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(lùn)坛CEF

　　8月30日，在2024亚(yà)布力企业家第二十届夏季年会【开幕论坛】上，物美集团创始(shǐ)人、多点 Dmall 创始人(rén)张文中，58同城CEO姚劲波，百度副(fù)总裁石清华，科(kē)大(dà)讯(xùn)飞副总裁、研究院院长(zhǎng)刘聪(cōng)，猎豹移动董(dǒng)事长(zhǎng)兼 CEO、猎户星(xīng)空董(dǒng)事长傅盛(shèng)，零(líng)一万物联合创始人(rén)祁(qí)瑞峰聚焦“大模型：技术革命与产业应用”，一同(tóng)探索如(rú)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挑战(zhàn)？企业能从这场技术革命(mìng)中，挖掘出(chū)哪些新机遇？英才元投资管理有限公司(sī)董(dǒng)事(shì)长宋立新为本场对话主(zhǔ)持人。

　　以(yǐ)下为(wèi)内容实录：

　　宋立新：我的第一个(gè)问题是，怎么看待大模型，大模型对大家所在企业有何赋能？

　　张文中：首先，我认(rèn)为大(dà)模型的(de)出现更多(duō)代表着机遇，当然也有挑战，因为挑战和机遇从(cóng)来都(dōu)是(shì)相伴而生的。多点很早就开始尝试使用大模型，2022年GPT的火(huǒ)爆，也让我们很快意识到相关问题(tí)。随(suí)后，多点关于大模型(xíng)的应用越来越多，例如AI能源系统(tǒng)、AI温控系统、AI客服，等等。对于大模型，我们要有一个(gè)拥抱的态度，只要根据自己的场景积极地去(qù)试，还是有很多机会的。

　　大模型可以大大提高效(xiào)率，降低成本。例如，原来我们的质量检验环节需要花(huā)费很多人力(lì)资源，有了大模(mó)型的帮助之后，大概可(kě)以节省50%的人力，服务标准也没有因此打折扣。

　　祁瑞峰：以大模型技(jì)为(wèi)代表的(de)AI 2.0是有史(shǐ)以来最伟大的技术革命和平台革命，正在穿(chuān)透各行(xíng)各业，重塑全球生产力(lì)和经济(jì)格(gé)局(jú)。大模型为代表(biǎo)的(de)AI 2.0在技术(shù)上(shàng)确实(shí)还有一定的限制，目前的主(zhǔ)要落地场景聚焦在内容生成和问(wèn)答方面的提效，而在复杂的推理以及任务(wù)的规划、执行上还面临着一定的挑战。很积极的一面是，大模型的能力每天都在进步。从To B的角度来看，我们需要深入到行业内(nèi)，结合行业和业务场景进入(rù)客户的业务系统，根(gēn)据行业(yè)痛点落地“AI 2.0+产业”，从而实(shí)现提(tí)效，甚至帮他们直接带来GMV的增长和(hé)ROI的改善。这可(kě)能才是客(kè)户愿意付大价钱去接受大(dà)模型赋能的(de)基础。

　　姚劲波：上周，我们公司做了一次(cì)AI内部(bù)工具(jù)的培(péi)训，这是(shì)我们历史上参加人数最多的一次培(péi)训，大概有1400人(rén)。我想，他们之(zhī)所以愿意来参加这场培(péi)训，肯定是因为(wèi)内心既焦(jiāo)虑又兴奋，一是(shì)担心自己如果不拥抱AI，就会(huì)被这个时代淘(táo)汰；二是他们或许看(kàn)到了(le)机会，认为掌握了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(cún)在这种心态。我的期待就是(shì)，所有(yǒu)的大模型厂商越“卷”越好(hǎo)，融的钱越多越好，招(zhāo)的人越(yuè)多越好(hǎo)，产品价(jià)格越(yuè)低越好，产品性能(néng)越高越好。

　　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应用大模型，其实还是有障碍的；二是大模型的价(jià)格仍然(rán)比(bǐ)较贵(guì)，用户更希望(wàng)大模型的性能更强大，成(chéng)本更低，最好可以免(miǎn)费提供服务。

　　我们公(gōng)司内部有很(hěn)多场景在使用AI，大家普遍认为已经有10%-20%的工作(zuò)量可以(yǐ)被AI替代。所以可(kě)以预期，未来几年如果(guǒ)AI继续往(wǎng)前演进，可能每个人的工作都会更轻松，大家可(kě)以把更多的(de)精力放到畅想未来上。我特别希望大家可以拿出(chū)一个能(néng)让我算得过账的大模型，我一(yī)定愿意为此付(fù)费(fèi)，而且我不是按照(zhào)成本来付，而是按照这个大模型给(gěi)我创造的价值来付。那一天，也许就是大模型厂商真正能跑起来的时候。

　　宋立新：姚劲(jìn)波总说出了很多用(yòng)户对大模型的心声：更强的功能(néng)和更便宜(yí)的价格。石总你认为百度能满足这种奢望吗(ma)？

　　石清华：可以满足。姚(yáo)总说了几个(gè)重(zhòng)点：一是大模型的确有用。这个是最核心的，有用才是真正(zhèng)的(de)价(jià)值；二是他(tā)说希望大模型厂商越“卷”越好，希(xī)望价(jià)格越来越低。这是一个期(qī)望，是一个正向的(de)鞭策；三是愿意为价值来付(fù)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量。

　　首先分享两组数字(zì)，第(dì)一组来自大(dà)模型训练过程，投入非常大。比如，一个(gè)万卡集(jí)群每天的耗电量相当于北京(jīng)市东城(chéng)区一天的耗电量，可以说训练大模型是非常消耗资(zī)源(yuán)的；二是文心一言在发布一年后，已经有3亿用户在使用，针对企(qǐ)业提(tí)供服务的千(qiān)帆平台，在一年之内也已经服务了15万家企业。文心一言大模型平均每天的调用量超过(guò)了6亿次，换成(chéng)Token的话(huà)大概是(shì)1万亿Tokens了。第二组数字表明大模型(xíng)真正(zhèng)被(bèi)用起来了，不然它不会有这么多的调用量。

　　百度很(hěn)笃定的是，我们要把大模型(xíng)应用到具体的场景里。举两个例子(zi)：一是最近我们和全国总工会进行(xíng)了合作，总工会是一个很大的体系，它有4亿(yì)多的会员，每年要处理很多(duō)劳务纠纷，如(rú)果用人(rén)工处理，一是工作量比较大，二是没有统(tǒng)一(yī)的标准，最后我们(men)用三个月时间做了一个法律援助(zhù)助手解决了这个问题，这在过去可能(néng)需要一年时间；二是我们用(yòng)大模型做信控优化也就是调控(kòng)红绿灯的时长，从而(ér)提高了城(chéng)市交通的(de)通行效率。这种例子比比皆是，我认为不应该无限(xiàn)地(dì)去打(dǎ)价格战(zhàn)，我(wǒ)更相信早晚有一天大模型(xíng)可以通过价值(zhí)来定价。

　　宋立新(xīn)：请问(wèn)刘总，与百度文心一言、零一万物所做的这些大模(mó)型相比，科大讯飞(fēi)的(de)优(yōu)势是什么？差异化在哪儿？

　　刘聪(cōng)：2022年12月15日，讯飞启动“1+N”，决心既要做“1”的底(dǐ)座，也要做“N”的场景。有了底座之(zhī)后，大模(mó)型可以持续迭代；而且在“N”的场景里，它的软硬件产品(pǐn)可(kě)以持续(xù)升级。

　　“1”不只是(shì)指文本大模型，在“从文本大模型向多模态(tài)的理解、语音大模型”等全(quán)栈能力上，我们基于原有(yǒu)技术再结合大模(mó)型，现(xiàn)在讯飞大模型可以直接超过OpenAI的Whisper大模型。我们最近(jìn)又发布了极速语(yǔ)音交互功能，相当于基本具备了(le)全面底座的能力。

　　讯飞除了算法自主可控，在国内国产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(men)构建(jiàn)出了整个(gè)训练推理的框架，这是我们(men)的特色。去年10月24日，我们基于华为的910B，构建了国(guó)内首个(gè)万卡的国产化集群。包括(kuò)现在大家看到的一系列的(de)各类底座大模型都是基于国产化(huà)集群训练出来的，这是讯飞星(xīng)火模型的又一个特点(diǎn)。以央(yāng)国企为例(lì)，上半年我们在央国企的(de)底座中标方面，做得也比较(jiào)靠前。

　　宋立新：傅盛(shèng)总，你作为AI方面的专家，同时你(nǐ)们公司(sī)也在做大模型和机器人，请你总结下。

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

　　一是大模型从出现到(dào)发(fā)展，已(yǐ)经过去将近一年(nián)的时间，但最顶级大模型(xíng)的模(mó)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(zhèng)常的。虽然我也尊(zūn)重(zhòng)各位做的大模型，但客观来说，谁家大模型有什么优(yōu)势，基本尚属“一家之言”，其实用户用起来没(méi)有感觉到太大差别。我每(měi)次写不同的东西，都会用好几个大模(mó)型互(hù)相比较，有时候这(zhè)个大模(mó)型更好用(yòng)，有时那个更(gèng)好用。当前大模型的同(tóng)质化很严(yán)重。

　　二是我们讲(jiǎng)了这么久的人工智(zhì)能，但真正(zhèng)的KillerAPP并没有出(chū)现，KillerAPP不仅在C端没有出现，在B端也未能(néng)出现。很多行业(yè)大模型都说自己有不少应(yīng)用，但(dàn)真正提效的并不多。可能在营(yíng)销文案或者图片生成等领域可以提效，但想要将大模型真正(zhèng)变成一个明显能够提效的应(yīng)用，还很有难(nán)度。

　　不(bù)过(guò)，我不认为泡(pào)沫(mò)就会使得大模型发展崩塌，有时有点(diǎn)泡沫也很正常(cháng)。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(bǎn)能再(zài)上一个(gè)台(tái)阶。今天的大模型有20-30%的知(zhī)识(shí)幻觉，这(zhè)个错误(wù)在很(hěn)多岗位上用不(bù)起来，而且“它不知道自己不知道”，这是今天大模型在企业应用上的非常重(zhòng)要的(de)一大卡点。想要真正落地一个应用，得(dé)用大量工程化的手(shǒu)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(de)。所(suǒ)以(yǐ)模型本身能否再上一个台(tái)阶很重要。

　　二是能不能(néng)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位上减员增效，甚至改变商业模式。我们猎户星空现(xiàn)在(zài)采取的模式是与B端客户共担风险，用压力倒逼自(zì)己不断(duàn)努力，以获得真正追(zhuī)求(qiú)效果的目的，而不只是(shì)单纯追求(qiú)“人工智能”这(zhè)四个(gè)字。

　　宋立新：傅盛总写东西(xī)最常用应用是哪款？

　　傅盛：我最常用秘(mì)塔搜索。

　　宋立新：祁总还有补充吗？

　　祁(qí)瑞峰：我们特别关注的一个B端痛点是，如何在B端赋能企(qǐ)业价(jià)值，以及(jí)通过企业价值增加有规模的营收。零一万(wàn)物也在toB端探(tàn)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、产品和解决方案，不像原来(lái)AI 1.0时代那(nà)样动辄上百人去堆叠。很多AI 1.0时代的公司在B端(duān)的打法(fǎ)是从数据到模型到应用到交付，都是自己做，做着做着一抬头就变成(chéng)1000人了，重度(dù)定制带来的是成(chéng)本不断(duàn)攀升，烧钱烧得太狠。

　　现在确实有一些范式的变化。我(wǒ)们自己尝试聚焦行(xíng)业场景，希望提供能帮客户(hù)带来价值(zhí)的云(yún)服务，让大模型在知识迭代的基础上成为可以标准化的(de)产品。此外(wài)，我们也在测试，是(shì)否有可能通过大模型(xíng)赋能数字人直(zhí)播的场景中，比如，给物(wù)美每个线(xiàn)下的店对应开个线上的虚拟直播店，直接带来有毛利的GMV的增长。

　　最近通过(guò)与欧美市场的交流发现，欧美企业在做大(dà)模(mó)型、做集(jí)群管理(lǐ)时，可以(yǐ)有千万美元预算(suàn)的(de)项目。国内的大(dà)模型厂商一般都希(xī)望不(bù)只是去做“云”，而且愿意做私(sī)有(yǒu)化的部署(shǔ)，但在(zài)欧美市场(chǎng)里，从供(gōng)给端真(zhēn)正愿意(yì)给企业做私(sī)有(yǒu)化部署的，可(kě)能只有Cohere这一家(jiā)企(qǐ)业，它是做云上(shàng)的专区私有化，并不(bù)是做客户现场的私有(yǒu)化(huà)。

　　最(zuì)近，欧盟《人工智能法案(àn)》的出台，对金融、医疗(liáo)等行业(yè)有大量合规和数据监(jiān)管的强要求(qiú)，他们现在(zài)基本上只能挂在OpenAI上，还得自己做SFT（监督微调），这也是一个很大的代(dài)差。在这些私有(yǒu)化的工程能力上(shàng)，中国大模型团队具有全球优势，这是另一个(gè)我们(men)在探索的路径。

　　宋立新：大模(mó)型出(chū)来之后，SaaS的收入显著萎缩(suō)，尤其餐饮业也(yě)受到了影响。前几天发布的餐饮业相关数据显示，在它们100元的收入里，只有0.37元的利润，超市压力也特别大。先(xiān)请(qǐng)问张文中总，你焦虑(lǜ)么？请你谈谈对(duì)未(wèi)来中国大模(mó)型发展的看法。

　　张文中：我们(men)先要弄清楚什么是“焦虑(lǜ)”。只有当你觉得完全(quán)不确定未(wèi)来在哪里，不(bù)知道下一步(bù)要怎么办(bàn)的时(shí)候，这时的焦虑才(cái)有意(yì)义。但经(jīng)过了过去一年多(duō)的演进，大家都很确定，人工智能就是人类的未来。

　　既然大家已经达成共识，那(nà)么企业就要快速拥抱和迭代，尽早进入智能时代。但全面拥抱数字化(huà)、智能化的同时，也一定(dìng)要记住一点：你做的(de)所有事都是为了(le)彻(chè)底回归商业本质，即帮助消费者解(jiě)决问题，提高自己企业的运营效(xiào)率，让你的商品更(gèng)有竞争力，其他的(de)说再多都没用。老百姓认又实惠又好(hǎo)的东西(xī)，今天卷的就是“又便宜又(yòu)好”。这对企业来说是个挑战，但你(nǐ)如果知(zhī)道未来在哪里，那(nà)就坚定不移地(dì)去做，不用焦虑。

　　人工智能到底(dǐ)会不会(huì)创造价值？我的答案是(shì)：肯定(dìng)会创造价值(zhí)。能创造价值，消费者(zhě)就一定会买单。问(wèn)题在于你能不能帮他解决问(wèn)题。还有，在国内是软件和硬件结合永远是一个(gè)很好的营收方法。

　　综上(shàng)，你们这些搞大模型(xíng)的企业大胆往前走(zǒu)吧，没问题，一定会有人买(mǎi)单(dān)的。

　　宋立新：有人认为中国丰富的产业应用场景和供应链优势可能有助于(yú)缩短与美国在AI发展水平上的(de)差距，姚劲波总认同这个观(guān)点吗？

　　姚劲波：中国和美国最大的优势在于市(shì)场(chǎng)规模庞大，拥有众多的人口、数(shù)据和亟(jí)需满足的场景需求。在追赶芯片和算法方面，我认(rèn)为由于开源资源的丰富，我们(men)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激烈，而中国还有很多场(chǎng)景非常适(shì)合AI的(de)应用。虽(suī)然(rán)我不会去“卷”大模型本身，但我会(huì)结合大模型提供的算法或开源(yuán)工具，以及58同城自己积(jī)累20年的(de)独特(tè)数据(jù)，训练出一个行业模型，以更好地服务我们的用户(hù)。

　　在 58同(tóng)城(chéng)和安居客上(shàng)，每天都(dōu)有(yǒu)百万级(jí)的商家活跃。比如，当有人(rén)找工作并投递简历时，公司需(xū)要判(pàn)断这个人是(shì)否初步符合他们的需求，然(rán)后决定是否打电话(huà)给求职者安排面试。同样，当有人在找房子时，房产经纪(jì)人需要判断并推荐(jiàn)适合的(de)房源。原本这些动作都发生在线下，但现在它们全都在网上进(jìn)行，未来(lái)一两年(nián)内，可能50%的工作还会被AI替代。到那时，我给(gěi)消费者提供的服务将会更加(jiā)可靠和优(yōu)质。比(bǐ)如，AI相比中介会更(gèng)清楚某个房源(yuán)是否是北(běi)京101学区房，更清楚房贷利率的问题。AI能够提升我的服务水平，并(bìng)将其转变为(wèi)纯在(zài)线、实时的服务。

　　过去的19年中(zhōng)，58同(tóng)城一直在(zài)做信息平台和连接服务。未来，利用(yòng)AI技术(shù)来进一步实(shí)现服务的(de)闭环和智能化，可能还需要我们再奋斗19年。对此，我和我的团队都感到非常兴(xīng)奋。

　　宋立新：你认为(wèi)现在中国的企业在为to B的智能化(huà)服(fú)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(dà)模型领域的竞争比美国更为激烈。美国仅(jǐn)有三家在该领域占(zhàn)主导地位的公司，他们的融资总额达几十亿(yì)美金，而中国则有20到30家公司涉足该领域，且其中十几家的融资额都超过了3亿美金。而且，国外公(gōng)司的开源模型也在为中国服(fú)务(wù)，所以(yǐ)，即使在中(zhōng)国资本市场状况不(bù)佳的情况下，中国在(zài)大模(mó)型(xíng)方面的竞(jìng)争态(tài)势依然如此强势。如果中国的资本(běn)市(shì)场像(xiàng)3年前一样活跃，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(zhì)更多。这种激烈的竞争(zhēng)无疑会加速整个大模(mó)型(xíng)的成熟，加速我(wǒ)们发布产品的进程，并催生一些具有颠覆性的应用。如果能(néng)在58同城平台上用AI替代(dài)每天活跃的百万级招(zhāo)聘专(zhuān)员和房产经纪，这件事对我(wǒ)来说将是(shì)足够(gòu)伟大的成就(jiù)。

　　宋立新：想问石总，中(zhōng)国(guó)现在的大模型(xíng)是不是太多了？地方政府还应该对大模型加大投资吗？

　　石清华：中(zhōng)国(guó)的大模型数量确实不少，并且类型多样、地域集中、应用也(yě)非常广泛。但(dàn)是我们不能简单地用数量多少来评判，而更应该关注大模型的质量(liàng)、应用价值以(yǐ)及(jí)它对整个产业的贡(gòng)献和推动。比如像百(bǎi)度文心4.0这样参数量更大(dà)、能力更强(qiáng)的大模型，直接使用就能表(biǎo)现出非常好(hǎo)的效(xiào)果，节省(shěng)大量的(de)人力(lì)成本和时间成本(běn)。目前，百度智能云千帆平(píng)台提供包括文心大模型(xíng)、主(zhǔ)流开源大模型在内的近(jìn)80款大模型服务，还(hái)提(tí)供覆盖开(kāi)发大模型、AI原生应用全生命周期的工具链。此外，百度两款主力模型全面免费开放，两款旗舰模型大幅降价，进一步帮助客户降低大模(mó)型使用门槛和试错(cuò)成(chéng)本。不仅如此，我们(men)还推出(chū)了千帆行业场景解决方案，深入到了客(kè)户“研、产、供、销、服”的核心业务场(chǎng)景和业务(wù)流中。

　　百度秉承(chéng)这样两个态度。首先，不断探索(suǒ)下一代大模型的(de)边界；其次，坚持(chí)大模型必须为企(qǐ)业带来实际价值，无(wú)论是提高效(xiào)率、降低成本还是增强(qiáng)产品竞争力，这样企业才(cái)会(huì)愿意投资。

　　对于(yú)第(dì)二(èr)个(gè)问题，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，因为大模型是没有属性(xìng)的(de)，但是地区是有各自的特点的(de)。例如(rú)，一些地方的经济结构以钢铁为主，而另(lìng)一些地(dì)方以机器人(rén)产业为主。每个地方的情况都不(bù)同。但我建议大家不要再(zài)去卷基础模型了，可以根据地区的产业情况来投入(rù)研发垂直领域的大(dà)模型。例如58同城拥(yōng)有大量的垂直领域(yù)数据，这些数(shù)据结合(hé)大(dà)模型进行(xíng)训练和迭代(dài)，有可能(néng)解决58同城(chéng)的人工替(tì)代问(wèn)题。再(zài)如百度智能云(yún)和唐山市政府合作(zuò)，基于(yú)在百度(dù)智能云千帆平台(tái)，规划建设国内首个产业级垂类大模型工厂，就是和当(dāng)地的产业情况(kuàng)结合(hé)，探(tàn)索“大模型(xíng)+”钢铁等主导产业，“大模型(xíng)+”机器人等(děng)新兴产业，“大模(mó)型+”陶瓷、“大模型+”农业的传统及特色产(chǎn)业等全面赋能的案(àn)例。所以，在基础通用大模(mó)型的基础(chǔ)上，结合当地的数据(jù)研发垂(chuí)直领域的大模型，可以解决当地企(qǐ)业垂直场景的问题，我认为这样的投入是有必要的。

　　宋立新：我们把话筒给刘聪，大模型多久(jiǔ)能实现盈(yíng)利？它将(jiāng)如何形成一个良性循环？

　　刘聪：我在公司主要负责(zé)技术创新工作(zuò)，我的主(zhǔ)要职责是推动技术进步，而不是直接挣钱，所以很难给出具体的(de)时间和数字。不过，就核心(xīn)技术支持业务、共同服务客户的路径，我可以分享一下(xià)看(kàn)法。

　　首先，我赞同张总的观点，可能没您想(xiǎng)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」的那么焦虑。这件事科大讯飞已经做了(le)20多年，知道它(tā)的发展规律，前期肯定要投入，后期才会(huì)看(kàn)到实际价值。因此，我认为(wèi)机遇大于焦虑。比如(rú)，OpenAI今年预计亏损50亿美元，但他们依然风生水起，看起来并没有特别焦虑。无论是互联网大厂，还(hái)是(shì)像科大讯(xùn)飞这样的人工智能企业，甚至是创业公司，最终目标还是商业成功。

　　我认为，现在有三个主要(yào)的落地路径：

　　API。大家都知道，由于价格战，API目前(qián)可能不会立刻带来盈利。但它更加便(biàn)宜的价格可以吸引很多用户，这也是培养用户(hù)心智和(hé)习惯的过程，有助于推(tuī)广。同时，随着未来出(chū)现更高效的大模型，这个领域还是有机会(huì)的。

　　结合现有的底座与行(xíng)业应用，比(bǐ)如AI搜索、文生图、文生(shēng)视频德国软件。还有一些软(ruǎn)硬(yìng)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(kě)以直接(jiē)提升能力价值，进而带动产(chǎn)品价值(zhí)和销量，科大讯飞的学习机就是一个成(chéng)功例子，站在生产线的角度上说就(jiù)已(yǐ)经产生盈利了。

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

　　“由点及面(miàn)”是指，以前(qián)企业更多是做(zuò)局(jú)部(bù)提效，比如语音客服(fú)或(huò)会议(yì)管理。但现在，大模型底座能力结合企业内部知识库后(hòu)，可以深入到业务主场景，为企业创造更多价值。比如，科大讯(xùn)飞和交通银行合作，通过代码助手功能，将(jiāng)代码接纳率提升至15%，可为交通银行(xíng)节(jié)约数(shù)百个人力，随着未来技术(shù)持续(xù)进步，代码(mǎ)接纳率可能达(dá)30%

　　“蓄(xù)势(shì)待发(fā)”则是说，技术在央国企落地也(yě)有一个(gè)过程。首(shǒu)先是中标入围，接着是帮助企业熟(shú)悉大模型应用，打造大模型(xíng)底座+工具链。例如，科大如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」讯飞近(jìn)期与中国石油的昆仑(lún)大模型合作，帮助他们结合场景发布了330亿代表性的行(xíng)业大(dà)模型，这是大模型在企业(yè)端形成具体场(chǎng)景的成功(gōng)案例。再之后(hòu)，是如何从定制到非(fēi)定制，一方面在重(zhòng)点领域的央国企(qǐ)做深做透，另一方面可以在同行业(yè)其他地(dì)方进行推广。我再举一个例子，招投标可(kě)能每个(gè)企业都会(huì)做，之(zhī)前繁琐的招投标程(chéng)序，通过大模型可以快速完成清标和(hé)辅助评判工作，科大(dà)讯飞最早在国能(néng)应用(yòng)，后来又在中国煤炭实现了推广。

　　最后，我想(xiǎng)总结一下，要基于实际场景需求，与客户深入合作，并在核(hé)心技术发展上做(zuò)到行业领(lǐng)先。如果与这个基础，我相信盈利只是一个自然而然的过程。

　　宋立新：其实摆在零一万物面(miàn)前(qián)的问题也是挺严峻的，你们这(zhè)样(yàng)的创业公司，怎么找(zhǎo)到自己的生存和发(fā)展空间？

　　祁瑞峰：首先，基础(chǔ)大模型创业确实是(shì)一个烧钱、烧资源的事。我们(men)对行业有两个顾虑，并且思(sī)考了它的解决方案。

　　第一个(gè)顾虑是，中外大模型(xíng)公司在融资上的差距。AI 2.0大模型(xíng)应用未来(lái)可能会爆(bào)发，出现一个(gè)比互联网(wǎng)大10倍的(de)平台型发展机会(huì)。大模型的能力竞争在(zài)当下已经成为一个全球科技竞(jìng)争的(de)重要战场。中国(guó)的基础大(dà)模(mó)型融(róng)资，目前行业称的“六小虎”基本是数亿美元的数量级，而(ér)美国则是50亿美元的数(shù)量级。未来(lái)，中国如何与美国竞争，这(zhè)一点(diǎn)是个挑(tiāo)战。

　　另一(yī)个(gè)顾虑是，国外一(yī)些头(tóu)部大模型公司的 “流血打(dǎ)法”。OpenAI经常“不讲武德”，比如(rú)推出GPT-4水平的GPT-4omini，还免费向ChatGPT用户开放。尽管每(měi)年可能要消耗二三(sān)十亿(yì)美元的推理成本，他们仍然愿意免费，从商业逻辑上，我们想(xiǎng)破脑袋也想不通为什(shén)么(me)，但是他们就这么干(gàn)了。从我自己近10年的创业经验来看，中国的软件创业公司的努力和前赴后继(jì)，导致中国To B的市场比美国(guó)更(gèng)艰难，因为标准化不足带来高(gāo)定制化，导致可复制性、可扩充(chōng)性下(xià)降，项目有毛利，但公司(sī)不赚钱。例如，最近几家上市公司的财(cái)报显示(shì)，他们的现金流和(hé)亏损没有实质性改善，这反映了行业普遍的(de)挑战。

　　零一万物(wù)如何突破这些挑战，我们可(kě)以考虑以(yǐ)下几点：

　　首先，中国(guó)人有一个优良(liáng)传统，即我(wǒ)们(men)更能吃苦、拼(pīn)搏，更善于多快好省地做事(shì)情。例如，零一万物(wù)开发了一个基础架构优化的万(wàn)卡(kǎ)集群，可以把(bǎ)它管理得(dé)更高效，这样(yàng)可(kě)以用更少的资源训练出与世界科技巨头(tóu)性能(néng)齐平的大模型。

　　第二，未来的大模型(xíng)服务会越来越便宜，关键在于能否降低推理成本，把商业模式(shì)跑通。换言之(zhī)，谁家在AI infra能力超群(qún)，能把推(tuī)理成(chéng)本尽(jǐn)量(liàng)做更便宜，那么大模型的服务就能启用“薄利多(duō)销”的模式进一步穿透B端，白菜价也有可能赚(zhuàn)钱(qián)。在这方(fāng)面，零一万物在(zài)Day 1就重注AI infra的能力建设，其推理(lǐ)成本优化率显著优于业内指标，进一步(bù)夯实(shí)自己的技(jì)术(shù)护城河，为自身的B端发(fā)力奠(diàn)定了雄(xióng)厚的技术基础。

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

　　第四(sì)，拓展海外市场。欧美这么大的市场，竟(jìng)然只有Cohere在做私有化，而且它也是一家(jiā)创(chuàng)业的小公(gōng)司，从中国的角度看是一件不可思议的事情(qíng)。最近(jìn)我(wǒ)与许(xǔ)多欧美和中东客户沟通发(fā)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。例如，我与(yǔ)二(èr)三十家欧美的世(shì)界500强企业沟通，他们大(dà)多在做RAG，连(lián)SFT都做得较少(shǎo)，企业专属模型更(gèng)少见。这表明，这是中国(guó)模型厂(chǎng)商值得(dé)关注的、有(yǒu)巨大的潜在价值市(shì)场。

　　宋立(lì)新：最后请傅盛总(zǒng)整体总结一下。

　　傅盛：第一个结论，中美在大模型的顶尖水平(píng)上确实(shí)存(cún)在差(chà)距，但这个差距肯(kěn)定没有(yǒu)十年那么大。举个例子，今年年初Sora发布时(shí)大(dà)家(jiā)惊呆了，但此后至今Sora都(dōu)还没有再发布新的产品，而国内的一些大模型反而(ér)已经发布了几款出色的文生(shēng)视频产品。而且大模型的理论性(xìng)没有那么强，它是试出来的，在工程化尝试上(shàng)，中国团队一直有优(yōu)势。

　　第二(èr)个结论，大模(mó)型厂商未来5-10年内不(bù)用过于关注盈利，这是(shì)我的观点。因为大模型最终将成为一种基础(chǔ)服务，就像水电一样。最初需要(yào)大量补贴以吸(xī)引用户，例如亚马逊亏损多年才成为平台级公司。大模型的市(shì)场最终将由(yóu)一两家或(huò)两三家平台主(zhǔ)导，在中国，则通过竞争角逐决定最终赢家，这也是我(wǒ)们的一(yī)贯做法。

　　第三个(gè)结(jié)论，做大模(mó)型应用(yòng)公司，其实已经(jīng)开始盈利，但这(zhè)通常(cháng)发(fā)生在水面下。这个(gè)生态在不断形成，会进入中国人最擅长的模式，先把应用做好，不少应用公司(sī)做(zuò)得挺厉害的。例如，我们猎豹移动投资的一(yī)家AI直播公司(sī)（灵犀深智），发展非常迅速，预计下(xià)个月就会盈利。一些ToC领域也已经开始盈利。此外，大模型出海一(yī)定有机会(huì)。现在(zài)是中国企业新一波的出海潮，在国内卷，卷出去放在哪个(gè)维度(dù)，在国际市场都是有竞争力的。

责任编辑：何俊熹

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