的平台型发展(zhǎn)机会(huì)。大模型的能力竞争在当下已经成为一个全球科(kē)技竞争的重要战(zhàn)场。中国的基础大模型融资，目前行业称的“六小虎(hǔ)”基本是(shì)数亿美元的数量(liàng)级，而美国则(zé)是50亿美元的数量级。未来，中国如何与美国竞争，这一点是个挑战。

　　另一个顾虑是(shì)，国外(wài)一些头部大模型公司的 “流血打法”。OpenAI经常“不讲武德(dé)”，比如推出GPT-4水平的GPT-4omini，还免费向ChatGPT用户开放。尽管每年可能要消耗二(èr)三十亿美元(yuán)的推理(lǐ)成本，他们仍然愿意(yì)免费(fèi)，从商业逻辑上，我们想破脑袋也想不通为什么，但是他们就这么干了。从(cóng)我自己近10年的创业经验来看，中国的软件创业公司的努力(lì)和前(qián)赴后(hòu)继，导致中国(guó)To B的市场比美国更艰难，因为标准化不足带来高(gāo)定制(zhì)化，导致可复制性、可扩充性下降，项(xiàng)目有毛利，但公司不(bù)赚钱。例如，最近几家上市公司的财报显示，他们的(de)现金流(liú)和亏损没有实质性(xìng)改善(shàn)，这反映了行业普遍的挑战。

　　零一万物如何突破这(zhè)些挑(tiāo)战，我们可以考虑(lǜ)以下几点：

　　首先，中国人有(yǒu)一个优良传统，即我们更能吃苦、拼搏，更善于多快好省(shěng)地(dì)做事(shì)情。例如，零一万(wàn)物开发了一个基础架构优化的万卡(kǎ)集群，可以把(bǎ)它管(guǎn)理得更高效(xiào)，这样(yàng)可以(yǐ)用更少的资源训练出与世界科技(jì)巨头性能齐(qí)平(píng)的大模型。

　　第二，未(wèi)来的大模型服务会越来越便(biàn)宜，关键(jiàn)在于能否降低推理成本，把商业模式跑通。换言之，谁家在AI infra能力(lì)超群，能把推理成本尽量做更便宜，那么(me)大模型的服务就(jiù)能启用(yòng)“薄利多销”的模式进一步穿透B端，白菜价也有可能(néng)赚钱。在这方面(miàn)，零一万物在Day 1就重注AI infra的能(néng)力建(jiàn)设(shè)，其推理成本优化率显著优(yōu)于业内(nèi)指标，进一步夯实自己(jǐ)的技术护城河，为(wèi)自身的B端发力奠定了雄厚的技术基础。

　　第三，解决中国To B市场的挑战，要结(jié)合行业和(hé)应用场景将大模型能力尽(jǐn)量转化为标准(zhǔn)化云服(fú)务的产品。无论大模型能力多强，ToB企业(yè)是没有体感的，核心在于能否提供有效的产品，帮(bāng)助客户提(tí)升GMV和降本(běn)增效，这是一个双赢(yíng)的模式(shì)。

　　第四，拓展海外市场。欧美这么大的市场(chǎng)，竟然只(zhǐ)有Cohere在做私有(yǒu)化，而(ér)且(qiě)它也是一家创业的(de)小公司，从中国的角度(dù)看是一件不(bù)可思议的事情。最近我与许多欧美(měi)和中(zhōng)东客户沟通发现，在大模型时代(dài)，美国的(de)ToC应用领先中国，但在ToB应用方面(miàn)，中国反而领(lǐng)先于美国。例如，我与二三(sān)十(shí)家(jiā)欧美的世界(jiè)500强(qiáng)企业沟通，他(tā)们大多在做(zuò)RAG，连SFT都做得较少，企业专属模型更少见。这表明，这是中国模型(xíng)厂商值得关注的、有巨(jù)大的潜在价值市场。

　　宋立(lì)新：最后请傅盛总整体总结一(yī)下。

　　傅盛：第一个结论，中美在大模型的顶尖水平上确实(shí)存(cún)在差距，但这个差距肯定没有十年那么大。举个例子，今年年初 Sora发布(bù)时大家惊呆(dāi)了，但此后至今Sora都(dōu)还没(méi)有(yǒu)再发布新的产品，而国内的一些大模型反而已经发布了几款出(chū)色的文生视频(pín)产品。而且大模型的理论性没有(yǒu)那么强，它是试出来的，在工程(chéng)化尝试(shì)上，中国团队一直有优势。

　　第二个结论，大模型(xíng)厂商(shāng)未来5-10年内不用过于关注盈利，这是我的观(guān)点。因为大模型最终将成为一(yī)种基础服(fú)务(wù)，就像水(shuǐ)电一样。最初需要大量补贴(tiē)以吸(xī)引用户，例如亚马逊亏损多年(nián)才成为平台级公司。大模型的市场最终将由一两家或两三家平台主导，在中国，则通过竞争角逐决定最终赢家(jiā)，这也是我们的一(yī)贯做法。

　　第三个结论，做大模型应用公司，其实已经开始盈利，但这通常发生(shēng)在水面下。这个生态在不(bù)断形成，会进入中(zhōng)国人最擅长的模式，先把应用做(zuò)好，不少应用公司做得(dé)挺厉(lì)害的。例如，我们猎豹移动投资的(de)一家AI直播公司（灵犀深智），发展非常迅速，预计下个月就会盈利。一(yī)些ToC领域也已经开始盈利。此外，大模型出海一定(dìng)有机会。现在是中国企业新一波的出(chū)海潮，在国(guó)内卷，卷出去放在哪个维度(dù)，在国际市(shì)场都是有竞争力(lì)的。

责任编辑：何俊熹

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