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：亚布力企业家(jiā)论坛CEF

　　8月30日，在2024亚布力(lì)企业家第二(èr)十届夏季年会【开(kāi)幕论坛】上，物美集团创始人、多点 Dmall 创始人张(zhāng)文中，58同城CEO姚(yáo)劲波，百度(dù)副总裁石(shí)清华，科大讯飞副总裁、研(yán)究院院长刘聪(cōng)，猎豹移动董事长兼 CEO、猎户(hù)星空董事长傅盛，零一万物联合创始人祁瑞(ruì)峰聚焦“大模型：技术革命与产业应用”，一同(tóng)探(tàn)索如何避免大模型作为“智力引擎”陷入空(kōng)转？大模型技术在产业应用中还存在哪些(xiē)挑战？企业(yè)能从(cóng)这(zhè)场(chǎng)技术革命中，挖掘出哪些新机遇？英才元投(tóu)资管理有限公司(sī)董事长宋(sòng)立新为本场对话主持人(rén)。

　　以(yǐ)下为(wèi)内容(róng)实录：

　　宋(sòng)立新：我(wǒ)的第一个问题是，怎么看待(dài)大模型，大模型对大家所(suǒ)在企业有何赋能？

　　张文中：首先，我认为(wèi)大模型的出现更(gèng)多代表着机遇，当然也有挑战，因为挑战和机遇从来都是相伴而生的。多点(diǎn)很(hěn)早就开始尝试使(shǐ)用(yòng)大(dà)模(mó)型，2022年GPT的火爆，也让我们很(hěn)快(kuài)意(yì)识到相关问(wèn)题。随后(hòu)，多点关于大模型的应(yīng)用越来越多，例如AI能源系统、AI温控系统、AI客服，等等。对于大模型，我们要有一个拥抱的态度，只(zhǐ)要根据自己的场景(jǐng)积极(jí)地去(qù)试，还是(shì)有很多机会的。

　　大模型可以大大提高效率，降(jiàng)低成本。例如，原来我们的质量检验环(huán)节需要花费很多(duō)人力(lì)资(zī)源，有了(le)大模(mó)型的(de)帮助之(zhī)后，大概可以节省50%的人力，服务(wù)标准也没有因(yīn)此打折扣。

　　祁瑞峰(fēng)：以大模型技为代表的AI 2.0是有史以来最伟大的技(jì)术革命和平台革命，正在穿透各行各业，重塑全球生产力和(hé)经济格局(jú)。大模(mó)型为(wèi)代表的AI 2.0在技术上确实还有一定的限制，目前的主(zhǔ)要落地(dì)场景聚焦在内容生成和问答方面的提效，而在复杂的推理以及任务的规划、执行上还面临着(zhe)一定(dìng)的挑战。很积极的一面(miàn)是，大模型的能力每(měi)天都在进步。从To B的角(jiǎo)度来(lái)看，我们(men)需(xū)要深(shēn)入到行业(yè)内，结(jié)合行业和(hé)业务(wù)场景进入客户的业务系统，根据行业痛点落地“AI 2.0+产(chǎn)业”，从而实现提效，甚至帮他们直(zhí)接带来GMV的增长(zhǎng)和ROI的改善(shàn)。这可(kě)能(néng)才是客户愿意付大价钱去接受大(dà)模型赋能的基础。

　　姚劲(jìn)波：上周，我们公司做(zuò)了一次AI内部工具的培训，这是我们历史上参加人数最多的一次培训，大概有1400人。我想，他们之所以(yǐ)愿意来参(cān)加(jiā)这场培训，肯定是因为内心既焦虑又(yòu)兴(xīng)奋，一是(shì)担心自己如(rú)果(guǒ)不拥抱AI，就会被这(zhè)个时代淘汰；二是他们或许看到了(le)机会，认为掌握了AI这个工具，就(jiù)有可能取得更高(gāo)的成就。其实，企业和创业(yè)者也(yě)存在这(zhè)种心态。我的期待就是，所有的大(dà)模(mó)型厂商越“卷”越好，融的钱越多越好，招的人越多越好(hǎo)，产品价格越低越好，产品(pǐn)性能越高越好。

　　在我看来，目(mù)前AI有两大问题：一是它还不够智能，虽然 GPT5.0马上(shàng)发布，但今天要想在更大规模上应用大模型，其实还是有障(zhàng)碍的；二是大模型的价格仍然比较贵，用户更希望大模型(xíng)的性能更强大，成本更低，最好可以(yǐ)免费提供服务。

　　我们公(gōng)司(sī)内部(bù)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(kě)以被AI替(tì)代。所以可以预期，未来几年如果AI继(jì)续往前演(yǎn)进，可能每个人的工作都会更(gèng)轻松，大家可以把(bǎ)更多的精力(lì)放到畅想未来上。我特别(bié)希望大(dà)家可以拿出一个能(néng)让我算得过账的大模(mó)型，我一定愿意(yì)为此付(fù)费，而且我不是按照(zhào)成本来付(fù)，而是按照这个大模型给我创(chuàng)造的价值来付。那一天，也(yě)许就是大模型厂商真正能跑起来的时候(hòu)。

　　宋立新(xīn)：姚劲波(bō)总说出了很多用户对大模型的心声(shēng)：更强的功能(néng)和更便宜的价格。石总你认为百度(dù)能(néng)满足这(zhè)种奢望吗？

　　石清华：可以满足。姚总说了几个重点：一是大模型的(de)确有(yǒu)用。这(zhè)个是最核心的，有用才是真正的价(jià)值；二是他说希望大模型厂(chǎng)商越“卷”越好，希望价格越来越(yuè)低。这(zhè)是一个期望，是一个正向的鞭策(cè)；三是愿意为价值来付费。这(zhè)才是我们大(dà)模(mó)型(xíng)厂商最终追(zhuī)求的结果(guǒ)，即早晚有一天能用价值来定义大模型的含金量。

　　首先分享两组数字(zì)，第一组来自大模型训练(liàn)过程，投入非常大。比如，一个(gè)万卡集群每天的耗电量相当于北(běi)京(jīng)市东(dōng)城区一天的(de)耗(hào)电量，可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(bù)一年后，已经有3亿(yì)用户在使用，针对企业提供服务的(de)千帆(fān)平台，在一年(nián)之(zhī)内也已经服务了(le)15万家企业。文心一言大模型平均(jūn)每天的(de)调用量超过了6亿次，换成Token的话大概是1万亿Tokens了(le)。第二组数字表明大(dà)模型(xíng)真正被用起来(lái)了，不然它不会有这(zhè)么(me)多的调用量。

　　百(bǎi)度很笃定的是，我们要(yào)把大模型(xíng)应(yīng)用到具(jù)体的场景里。举两个例子：一是最近我们和全国总工会进行了合作，总工会是一个(gè)很大的体系，它有4亿多的会员，每年要处理很多劳务纠纷，如果(guǒ)用人工处理，一是工作量比较大，二是没有统一的标准，最后我们用三个月时间做了一个法律援(yuán)助助手解决了这个问题，这在过去(qù)可能需要一年时间；二是我们用大模型做信控优化也(yě)就是调控红绿(lǜ)灯的时长，从而提(tí)高了(le)城(chéng)市交通的通行效率。这种例子比比(bǐ)皆是，我认为不应该无限地去打价(jià)格(gé)战，我更相(xiāng)信早晚有一天大模型可(kě)以通过价值来定(dìng)价。

　　宋立新：请问刘总，与(yǔ)百度文心一言、零一万物所做的(de)这些大模型相比，科大讯飞的优势是什么？差异化在哪儿？

　　刘聪：2022年12月(yuè)15日，讯飞启动“1+N”，决心既要做“1”的底座，也要做“N”的场景(jǐng)。有了底座(zuò)之后，大模型可(kě)以持续迭代；而且(qiě)在“N”的场景里(lǐ)，它的软硬(yìng)件产品可以持续升级。

　　“1”不只是指(zhǐ)文本大模型，在“从文本大模型向多模态的理解、语音大模型”等全栈能力上，我们基于原有(yǒu)技术再结合大模型，现在讯飞大模型可以直接超过(guò)OpenAI的Whisper大(dà)模型。我们最近又(yòu)发布了极速语音交互功能，相(xiāng)当于基本具备了全面底座的(de)能力。

　　讯(xùn)飞除了算法自主可控，在国(guó)内(nèi)国产化方面也做得很不错。在(zài)以像华为、寒武纪为代表的国产化(huà)芯片上，我们构建出了(le)整个训练推理的框架(jià)，这是我们的特色。去年10月24日，我们基于华为的910B，构建了国内首个万卡的国产化集群。包括现在大(dà)家看到(dào)的一系列的各(gè)类(lèi)底(dǐ)座大模型都是基于国产化集群训(xùn)练出来的，这是讯飞(fēi)星(xīng)火模型的又一个特点。以(yǐ)央国企为例(lì)，上半(bàn)年(nián)我们在央国企的底(dǐ)座中(zhōng)标方面，做得也比较靠前。

　　宋(sòng)立新：傅盛总，你作为AI方面的专家，同时你们(men)公(gōng)司也在做大模型和机器(qì)人，请(qǐng)你总结下。

　　傅盛：这波AI是一场掀起巨大浪潮的(de)社会生产力(lì)革命，但(dàn)这波(bō)浪潮今天已经呈现出明(míng)显(xiǎn)的泡沫迹象(xiàng)。“泡沫”体现在以下几点：

　　一(yī)是大模型从出现到发展，已经过去将(jiāng)近一年的(de)时间，但最顶级大模型的模型没有明(míng)显提升(shēng)。在一个以科技为核心的技术(shù)浪潮中，这是不太正常的。虽(suī)然我也尊重各位(wèi)做的大模型，但客观来说(shuō)，谁家(jiā)大模型有什么优势，基(jī)本尚属“一家之言”，其实(shí)用户用起来没有感(gǎn)觉到太大差别。我每次写(xiě)不同的东西，都会(huì)用好几个(gè)大模型互相(xiāng)比较，有时候这个大模型更好用，有时(shí)那(nà)个更好用。当前大模型的同质化很严重。

　　二是我们讲了这么久的人工智(zhì)能，但真正的KillerAPP并没有出现，KillerAPP不仅在C端没(méi)有出现，在B端也未能出现(xiàn)。很多行业大(dà)模型都(dōu)说自己有不少应用，但真正(zhèng)提效的并不多。可能在营销文案(àn)或者图片生成等领域可以提效，但(dàn)想要将大模型真正(zhèng)变成一个明显能够提效的应(yīng)用，还很有难度。

　　不过，我不认为泡沫就会使(shǐ)得大模型(xíng)发展崩塌，有时有点(diǎn)泡沫也很正(zhèng)常。以(yǐ)前互联网早期也出现过泡沫。

　　未(wèi)来大模型的成功可能(néng)取决于两个点：

　　一是大模(mó)型(xíng)的天花板(bǎn)能(néng)再(zài)上一(yī)个(gè)台阶。今(jīn)天的大模型(xíng)有20-30%的知识(shí)幻觉，这个错误在很多岗位上用不起来，而且“它不知道自己不知道”，这是今(jīn)天(tiān)大模型在(zài)企业应用上的非常(cháng)重要的一大卡点。想要真正落(luò)地一个应用(yòng)，得用大量工程化的手段去解决以前所谓通用人工智能认为(wèi)它能干的活(huó)，这中间是有差(chà)距的。所以模型(xíng)本身能否再上一个台阶(jiē)很重要。

　　二(èr)是能(néng)不能做出真正让用户觉得好的应用(yòng)。以ToB为例，你做出的大模型能否真的可以在某些岗位上减员增效，甚至改变商业模式。我们猎户星空现在采取的模式是与B端客户共担风险，用压力倒逼自己不断努力，以获得真正追求效果的(de)目的，而不只(zhǐ)是(shì)单纯追求“人工智能”这四个字。

　　宋立新：傅盛总(zǒng)写东西最(zuì)常用应用是哪款？

　　傅(fù)盛：我最常用秘塔搜索。

　　宋立新：祁(qí)总(zǒng)还有补充(chōng)吗？

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

　　好的一点是，基于大模型能力做AI 2.0的应(yīng)用、产品和(hé)解决方案，不像原来AI 1.0时代(dài)那样动辄上百人去堆叠(dié)。很多AI 1.0时代的公司在B端的打法是(shì)从数(shù)据到模型到应用到交付，都是自己做，做着(zhe)做着一抬头(tóu)就变成1000人了，重度定制带来(lái)的是成本(běn)不断攀升(shēng)，烧钱烧得太狠。

　　现在确实有一些范式的变(biàn)化。我们自己尝试聚焦行业场(chǎng)景，希望提(tí)供能(néng)帮客户带来价值(zhí)的云服务(wù)，让大模型在知识(shí)迭代的基础上成为可以标准(zhǔn)化的产品。此外，我们也在测试(shì)，是否有可能通过大模型赋能数字人直播的场(chǎng)景(jǐng)中(zhōng)，比如(rú)，给物美每(měi)个线(xiàn)下的店对应开个线(xiàn)上的虚拟直(zhí)播(bō)店，直接带(dài)来有(yǒu)毛利的GMV的增长。

　　最近通过与欧(ōu)美市场的交流发现，欧美企业在做大模型、做(zuò)集群管理(lǐ)时，可以有千万美(měi)元(yuán)预(yù)算的项目。国内的大模型厂(chǎng)商(shāng)一般(bān)都(dōu)希望不只是去做“云”，而(ér)且愿意(yì)做私有化的部署，但在欧美市场(chǎng)里，从供给端真正愿意给企业做私有化部署的，可能只有Cohere这一家企(qǐ)业，它是做云上的专区私有化，并不(bù)是做客户现场的私有(yǒu)化。

　　最(zuì)近(jìn)，欧盟《人工智能法案》的出台，对金(jīn)融、医疗等行业有大量合规和数(shù)据监管(guǎn)的强要求，他们现在(zài)基本上只能挂在OpenAI上，还得自己(jǐ)做SFT（监(jiān)督微调），这也(yě)是一(yī)个很大的代差。在这(zhè)些私有化的工程能力上，中国(guó)大模型团队具有(yǒu)全(quán)球优势，这是(shì)另一个(gè)我们(men)在(zài)探索的路(lù)径。

　　宋立新：大模(mó)型(xíng)出来之后，SaaS的收入显著萎缩(suō)，尤其餐饮业也受到(dào)了影响。前几天发布的餐饮(yǐn)业相(xiāng)关数据(jù)显示，在它们100元的收入里，只有0.37元的(de)利润，超市压(yā)力也特别大。先请问张(zhāng)文中总，你焦虑(lǜ)么？请你谈谈对未来中(zhōng)国大模型发展的看法。

　　张文中：我们(men)先要(yào)弄清楚什么是“焦虑”。只有当你觉得完全不确定未来在哪里，不知道下一步要怎么办的时候，这时(shí)的焦虑才有意义。但经过了过去一年多的演进，大家都很确定(dìng)，人(rén)工智能(néng)就是(shì)人类(lèi)的未来。

　　既然大家已(yǐ)经(jīng)达成共识，那(nà)么企业就要快速拥抱和迭代，尽早进入(rù)智能时代。但全(quán)面拥抱数字化、智能化的同时，也(yě)一定要记住(zhù)一点：你(nǐ)做的所有(yǒu)事都是为了彻底回归商业本质(zhì)，即帮助消费者解决(jué)问题，提高自己企业的运营效率，让你的商品更有竞争力(lì)，其他的说(shuō)再(zài)多都没用。老百姓(xìng)认又实惠又好的东西，今天卷的就是“又便宜(yí)又好”。这对(duì)企业来说是个挑战(zhàn)，但(dàn)你如(rú)果知道未(wèi)来在哪里，那就坚定不移地去做，不用焦虑。

　　人工智能(néng)到底会不会创造价值？我(wǒ)的答案是：肯定会创造价值。能创造(zào)价值，消费者就一定会买单。问题在(zài)于你能不能帮他解决问题。还有，在国内是软件和硬件结合永远是一(yī)个很好的营收方法。

　　综上，你们这些搞大模型(xíng)的企业大胆往前走吧，没(méi)问题，一定会有人买单的。

　　宋立新：有(yǒu)人认为中国丰富的产业应用(yòng)场景和供应链优势可能有助于(yú)缩(suō)短与美国在AI发展水平上的差距，姚劲波总认同这个观点(diǎn)吗？

　　姚劲波：中国和美国最大的优势在于(yú)市场规模庞大，拥有众多的人口、数据和亟需满足的场景需求。在追赶(gǎn)芯片(piàn)和算法方面，我(wǒ)认为由于开源资源的丰富，我们与美国的(de)差距并没有那么大。现在全球(qiú)范围内，只有中国和美国在这方面的竞争最(zuì)为激烈，而中(zhōng)国还有很多场景非常适合AI的应(yīng)用。虽然我不会去“卷”大模型本(běn)身，但我会(huì)结合大模型(xíng)提供的算法或开源工具，以及58同(tóng)城自己积累20年的独特数据，训(xùn)练出一个行业模型，以更好地服务(wù)我们的用(yòng)户。

　　在58同城和安居客上，每天都有百万级(jí)的商(shāng)家活跃。比如，当有人找工作并投递(dì)简历时，公司需要判断这个人是否初步(bù)符合他们的(de)需求，然后决定是否打电话给求职(zhí)者(zhě)安排面试。同样，当有人(rén)在找房子时，房产经纪人需要判断并推荐(jiàn)适合的房源(yuán)。原本这些动作都发生(shēng)在线下，但现在它们全都在网上进行，未(wèi)来一两年内，可能50%的工作还(hái)会被AI替代。到那时，我给消费者提供的服务将会更加可(kě)靠和优质。比如，AI相比(bǐ)中(zhōng)介会更清楚某个房源是否是北京101学区(qū)房，更清楚房贷利率的问题。AI能够提(tí)升我的(de)服务水平，并将其转变为纯在线(xiàn)、实时的(de)服务。

　　过去的(de)19年中(zhōng)，58同城一直在(zài)做信息平台和连接服务。未来，利(lì)用AI技术来(lái)进一步实现服务的闭环和智能化(huà)，可(kě)能还需要我(wǒ)们再奋斗19年。对此，我和(hé)我的团(tuán)队(duì)都感到非常兴奋。

　　宋(sòng)立(lì)新：你认为现在(zài)中国的企(qǐ)业在为to B的智能(néng)化服务做准备时，愿意(yì)投入多少资金打造实际应用场景？

　　姚劲波：我认为，中(zhōng)国(guó)在大模(mó)型领域的竞(jìng)争比美国(guó)更为激烈(liè)。美国仅有三家在该领域如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」占主(zhǔ)导地位的公司，他们的融资总额达几(jǐ)十亿(yì)美(měi)金，而中国则有20到(dào)30家公司涉足该领域，且其中十几家的融资额都(dōu)超(chāo)过了3亿美(měi)金。而且，国外公(gōng)司的开源模型也(yě)在为中国服务，所以，即使(shǐ)在中国资本(běn)市场状况不佳的情况下，中国(guó)在大模型(xíng)方面的竞争(zhēng)态势依然(rán)如此强(qiáng)势。如果中国的(de)资本市场像3年前一样活跃(yuè)，那么这些公(gōng)司可能融资(zī)的就不止(zhǐ)3亿美金，而是(shì)20亿美金甚至更多。这种激烈的竞争无疑会加速整个大模型的(de)成熟，加(jiā)速(sù)我们发(fā)布产品的进程，并催生一些具有颠覆性的应用。如果(guǒ)能在58同城平(píng)台上用AI替代每天活(huó)跃(yuè)的百万级招聘专员和房产经纪，这件事(shì)对我来说将是足够伟大的成就。

　　宋立新：想问石(shí)总，中国现在的(de)大模型(xíng)是不是太多了(le)？地(dì)方政府还应该对大模型(xíng)加大投资(zī)吗？

　　石(shí)清华(huá)：中国的大(dà)模型数量确实不少，并且类型多样、地域集中、应用也非常广泛。但是我们不(bù)能简单(dān)地用数量(liàng)多少(shǎo)来(lái)评判，而更应(yīng)该关注大模型的质量、应用价值以及它(tā)对整个产业(yè)的贡献和推动。比如像百度(dù)文心4.0这样参(cān)数量更大、能力更强的(de)大模(mó)型，直接使用就能表(biǎo)现出非常(cháng)好的效果，节省大(dà)量的(de)人力成本和时间成本。目前，百度智能云千帆平台提供包(bāo)括文心大模型、主流(liú)开源大模型在(zài)内的近80款大(dà)模(mó)型服(fú)务，还提供覆盖(gài)开发大(dà)模型、AI原生应(yīng)用(yòng)全生命周期的工具链。此外，百度两款主力模型全(quán)面免费开放，两款旗舰模型大幅降价(jià)，进一步帮(bāng)助(zhù)客户降低大模型使用门槛和试错成本。不仅如此(cǐ)，我们(men)还推出了千帆行业(yè)场景解决方案(àn)，深入(rù)到了客户(hù)“研、产、供、销、服”的核心业务场景和业务(wù)流中。

　　百(bǎi)度秉承这样两个态度(dù)。首(shǒu)先，不(bù)断探索(suǒ)下一代大模型(xíng)的边界；其次(cì)，坚(jiān)持大模型必须为企业带(dài)来实际价值，无论(lùn)是提高效率、降(jiàng)低成本还是增强产品竞争力，这样企业才会愿意投资。

　　对于第(dì)二个问题，我建议各地政府可根据(jù)当地的产业结构来有针对性地(dì)投入，因为大(dà)模型是没(méi)有属性的，但是地区是有各自的特点(diǎn)的。例如，一些地方的经济结构以钢铁为主，而(ér)另一些地方以机器人产(chǎn)业为主。每个地方的(de)情况都不同。但我建议(yì)大家不要再去(qù)卷基础模(mó)型了，可以根据(jù)地区的产业情况来投入研发垂直领域的大模型。例(lì)如58同城拥(yōng)有大量的垂直领域数据，这些数据结合大模型进行训(xùn)练和迭代，有可能(néng)解决58同城的人工替代问题。再如百度智能云(yún)和唐山(shān)市政府合作，基于在(zài)百(bǎi)度(dù)智能云(yún)千帆(fān)平台，规划建设国内首个产业级垂类大模型工厂，就是(shì)和当地(dì)的产业情况结合，探索(suǒ)“大模型+”钢铁等主(zhǔ)导产业，“大模型+”机器(qì)人等新兴产业，“大模型+”陶(táo)瓷、“大模型+”农业的传统及特色产业等全面(miàn)赋能的案例。所以，在基础通用大模型的基础上(shàng)，结(jié)合当地的数据研发垂直领域的大模型，可以解决当地企业垂(chuí)直场景的(de)问题，我认为这样的投入是有必要的(de)。

　　宋立新(xīn)：我们把话筒(tǒng)给(gěi)刘聪，大模型多久能实现盈利？它将如何形成一个良性循环？

　　刘聪(cōng)：我在公司主要负责(zé)技术(shù)创新工作，我的主(zhǔ)要职责是推动(dòng)技术进步，而不(bù)是直接挣钱，所以很难给出具体的时间和数字。不过，就核(hé)心技术支持业(yè)务、共(gòng)同服务客(kè)户的路径，我可以分享一下看(kàn)法(fǎ)。

　　首先，我赞同张总的(de)观点，可能(néng)没您想的那么焦(jiāo)虑。这(zhè)件事科大讯飞已(yǐ)经做了(le)20多年，知道它的发展规律(lǜ)，前期肯(kěn)定要投入，后期才会看到(dào)实(shí)际(jì)价值。因此(cǐ)，我认(rèn)为机遇大于焦虑。比如，OpenAI今年预计亏损(sǔn)50亿美元，但他们依然(rán)风生水起，看起来并没有特别焦虑(lǜ)。无论是互联网大厂，还是像科大(dà)讯飞这样的人工智能企业，甚至(zhì)是创业公司，最终目(mù)标(biāo)还是商业成功。

　　我认为，现在有三个主要的落地(dì)路径：

　　API。大家都知(zhī)道，由于价格战，API目前可能不会立刻带来(lái)盈利(lì)。但它更加便宜的价格可以吸(xī)引很多用户(hù)，这也是培养用户心智和习惯的过程，有助(zhù)于推广。同时，随着未(wèi)来出现更高效的大(dà)模型，这个领域还是有机会的。

　　结合现有的底(dǐ)座与行业(yè)应用，比如AI搜索、文(wén)生图(tú)、文生视频德国软(ruǎn)件。还有一些软硬件(jiàn)的(de)协同，例如科大讯飞的(de)学习机。在已有场景中引入(rù)大(dà)模(mó)型(xíng)，可以直接提(tí)升能力价(jià)值，进而带(dài)动产品价值和销量(liàng)，科(kē)大讯(xùn)飞的学习机就是一(yī)个(gè)成功例子，站在(zài)生产线的角度(dù)上说就已经产生盈利了。

　　以(yǐ)央国企为(wèi)代表的GB端。大模型的投入确实很大，面临(lín)很多问题，企业客户也还在摸索应用场景，思考它能(néng)创造(zào)哪(nǎ)些价值。这里可以用两个(gè)词来形容：由点及面和(hé)蓄势待发。

　　“由点及面”是指(zhǐ)，以(yǐ)前企业更多是做局(jú)部提效，比如语音客服或会(huì)议管理。但现在，大模型底座能力结合企业内部知识库后，可以深入到业务主场景，为企业创造更(gèng)多价值。比如，科大讯飞和(hé)交通银行合作，通(tōng)过代码助手功能，将代码接纳率(lǜ)提升至15%，可为(wèi)交通银行节约数百个人力，随着未来(lái)技术持续(xù)进步，代码接纳率可能达30%

　　“蓄势待发”则是说，技术在央国企落地也有一个过程。首先是中标入围，接着是帮助企业熟悉大模型(xíng)应用，打造大模型底座+工具链。例如，科(kē)大讯飞近期与中国石油的昆仑大模型合作(zuò)，帮助他们结合场景(jǐng)发布了330亿代表性的行业大模型(xíng)，这是大模型在(zài)企业(yè)端形成具体(tǐ)场景的成功(gōng)案例。再之后，是如何从(cóng)定制到非定(dìng)制(zhì)，一方面在(zài)重点领域(yù)的央国企做深(shēn)做透，另一方面可以在同行业其他地方进行推广。我再举一个例(lì)子，招投(tóu)标可(kě)能(néng)每个企业都会做，之前繁琐的招投标程序，通过大(dà)模型可(kě)以快速完成清(qīng)标和辅(fǔ)助评判工作，科大讯飞最早在(zài)国能应用，后来又在中国煤炭(tàn)实现了推广。

　　最后，我想总结一下，要基于实际场景(jǐng)需求，与(yǔ)客(kè)户深入合作，并在核(hé)心技术发展上(shàng)做到(dào)行业领先(xiān)。如果与这(zhè)个(gè)基(jī)础(chǔ)，我相信盈利只是一个自然而然的过程。

　　宋立新：其(qí)实摆在零一万物面前(qián)的问题也是挺(tǐng)严峻的(de)，你们这样的创业(yè)公司(sī)，怎(zěn)么找到自己的生存和发(fā)展空(kōng)间？

　　祁瑞峰：首先，基础大模型创业确实是一个烧钱、烧资源的(de)事。我们对行业有两个顾虑，并且思考了它的解决方案(àn)。

　　第一个顾虑是，中外大(dà)模型公司在融资(zī)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倍的平台型发展机(jī)会(huì)。大模型的能(néng)力竞争在当下已经成为一个全(quán)球(qiú)科技竞争的重要战场。中国的基础大模型(xíng)融资，目(mù)前行业称的“六小虎”基本是数亿美元的(de)数量(liàng)级(jí)，而美国则(zé)是50亿美元(yuán)的数(shù)量级。未来，中国如(rú)何与美国竞争，这一点是(shì)个挑战。

　　另一个顾虑是，国外一些头部大模型公(gōng)司的 “流血打法”。OpenAI经常“不(bù)讲武德”，比如推出(chū)GPT-4水(shuǐ)平(píng)的GPT-4omini，还免费向(xiàng)ChatGPT用户开放。尽(jǐn)管(guǎn)每年可能要消耗二三十亿美(měi)元的推理成本，他们仍然愿(yuàn)意免费，从商业逻辑上，我(wǒ)们想破脑袋也想不通为(wèi)什么，但是他们就这么干了。从(cóng)我自己近10年的(de)创业经验来看(kàn)，中国的软件创业公司的努力和前赴后继，导致中国To B的市场比美国更艰难，因为(wèi)标准化不足带来高定制化，导致可复(fù)制(zhì)性、可扩充(chōng)性下降，项目(mù)有毛利，但公司(sī)不赚钱。例如(rú)，最近几家上市公(gōng)司的财报显(xiǎn)示，他们(men)的现金流和亏损没有实质(zhì)性改善，这反映了行业普(pǔ)遍的挑战。

　　零一万物如何突(tū)破(pò)这些挑战，我们可以(yǐ)考虑以下几点：

　　首先，中国人(rén)有一个优良传统(tǒng)，即我们更能吃(chī)苦(kǔ)、拼搏，更善于多快好省地(dì)做事情。例如，零一万物开发了一(yī)个基础(chǔ)架构优化的万卡集群，可以把它管理得更(gèng)高效，这样可(kě)以(yǐ)用更(gèng)少的资源(yuán)训练出(chū)与(yǔ)世界科技巨头性能(néng)齐平的大(dà)模型。

　　第二，未来的大模型服务会越来越便宜，关键在于能否(fǒu)降低推理成本，把商(shāng)业模式跑(pǎo)通。换言之，谁家在AI infra能力超群，能把推(tuī)理成本尽量做更便宜，那么大模(mó)型的服务就能启用“薄利多销”的模式进一步穿透B端，白菜价也有可能赚钱。在这(zhè)方(fāng)面，零一万物在Day 1就重注AI infra的能力建设，其推理成本优(yōu)化率显著优于业内指标，进一步夯实自己的技术护城河，为自身(shēn)的B端发力奠定了(le)雄厚的技(jì)术基础。

　　第(dì)三，解决中国(guó)To B市场的挑战，要(yào)结合行业和应(yīng)用(yòng)场景将大(dà)模型能力尽(jǐn)量(liàng)转化(huà)为标准化云服务(wù)的(de)产品(pǐn)。无论大模型能力多强，ToB企业是没(méi)有体感的，核心在于能(néng)否提供有效的产品，帮助客户提升GMV和降本增(zēng)效，这是一个双赢的模式。

　　第四，拓展海外市场。欧美这么大的(de)市场，竟然只有Cohere在做私(sī)有化(huà)，而且它也是一家创业的小公司，从中国的角度看(kàn)是一件不可思议(yì)的事情。最近我与许多欧(ōu)美和中东客户沟通发现，在大模型时代，美国的ToC应用领先中国，但在ToB应用方面，中国反而领先于美国。例(lì)如，我与二三十家欧美(měi)的世界500强企业沟通，他们大多在做RAG，连SFT都做得较少，企业专属模(mó)型更(gèng)少见。这表明，这是中国模(mó)型厂商值得关注的、有巨(jù)大的潜在价(jià)值市(shì)场。

　　宋立新：最后请(qǐng)傅(fù)盛总整体总结一下。

　　傅盛：第一个结论，中(zhōng)美在大模型的顶尖水平上确实存在(zài)差距，但这个差距肯定(dìng)没有十年(nián)那么大。举个(gè)例子，今年年初Sora发布时大家惊(jīng)呆了，但此后至(zhì)今Sora都还(hái)没(méi)有再发布新的产品，而国内的一些大模型(xíng)反而已经(jīng)发布了几款出色的文生视频产品。而且大模型(xíng)的理(lǐ)论性没有那么强(qiáng)，它(tā)是试出来的，在工(gōng)程化(huà)尝试上，中国(guó)团队一直(zhí)有优势。

　　第二(èr)个(gè)结论，大模型厂商未来5-10年内不用过于(yú)关注(zhù)盈利，这是我的观点。因为(wèi)大模型最终(zhōng)将成为(wèi)一种基(jī)础服务，就(jiù)像水(shuǐ)电(diàn)一样。最初需要大量补贴以吸引用户，例如亚马逊亏损多年才成为平台级公司。大(dà)模型的市场如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」最终(zhōng)将(jiāng)由一两家(jiā)或两三家平台(tái)主导，在中(zhōng)国，则通过竞争角逐决定最终赢家，这也是我们的(de)一贯做法。

　　第三个结论，做大模型应用公司，其实已经(jīng)开(kāi)始盈利，但这通常发生在水面下。这个生态在(zài)不断形成，会进入中国人最(zuì)擅(shàn)长的模式，先把应用做(zuò)好，不少应用公司做(zuò)得挺厉害(hài)的。例如，我们猎(liè)豹(bào)移动投资的一(yī)家AI直播公司（灵(líng)犀深智），发展非常迅速，预计下个月就会(huì)盈利。一些ToC领(lǐng)域也已经开始盈利。此外，大(dà)模(mó)型出海一定有机会。现(xiàn)在(zài)是中国企业新一波的出海潮，在(zài)国内卷，卷出去放在(zài)哪个维度，在国(guó)际市场都是有(yǒu)竞争力的。

责任编辑：何俊(jùn)熹

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