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CEF

　　8月30日，在2024亚布力企(qǐ)业家第二十届夏季年会【开幕论坛(tán)】上，物美集团创始人、多点 Dmall 创(chuàng)始人张文中，58同城CEO姚劲(jìn)波(bō)，百度副总裁石清华，科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪，猎豹移动董事长兼(jiān) CEO、猎(liè)户星空董(dǒng)事长傅(fù)盛，零一万物(wù)联合创始(shǐ)人祁瑞峰(fēng)聚焦“大模(mó)型(xíng)：技术革(gé)命与产业应用”，一同探索如何避免大模型作为“智力引擎(qíng)”陷入空转？大模型技术在(zài)产业应用中还存在哪(nǎ)些(xiē)挑战？企业能从这场技术(shù)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)新为本场(chǎng)对话主持人(rén)。

　　以下为(wèi)内容实录：

　　宋立新：我的第一个问题是(shì)，怎么看待大模(mó)型，大模型(xíng)对(duì)大家(jiā)所在企业有何赋能？

　　张文中：首先(xiān)，我认为大模型的出现更(gèng)多代表着(zhe)机遇，当然也(yě)有挑战，因为挑战和机遇从(cóng)来(lái)都是相伴而生的。多点很早就开始尝试使用大模(mó)型，2022年GPT的火爆，也让我(wǒ)们很快意识到相关问题。随后(hòu)，多点关于大模型的(de)应用越(yuè)来越多，例(lì)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(yī)个拥抱的态度，只要根据自己的(de)场景积(jī)极(jí)地去试，还是有很多机会的。

　　大模型可以大(dà)大(dà)提高(gāo)效(xiào)率，降低成本。例如(rú)，原来我们的质量检验环节需要花费很多(duō)人力资(zī)源(yuán)，有了大模型的帮助之后，大概可以节省50%的(de)人力(lì)，服务标准也没有因此打折扣。

　　祁瑞峰：以大模型(xíng)技(jì)为代表的AI 2.0是有(yǒu)史以来最伟大的技术革命和平台革命(mìng)，正在穿透各行各业，重塑(sù)全球(qiú)生(shēng)产力和经济格局。大模型为代表的(de)AI 2.0在技术上确(què)实还有一定的限(xiàn)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(de)提(tí)效，而在复杂的(de)推理以(yǐ)及任务(wù)的规划、执行上还面临着(zhe)一定的挑(tiāo)战。很积极的一面是，大模型的能力每天都在进步。从(cóng)To B的角度来看，我们需(xū)要深入到行业(yè)内，结合行(xíng)业和业务场(chǎng)景进入客户的业务(wù)系统(tǒng)，根据行业(yè)痛点落地“AI 2.0+产(chǎn)业”，从而实现提效(xiào)，甚至帮他们(men)直接带来GMV的增长和ROI的(de)改善。这可能才是客户愿意付(fù)大价钱(qián)去接受大模型赋(fù)能的基础。

　　姚劲波：上周，我们公司(sī)做了一次AI内部工具的培训，这是(shì)我们历史上参加(jiā)人数最多的(de)一次培训(xùn)，大概(gài)有1400人。我想，他们之所以愿意(yì)来(lái)参加这场培训，肯定(dìng)是(shì)因为内心既焦虑又兴奋，一(yī)是(shì)担心自己如果不拥抱AI，就(jiù)会被这个时代淘汰(tài)；二是他们或许看(kàn)到了机会，认为掌握了AI这个工具(jù)，就有可能取得更高的成就。其实，企业和创业者也存在这(zhè)种心态。我的期待(dài)就是，所有的大模型(xíng)厂商(shāng)越“卷”越好(hǎo)，融的(de)钱越多越好(hǎo)，招(zhāo)的人越多越好，产品价(jià)格越低越好，产品性能越高越(yuè)好。

　　在我看来，目前AI有两大问题：一是它还不够智能，虽然GPT5.0马上发布，但今天要想在更大规模上(shàng)应(yīng)用大模型，其(qí)实还是有障碍的(de)；二是大(dà)模型的价(jià)格仍然比较贵，用户更希望大模型的性能更强大，成本更低，最好可以免费提供服务。

　　我们公(gōng)司(sī)内部有很多(duō)场景在使用(yòng)AI，大家普遍认为已经有10%-20%的工作量可以被AI替代。所以可以预期，未来几年如果AI继续往前演进，可能每个(gè)人的工作都会更轻松，大家可以(yǐ)把更多的精力放到(dào)畅想未来上。我特别(bié)希望(wàng)大家可以拿出一个能让我算得过账的大模型，我一(yī)定愿意(yì)为此付费，而且我不是按照成(chéng)本来付，而是按照这个大模型(xíng)给我创造的价值(zhí)来付。那一天，也许(xǔ)就是大模(mó)型厂商真正能跑(pǎo)起来的时(shí)候。

　　宋立(lì)新：姚劲波总说出了很多用(yòng)户对大模(mó)型的心声：更强的功能和更便宜的价格。石总(zǒng)你认(rèn)为(wèi)百度能满足这种(zhǒng)奢望吗(ma)？

　　石清华：可以满足。姚总(zǒng)说了几个(gè)重点：一是大模型的确有用。这个(gè)是最核心的，有用(yòng)才是真正的(de)价值；二是他说希望大模型厂商越“卷”越好，希望价(jià)格越来越低。这是一个(gè)期望，是一个(gè)正向的鞭策(cè)；三是愿意为价(jià)值来付费。这才是我们大模型厂商最终追(zhuī)求的结果(guǒ)，即早晚有(yǒu)一天能用价值来定义大模(mó)型的含金量。

　　首先分享两组数字，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)京市东城区一天的耗电量，可(kě)以说训练大模型是非常(cháng)消耗资源的；二是文心一(yī)言在发布一年后，已经有3亿用户在使用，针对企业提供服务的千帆平台，在一年之内也(yě)已(yǐ)经服务了15万家企业。文心一言(yán)大模型平均每天的调(diào)用量超(chāo)过了(le)6亿次(cì)，换成Token的话大概是1万亿Tokens了(le)。第二组数字表(biǎo)明大模型真正被用起来了，不然它不会有这么(me)多的调用(yòng)量。

　　百度很笃定的是，我们要把大(dà)模型应用到具体(tǐ)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，总工会是一个很大的体系，它有4亿多的(de)会员，每年要处理很多劳务纠纷，如果用人工处理，一是工作量比较(jiào)大，二是没有统一(yī)的标准，最后我们用三个月时间做了一个法律援助助手解决(jué)了(le)这个问题，这在过去可能需要一(yī)年时间(jiān)；二是我们用(yòng)大模型做信控优化也就是调控红绿(lǜ)灯的时长，从而提高(gāo)了城市(shì)交通的通行效率。这种例子比比皆是(shì)，我(wǒ)认(rèn)为(wèi)不应该无限地去打价格战，我更相信早晚有一(yī)天大(dà)模型可以通过价值来定价。

　　宋立新：请问刘总，与百度文心一言、零一万(wàn)物所做的这些大模型相比，科大讯飞的优势是什么？差异(yì)化在(zài)哪儿？

　　刘聪：2022年12月15日，讯飞启动“1+N”，决心既要(yào)做“1”的底座(zuò)，也要做“N”的(de)场景。有(yǒu)了底(dǐ)座之后，大模(mó)型可(kě)以持续迭代；而且在“N”的场景里，它(tā)的软硬件产品可以持续升(shēng)级。

　　“1”不只是指文本大模型，在“从文(wén)本大模型向多模态的理解、语音大模型”等全(quán)栈能(néng)力上，我们基于原(yuán)有技术再结合大模型，现在讯飞大(dà)模型可以直接超过OpenAI的 Whisper大模型。我们最近又(yòu)发布了极(jí)速语音交互功能，相当于基本具(jù)备(bèi)了全面底座的能力。

　　讯飞除了算法自主(zhǔ)可控，在国内国产化方面(miàn)也做得很不(bù)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(gè)训练推理的框架，这是我们的特色。去年10月24日，我们(men)基于华为的(de)910B，构建(jiàn)了国内首个万卡的国产化集群。包括现在(zài)大家看到的一系列的各类底座大模型都是基于国产化集群(qún)训练出来(lái)的，这是讯飞星火模型的(de)又一个(gè)特点。以央国企为(wèi)例，上半年我们在央国企的底(dǐ)座中标方面，做得也比较靠前。

　　宋立新：傅盛总，你(nǐ)作(zuò)为AI方面的(de)专家，同时你们公司(sī)也在做大模型和(hé)机器(qì)人(rén)，请你总结(jié)下。

　　傅盛：这波AI是一场掀起巨大浪潮的社(shè)会生产力(lì)革命，但这波浪潮今天已经呈现出明(míng)显的泡沫迹象。“泡沫”体现在以下几点：

　　一(yī)是(shì)大模型从出(chū)现到发展，已经过去将近一年的时(shí)间，但(dàn)最顶级大模型的模型没有明显提升。在一个(gè)以科技为核心的技术浪潮(cháo)中，这是不太(tài)正常(cháng)的。虽然我也尊重各位(wèi)做的大模型，但客观来说，谁家大模型有什么优势，基本(běn)尚属“一家之言”，其实用户用起来没有感觉到太大差别。我(wǒ)每次写(xiě)不同的东西(xī)，都会用好几(jǐ)个大模型互相比较，有时候这个大模型更好(hǎo)用，有(yǒu)时那个更好(hǎo)用。当前大模型的同(tóng)质化很严重。

　　二是我们讲(jiǎng)了(le)这么(me)久的人工智能，但真正的KillerAPP并(bìng)没有出现(xiàn)，KillerAPP不仅在C端没有出(chū)现，在B端也未能出(chū)现。很多行(xíng)业大模型都(dōu)说自己有不少应用，但真正提效(xiào)的并(bìng)不多。可(kě)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变成一个明显能够提(tí)效(xiào)的应用，还(hái)很有难度。

　　不过，我不认为(wèi)泡沫(mò)就会使得大模型发展崩塌，有时有点泡沫也很正常。以前互联网早期也出现过泡沫。

　　未来大模型的成功可能取决于两个点：

　　一是大模型的天花板能(néng)再上一个(gè)台阶。今天的大模型有20-30%的知识(shí)幻(huàn)觉，这个错误在很多岗(gǎng)位上用不起来，而且“它不(bù)知道自己不知(zhī)道(dào)”，这是(shì)今天大模型在企业(yè)应用上的非常重(zhòng)要的一大(dà)卡点。想要真正落地一个(gè)应用，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它能干的活，这中间是有差距的。所以模型(xíng)本身能(néng)否再上一个(gè)台阶很(hěn)重要。

　　二是能不(bù)能做出真正让(ràng)用户觉得好的应用。以ToB为例，你做出的大(dà)模型能否真的可以在某些岗位上减员(yuán)增效，甚至改变商业(yè)模式。我们猎户星空现在(zài)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(yǐ)获得真正(zhèng)追求效果的目的，而不只是单纯追求“人工(gōng)智能”这四个字。

　　宋立新：傅盛总写东西(xī)最常用应用是哪款(kuǎn)？

　　傅盛：我最常用秘(mì)塔搜索。

　　宋(sòng)立(lì)新：祁总还有补充吗(ma)？

　　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」-style="font-L strong-Bold color210">祁(qí)瑞峰：我(wǒ)们(men)特别关注的一个(gè)B端痛点是，如何在B端赋能(néng)企业价值(zhí)，以及(jí)通过企业价值增加有规模的营(yíng)收。零一万物也在toB端探索，有了初步的方法论。

　　好的一(yī)点是，基于大模型能力做AI 2.0的应用、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(duī)叠。很多AI 1.0时代的(de)公司在B端的打法是从数据(jù)到模型到应用到交付，都是自己做，做着做着一抬头就变成1000人了，重度定制(zhì)带来(lái)的是成(chéng)本不(bù)断攀升，烧钱烧(shāo)得太狠。

　　现在确实有一些范式的变(biàn)化。我(wǒ)们自己尝试聚焦行业(yè)场(chǎng)景，希望提供能帮客户带来价值的云服务，让大模型在知识迭代的基础(chǔ)上成为可(kě)以标(biāo)准化的产品。此外(wài)，我(wǒ)们也在测试，是否有可能通过大(dà)模型赋能数字人如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」id="quote_bj835670">直播(bō)的场景中，比如，给物美每个线下的店对应开个线上的虚拟直播店，直接带来有毛利的GMV的(de)增长。

　　最近通过与欧美市场的交流发现，欧美企业在做大模型、做集群管理时，可以有千(qiān)万美元预(yù)算的项(xiàng)目。国内的大模(mó)型厂(chǎng)商一般都希(xī)望不(bù)只是(shì)去做“云”，而且愿(yuàn)意做私有化的部署，但在欧(ōu)美市场里，从供给(gěi)端真正愿意给企业做(zuò)私(sī)有(yǒu)化(huà)部署的，可能(néng)只有Cohere这一家企业，它(tā)是做云上(shàng)的专区私有化，并不是做客户现(xiàn)场的私(sī)有化。

　　最近，欧盟《人工智(zhì)能法案》的出(chū)台，对金融、医疗等(děng)行(xíng)业有大量合规(guī)和数据监管的强(qiáng)要求，他们现在基本上只(zhǐ)能挂在(zài)OpenAI上，还得(dé)自(zì)己做SFT（监(jiān)督微调），这也是一个很大的代差(chà)。在这些私(sī)有化的工程能力上(shàng)，中国大模(mó)型团队具有全球优势，这是另一个我们(men)在探(tàn)索的路径。

　　宋立(lì)新：大模型出来之后，SaaS的收入显著萎缩，尤其(qí)餐饮业也受到了影响。前几天发布的餐饮业相关数据显示(shì)，在它们100元的收入里，只有0.37元(yuán)的利润，超市压力也(yě)特别大。先(xiān)请问(wèn)张文中总，你焦虑么？请你谈谈对未来中国(guó)大模型发展的看法(fǎ)。

　　张文中：我(wǒ)们先要(yào)弄清楚什(shén)么是“焦虑”。只有当你觉得(dé)完(wán)全不确定未来在哪里，不知道(dào)下一步要怎么办的时候，这时的焦虑才有意(yì)义。但经过了过去一年多的演进，大家都很确(què)定，人工智能就是人类的未(wèi)来。

　　既然(rán)大(dà)家已经达成共识，那(nà)么企业就要快(kuài)速拥抱和迭代，尽早进入智(zhì)能时代。但全(quán)面拥抱数字化(huà)、智能化(huà)的(de)同时，也(yě)一定要(yào)记住一点：你做的所有事都是(shì)为了彻底回归商业本质，即帮(bāng)助消费者解(jiě)决问题，提高自己企业的(de)运营效率，让你的商品更有竞(jìng)争力，其他(tā)的说再(zài)多都没用。老百姓(xìng)认又实惠又好的东西(xī)，今天卷的就是“又便宜又好”。这对企业来说是个挑战，但你如果知道未(wèi)来在(zài)哪里，那就坚定不(bù)移地(dì)去做，不(bù)用焦(jiāo)虑。

　　人工智能(néng)到(dào)底(dǐ)会不会创造价值？我的答案是：肯定会创造价值。能创造价(jià)值，消费者就一定会买(mǎi)单。问题在于你能不能帮他解决问题。还有，在国内是软件和硬件结合(hé)永远(yuǎn)是一(yī)个很好的营收(shōu)方法。

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」"font-L">　　综上(shàng)，你们这些搞(gǎo)大模型的企业大胆往前走吧，没问题，一定会有人买单的。

　　宋立新(xīn)：有(yǒu)人认为(wèi)中国丰富的产业应用场景(jǐng)和供(gōng)应链优(yōu)势可能有助于缩短与美国在AI发展水平上的差距，姚(yáo)劲波总认同这个观点吗？

　　姚劲波：中国和美国最大的优势在(zài)于市场规模庞大，拥(yōng)有众多的人口、数据和亟需(xū)满足的场(chǎng)景需求。在追赶芯片和(hé)算法方面(miàn)，我认为由于开源资源的丰富，我们与美(měi)国(guó)的差距并没有(yǒu)那么大。现在(zài)全球范围内，只有中(zhōng)国和(hé)美国在这方面的竞争最为激烈，而中国还有很多场景非常适合(hé)AI的应用。虽然我不会去“卷”大模型(xíng)本身，但我会结合大模型提供的(de)算法或开源工具，以及58同城自己积累20年(nián)的独(dú)特数据，训(xùn)练出一个行业模型，以更好地服务(wù)我(wǒ)们(men)的用(yòng)户(hù)。

　　在58同城(chéng)和(hé)安(ān)居(jū)客上，每天(tiān)都有百万级的商家活跃。比如，当有人找工作并投递简(jiǎn)历(lì)时(shí)，公司需要判断这个人(rén)是否初步符合他们的(de)需求(qiú)，然(rán)后决定(dìng)是否打电话给求职者安排面试。同样，当有人(rén)在找房子时，房产(chǎn)经纪人需要判断并推荐适合的房源。原本(běn)这(zhè)些(xiē)动(dòng)作都发(fā)生在线下，但现在它们全都在网上进行，未(wèi)来一两年内，可(kě)能(néng)50%的工(gōng)作还会被AI替代(dài)。到那时，我给(gěi)消(xiāo)费者(zhě)提供的服(fú)务(wù)将(jiāng)会更加(jiā)可靠和优质。比(bǐ)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(wèn)题(tí)。AI能够提升我的服务水平，并将其转变为纯在线、实时(shí)的服务。

　　过去的19年中，58同(tóng)城一直在做信息平台和连接服务(wù)。未来，利用(yòng)AI技术来进一步实现服务的闭环和智能化，可能(néng)还需要我们再奋斗(dòu)19年(nián)。对此，我(wǒ)和(hé)我的团队都感到非常(cháng)兴奋。

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

　　姚劲波：我认为，中国在大模型领域的竞争比(bǐ)美国更为激烈。美国仅有三家在该领域占主导(dǎo)地(dì)位的公(gōng)司，他们的融资总额达几十亿美(měi)金，而中(zhōng)国则有20到30家公(gōng)司涉足该领域，且其中十几(jǐ)家的融资额(é)都超过了3亿(yì)美(měi)金。而且，国外公司的开源(yuán)模(mó)型(xíng)也在为中国服务，所以，即使在中国(guó)资本市场状况不佳的情况下，中国(guó)在大(dà)模型方面的竞争态(tài)势依然如此强势。如果中国的资本市(shì)场像3年(nián)前一样活跃，那么这些公司可能融资(zī)的就不(bù)止3亿美金，而是20亿美金甚至更多。这种激(jī)烈的竞争无疑会加速整个大模型的成熟，加速我们发布产品的进程，并催生一些具有颠覆性的应用。如果(guǒ)能在58同城平台上用AI替(tì)代每天活(huó)跃的(de)百万级招(zhāo)聘专员和房(fáng)产经(jīng)纪，这件事对我来说(shuō)将是足够伟大(dà)的成就。

　　宋立(lì)新：想问石总，中国现在的大模型是不是太多了？地方政府还应该对大(dà)模型加大投资(zī)吗？

　　石清华(huá)：中国的大模型数量确(què)实不少，并(bìng)且类型多样、地域集中、应用也非(fēi)常广泛。但是我们不能简单地用数量多少来评判(pàn)，而更应该关注大模(mó)型(xíng)的质量、应用价值以及它对整个产业的贡献和推动(dòng)。比如(rú)像百度文心4.0这样参数量(liàng)更大、能力更(gèng)强的大(dà)模(mó)型，直接(jiē)使用就(jiù)能表现出非常好的效(xiào)果，节省大量的人力(lì)成本和时间成本。目前，百度(dù)智能云(yún)千帆平台提供包括文心大模型、主流开源大模型在(zài)内的近80款大模型服(fú)务，还提供覆盖开发大模型、AI原生应用全生命(mìng)周(zhōu)期的工具链。此(cǐ)外，百度两款(kuǎn)主力(lì)模型全面免费开放，两款(kuǎn)旗舰模型(xíng)大幅降价，进(jìn)一步帮助(zhù)客户降低大模型使(shǐ)用门槛和(hé)试(shì)错成本。不仅如此，我们还推出了千帆行业(yè)场(chǎng)景解决方案，深入到了客户“研、产、供(gōng)、销、服”的(de)核心业务场景(jǐng)和业务流中(zhōng)。

　　百度秉承(chéng)这样两个态度(dù)。首先，不断探索下一代大模型(xíng)的边界；其(qí)次，坚持大模(mó)型必须为企业(yè)带来实际(jì)价值，无论是提高效率、降低成本还(hái)是增强(qiáng)产品竞争力，这(zhè)样(yàng)企业才会愿意投资。

　　对于第二个问(wèn)题，我建议各地政府可根据当地的产业结构来有针对性地投(tóu)入(rù)，因为大模型是没有(yǒu)属性的，但是地区是有各自的特点的。例如(rú)，一(yī)些(xiē)地方的经济结构以钢铁为主，而另一些地方以机器人(rén)产业为主。每个地方的情况都不同。但我(wǒ)建议大家不(bù)要再去卷基(jī)础模型了，可以(yǐ)根据地区的产业情况来投入研发垂直领域的(de)大模型。例如58同城拥有大量的垂直领域数据(jù)，这(zhè)些数据结(jié)合大模型进行训练和迭代，有可能解决(jué)58同城(chéng)的人工替代问(wèn)题。再如百(bǎi)度智能云和唐山市政府合作，基于在百度智能(néng)云千帆平台，规划建(jiàn)设国内首个(gè)产业级垂类大(dà)模型(xíng)工厂，就是和当地的产(chǎn)业(yè)情况结合，探索“大模型+”钢(gāng)铁等主导产业，“大模(mó)型(xíng)+”机器人等新(xīn)兴产业，“大模型+”陶(táo)瓷、“大模型+”农业的(de)传统及特色产(chǎn)业(yè)等全面赋能的案例(lì)。所以(yǐ)，在基础通用大模型的基础上(shàng)，结合当地(dì)的数据研发(fā)垂直领域的大模型，可以解决(jué)当地企业(yè)垂直场景的问题，我(wǒ)认(rèn)为这样的投入是有必(bì)要的(de)。

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

　　刘聪：我在公司主要负责技术创新工作，我的主要职责是推动技术进步，而不是直接(jiē)挣钱，所(suǒ)以很难给出(chū)具体的时间和数字。不过，就核(hé)心技术支持业务、共同服务客户的路径，我(wǒ)可以分享一下(xià)看法(fǎ)。

　　首先，我赞同(tóng)张总的观点，可能没您想的那么(me)焦虑。这件事科大讯飞已经做了(le)20多年，知道它的发展规(guī)律，前期(qī)肯定要投入，后期才会看到实际价值。因(yīn)此，我认为机遇大于焦虑。比如，OpenAI今年预计亏(kuī)损50亿(yì)美元，但他们依然风生水(shuǐ)起，看起来并没有(yǒu)特别(bié)焦虑。无论(lùn)是互联网大厂，还是像科大讯飞这样(yàng)的人工智能(néng)企业，甚(shèn)至是创业公司，最(zuì)终目标还是商业成功。

　　我认为，现在有三个主要的落地路径：

　　API。大家都知道，由于价格战，API目前可能不会立刻带来盈利。但它(tā)更加便(biàn)宜的价格可(kě)以吸引很多用户(hù)，这也(yě)是(shì)培养(yǎng)用户心智和习(xí)惯的过程，有助于推广(guǎng)。同时，随着未来出现更高效的大模型，这个领域还(hái)是有机(jī)会的。

　　结合现有的底座与行业(yè)应用，比如AI搜索、文生图、文生视频德国软件。还有一些软硬件的协同，例如科大讯飞的学习机。在已有场景中引入(rù)大模型，可以直接(jiē)提(tí)升(shēng)能力价(jià)值，进而带动产品价值和销量，科大讯飞的(de)学习机就是一个成功例子，站在生产线(xiàn)的角(jiǎo)度上说就已经产(chǎn)生(shēng)盈利了。

　　以央国企为(wèi)代表的GB端。大(dà)模型的投入确实很大，面临很多问题，企(qǐ)业客户也还在摸索应用场景，思考它能创造哪些价值。这里可以用两个(gè)词来形容：由点及面和蓄势待发。

　　“由点及面(miàn)”是指，以(yǐ)前(qián)企业更多(duō)是做局部提效，比如语音(yīn)客服或会议管理。但现在，大(dà)模型底座能力结(jié)合企业(yè)内部知识库后，可以深入到业务主场景，为企业创造更多价(jià)值。比(bǐ)如，科大讯飞和交通(tōng)银(yín)行合作，通(tōng)过代(dài)码助手(shǒu)功能，将代码接纳率提升至15%，可为(wèi)交通银行节约数百个人力，随着未(wèi)来技术持续进步，代码接纳率可能达(dá)30%

　　“蓄势待发(fā)”则是说(shuō)，技术在央国(guó)企落地也(yě)有一个过程。首先是中(zhōng)标入围，接着是帮助企业熟(shú)悉大模型应用，打造(zào)大模型底座+工具链。例如(rú)，科大讯(xùn)飞近期与中国石油的昆仑大模型(xíng)合作，帮助他们结合场景发布了330亿代表性的行业大模(mó)型，这(zhè)是(shì)大模型在企业端形成(chéng)具体场景的成功案例。再之后，是如何(hé)从定制到非定制，一方面在重点领域的央国企做深做透，另一方面可以在同行业其(qí)他地方进行推(tuī)广。我再举(jǔ)一个例子，招投标可能每个企业都会做(zuò)，之前繁琐(suǒ)的招投标程序，通过大模型可以快速完成清标和辅助(zhù)评(píng)判工作，科大讯飞最早在国能应用，后来又在中国煤炭实现(xiàn)了推广。

　　最后，我想总结一下，要基(jī)于实际场景需求，与(yǔ)客户深入合作，并在核心技术发展(zhǎn)上做到行业领先。如果与这(zhè)个基础，我相信盈利只是一(yī)个自然而然的过程。

　　宋立新：其实摆在零一万物面前的问(wèn)题也是挺严峻的，你们这样的创业公司，怎么找(zhǎo)到自己的(de)生存和发展空间？

　　祁瑞峰：首先，基础大模型创(chuàng)业(yè)确实是一(yī)个烧钱(qián)、烧资源(yuán)的事。我们对行业有两个(gè)顾(gù)虑，并且思考了(le)它的解决方案(àn)。

　　第一个顾虑是，中外大模型公(gōng)司在融资上的差距。AI 2.0大模型应用(yòng)未来可能会爆发，出现一个比互联网大10倍的平台型(xíng)发展机会。大(dà)模型的能力竞争在当下已经成为一个全球科技竞争(zhēng)的重(zhòng)要(yào)战场。中国的基础大模型融资(zī)，目(mù)前行业(yè)称的(de)“六小虎”基本是数亿美(měi)元(yuán)的数量级(jí)，而美国则是50亿美元的数量级。未来，中国如何与美(měi)国竞争(zhēng)，这一点是个挑战。

　　另一个(gè)顾虑是，国外(wài)一些头部大模型公司的 “流血打(dǎ)法”。OpenAI经(jīng)常“不讲武(wǔ)德”，比如(rú)推出GPT-4水平的(de)GPT-4omini，还免费向ChatGPT用户开放。尽管每年可能(néng)要(yào)消(xiāo)耗二三(sān)十亿(yì)美(měi)元的推理成本，他们仍然(rán)愿意免费，从商业逻辑上，我(wǒ)们想破脑袋(dài)也(yě)想不通为什么，但是他们就这么干了。从我(wǒ)自己近10年的创业经验来看(kàn)，中(zhōng)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(chǎng)比美国更艰难，因为标准化不足带来高(gāo)定制化，导(dǎo)致可复制(zhì)性(xìng)、可(kě)扩充性下(xià)降，项目(mù)有毛利，但(dàn)公司不(bù)赚钱。例如，最近几(jǐ)家(jiā)上(shàng)市(shì)公司的财报显示，他们的现金流和亏损(sǔn)没有(yǒu)实质性改善，这反映了(le)行业普遍的挑战(zhàn)。

　　零一万(wàn)物如何突破这些挑战(zhàn)，我们可以考(kǎo)虑以(yǐ)下几点：

　　首(shǒu)先，中国(guó)人有一个优良传统，即我们更能(néng)吃苦、拼搏，更善于多快好省地做事情(qíng)。例如，零一(yī)万物开发了一个基础架构优(yōu)化的万卡集群，可以(yǐ)把它(tā)管理得(dé)更高效，这样可以用更少的(de)资源训练出与世界科技巨头性能齐平的大模型。

　　第二，未来的大模型服务会越来越便宜，关键(jiàn)在于能(néng)否降低推理成本，把商业模式跑通。换(huàn)言之，谁(shuí)家在AI infra能力超(chāo)群，能把推理成本尽量做更便宜，那么大模型(xíng)的服务就(jiù)能启用“薄利多(duō)销(xiāo)”的模式进一步穿透B端(duān)，白菜价也有可能赚钱。在这(zhè)方面，零一(yī)万物(wù)在Day 1就重(zhòng)注AI infra的能力建设(shè)，其推(tuī)理成本优化率显著优于业内指标，进一(yī)步夯实自己的技术护城河，为自身的B端发力奠定了雄厚(hòu)的(de)技术基础(chǔ)。

　　第三，解决中国To B市场的挑(tiāo)战，要(yào)结(jié)合行业和(hé)应用场景(jǐng)将大模型能力尽量转化为标准化(huà)云服务(wù)的产品。无论大模型能力多强，ToB企业是没有体感的(de)，核心在(zài)于能否提供有效的产品，帮(bāng)助客户提升GMV和降本(běn)增效，这是(shì)一个双赢(yíng)的模式。

　　第四，拓展(zhǎn)海外(wài)市(shì)场。欧美(měi)这么大的市场，竟然只有Cohere在做私有化，而且(qiě)它(tā)也是(shì)一家创业的小公(gōng)司，从中国的角度看是一件(jiàn)不可思议的(de)事情。最近我与许多欧美和中东(dōng)客户沟通发现，在大模型时代(dài)，美(měi)国的(de)ToC应用(yòng)领先中国，但在ToB应(yīng)用方面，中国反而领先于美国。例如，我与二(èr)三十家欧美的世界500强企业(yè)沟通，他们(men)大多在做RAG，连SFT都做得(dé)较少，企业专属模型(xíng)更少见。这表明，这是中国模型厂商值得关(guān)注的、有(yǒu)巨大的潜(qián)在价值市(shì)场。

　　宋立新：最后(hòu)请傅(fù)盛总整体总结一下。

　　傅盛：第一个结论，中美在(zài)大(dà)模型的顶(dǐng)尖水平上确实存在差距，但这(zhè)个差距(jù)肯定没有十年那么大。举个(gè)例子，今年(nián)年初(chū)Sora发布时大家惊呆了，但此后(hòu)至今Sora都还没有(yǒu)再(zài)发(fā)布新的产品，而国内(nèi)的一些大模型反而已经发布了几款出色的文(wén)生视频产品。而且大模型的理论性没有那么强，它是试(shì)出来(lái)的，在工程化尝试上，中国团队一直有优(yōu)势。

　　第二个结(jié)论，大模型厂商未来5-10年内不用过于(yú)关注盈(yíng)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(yào)大(dà)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。大模型(xíng)的市场(chǎng)最终将由一两家(jiā)或两(liǎng)三家(jiā)平台主导(dǎo)，在中国，则通过竞争角逐决定最(zuì)终赢家，这也是我们的一贯做法(fǎ)。

　　第三(sān)个结论，做大模型应用公司，其实已经开始盈利，但(dàn)这通常(cháng)发生在(zài)水面(miàn)下。这个生态在不断形成，会进入中国人最擅长的模(mó)式，先把应用做好(hǎo)，不少应用公司做得挺厉害的。例如，我们猎豹移动(dòng)投资的一家AI直播公司(sī)（灵(líng)犀深智），发展非常迅速，预计下个月就会盈利。一些ToC领域也已经(jīng)开始盈利。此外，大模(mó)型出海一定有机会。现在是中国企业新一波的出海潮，在国内卷(juǎn)，卷(juǎn)出去放在哪个维度，在国际市场都是有竞争力的。

责(zé)任编辑(jí)：何俊熹

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