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：亚布力企业家论坛(tán)CEF

　　8月30日，在2024亚布力企业家第二(èr)十届夏季年会【开幕论坛】上，物美集团创始人、多点 Dmall 创始人(rén)张文中，58同城CEO姚劲(jìn)波，百度副总裁(cái)石清(qīng)华，科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪，猎豹移动董事长兼 CEO、猎户星空董事长傅盛(shèng)，零一万物联合(hé)创始人(rén)祁瑞峰聚焦“大模型：技术革命与(yǔ)产业应用”，一(yī)同探(tàn)索(suǒ)如何避免大模型作为“智力引(yǐn)擎(qíng)”陷(xiàn)入空转？大模型技术在产业应(yīng)用中(zhōng)还存在哪些挑战？企(qǐ)业能从这(zhè)场技术革命中，挖掘出哪些新机遇？英才元投资管理有限公司董事长宋立(lì)新(xīn)为本场对话主持人。

　　以下为内容实录：

　　宋(sòng)立新：我(wǒ)的第一(yī)个问题(tí)是，怎(zěn)么(me)看待大模型，大模型(xíng)对大家所在企业有何(hé)赋能？

　　张文中：首先，我认为大模(mó)型的出现更多代(dài)表(biǎo)着机遇，当然也有挑战，因为挑战和机(jī)遇从来都是相伴而生(shēng)的。多点很早就开始尝试使用大模型(xíng)，2022年(nián)GPT的火(huǒ)爆，也让我们很快意(yì)识到相关问题。随(suí)后，多点关于大模型的应用越来越多，例如AI能源系统、AI温控系统、AI客服(fú)，等等。对于大模型，我们要有(yǒu)一个(gè)拥抱的态度，只要(yào)根据自己的场景积极地去试，还是有很(hěn)多(duō)机会的。

　　大模(mó)型可以大大提高效率，降低成本。例如，原来我们的(de)质量检验环节(jié)需要花费很多人力资源，有了(le)大模型的帮助之后，大概可以节(jié)省(shěng)50%的人力，服务(wù)标准也没有因此打折扣。

　　祁瑞峰：以大模型技为代表的AI 2.0是有史以来最(zuì)伟大的技术革命和平台革命(mìng)，正在(zài)穿透各行各业(yè)，重塑全球生产(chǎn)力和经济格局。大模型为代表的AI 2.0在(zài)技术(shù)上(shàng)确实还有一(yī)定的限制，目前的主(zhǔ)要落地(dì)场景聚焦(jiāo)在内容生成和问答方面的提效，而在复杂的推(tuī)理以及任务的规划、执行上还面临(lín)着一定的挑战。很积极(jí)的一面是(shì)，大模型(xíng)的能力每天都在进步。从(cóng)To B的角度来(lái)看(kàn)，我们需要深入到行业内(nèi)，结合行业和(hé)业务场景进入客户(hù)的业(yè)务系统，根据行业痛点落地(dì)“AI 2.0+产业”，从而实现提(tí)效，甚至帮他们直接带来GMV的增长和ROI的(de)改善。这可能才是客户(hù)愿(yuàn)意付大(dà)价钱去接受大(dà)模型赋能的基础。

　　姚(yáo)劲波(bō)：上周(zhōu)，我们公司做了一次AI内部工具的培(péi)训，这是我(wǒ)们历史上参加人数(shù)最多的一次培训，大概有1400人。我想，他们之所以愿意来(lái)参加这(zhè)场培训，肯定是因为内心(xīn)既焦虑又兴奋(fèn)，一(yī)是担(dān)心(xīn)自己如果不拥抱AI，就会被这个时代淘汰；二是(shì)他们或许看(kàn)到了机会，认为(wèi)掌握了(le)AI这个工具，就有可能取得更高的成就。其实，企业和创业者也存在这种心态。我的期待就是，所有的大模型厂(chǎng)商越“卷”越好(hǎo)，融的钱越多越(yuè)好，招(zhāo)的人越多越好(hǎo)，产品价格越低越好，产品性能越高越好。

　　在我看来，目(mù)前AI有两大问题：一(yī)是它还不(bù)够智能，虽然GPT5.0马上发(fā)布，但(dàn)今天(tiān)要想在(zài)更大规(guī)模上应用大模型，其实还是有障碍的；二是(shì)大模型的价格仍然比较贵，用户(hù)更希(xī)望大模型(xíng)的性(xìng)能更强大，成本更低，最好可以免费提供服务。

　　我们公司内部有很多场景在(zài)使用AI，大家普(pǔ)遍认为已经有10%-20%的工作量可以被AI替代。所以可以预(yù)期，未来几年如果AI继续往前演进，可能每个人的工(gōng)作都会更轻松，大家可以把更多的精力放到畅想未来上。我(wǒ)特别希望大家可以拿出一个能让(ràng)我算得过账的大模型，我一定愿意为(wèi)此付费，而且我不是(shì)按照成本来付，而是按照(zhào)这(zhè)个大模型给我创造的价值(zhí)来付。那一天(tiān)，也许就是(shì)大模型厂商真正能跑起来的时候。

　　宋立新：姚劲波总(zǒng)说出了很多用户对大模型(xíng)的心(xīn)声：更强(qiáng)的功能和更便宜的价格。石(shí)总你认为百度(dù)能满足这种奢望吗(ma)？

　　石清(qīng)华：可以满足(zú)。姚(yáo)总说(shuō)了(le)几个重点：一是大模型(xíng)的确有用(yòng)。这(zhè)个是最核心的，有用如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」才是真正的价值；二是他说希望大模型厂商越“卷”越好(hǎo)，希望价(jià)格越来越(yuè)低(dī)。这是一个期望，是一个正向的鞭策(cè)；三是愿意(yì)为价值来付费。这才(cái)是(shì)我们大模型厂商最终追求的结果，即早晚有一天能用价值来定义(yì)大模型的含金量(liàng)。

　　首(shǒu)先分享两组数(shù)字(zì)，第一组来自大(dà)模型(xíng)训练过程，投入非常大。比如，一个万卡集群每天的耗电量相当于北京市东城区一天的耗电(diàn)量，可以说训(xùn)练大模型是非常消耗资源的；二是文(wén)心一言在(zài)发布一年后，已经有(yǒu)3亿(yì)用(yòng)户在使用，针对企业提供服务的千帆(fān)平台，在一年之内也已经服务了15万家企业(yè)。文(wén)心一言大(dà)模型平均每天(tiān)的调用(yòng)量超过了6亿次，换成(chéng)Token的话大概是1万(wàn)亿Tokens了。第二组数字表明大模型真正被用起来了，不然(rán)它不会有这么多的调用量。

　　百度很笃定的是，我们要(yào)把大模型(xíng)应用到具体(tǐ)的(de)场景(jǐng)里。举两个例子：一是最(zuì)近我们和全(quán)国总(zǒng)工会进行了合作，总工会是一个很大的(de)体系，它(tā)有4亿多的会员，每年要处理很(hěn)多劳(láo)务纠纷，如果用(yòng)人工处理，一(yī)是工作量比较大，二是没有统一的标准(zhǔn)，最后我们用(yòng)三个月时间做了一个法律援(yuán)助助手解决了这个问题，这在过去可能需要一年时间；二是我们用大(dà)模型做信控优化也就是调(diào)控红绿灯的时(shí)长，从而(ér)提高了城市交(jiāo)通的通行效率(lǜ)。这(zhè)种例子比比皆是，我认为不应(yīng)该无(wú)限地(dì)去打价(jià)格战，我更(gèng)相(xiāng)信早晚有一天大模型可以通过(guò)价值来定价。

　　宋立新：请问刘总，与百度文心一言、零一万物所做的(de)这些大模(mó)型相比，科大(dà)讯飞的优势是什么？差异化在哪儿？

　　刘聪：2022年12月15日(rì)，讯飞启动“1+N”，决心既要做“1”的(de)底座，也要做“N”的场景。有(yǒu)了底(dǐ)座之后，大模型(xíng)可(kě)以持续迭代；而且(qiě)在“N”的场景里，它的软硬件产品可(kě)以(yǐ)持续升(shēng)级。

　　“1”不只是指文本大模型，在“从文本大(dà)模型向多模态的理解、语音大模(mó)型”等全栈能力上，我们基于原有技术再结合(hé)大模型，现在讯飞大(dà)模型可以直接超过OpenAI的Whisper大模型。我(wǒ)们最近又发布了极速语音交互功能，相当于基本具备了全面(miàn)底座的能力。

　　讯飞除了(le)算法自主可控，在(zài)国内国产化方面也做得很不错。在(zài)以像华(huá)为、寒武纪如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」>为代表的国产化芯片上，我们构建出了整个(gè)训练推理的框架，这是我(wǒ)们的特色。去(qù)年10月24日，我们基于华为的910B，构建了国内首(shǒu)个万卡的国产化集群。包括现在大(dà)家(jiā)看到的一(yī)系列的各类底座大模型(xíng)都是基于国产化集群训练出来的，这(zhè)是讯飞星火模型的又一个(gè)特点。以央(yāng)国企为例，上半年我们在央国企的底座中标方面，做得也比较(jiào)靠前。

　　宋立新：傅(fù)盛总，你作为AI方(fāng)面的专家，同时你们公司也在做大模型和机器人，请你总结下。

　　傅盛：这波AI是(shì)一场掀(xiān)起巨大浪(làng)潮的社会生产力革命，但(dàn)这波(bō)浪潮今天已经呈现出明显的泡沫迹(jì)象。“泡沫”体现在以下几点：

　　一是(shì)大模型(xíng)从出现到发(fā)展，已经过去将近一年的时间，但最顶级大模型的(de)模型没有明显提升。在一个以科技为核心的技术浪潮中，这是不太正常的(de)。虽然(rán)我也尊重各位做(zuò)的大模型，但客观来说，谁家大模型有什么(me)优(yōu)势，基本尚(shàng)属“一家之言”，其实用户用起来没有感觉到太大差别。我每次写(xiě)不同的东西，都会用好几个大模型互相比较，有时候这个大模型更好用，有时那个更(gèng)好(hǎo)用。当前大(dà)模型的同质化很严重。

　　二是我们讲了这么久的(de)人工智(zhì)能，但真正的KillerAPP并没有出现，KillerAPP不仅在C端没有出现，在B端也未(wèi)能出现。很多行业(yè)大模型都说自(zì)己有不少(shǎo)应用，但真正提(tí)效的并不多(duō)。可能在(zài)营(yíng)销文案或者图片生成等领域可以提效，但想要将大模(mó)型真正变成一个明显(xiǎn)能够提(tí)效的应用(yòng)，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(yǒu)时有点泡沫也很正常。以前互联网(wǎng)早期也出现过泡沫。

　　未来大模(mó)型的(de)成功可能取(qǔ)决于两个点：

　　一是大模型的(de)天花(huā)板能再上一个台阶。今天的大模型有20-30%的知识幻觉，这(zhè)个错误在很多岗(gǎng)位上用不起来，而(ér)且“它(tā)不知道自己不知道”，这是今(jīn)天大模型(xíng)在企业应用上的非常重要的一大卡点。想(xiǎng)要真正落地一个应用，得用大量工程(chéng)化的手段去解(jiě)决(jué)以前所谓通用人工智能认为它(tā)能干的活，这中间是有差距的。所(suǒ)以模型(xíng)本身能否再上一个台阶很(hěn)重要。

　　二(èr)是能不能做出真正让用户觉得好的应用。以ToB为例，你做出的大模型能否真的可以在某些岗(gǎng)位上(shàng)减员增效，甚至改变商业模式(shì)。我们猎户星空现在采取的模式是与(yǔ)B端(duān)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」的目的，而不只是单(dān)纯追求“人工智(zhì)能”这四个字。

　　宋立新：傅(fù)盛总写东西最常用应用(yòng)是哪款？

　　傅(fù)盛：我最常用秘塔搜索。

　　宋立新：祁总还有补充吗(ma)？

　　祁瑞峰：我们特别(bié)关注的一个(gè)B端痛点(diǎn)是，如何在B端赋能(néng)企业价值，以及通(tōng)过企业价值增加有规模的营(yíng)收。零一万物也(yě)在toB端探索，有(yǒu)了初步的方法(fǎ)论。

　　好的一点是(shì)，基于大模型(xíng)能力做AI 2.0的应用、产品和解决方案，不像(xiàng)原来AI 1.0时代那样动辄上百人去(qù)堆叠。很(hěn)多AI 1.0时(shí)代的公司在B端的打法是从数(shù)据到模(mó)型到应(yīng)用到交付，都是自己做，做(zuò)着做着(zhe)一(yī)抬头就变成1000人了，重度定制带来的是成本不断攀升，烧钱烧得太狠。

　　现在确实有一些范式的变化。我(wǒ)们自己尝试(shì)聚焦行(xíng)业场景，希望提供能(néng)帮客(kè)户带来价(jià)值的云服务，让(ràng)大(dà)模型在知(zhī)识(shí)迭代的基础上(shàng)成为可以标准化的产品。此外，我们也在测试，是否有可能通过大模型赋能数字人直播的场景(jǐng)中，比如，给物美每(měi)个线下的店对应(yīng)开个线上的虚拟直播店，直(zhí)接带来有毛利的GMV的增长。

　　最近通过与欧美市场的交流发现，欧美企业在做(zuò)大模型、做集(jí)群(qún)管理时，可以有千万美元预算的项目。国内的大模(mó)型厂商一般都希望不只是(shì)去做“云”，而且愿(yuàn)意做私有化(huà)的部(bù)署，但(dàn)在(zài)欧美市场里，从供(gōng)给端真正愿意给企业做私有化部署的，可能只有Cohere这一(yī)家企(qǐ)业，它是(shì)做云上的专区私有化，并不是做客户现(xiàn)场的私有化。

　　最近，欧盟《人工智(zhì)能法案》的出(chū)台，对金融、医疗等行(xíng)业有大量合规(guī)和数据监管的强要(yào)求，他们现在基本上只能挂在OpenAI上，还得自己做SFT（监督微调），这也是一个(gè)很大的(de)代(dài)差。在这(zhè)些私有化的工程能力(lì)上，中国大模型团队具有全(quán)球(qiú)优势，这是另一个我们在探索的路径。

　　宋立新：大模型出来(lái)之后，SaaS的收入(rù)显著萎缩，尤其餐饮业也(yě)受到了影响。前几天发布(bù)的餐饮业相关(guān)数据显示，在它们100元的收入(rù)里，只有(yǒu)0.37元的利润，超市压(yā)力也特别大。先请问张文中总，你焦虑么？请你谈谈对未来中国(guó)大模型发展的(de)看法(fǎ)。

　　张文中：我们先要弄清楚什么(me)是(shì)“焦虑”。只有当你觉得完全不确定未来(lái)在哪里，不(bù)知道下(xià)一步要怎么办的时(shí)候，这(zhè)时的焦虑才有意义。但经过了过去一年(nián)多的演进，大家都很确定，人工智能就是人(rén)类的未来。

　　既然(rán)大家已经达成(chéng)共识，那么企业就要快速拥抱和迭代，尽早进入(rù)智(zhì)能时代。但全面拥抱数字化(huà)、智能化的同时，也一定要记住一点(diǎn)：你做的所有事都是为了彻底回归(guī)商业(yè)本质，即帮助消费者(zhě)解决问题，提高自己企业(yè)的运营效率，让你的商品更有竞争力，其他的(de)说再(zài)多都没用。老百(bǎi)姓认又(yòu)实惠又好的东(dōng)西，今(jīn)天卷的就是“又便宜又(yòu)好”。这对(duì)企业来说是个挑(tiāo)战，但你如(rú)果知道(dào)未来在哪里，那就坚定(dìng)不移地去做，不用焦虑。

　　人工智能到底(dǐ)会不会(huì)创造价值？我(wǒ)的答案是(shì)：肯(kěn)定会创造(zào)价值。能创造价值，消费者就一定(dìng)会买单。问题在于你能不能帮他解决问题。还有，在国(guó)内是软件和硬件结合永远是一个很好(hǎo)的营收方法。

　　综上，你们这些搞大模型的企业大胆往前走吧，没问题，一定会有人买单(dān)的。

　　宋立新：有人认为中国丰富的产业应用场(chǎng)景和供应链优势(shì)可能有助于缩短与美国在AI发展水平上(shàng)的差距，姚劲波(bō)总认同这(zhè)个观点吗？

　　姚劲波：中国和美国最大的(de)优势在于市场规模庞大，拥有众多的人口、数据和亟需满足的场景需(xū)求。在追赶芯片和算法方面，我(wǒ)认为(wèi)由于(yú)开源资源的丰富，我们与美国的差距并没有(yǒu)那么大。现在全球范围内(nèi)，只有(yǒu)中国和美国在这(zhè)方面的(de)竞争最为激烈(liè)，而中国还有很多场景非常(cháng)适合AI的应用。虽然我不会(huì)去“卷”大模型本身(shēn)，但我(wǒ)会结合大模型提供的(de)算法(fǎ)或开源(yuán)工具，以及58同城自己积累20年的独(dú)特数据，训练出(chū)一个行(xíng)业模型，以更好地服(fú)务(wù)我们的用户。

　　在58同城(chéng)和安居(jū)客上，每天都有百万级(jí)的(de)商家(jiā)活跃。比如，当有人找工作并(bìng)投递简历时，公司需要判断这个人是否初(chū)步符合他们的需求，然后(hòu)决定是否打电(diàn)话(huà)给求职者安排面试。同样，当有人(rén)在找房子时，房产经纪人(rén)需要判(pàn)断并推荐适合的房源。原本这些动作都发(fā)生在线下，但(dàn)现在它(tā)们全都在(zài)网上进行，未来一两年(nián)内，可能50%的(de)工作还(hái)会被AI替代。到那时，我给消费(fèi)者提供的服务将会更(gèng)加可靠和(hé)优质。比如，AI相比中介会更清(qīng)楚某(mǒu)个房源是否(fǒu)是北京101学区房(fáng)，更清楚房贷利率的问题。AI能够提升我的服务(wù)水平，并将其转变(biàn)为纯在(zài)线、实(shí)时的服务。

　　过去的19年中，58同城一直在做信息平台和连接服务。未来，利用AI技术来进一步实(shí)现服务的闭环和智能化，可能还需要我(wǒ)们(men)再(zài)奋斗19年。对此，我和我的团队(duì)都感到非常兴奋。

　　宋立新：你(nǐ)认为现在(zài)中国的企业在为to B的(de)智能化服务做准备(bèi)时(shí)，愿意(yì)投(tóu)入多(duō)少(shǎo)资金打造实际应用场景？

　　姚劲波：我认为，中国(guó)在大模型领域的(de)竞(jìng)争比美国更(gèng)为激烈。美国仅(jǐn)有三家在该领域占主(zhǔ)导(dǎo)地位的公司，他们的融资总额达(dá)几十亿(yì)美金，而中国则有20到30家公司涉(shè)足该领域，且其中十几家的融(róng)资额都超(chāo)过了3亿美(měi)金(jīn)。而且(qiě)，国外(wài)公司的开源模型也在为中国(guó)服务，所以(yǐ)，即使(shǐ)在(zài)中(zhōng)国资本市场状况不佳的情况下，中国在大模型方面的竞(jìng)争态势依(yī)然(rán)如此强势。如果中国的资本(běn)市(shì)场(chǎng)像(xiàng)3年前一样(yàng)活跃，那么这些公司可能融(róng)资(zī)的就不止3亿美金，而是20亿美金甚至更多。这种激烈的竞争无(wú)疑会加速整个大(dà)模型的成熟，加速我们发布(bù)产(chǎn)品的进程，并(bìng)催生一些具(jù)有颠覆性的应用。如果能在58同城平台上用AI替代每(měi)天活跃的百(bǎi)万级招聘专员(yuán)和(hé)房产经纪，这件事对我来说将是足够伟大(dà)的成(chéng)就(jiù)。

　　宋立(lì)新：想问石总，中国现在(zài)的大模型是不(bù)是太多了？地方政府还应该对大模型加(jiā)大投资吗？

　　石清华：中国的大模(mó)型数量确实不少，并且类型多样、地域集中、应用也非常(cháng)广(guǎng)泛。但是我们不能简单地用数量多少来评判，而(ér)更应(yīng)该关注大模型的质量、应用(yòng)价值以及它对整个产业的贡献和推动。比(bǐ)如像百度文心(xīn)4.0这样参数量更大、能力更强的大模型，直接使用就能表现(xiàn)出非(fēi)常好的(de)效果，节省大量(liàng)的人(rén)力成本和时间成本。目前，百度智能(néng)云千帆(fān)平台提供包括文心大模型、主流开源大模型在内的近80款大模型(xíng)服(fú)务，还提(tí)供覆盖开发大模型、AI原生(shēng)应用全生命周期(qī)的(de)工具链。此外，百度两款主力(lì)模型全面免费开放，两款旗舰模型大幅降价，进一步帮助客户降低大模型使用门槛(kǎn)和试错成本。不仅(jǐn)如(rú)此，我们还推出(chū)了千帆行业场景(jǐng)解决方案，深入到了客户“研(yán)、产、供、销、服”的核心业(yè)务场景和(hé)业务流中。

　　百(bǎi)度秉承这样两个态(tài)度。首(shǒu)先，不断探索下一代大模型的边界；其次，坚持大模(mó)型必须为企(qǐ)业带来(lái)实(shí)际价(jià)值，无论是提高效率、降低成本还是增强产品竞(jìng)争力(lì)，这样企业才会(huì)愿意投资。

　　对于第二(èr)个问题，我建议(yì)各地(dì)政府可根据当地的产业结构来(lái)有针对性(xìng)地投入，因为(wèi)大模型是没有属性的，但是(shì)地区是有(yǒu)各自(zì)的(de)特点的。例如，一些(xiē)地方的经济结(jié)构以钢铁为主，而另一些地方以机器人产(chǎn)业为主(zhǔ)。每个地方的(de)情况都不同(tóng)。但我建议(yì)大家不要再去卷基础模型了，可以根据地区的产业情况来投入研发垂直(zhí)领域的大模型。例如58同城拥(yōng)有(yǒu)大量的垂直领(lǐng)域数据，这些数据结合大模型进(jìn)行训练和迭代，有可能解决58同城的人工替代(dài)问题。再如百度智能云和唐山市政府合作，基于在百度智能云千帆平台，规划建(jiàn)设国内首个(gè)产(chǎn)业级垂类大模型(xíng)工厂，就是和当地的产业情况结合，探索“大模(mó)型+”钢铁等主导产业，“大模型+”机器人(rén)等新(xīn)兴产(chǎn)业，“大模型+”陶瓷、“大模型+”农业的传统及特色(sè)产业等全面赋能的案例。所(suǒ)以，在基础通用大模型的基础上，结合当地的数据研发垂直领域的大模型，可以解决(jué)当地企业垂直场景(jǐng)的问题，我认为这(zhè)样的投入是有必要的。

　　宋立(lì)新：我们把话筒给刘聪，大模型多久能实现盈利？它将如何形(xíng)成一个良性循环？

　　刘聪(cōng)：我(wǒ)在公司主要负责技术创新工作，我的(de)主要职责是(shì)推动技术进步，而(ér)不是直接挣钱，所以很难给出(chū)具体的时间和数字。不过，就核心技术支持业务、共同(tóng)服务客户的路径，我可以分(fēn)享一下看法。

　　首先，我赞同(tóng)张总的观点，可能没您想的那么焦虑(lǜ)。这件(jiàn)事科(kē)大讯飞已经做了20多年，知道它的发展规律，前(qián)期肯定要投入，后期才会看到实际价(jià)值。因此，我(wǒ)认为机遇大于焦虑。比如，OpenAI今(jīn)年预计(jì)亏损(sǔn)50亿美元，但他们依然风生水(shuǐ)起，看起来并没有特别焦虑。无论是互联网大厂(chǎng)，还是像科大讯飞这样的(de)人工智能(néng)企业，甚至是创业公司，最终目标还是商业(yè)成功。

　　我认为，现在有三个主要的落地路径：

　　API。大家都知道，由于价格(gé)战，API目前可能不会立刻带来盈利。但它更加便宜的价格可以吸引很多用户(hù)，这也是培养用(yòng)户心智和习(xí)惯的过(guò)程，有助于推广。同时，随着未来出现(xiàn)更高效的大模(mó)型，这个领域(yù)还是有机会(huì)的。

　　结合现有的底座与行(xíng)业应用(yòng)，比如AI搜(sōu)索、文生图、文生视频德国软件。还有一些软(ruǎn)硬件的协同，例(lì)如科(kē)大讯飞(fēi)的学习机。在已有场(chǎng)景中引入大模型，可以直接提(tí)升能力价值，进而带动产品价值(zhí)和销量，科大讯飞(fēi)的学习(xí)机就(jiù)是一个成功例(lì)子，站在生(shēng)产线(xiàn)的角度上说就已(yǐ)经产生(shēng)盈利了。

　　以央国企为代(dài)表的(de)GB端。大模型的投入(rù)确实(shí)很大，面临很多问题，企业客户也还在摸索应用场景(jǐng)，思考它能创造哪些价值。这里可以用两个词来形容：由点及面和蓄势待发。

　　“由点及面”是指(zhǐ)，以(yǐ)前企业更多是做局部提效，比如语音客服或会(huì)议管理。但现在，大模型底(dǐ)座能力结合企业(yè)内部知识库后，可以(yǐ)深入到业务(wù)主场景，为企业创造(zào)更多价值(zhí)。比如，科大讯飞和交通银行合作，通过代码助手(shǒu)功能，将(jiāng)代码接纳率提升至15%，可为交通银行节约数百个人力，随(suí)着未来技术持(chí)续进步，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(yī)个过程。首先(xiān)是中标入围，接着(zhe)是帮助企业熟悉大模型应(yīng)用，打造大(dà)模(mó)型底座+工具链。例(lì)如，科大讯飞近期与中国石油的昆仑大模型合作，帮助他(tā)们(men)结(jié)合场景发布(bù)了330亿代(dài)表性的行业大模型，这是大模(mó)型在企业端形成具(jù)体场(chǎng)景的成功案例。再之后，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(zuò)透(tòu)，另一方面可以在同行业其他(tā)地方进行推广(guǎng)。我再举一个例子，招投标可能每个企业都会做，之前繁琐的招投标程序，通过(guò)大模型可以(yǐ)快速完成(chéng)清标和辅助评判工作，科大讯飞(fēi)最早在国(guó)能应用，后来又在中国煤炭实现了推广。

　　最后，我(wǒ)想总结(jié)一下，要基于实际场景需求，与客户深入合作，并在核心技(jì)术发展上做到行业领先。如果与这个基础，我相信盈(yíng)利只是一个自(zì)然而然的(de)过程。

　　宋立新：其实摆在零一万物面前(qián)的问题(tí)也是挺(tǐng)严峻的(de)，你们这样的创业公司(sī)，怎(zěn)么找到自(zì)己的生存和(hé)发展空间？

　　祁瑞峰：首先，基础大模型(xíng)创业确实是一个烧钱、烧资源(yuán)的事。我们对行业(yè)有两个(gè)顾虑，并且思考了它的(de)解决方(fāng)案(àn)。

　　第一个顾(gù)虑是，中外大模型公(gōng)司在(zài)融资上的差距。AI 2.0大模型(xíng)应用未来可(kě)能会(huì)爆(bào)发，出现一个比互联网大10倍的平台型发展(zhǎn)机(jī)会。大模型的能(néng)力(lì)竞争在当下已(yǐ)经成为一个全(quán)球(qiú)科技竞争的重要战场。中国的基础大(dà)模型融资，目前行业称的“六小(xiǎo)虎”基本是数亿美元的(de)数量(liàng)级，而美国则是50亿美元的数量级。未(wèi)来，中国如何与(yǔ)美国竞争，这一(yī)点是个挑战。

　　另一个顾虑是，国外一些(xiē)头部大模型公司的 “流血打法”。OpenAI经常(cháng)“不讲(jiǎng)武德”，比如推出GPT-4水平的GPT-4omini，还免费(fèi)向ChatGPT用户(hù)开放。尽(jǐn)管每年可能要消耗二(èr)三十亿美元的推理成本，他们(men)仍然愿意免费，从商业逻辑上，我们想破(pò)脑袋也想不通为什么，但是(shì)他(tā)们就这么(me)干了。从我自己近(jìn)10年的创业经验来看，中国的软件创(chuàng)业公司的努力和前赴后(hòu)继，导致中国To B的市场比美国更艰难，因(yīn)为(wèi)标准化不足带来高定(dìng)制(zhì)化，导致可(kě)复制性、可扩充性下降，项目有毛利，但公司不(bù)赚钱。例如，最近几家上市(shì)公司的财报显示，他们的现金流和亏损没(méi)有实质性改善，这反(fǎn)映了行业普遍的挑战。

　　零一万物如(rú)何突破这些(xiē)挑战，我(wǒ)们可以考虑以下几(jǐ)点：

　　首先，中国人有一个优良传统，即我们更能吃苦、拼搏，更善(shàn)于多快好省地做事情。例如，零(líng)一万物开发了一个基础架构优化的万卡集群(qún)，可以把它管理得更高效，这样可以用更少的资源训练出(chū)与(yǔ)世界科技巨头性能齐平的大模型(xíng)。

　　第二(èr)，未来的(de)大模型服(fú)务会越来越便宜，关键在于能否降低推理成本，把(bǎ)商业模式跑通。换言之(zhī)，谁家在AI infra能力(lì)超群，能(néng)把(bǎ)推理成本尽量做更便(biàn)宜，那么大模型的服务就能(néng)启(qǐ)用“薄利多销”的模(mó)式进一步穿透B端，白菜价也有可能赚钱。在这方面，零一万物在Day 1就重(zhòng)注AI infra的能力建设，其推理成本优化率(lǜ)显著优于业(yè)内指标，进一步夯实自己(jǐ)的(de)技术护城河(hé)，为自身(shēn)的B端发力(lì)奠定了雄(xióng)厚的技术基础。

　　第三，解决中国To B市场的挑战(zhàn)，要结合行业和应用场景将大模型能力尽量转化为标准化云服务的产品。无论大模型(xíng)能力多强，ToB企业是没有体感(gǎn)的，核心在于能否提供有效的产品，帮助客(kè)户提升GMV和降本增效，这是一个双赢的模式。

　　第四，拓展海外市(shì)场。欧(ōu)美(měi)这么大的市场，竟然只(zhǐ)有Cohere在做私(sī)有化，而且它也是一家创业(yè)的小公司，从中国的角度看是一件不可思议(yì)的事(shì)情。最(zuì)近我与许多欧美和中东客户沟通发现，在大(dà)模型时代，美国(guó)的ToC应(yīng)用领先中国，但在ToB应用方面，中国反而领先于美国。例如，我与二三十家欧美的世界500强企业沟通，他(tā)们(men)大多在(zài)做RAG，连SFT都做得较少(shǎo)，企业专属模型更少见。这表明，这是中国模(mó)型厂商值得(dé)关注的、有(yǒu)巨(jù)大的潜在价值市场(chǎng)。

　　宋(sòng)立新(xīn)：最后请(qǐng)傅盛总整体总(zǒng)结一下。

　　傅盛：第一个结论，中美在大模(mó)型的顶尖水平(píng)上确实存在差(chà)距，但这(zhè)个差距肯定没有十年那么大。举个例子，今年年初(chū)Sora发布时大家惊(jīng)呆了，但此后至今Sora都还没有(yǒu)再发布新的产品，而国内的一(yī)些大模型(xíng)反而已经发布了几款出(chū)色的文生视频产(chǎn)品。而且大模型的理(lǐ)论(lùn)性没有那么强，它是试出来的，在工程化尝试上，中(zhōng)国团队(duì)一直有优势(shì)。

　　第二个结论，大模型厂(chǎng)商未来(lái)5-10年内(nèi)不用(yòng)过于关注盈利，这是我的观点。因为大模型最终(zhōng)将成(chéng)为一种基础服务，就像水电一样。最初需(xū)要大量补(bǔ)贴以吸(xī)引用户，例(lì)如亚马逊亏(kuī)损多年才成为平台级(jí)公司。大模型的市场最终将(jiāng)由一两(liǎng)家或两三家平(píng)台主导，在(zài)中国(guó)，则通过竞争角逐决定最终赢家，这也是我(wǒ)们的一贯(guàn)做(zuò)法。

　　第三个(gè)结(jié)论，做大模型(xíng)应用公司，其实已经开(kāi)始盈(yíng)利，但这通常发生在水面(miàn)下。这个生态在不(bù)断形成，会进入中国人最擅长的(de)模式，先把(bǎ)应用做好，不(bù)少应用公司(sī)做得(dé)挺厉害(hài)的。例(lì)如，我们(men)猎豹移动投资的一家AI直播公司（灵犀深智(zhì)），发展非常迅速，预计下个月就会盈利。一些ToC领域也已经开(kāi)始盈利。此外，大模型出海一定有机会(huì)。现(xiàn)在是中国企业新一(yī)波的(de)出海潮，在国(guó)内(nèi)卷，卷出(chū)去放在哪(nǎ)个维度，在国际市场都是有竞争力的。

责任编辑：何俊熹(xī)

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