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亚布力企业家第二十届夏季年会【开(kāi)幕论坛】上，物美集团创始人、多点 Dmall 创(chuàng)始人(rén)张文(wén)中，58同城CEO姚劲波，百度副总裁石清(qīng)华，科(kē)大(dà)讯飞副总裁、研究院院长刘聪，猎(liè)豹(bào)移动董(dǒng)事长兼 CEO、猎户星(xīng)空董事长傅盛，零一(yī)万物联合创(chuàng)始人祁瑞(ruì)峰聚焦(jiāo)“大模型：技术革命与产业应用”，一同探(tàn)索如(rú)何避免大模型(xíng)作为“智力引擎”陷入空(kōng)转？大模型技术在产业应用中还(hái)存在哪些挑战？企业能从这(zhè)场技术革命中，挖掘出哪些新机(jī)遇？英才元(yuán)投资管理(lǐ)有限公司董事长(zhǎng)宋立新为(wèi)本场对话主(zhǔ)持人。

　　以下为内容(róng)实录：

　　宋立(lì)新：我的第一个问题是，怎么(me)看待大模(mó)型，大模型对大家所在企业有何赋能？

　　张文中：首(shǒu)先，我认为大模型的出现更(gèng)多代表(biǎo)着(zhe)机遇(yù)，当然也有挑战(zhàn)，因为(wèi)挑战和机遇(yù)从来都是相伴而生的。多点很早就开始(shǐ)尝试使用(yòng)大模型，2022年GPT的火爆，也让我们很快意(yì)识到相关问题。随后，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(xì)统、AI客服，等等。对(duì)于大模型，我们要有一(yī)个拥抱的(de)态度，只要根据自己的(de)场景积极地(dì)去试，还是有很(hěn)多(duō)机会的。

　　大模型可以大大提高(gāo)效率，降(jiàng)低成本。例如，原来我们的质量检验环节需(xū)要花费很多人力资源，有了大模型的帮助之后，大概可以节省50%的人力，服务标准也没有因此打折扣。

　　祁瑞峰：以大(dà)模型技为代表(biǎo)的AI 2.0是有史(shǐ)以来最伟大的(de)技术革命和平台革命，正在穿透(tòu)各行各业，重塑全球生产力和经济格局。大模(mó)型为代表的AI 2.0在(zài)技术上确实还有一定的限制，目前的主要落(luò)地场景聚焦在内容生成(chéng)和问答方(fāng)面的提效(xiào)，而在(zài)复杂的推(tuī)理以(yǐ)及任务的规划、执行上还面临着一定的挑(tiāo)战。很积极的一(yī)面是，大模(mó)型的(de)能力每天(tiān)都(dōu)在进步。从To B的角度来看，我们需要深入到行业内，结(jié)合行业(yè)和业务场景进入(rù)客户的业务系统，根据(jù)行业痛(tòng)点落地“AI 2.0+产(chǎn)业(yè)”，从而(ér)实现提效，甚至帮他们直接带来GMV的增长和ROI的改善。这可能才是客户(hù)愿意(yì)付大价钱去(qù)接受大模型赋能的基础。

　　姚(yáo)劲波(bō)：上周，我(wǒ)们公司(sī)做了一次AI内部(bù)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，他(tā)们之(zhī)所(suǒ)以(yǐ)愿意来(lái)参加这场培训，肯定是(shì)因为内(nèi)心既焦虑(lǜ)又兴(xīng)奋，一是担心自己如(rú)果不拥抱AI，就会被这个时代淘汰；二是他们或许看到了机会，认为(wèi)掌握了(le)AI这个(gè)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(wǒ)的期(qī)待就(jiù)是，所有的大模型厂商(shāng)越“卷”越好，融的钱越多越(yuè)好，招的人越多越好，产(chǎn)品价格越低越(yuè)好，产品(pǐn)性能越(yuè)高越好。

　　在我看来，目(mù)前AI有两大问题：一是它还(hái)不够(gòu)智能，虽然GPT5.0马(mǎ)上发布，但今(jīn)天要想在更(gèng)大规模上(shàng)应用大模型(xíng)，其实还是有障碍的；二是(shì)大模型(xíng)的价格仍然比(bǐ)较贵(guì)，用户更(gèng)希望大模(mó)型的(de)性能更强大，成本更低，最好可以免(miǎn)费提供服务。

　　我们(men)公司内部有很(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(yǎn)进(jìn)，可能(néng)每个人的工作都会更轻松，大家可以把更多的精力放到畅想未来上。我特别(bié)希望(wàng)大(dà)家可以(yǐ)拿出一个能让我算(suàn)得过账的大模型，我一定愿意为此付费，而且我不是按照成本来(lái)付(fù)，而是按照(zhào)这个(gè)大(dà)模(mó)型给我创造的价值来(lái)付。那一天(tiān)，也许就是(shì)大模型(xíng)厂商真正能跑起来的时(shí)候。

　　宋立新：姚劲波总说出了很多用户对大模型的心声：更强的功能和更便宜的价格。石总你认为百度能满足这种奢望吗？

　　石(shí)清华：可以(yǐ)满足。姚(yáo)总说了几(jǐ)个重点：一是大模(mó)型的(de)确有用。这(zhè)个是最核(hé)心的，有用才是(shì)真正的价值；二是他(tā)说希望(wàng)大模型厂商越(yuè)“卷”越好，希望价格越(yuè)来越低。这是一个期望，是一个正向的鞭策；三是愿意为(wèi)价值来付费。这才是我们大模型厂商最终追求的结果，即早晚有一天能用价值来定义大模型的含金量。

　　首先(xiān)分享两组数字(zì)，第一组来自大(dà)模型训练过(guò)程(chéng)，投入非常大(dà)。比如，一个(gè)万卡集(jí)群每天的耗(hào)电量相当于北(běi)京(jīng)市东城区一天的耗电量，可以说训练大模型(xíng)是非常消耗资源的；二是文心(xīn)一言在发布(bù)一年后，已经有3亿用户在使用(yòng)，针对企业提供服务的(de)千帆平台，在一年之(zhī)内也已经(jīng)服务了15万家企(qǐ)业。文心一言大模型平(píng)均每(měi)天的调用量超过了6亿次，换成Token的话大概是1万亿Tokens了。第二(èr)组数字表明大模型真正被用起(qǐ)来了(le)，不然它不(bù)会有这么多的调(diào)用(yòng)量。

　　百度很笃定(dìng)的是，我们要把大模型应用到具(jù)体的场景里。举(jǔ)两个例子：一是最近我们和全国(guó)总工会(huì)进行了合作，总(zǒng)工(gōng)会是一(yī)个很大的体系，它有4亿多的会员，每(měi)年要(yào)处(chù)理很多劳务纠纷(fēn)，如果用(yòng)人(rén)工处理，一是工作量比较大，二是没有(yǒu)统一的标准，最后我们用(yòng)三个月时间(jiān)做了一个法律援助(zhù)助手解决(jué)了这个(gè)问题，这在过去可能需要一年时间；二是我们用(yòng)大模型做信控优(yōu)化也就是调控红(hóng)绿灯的时长(zhǎng)，从而提高(gāo)了城(chéng)市交通的通行效率。这种例(lì)子比(bǐ)比皆是，我认为不应该无限地去打(dǎ)价格(gé)战，我更相信早(zǎo)晚有一天大(dà)模(mó)型可以(yǐ)通(tōng)过价值来定价。

　　宋立新：请问刘总，与(yǔ)百度(dù)文心一言、零一(yī)万物所做的这些大模型相比，科大(dà)讯(xùn)飞的优势是什么(me)？差(chà)异化在哪儿？

　　刘聪：2022年12月15日，讯飞启动(dòng)“1+N”，决心既要做(zuò)“1”的底座，也(yě)要做(zuò)“N”的场景。有了底座之后，大模型可以持(chí)续迭代；而且在“N”的场景里，它的软硬件产(chǎn)品可以持续升级(jí)。

　　“1”不只是指文(wén)本大(dà)模型(xíng)，在“从(cóng)文本(běn)大(dà)模型向多模态的理解、语音大模型”等全栈能力上，我们基(jī)于原(yuán)有技术再结合大模型，现在讯飞(fēi)大模型可以直接超过OpenAI的Whisper大模型。我们(men)最近又发布(bù)了(le)极速语音交互功能，相当于基(jī)本具备了全(quán)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(hěn)不错。在以像华为、寒(hán)武纪为代(dài)表的国产(chǎn)化芯片上，我们(men)构建出了整个训练推理的框架，这是我们的特色(sè)。去年10月24日，我们基于华为的910B，构建了国内(nèi)首个万卡的国产化(huà)集群。包(bāo)括现在大(dà)家看到的一系列的各类底座大模型都是基于国产化集群训练出来的(de)，这是讯飞星火(huǒ)模型的又一个特点(diǎn)。以央国企为例，上半年我们在央国(guó)企(qǐ)的底座中标(biāo)方面，做得也比较靠(kào)前。

　　宋立(lì)新：傅盛(shèng)总，你(nǐ)作为(wèi)AI方面的专家(jiā)，同时你们公(gōng)司也在做大模型和机器(qì)人，请你总结下。

　　傅盛：这(zhè)波AI是一(yī)场掀起巨大(dà)浪(làng)潮的社会生(shēng)产力革(gé)命，但这波(bō)浪潮今天(tiān)已经呈现出明显(xiǎn)的泡沫迹象。“泡沫(mò)”体现在(zài)以下几点：

　　一是大模型从出现到发展，已经过去将近一年的(de)时间，但最顶级大模型的模型没有明显(xiǎn)提升。在一个以(yǐ)科技为核心的技术浪潮中，这是不太正常的。虽然我也尊重各位做的(de)大模型，但客观来说，谁家大模型有什么优势，基本尚属“一家之言”，其实(shí)用户用起来(lái)没有感觉到太大差别。我每次写不同的东西，都会用好(hǎo)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)好用。当前大(dà)模型的同质化很严(yán)重。

　　二是我们(men)讲了这么久的人工智能，但真正的KillerAPP并没有出现，KillerAPP不(bù)仅在C端没有出(chū)现，在B端也未能出现。很多行业大模型都说自己有不少应用，但真(zhēn)正(zhèng)提效的(de)并不多。可能在营销文案或者图片生成等领域可以提效(xiào)，但想要将大模型真正变成一个明显能够(gòu)提效的应用，还很有难度。

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

　　未来大(dà)模型的成功可能取决于两个点：

　　一是大模型的(de)天花板能(néng)再上一个台阶。今天的大(dà)模(mó)型有(yǒu)20-30%的知(zhī)识幻觉，这个错误在(zài)很(hěn)多岗位上用不起来，而且“它(tā)不知道自己不知道”，这(zhè)是今天大模(mó)型在(zài)企业应用上的非常重(zhòng)要的一大卡点。想要真正落地一个应(yīng)用，得(dé)用大量工程化(huà)的手段去解决以前所谓通用人工智能(néng)认为它能干(gàn)的活，这中间是有差(chà)距的。所以模型本身能否再上一个台阶很重要。

　　二(èr)是能不能做出真正(zhèng)让用户觉得好的应用(yòng)。以To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」B为例(lì)，你做出的大模型能否真的可以在某些岗位上减(jiǎn)员增效，甚至改变商业模式。我们猎户星空现在采(cǎi)取的模式是与B端客户(hù)共担(dān)风(fēng)险，用压力倒逼自己不断(duàn)努力，以获得真正追求效果的目的，而不只是单纯(chún)追求(qiú)“人(rén)工智(zhì)能”这四个字。

　　宋立新：傅盛总写(xiě)东西最(zuì)常(cháng)用应用是哪(nǎ)款？

　　傅盛：我最常用秘塔搜索。

　　宋立新：祁总还有补充吗？

　　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(wù)也在(zài)toB端探(tàn)索，有(yǒu)了初步的方法论。

　　好的一点是，基(jī)于大模型能力做AI 2.0的应用、产品和解决方案，不像原(yuán)来AI 1.0时代那样动辄上百人去堆叠。很多AI 1.0时代的(de)公司在B端的(de)打(dǎ)法(fǎ)是从数据到模型到应用到交付，都是自己做(zuò)，做着做着一抬(tái)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(biàn)化。我们自己尝试(shì)聚焦行业场(chǎng)景，希望提供能帮客户带来价值的云服务，让大模型在(zài)知识迭代的基(jī)础上(shàng)成为可(kě)以标准化的产(chǎn)品。此外，我(wǒ)们也在测试，是否有可能(néng)通过大模型赋能数字(zì)人直播的场景中，比如，给物美每个线下的店对应开个(gè)线上的虚拟直播店(diàn)，直接(jiē)带来有毛利的GMV的增长。

　　最近通过与欧美市场的交(jiāo)流发现，欧美企(qǐ)业在做(zuò)大模型、做集群(qún)管理时，可以有(yǒu)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去做“云”，而且愿(yuàn)意做私有化的部署，但在(zài)欧美市场里，从供给端(duān)真正愿意给企(qǐ)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，并不是做客户现(xiàn)场的私有化。

　　最近，欧盟《人工智(zhì)能法案(àn)》的出(chū)台(tái)，对金融、医疗等行业有(yǒu)大量合规和(hé)数据监管的强要求，他们现在基本上(shàng)只能挂在OpenAI上，还得自己做SFT（监(jiān)督微调），这也是一(yī)个很大的代差。在这些私有化的工程能力上，中(zhōng)国大模型团(tuán)队具有全球优势，这是(shì)另一个(gè)我们在探索的路径。

　　宋立新：大(dà)模型出来之后，SaaS的收入显著萎缩，尤其餐饮业也受到了影响。前几天发布的餐饮业相(xiāng)关(guān)数据显示，在它们100元(yuán)的收入里，只有0.37元(yuán)的利(lì)润，超市(shì)压力也特别大。先(xiān)请问张文中总，你(nǐ)焦虑么？请你谈谈对未来中国大模型发展的看法。

　　张文中：我们先要弄清楚什么是“焦(jiāo)虑”。只有(yǒu)当(dāng)你觉得完全(quán)不确定(dìng)未来在哪里(lǐ)，不知道下一步要怎(zěn)么办的时候，这时的焦虑(lǜ)才有意(yì)义。但经(jīng)过了(le)过去一年(nián)多的演进，大家都很确定，人(rén)工智能就是人类的未来。

　　既然大家已经达成共识，那么企业就要快速拥抱和迭代，尽早进入智能(néng)时代。但全面拥抱数字化、智能化的同时，也一定要记住(zhù)一点：你(nǐ)做的所有事都是为了彻底回归商业本质(zhì)，即帮助消费者解(jiě)决问题，提高自己企业的运营效率，让(ràng)你的商品更有竞争力，其他的说(shuō)再多都没用。老百姓认又实惠又好的东西，今(jīn)天卷的就(jiù)是“又便宜(yí)又好”。这对企(qǐ)业来说是(shì)个挑战(zhàn)，但你(nǐ)如果知(zhī)道未来(lái)在哪里，那就坚定不(bù)移地去(qù)做，不(bù)用焦虑。

　　人工智能到底会不(bù)会创造价值(zhí)？我(wǒ)的答案是：肯定会创(chuàng)造价值。能(néng)创造价值，消(xiāo)费者就一定(dìng)会(huì)买单。问(wèn)题在于(yú)你能不能帮他解决问题。还(hái)有，在国内是软件和硬件(jiàn)结合永远是一个很好的(de)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(yī)定会有人(rén)买单的。

　　宋立新：有人认为中国丰富的产(chǎn)业应用场(chǎng)景和供应链优势可能有助于缩短与美(měi)国在AI发展水平上的差距，姚劲波总(zǒng)认同这个观点吗？

　　姚(yáo)劲波：中国和(hé)美国(guó)最大的(de)优势在(zài)于市场规模庞大，拥有众多的人口、数据和(hé)亟需满足的场景需求。在(zài)追赶芯(xīn)片(piàn)和算法方(fāng)面，我认为(wèi)由于开源资源的丰富，我们与美国的差距并没(méi)有那么大。现在(zài)全(quán)球范围(wéi)内，只有中国和美国(guó)在(zài)这方面的(de)竞争最为激烈，而中国还有很多场景非常适合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算法或开(kāi)源工具，以及(jí)58同城自(zì)己积(jī)累20年的独特数据(jù)，训练出一个行业模型(xíng)，以更好地服务我们的用户。

　　在58同城和安(ān)居客上，每天都有百万级的商家活跃(yuè)。比如，当有人找工作并投递简历时(shí)，公司需要判断这(zhè)个人是否初步符合他们的需求，然后决定是否打电话给(gěi)求职者安排面试。同样，当有人在找房子时，房(fáng)产经纪人需要判断并推荐适合的房源。原本这些动作都发生在线下，但现在它(tā)们全都在网上进行，未来一两年内，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可靠和优质。比如(rú)，AI相比中介会更清楚某(mǒu)个(gè)房源是否是北京101学区房，更清楚(chǔ)房贷利率的(de)问题。AI能够提(tí)升(shēng)我的服务水平，并将其转变为纯在线(xiàn)、实时的服务。

　　过去(qù)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技术来进一步实现服务的闭环和智(zhì)能化，可能还需要我们再奋斗(dòu)19年。对此，我和(hé)我的团队都感到(dào)非常兴奋。

　　宋(sòng)立新：你认(rèn)为(wèi)现在中国的企(qǐ)业在为to B的智能化服(fú)务做准备时，愿意投入多少资(zī)金打造实际应用场景？

　　姚劲波：我认为，中国在大模型领域的(de)竞争比美国更为激烈。美国仅有三家(jiā)在该领域占(zhàn)主(zhǔ)导(dǎo)地(dì)位(wèi)的公司，他们的融资总额达几十亿美金，而中国(guó)则有20到30家(jiā)公(gōng)司涉(shè)足该领域，且其中十几家的融资额都超过了3亿(yì)美金。而且，国(guó)外公司的开源模型也在为中国服(fú)务，所以，即使在中国资(zī)本市场状况(kuàng)不佳的情况下，中(zhōng)国在大(dà)模型方面(miàn)的竞争态势依然(rán)如此强势。如果中国的资本市场像(xiàng)3年前一样活跃，那么这(zhè)些公司可能融资的就不止3亿美金，而是20亿(yì)美金甚至更多(duō)。这种激烈的竞争无(wú)疑会加速(sù)整个大模型的(de)成(chéng)熟，加速我们(men)发布产品的进程，并催生一些具有颠覆性(xìng)的应用。如果能(néng)在58同(tóng)城平(píng)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(jiàn)事对(duì)我来(lái)说(shuō)将是(shì)足够伟大的成就。

　　宋立新：想问石总(zǒng)，中国现(xiàn)在的大(dà)模型是不是太多了？地(dì)方政府还应该对大模型加大投资吗？

　　石清华(huá)：中国的大模型数(shù)量确实不少(shǎo)，并且类(lèi)型(xíng)多样、地域集中、应用也非常(cháng)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、应用价值以及它对整个产业的贡献和推动(dòng)。比如像(xiàng)百度文心4.0这样参数量更大(dà)、能(néng)力更强(qiáng)的大模型(xíng)，直接使用(yòng)就能表现出非常好的效果，节省大量的人力成本和时间成本。目前，百度智能云千(qiān)帆(fān)平(píng)台提供包括文心大(dà)模型、主(zhǔ)流开源大模型在内的近80款大模型服(fú)务，还提供覆盖开发(fā)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(zhǔ)力模(mó)型全面免费(fèi)开放，两款旗舰模型大幅降价，进一(yī)步帮助(zhù)客户降低大模型使用门槛和试错成本。不仅如此，我们还推出了千帆行业场景解决方案，深入到了客户“研(yán)、产(chǎn)、供、销(xiāo)、服”的核心(xīn)业务场景和业务流中。

　　百度秉承这样两个态度。首(shǒu)先，不断探索下(xià)一代(dài)大模型的边界；其次(cì)，坚持(chí)大模型必须(xū)为企业带来(lái)实际价值，无论是提高效率、降低成本还是增强产品竞争力，这样(yàng)企业才会(huì)愿意投资。

　　对(duì)于第二个问题，我建(jiàn)议各地政府可根(gēn)据(jù)当地(dì)的产(chǎn)业结构来有针对性地投入，因为大模型是没有属(shǔ)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(jié)构以(yǐ)钢铁为主，而另(lìng)一(yī)些地方以机器人(rén)产业为(wèi)主。每个地方的情况都(dōu)不同。但我(wǒ)建议大家不要再去卷基础模型了，可以根据地区的(de)产业情况来投入研发垂直领域的(de)大模型。例(lì)如(rú)58同城拥(yōng)有大量的垂直领域数据，这些数据结合大模型(xíng)进行训练和(hé)迭(dié)代，有可能解决58同城的人工替(tì)代问题。再如百度智能云和唐山市(shì)政府合(hé)作，基于在百度智能云千帆平台，规(guī)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(qíng)况结合，探索“大模型+”钢铁等主导产业，“大模型+”机器人(rén)等新兴(xīng)产业，“大模型+”陶瓷(cí)、“大模型+”农业的(de)传统及特色产业等全面赋能的案例。所以，在基础通用大模型的基础上，结合当地的数据研(yán)发垂直领域的大模型，可(kě)以解决当地(dì)企业(yè)垂(chuí)直场(chǎng)景的问题，我认为这(zhè)样的投(tóu)入是有必要的(de)。

　　宋立新(xīn)：我们把话筒给刘聪，大模型多久能实现盈利(lì)？它将(jiāng)如何形成(chéng)一个良性循环？

　　刘聪：我在公司主要负责技术创新工作，我(wǒ)的主要职责是推动技术(shù)进步，而不是直接挣(zhēng)钱，所以很难给出具体(tǐ)的时间和数字。不(bù)过，就核心技术支持业务、共同服务客户的路径(jìng)，我(wǒ)可以分享一下看法(fǎ)。

　　首先，我赞同(tóng)张总的观点，可能没您想的那么焦虑。这件事科大讯飞已经做了20多年，知道它(tā)的发展规律，前(qián)期肯定要投入，后期(qī)才会看到实际价值。因此，我(wǒ)认为机遇大于焦虑。比如，OpenAI今年预计亏(kuī)损50亿美元，但他(tā)们依然风生水(shuǐ)起，看起来并没有特别焦(jiāo)虑。无论是互联网大厂，还是像(xiàng)科大讯飞这样的人工智能企业，甚至是(shì)创业公司，最(zuì)终目标还是商业成(chéng)功。

　　我(wǒ)认为，现(xiàn)在有三个主(zhǔ)要的落地路径：

　　API。大(dà)家都(dōu)知道，由于价格战，API目前可能不会(huì)立(lì)刻带来盈利(lì)。但它更加便宜的价格可以吸(xī)引很多用户，这(zhè)也是培养用户心智和习惯的过(guò)程(chéng)，有助于推广。同时(shí)，随着未来出现更高效的大模型，这个(gè)领域还是(shì)有机会的。

　　结合现有的底座与行(xíng)业应(yīng)用(yòng)，比如AI搜索、文生图、文生视频德国软件。还有一些(xiē)软硬件的(de)协同，例如科大讯飞的学习机。在已有场景中引入大模型，可以直接提(tí)升能力价值，进而带动产品价值和销(xiāo)量，科大讯飞的(de)学习机就是一个成功例子，站在(zài)生产线的角度上说就已(yǐ)经产生盈利了。

　　以央国(guó)企为代表的(de)GB端。大模型的投入确(què)实很大，面临很多问题，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(yǐ)用两个词来形容：由(yóu)点及(jí)面和蓄势待发。

　　“由点及面”是指，以前企业更多是做(zuò)局部提效，比(bǐ)如语音(yīn)客服或(huò)会议(yì)管理。但现在，大模型底座能力结合企业内部知识(shí)库后，可以深入到业务主场景，为(wèi)企业创造更多价值。比如，科大讯(xùn)飞和交通银行合作，通过(guò)代码助手功能，将代码接纳率提升至15%，可为交通银行节约(yuē)数百个人力(lì)，随(suí)着未(wèi)来(lái)技术持续(xù)进步(bù)，代码接(jiē)纳率可(kě)能达30%

　　“蓄势待发(fā)”则是说，技术在央国企落地也有一个过程。首先是中(zhōng)标(biāo)入(rù)围，接着是帮助企业熟(shú)悉(xī)大模型应用，打造大模型底座+工具链。例如，科大讯飞近期与中国石油的(de)昆仑大模型合作，帮助他们结(jié)合场景(jǐng)发布了330亿代表(biǎo)性的行业大模型，这(zhè)是大模型在企业端形成(chéng)具体场景的成功案例。再之后，是如何从定制到非定制，一方面在(zài)重点领域的央国企做深做(zuò)透，另一方面可(kě)以在同行业其他(tā)地方(fāng)进行推广。我(wǒ)再举一个例子，招投标可能每(měi)个企业都会(huì)做，之前(qián)繁琐的(de)招投标程序，通过(guò)大模型可以(yǐ)快速完成(chéng)清标和(hé)辅(fǔ)助评判工作，科(kē)大讯飞最早(zǎo)在国能应用(yòng)，后来又在中国煤(méi)炭实现了(le)推(tuī)广。

　　最后，我想总结一下，要基于实际场景需求，与(yǔ)客户深入合作，并在核心技术发(fā)展上做到行业领先。如果与这个(gè)基础，我相信盈利(lì)只是一个自然而然的过程。

　　宋立(lì)新：其实摆在零一万(wàn)物面前的问题也是挺(tǐng)严峻(jùn)的，你们这样的创业公(gōng)司，怎么找到自己的生存和发展空间？

　　祁瑞峰：首先，基础大(dà)模型(xíng)创业确实是一个烧钱、烧资源的事。我们对行业有两个(gè)顾虑，并且思考(kǎo)了它的解决方案。

　　第一个(gè)顾虑是，中外大(dà)模型(xíng)公司在(zài)融资上的差距(jù)。AI 2.0大模型应用未来可能会爆发(fā)，出现一(yī)个(gè)比互联网大10倍的平台型发展(zhǎn)机会。大模型的能力竞争在当(dāng)下已(yǐ)经成为一个全球科(kē)技竞争的重要战场。中国的基础大模型融资(zī)，目(mù)前(qián)行业称的“六小虎”基本是数亿美元的数量(liàng)级，而美国则是50亿美元的数量级(jí)。未来，中国如何与美国竞争，这一点是个挑战。

　　另一个顾虑是，国外一些头部大模型公司的 “流血打法”。OpenAI经常“不讲武德”，比如推出GPT-4水平的GPT-4omini，还免费向ChatGPT用(yòng)户开放。尽(jǐn)管每年可能要消耗二(èr)三十(shí)亿美元的推理成(chéng)本，他们仍然愿意免费(fèi)，从商业逻辑上(shàng)，我们想破脑袋也(yě)想(xiǎng)不通为什么，但是(shì)他们就这么干了。从我自己近10年(nián)的创业经验来看，中国的(de)软件创(chuàng)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，因为标准化不足带来高定制(zhì)化，导(dǎo)致可复制性、可扩充性下降，项目有毛(máo)利，但(dàn)公司不赚钱。例如，最近几家上市公司的财报显示，他们的现金流和亏损(sǔn)没有实质性改善，这反映了行业普(pǔ)遍的挑战(zhàn)。

　　零一万物如何突破这(zhè)些挑战，我们可以考虑(lǜ)以下几点：

　　首先，中国人有一个优良传统，即我们更能吃苦、拼(pīn)搏(bó)，更善(shàn)于多快好省地做事(shì)情。例如，零一万物开发了一个基础架构优化的万卡集群，可以把它管理得更高效，这样可以用更少的资源训练出与(yǔ)世界(jiè)科(kē)技巨头性(xìng)能齐平的大模型。

　　第二，未来的大模型服务(wù)会越(yuè)来(lái)越便宜，关键在于能否降(jiàng)低推理成本，把商业模式(shì)跑(pǎo)通。换言之，谁(shuí)家在AI infra能(néng)力超群，能(néng)把推理成本尽量做更便宜，那(nà)么大模型的服务就能启用“薄利多销”的模式进一(yī)步穿透B端，白(bái)菜价(jià)也有可能赚钱。在这方面(miàn)，零一万物(wù)在Day 1就重注AI infra的能力建(jiàn)设，其推理成本优化率显(xiǎn)著优于业内指标，进(jìn)一(yī)步夯(hāng)实(shí)自己的(de)技术护城河，为自身的(de)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(zhàn)，要结合行业和应用场景(jǐng)将大模型能力尽量转化为如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」标准化云服务的产品。无论(lùn)大模型能力多强(qiáng)，ToB企业是没有体感的(de)，核(hé)心(xīn)在于能否提供有效(xiào)的产(chǎn)品，帮助客户提升GMV和降本(běn)增效，这是一个双赢的模式。

　　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」ms-style="font-L strong-Bold">第四(sì)，拓展(zhǎn)海外市场。欧美这么(me)大的市(shì)场，竟然只(zhǐ)有(yǒu)Cohere在做私有化，而且它也是一家创(chuàng)业的(de)小公(gōng)司，从中(zhōng)国的角度看是(shì)一件不(bù)可(kě)思议的事情。最近我与许多欧美和中东(dōng)客户沟通发现，在大模(mó)型时代(dài)，美国(guó)的ToC应用领先中(zhōng)国，但在ToB应用方面，中国反而(ér)领先于美国。例如，我与二三十(shí)家欧美的世界500强企业(yè)沟通，他(tā)们大(dà)多在做RAG，连SFT都(dōu)做得(dé)较少(shǎo)，企(qǐ)业专属模(mó)型更少见。这表明(míng)，这是中国模型厂商值得关注(zhù)的、有巨(jù)大的(de)潜在价值市场。

　　宋立新：最后请傅盛总整体总结一(yī)下。

　　傅盛：第一个结论，中美(měi)在大模型的顶尖水平上(shàng)确实存在差距(jù)，但这个差距肯定(dìng)没有十年那么大。举个例子，今年年初Sora发布时大家惊呆了，但此后至今Sora都还没有再发布新的产品，而(ér)国内的一些大模(mó)型反而已经发布了几款(kuǎn)出色的文生视频产品。而(ér)且大模(mó)型的(de)理论性没有那么强(qiáng)，它是试出来的，在(zài)工程化尝试上，中国团队一直有(yǒu)优势。

　　第二个结论，大(dà)模型厂(chǎng)商(shāng)未来5-10年内不用过于关注盈(yíng)利，这是我的观点。因为大模型最(zuì)终将成为一种基础服务(wù)，就像水电(diàn)一样。最初需要大量补(bǔ)贴以吸引用户，例如亚马逊亏损多年才成(chéng)为平台级公(gōng)司。大模型的市场最终将由一两家或两(liǎng)三家(jiā)平台主导，在(zài)中国，则通(tōng)过竞争角逐决定最终赢(yíng)家，这也是我们的一贯做法。

　　第三个结(jié)论，做大模(mó)型(xíng)应用公司，其实已经开始盈利，但这通常发生在水面下。这个生态(tài)在不断(duàn)形成，会进入中国人最擅长的模式，先把应用做好，不少应用公司做得挺厉害(hài)的。例如，我们猎豹(bào)移动(dòng)投资的一家AI直播公司（灵犀深智），发展非(fēi)常迅速，预(yù)计下个月就会盈利(lì)。一些ToC领域也(yě)已经开始盈利(lì)。此外，大模型出海(hǎi)一定有机会。现在是中国(guó)企业新一(yī)波的(de)出海潮，在国内卷，卷出去放在哪(nǎ)个维度，在国际市场(chǎng)都是有竞争力的。

责任编辑：何俊熹

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