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(lái)源：亚布力企业家论坛CEF

　　8月30日，在(zài)2024亚布(bù)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(zhōng)，58同城CEO姚劲波，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(dǒng)事长兼 CEO、猎(liè)户(hù)星空董事长(zhǎng)傅盛，零一万物联合创始(shǐ)人祁瑞(ruì)峰聚(jù)焦“大模型：技术革(gé)命与产业应用”，一(yī)同探索如何(hé)避免大(dà)模型作(zuò)为“智(zhì)力引擎(qíng)”陷入空转？大模型技术在产(chǎn)业应用中还存在哪些(xiē)挑战？企业能从这场技术革命中(zhōng)，挖掘出哪些新(xīn)机遇？英才(cái)元投资管理有限公司董事长宋立新(xīn)为本场对话主持人。

　　以(yǐ)下(xià)为内容实录：

　　宋立新：我的(de)第一个问题是，怎么(me)看(kàn)待大模型，大模型对大家(jiā)所(suǒ)在企业有(yǒu)何赋能？

　　张文中：首先，我认为大模型(xíng)的出现更多代表着机遇(yù)，当(dāng)然也有挑战，因(yīn)为挑(tiāo)战和机遇从来都是相伴而生(shēng)的。多点很早就开(kāi)始(shǐ)尝试(shì)使用大模型，2022年GPT的火爆，也让我们很快意识到相(xiāng)关问题。随后，多点关于大模型(xíng)的应用越(yuè)来越多(duō)，例如AI能源系统、AI温控系统、AI客服，等等。对于大(dà)模型，我们要有一个拥抱的态度，只要根据(jù)自(zì)己(jǐ)的场景积(jī)极地去试，还是有很多机会的。

　　大模型(xíng)可以大大提高效率，降低成本。例如，原来我们的质量检验环节需要花费很多人力资源(yuán)，有(yǒu)了大(dà)模型的帮助(zhù)之后，大概可以节省50%的人力，服务标准也(yě)没有因此(cǐ)打折扣。

　　祁(qí)瑞峰：以(yǐ)大模(mó)型(xíng)技为代表的AI 2.0是有史以来最伟大的技术革命和平台革命，正在穿透(tòu)各行各业，重塑全(quán)球生产力和经济格局。大模型为代(dài)表的AI 2.0在技术上确实还有一定(dìng)的限制，目前的主要(yào)落地场(chǎng)景聚(jù)焦在内容生成和问答方面的提(tí)效，而在复杂的(de)推理以及任务的(de)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(dōu)在进步。从To B的(de)角度来看，我(wǒ)们需要深入到行业(yè)内，结合行(xíng)业和业务(wù)场景进入客户的业务系统，根据(jù)行业痛点落地“AI 2.0+产业”，从而实现(xiàn)提效(xiào)，甚至帮(bāng)他们直接(jiē)带来GMV的增长和ROI的改善(shàn)。这可能才是(shì)客户愿意付大价钱去(qù)接受大模型赋能(néng)的基(jī)础(chǔ)。

　　姚劲波：上周(zhōu)，我们公司做(zuò)了(le)一次AI内部工具的培训，这是我们历史上(shàng)参加人(rén)数最多的一次培训，大概有1400人。我想，他们(men)之所以愿意来参加这场(chǎng)培训(xùn)，肯定是因为(wèi)内心既(jì)焦虑又兴奋，一是担心自(zì)己如果不(bù)拥抱AI，就会(huì)被这个时代淘汰；二是(shì)他们或许看到了机会，认为掌握了AI这个工(gōng)具，就(jiù)有可能取得更高的成(chéng)就。其实，企业和创业者也存在这种心(xīn)态。我的(de)期待就(jiù)是，所有的大模型厂商越(yuè)“卷(juǎn)”越好，融的钱越多越好(hǎo)，招的人越多越好，产品(pǐn)价格越低越好，产(chǎn)品性能越(yuè)高越好。

　　在我看来(lái)，目前(qián)AI有两(liǎng)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(gèng)大规模上应用大模型，其实还是有(yǒu)障碍的；二是大模型的(de)价格仍然(rán)比较(jiào)贵，用户更希(xī)望大模型的(de)性能更强大，成本更低，最(zuì)好可(kě)以免费提供服务。

　　我们公司内部有很多场景在使(shǐ)用AI，大家普遍认为已经有10%-20%的工作(zuò)量可(kě)以被AI替代。所以(yǐ)可以预期，未来几年如果AI继续往(wǎng)前(qián)演进，可能每(měi)个人的工作都会更轻松，大家可(kě)以把更多的精力放到畅想未来上。我特别希望(wàng)大家可以拿出一个能让我算得(dé)过(guò)账(zhàng)的大模(mó)型，我一定愿意为此付费，而且我不是按照成本(běn)来付，而是按照这(zhè)个大模型给我创造的价(jià)值来付。那一天，也许就是(shì)大模(mó)型厂商真正能跑起来的时候。

　　宋立(lì)新：姚劲波总说出(chū)了(le)很多用户对大模型的心声：更强的(de)功能(néng)和更便宜的价格。石(shí)总(zǒng)你认为百(bǎi)度能满足这种奢望吗？

　　石清华：可(kě)以满足。姚总说了(le)几个重点：一是大模型的确有用。这个(gè)是(shì)最核心(xīn)的，有用(yòng)才是真正(zhèng)的价值；二(èr)是他说希望大模型厂商越“卷”越(yuè)好，希(xī)望价格越来越低。这(zhè)是一个期望，是一个正向的鞭策；三是愿意为价值来付(fù)费。这才(cái)是我们大模型厂商最终追求的结果，即早晚有一天能(néng)用价值来定(dìng)义(yì)大模型的含金量。

　　首先分享两组数字，第一组来自大模(mó)型(xíng)训(xùn)练过程，投入非(fēi)常大。比如，一个万卡集群(qún)每天的(de)耗(hào)电(diàn)量相当于北京市东城区一天的耗电量，可以说训练大模型是非常消耗资源的；二是文心一言在发布一年后，已经有3亿用户在使用，针(zhēn)对企业提供服务的千帆(fān)平台，在(zài)一年之内也已经服(fú)务了15万家企业。文心一言大模型平(píng)均每天的调用量超过了6亿次，换成Token的话大(dà)概是1万亿Tokens了。第二组数字表(biǎo)明大模型真正被用起来了，不然它(tā)不会有(yǒu)这么多的调用量。

　　百(bǎi)度很笃定的是，我们要把大(dà)模型应用到具体的场景里。举两个例子：一是最近我们和全国总工会进行了合作，总(zǒng)工会是一(yī)个很大的体系，它有4亿多的会员，每年要处理很多劳务纠(jiū)纷，如果用人工处理，一是工(gōng)作量比较大，二是没有(yǒu)统一的标准，最后我们用三个月时间做了一(yī)个法律援助助手解决了这个(gè)问题(tí)，这在过去可能需要一(yī)年时间；二是我们用大模型做信(xìn)控优(yōu)化也就是调控红绿灯的时(shí)长，从而提高了城市交通的通行效率。这种例子(zi)比比皆是，我认为不应该无限地去(qù)打价格(gé)战，我(wǒ)更相(xiāng)信早(zǎo)晚有一天大模(mó)型可(kě)以通过价值(zhí)来(lái)定价。

　　宋立新(xīn)：请问刘总，与百度文(wén)心一(yī)言、零一万物所做的这些大模型相比，科大讯(xùn)飞的优势是什么？差异化在哪儿？

　　刘聪：2022年12月15日，讯飞启(qǐ)动“1+N”，决心既要做“1”的底座，也要做(zuò)“N”的场景。有了底座之后，大模型可以持续迭(dié)代；而且在“N”的场(chǎng)景里，它的软硬(yìng)件产(chǎn)品可以持续升级。

　　“1”不只是指文本大模型，在(zài)“从文本大模型(xíng)向多模态的理(lǐ)解(jiě)、语音大模型”等全栈能力上(shàng)，我们(men)基于原有技术再结合大模型，现在讯飞大模型可以直接超过OpenAI的Whisper大模型。我们最近又发布(bù)了极速语音交互(hù)功能，相当于基本具备了全面(miàn)底座的能力。

　　讯飞除(chú)了算法自主可控(kòng)，在国内国(guó)产化(huà)方面也做得(dé)很不错。在以像华为、寒武纪为代表的国产化(huà)芯片上(shàng)，我们构建出了整个(gè)训练(liàn)推理的(de)框架，这是我们的特色(sè)。去年10月24日，我(wǒ)们(men)基于华为的910B，构建了国内首个万卡的国产化集群。包括现在大家(jiā)看到的一系列的各类底(dǐ)座大模型都是基于国产化集群训练出来的，这是讯飞星火模型的又一个特点。以央国企为例，上半年我们在央(yāng)国企的底座中标方面，做得也比较靠前。

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

　　傅盛：这(zhè)波AI是一场(chǎng)掀起巨大浪潮(cháo)的社会生(shēng)产力革命，但这波浪潮今天已经呈现(xiàn)出明显的(de)泡沫迹象。“泡沫(mò)”体现在以下几点：

　　一是大(dà)模型从(cóng)出现到发展(zhǎn)，已经过去将近一年的时间(jiān)，但最(zuì)顶级大模型的模型没有明显提升。在一个以科技为(wèi)核心的(de)技术(shù)浪潮中，这是不太正常的。虽然我也尊重各位做的大模型，但客观来(lái)说(shuō)，谁家大模(mó)型有什么优势，基本尚属“一家之言”，其实用户(hù)用起来没(méi)有感觉到太(tài)大差别。我每次写不同的东西，都会用好几个大模型(xíng)互相(xiāng)比较，有时候这个大模型更好用，有(yǒu)时那个更好用。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能(néng)，但真正(zhèng)的KillerAPP并没有出现，KillerAPP不(bù)仅在C端没有出现，在 B端(duān)也未能(néng)出现。很(hěn)多行业大(dà)模(mó)型都说自己有不少(shǎo)应用，但真正提效(xiào)的并不多。可能在营销文案或者图片生成如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」等领域可以提效，但想(xiǎng)要将(jiāng)大模型真正变成一个明显能够提效的应用，还很(hěn)有难度(dù)。

　　不过，我不认为泡沫就会(huì)使得大(dà)模型发(fā)展崩(bēng)塌，有时有点泡沫(mò)也很正常。以前互联网早(zǎo)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(mó)型的天花(huā)板能再上一个台阶。今天(tiān)的大模型有(yǒu)20-30%的知识幻觉，这个错误在很多岗位上用不起来，而且“它(tā)不知道自(zì)己不知道”，这是今天大模型在企业应用上的非常重要的一大卡点。想要(yào)真正落地一个应用，得用大量工程化的手段去解决以前所谓通用人工智能(néng)认为它能干的活，这中间是(shì)有差距的。所以模型本身能否再上一个台阶很(hěn)重要。

　　二是能不能做(zuò)出真(zhēn)正让用户觉得好的(de)应用。以ToB为例，你做出的大模型能否真的可以在某些岗(gǎng)位上减员增效，甚至改(gǎi)变商业模式。我们猎户星空现在采取的(de)模(mó)式是与B端客户共担风险(xiǎn)，用压力倒逼(bī)自己不断(duàn)努力，以获得真正(zhèng)追求效果的目的，而不只(zhǐ)是单(dān)纯追求“人工智能”这四(sì)个字。

　　宋立新：傅盛总写(xiě)东西最常用应用是哪款？

　　傅盛(shèng)：我最常用秘塔搜索。

　　宋(sòng)立新(xīn)：祁总还有补充吗？

　　祁瑞峰：我们特别关注的一(yī)个B端痛(tòng)点(diǎn)是，如何(hé)在(zài)B端赋能企业价值，以及通过企业价值增加有规模的营收。零一万物也在toB端探(tàn)索，有了初步的方法论。

　　好的(de)一点是，基(jī)于大模型能力做AI 2.0的应用、产品和解(jiě)决方案(àn)，不像原来AI 1.0时代那样动(dòng)辄上(shàng)百人去堆叠。很多AI 1.0时代的公司在(zài)B端的打法是从数据到模(mó)型到应用到交付，都是自(zì)己做(zuò)，做(zuò)着做着一(yī)抬头就变成1000人了，重度定制带来的是成本不断(duàn)攀升，烧钱烧(shāo)得太狠。

　　现在(zài)确实有一些范式(shì)的变化。我们自己尝试聚焦行业场景，希望提(tí)供能帮客户带来价值的云服务，让大模型在知识(shí)迭代的基础上成为可以标准化的产品。此外，我们也在测试，是否有可(kě)能(néng)通过大模型赋能数字人直播的场景中，比如(rú)，给物美(měi)每个线下的(de)店对应开个线上的虚拟直播店，直接带来有毛(máo)利的(de)GMV的增长。

　　最(zuì)近通过与欧美市场的交(jiāo)流发现，欧美(měi)企业在做大模型、做集群管理时，可以有千万美(měi)元预(yù)算的项目。国内(nèi)的大模型厂商一般都希望不只是去做“云”，而(ér)且愿意做私有化的部(bù)署，但在(zài)欧美市场(chǎng)里，从供给端真正(zhèng)愿意(yì)给企业做(zuò)私有化部(bù)署的，可能只(zhǐ)有Cohere这一家企业，它是做云上的专区私(sī)有化，并不(bù)是做客户现场的(de)私有化(huà)。

　　最近，欧盟《人工智能法案》的出台，对金融、医疗等行业有大量合规和数据(jù)监管的强要求，他们现在基(jī)本上只能挂在OpenAI上，还得(dé)自己(jǐ)做SFT（监督微调），这也是一(yī)个很大的代差。在这些私(sī)有化的工程能力上，中国大模型团队具有全球优势，这是另一个我(wǒ)们在探索的路(lù)径。

　　宋立新：大模型出来之后，SaaS的收入显著萎缩，尤(yóu)其餐饮业也受到了影响。前几天发布的餐饮业相关数据显示，在它们(men)100元的收入里，只有(yǒu)0.37元的利润，超市压(yā)力也特别大(dà)。先请问张文中总，你焦(jiāo)虑么？请你谈谈对未来中国大模(mó)型发展的看法。

　　张文中：我们先要弄清楚什么(me)是“焦(jiāo)虑”。只有当你(nǐ)觉得完(wán)全不确定未来在哪(nǎ)里(lǐ)，不知道(dào)下一(yī)步要怎么办的时候(hòu)，这时的(de)焦虑才有意义。但经过了过去一年多的演进，大(dà)家都很确定(dìng)，人(rén)工智能就是人类的未来。

　　既然(rán)大家已经达成共识，那么企业就(jiù)要快速拥抱和迭代，尽早进(jìn)入智能时代。但全面拥(yōng)抱数字化、智能化的同时，也一定要(yào)记住一点：你做(zuò)的所有事都是(shì)为了彻底回归(guī)商业本质，即(jí)帮助消费者解决问(wèn)题，提高自己企业的运营效率(lǜ)，让你的(de)商品更有(yǒu)竞争力，其他的说再多都没用。老百姓认又实惠又好的东西，今天卷的就是“又便宜又好”。这对企业来说是个挑战，但你如果知道未来在(zài)哪里，那就坚定不移地去做，不用焦虑。

　　人工智能到(dào)底会不会创造价值(zhí)？我的答案(àn)是：肯定会(huì)创造价值。能创造价值，消费者就一定会买单。问题在于你能不(bù)能帮他解(jiě)决问题(tí)。还有，在国内是软件和硬件结(jié)合永远(yuǎn)是一个很好的营收方法。

　　综上，你(nǐ)们(men)这些搞大模型的企业(yè)大胆往前走吧，没问题，一定会有(yǒu)人(rén)买单的。

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

　　姚劲波：中国和美国最大(dà)的优(yōu)势在于市场规模(mó)庞大，拥有众多(duō)的人口、数据和亟(jí)需满足的场景需求(qiú)。在追(zhuī)赶芯片和算法方面，我认为由于开源资源的(de)丰富(fù)，我们与(yǔ)美国的差距并没有那么大。现在全球范围(wéi)内，只有中国和(hé)美国在这(zhè)方面的竞争最(zuì)为(wèi)激(jī)烈，而中国还有很多场景非常适合AI的应用(yòng)。虽然我不(bù)会(huì)去“卷(juǎn)”大模型本(běn)身，但我会结合大(dà)模型提供的算法或开源工具，以及58同城(chéng)自己积(jī)累20年的独特(tè)数据，训练出一个行业模型(xíng)，以(yǐ)更(gèng)好地服务我们的用户(hù)。

　　在58同城和安(ān)居客上(shàng)，每(měi)天都有(yǒu)百(bǎi)万级的商家活跃(yuè)。比如，当(dāng)有人找工作(zuò)并投递简历时，公司需要判断这个人是(shì)否初步符合他们的需求，然(rán)后决定(dìng)是否打电话给求职者安排面试。同样，当有人在找房子时，房产经纪人需要判断并推荐适(shì)合的房源。原本这些(xiē)动作都发生在(zài)线(xiàn)下(xià)，但现在它们全都在网上进行(xíng)，未来一两年内，可能50%的工(gōng)作还会被AI替代。到那时，我(wǒ)给消费者提供的服务(wù)将会更加可靠和优质。比如，AI相比中介会更清楚(chǔ)某个房源(yuán)是否是北京101学区(qū)房，更(gèng)清楚(chǔ)房贷利率的问题。AI能够提升我的服务水平，并将其转变(biàn)为纯(chún)在线、实时的服务。

　　过(guò)去的(de)19年中，58同城一直在(zài)做信(xìn)息平台和连(lián)接服务。未(wèi)来，利用AI技术来进一(yī)步(bù)实现(xiàn)服务的闭环和智能化(huà)，可能还需(xū)要(yào)我们再奋斗19年。对此，我(wǒ)和我(wǒ)的(de)团队都感到非常兴奋。

　　宋立新：你认(rèn)为(wèi)现在中国的(de)企业在为to B的智能化服(fú)务做准(zhǔn)备时，愿意投入多少资金打造实(shí)际应用场景？

　　姚劲波：我认为(wèi)，中国(guó)在大模型领域的竞争比美国更为激烈。美国仅(jǐn)有三家在该领域占主导地位的公司，他们的融资总额达几十亿美金，而中(zhōng)国则有20到(dào)30家公司涉足该领域，且其中十几(jǐ)家的融资额都(dōu)超(chāo)过了3亿美金。而且，国外公司的开源模型(xíng)也在(zài)为中国服务，所以，即使在中国资本市场状况(kuàng)不佳的情况下，中(zhōng)国在大模型方面(miàn)的竞争(zhēng)态(tài)势依然(rán)如此强势。如果中国的资(zī)本市场像3年前一样活跃，那么这些公司(sī)可能融资的就不止3亿美金，而(ér)是20亿(yì)美金甚(shèn)至更多。这种(zhǒng)激烈的竞争(zhēng)无疑会加(jiā)速整个大模型的成熟，加速我们发(fā)布产(chǎn)品的进(jìn)程，并(bìng)催生一些具有颠覆性的(de)应用。如(rú)果能在(zài)58同(tóng)城平台(tái)上用AI替代每天活跃的百万(wàn)级招聘专员和房产经纪，这件事对我来(lái)说将是足够伟大的成就。

　　宋立新(xīn)：想问石总，中国现在的(de)大模型是不是太多了？地(dì)方政府还(hái)应该对大模型加大投资吗？

　　石清华：中国的(de)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。但是(shì)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(jí)它对整个产业(yè)的贡献和推动。比如像百度文心4.0这样参数量更大(dà)、能力更(gèng)强的大模型，直接使用就能表现出非常好的效果，节(jié)省大量的人力成本和时间成本(běn)。目(mù)前，百度智(zhì)能云千帆平台(tái)提供包括文心大模型、主流开(kāi)源大模型在内的近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)周期的工(gōng)具链。此外，百度两款主力模型全面免费开(kāi)放，两款旗(qí)舰模型大幅降价，进一步帮助客户降低大(dà)模型使用门槛和试错成本。不(bù)仅如此，我如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」们还推出了千帆行(xíng)业场景(jǐng)解(jiě)决(jué)方案，深入到了客户“研、产、供、销、服”的(de)核心业务场(chǎng)景和业(yè)务流中。

　　百度(dù)秉承(chéng)这样两个态度。首先，不断探(tàn)索下一代大模型的边界(jiè)；其次，坚持大模型必须为企业带来实际价(jià)值(zhí)，无论是(shì)提高效率、降低成本还是增强产(chǎn)品竞争(zhēng)力(lì)，这样企(qǐ)业才会愿意投(tóu)资。

　　对于第二个(gè)问题，我建议各地政府可根据当地的产业结构来有针对(duì)性地(dì)投入，因为大模型是没有属性的，但(dàn)是地区是有各自的特点的。例如(rú)，一些地方的经济结构以钢铁为主，而另一些地方以机器人产业为主(zhǔ)。每个地方的情况(kuàng)都不同。但我建议(yì)大家不要再(zài)去卷(juǎn)基础模型了，可以根据地区的产业(yè)情(qíng)况来投入研(yán)发(fā)垂直领域的大(dà)模型(xíng)。例如(rú)58同城拥有大量的垂(chuí)直领域数据(jù)，这些数据结合大模型(xíng)进(jìn)行训练(liàn)和迭代，有可能解决(jué)58同城的(de)人工替代(dài)问(wèn)题。再如(rú)百度智能云和唐山市政府合作，基于在百度智(zhì)能云千帆平(píng)台，规划建设国内首个(gè)产业级垂类大模型工厂，就是和当地的产业情况结(jié)合，探索“大模型(xíng)+”钢(gāng)铁等主导产业(yè)，“大模型+”机(jī)器人等新兴产业，“大模型+”陶瓷(cí)、“大模型(xíng)+”农业的传统及(jí)特(tè)色产业等全面赋(fù)能的案例。所以，在基础(chǔ)通用大模(mó)型的(de)基(jī)础上，结合当地的数(shù)据研发垂直领域的大(dà)模型，可以(yǐ)解决当地企业垂直场景的问题，我认为这样的投入是(shì)有必(bì)要(yào)的。

　　宋立新(xīn)：我们把(bǎ)话筒给刘聪，大模型多久能实现盈(yíng)利？它将如何形成一个良性循(xún)环？

　　刘聪：我(wǒ)在(zài)公司主要负责(zé)技术创新工作，我的主要职责是推(tuī)动技术进步，而不是直接挣钱(qián)，所(suǒ)以很难(nán)给出(chū)具(jù)体的时间和数字。不过，就(jiù)核心技术支持(chí)业务、共同服务客(kè)户的路径，我可以分享一下看法。

　　首(shǒu)先，我赞同张总的观点，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(nián)，知道(dào)它的发展规律，前期肯定要投入，后期才会(huì)看到(dào)实(shí)际(jì)价值。因此，我认为机遇大于焦虑。比如，OpenAI今年预计亏损50亿(yì)美元，但他们依然风生水起，看(kàn)起来并没有特别焦虑。无(wú)论是互联网大(dà)厂，还是像科大讯飞这样的(de)人(rén)工智能企业，甚(shèn)至是创业公司(sī)，最终目标(biāo)还是(shì)商业成(chéng)功。

　　我认为，现在有三个主要的落地路径：

　　API。大家都知道(dào)，由于价格战，API目前(qián)可能不会立刻带来盈利。但它更加便宜的价格可以吸引很(hěn)多用户，这也是培养用户心智和习惯的过程(chéng)，有助于推广。同(tóng)时，随着未来出现(xiàn)更高(gāo)效的大模型，这个(gè)领域还是有机会的。

　　结合现有的底座与(yǔ)行业应(yīng)用，比如AI搜索、文生图、文生视频德国(guó)软件。还有一些软硬件(jiàn)的协同，例如科大讯飞的学习(xí)机。在(zài)已有场景中引(yǐn)入大模型，可以直(zhí)接提升能力价值，进而带动产品价值(zhí)和销量如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」(liàng)，科大讯(xùn)飞的学习机就是一个成(chéng)功例子，站在(zài)生产线的角度上说就已经产生盈利了。

　　以央国企为(wèi)代表的GB端。大模型的(de)投入确实很大(dà)，面临很多问题，企(qǐ)业客户也还在摸索应(yīng)用场(chǎng)景，思考它能创造哪些价(jià)值。这里(lǐ)可以用两个词(cí)来形容：由点及面和蓄势待发。

　　“由点及(jí)面”是指，以前企(qǐ)业更多是做局部提效，比如语音客服或会议管理。但现在，大模型底座能力结合企业内部知识(shí)库(kù)后，可以深入(rù)到业(yè)务主场景，为企业(yè)创(chuàng)造更多价值。比如，科大讯飞和交通银行合(hé)作，通过代码助手功能(néng)，将代码接纳率提升至15%，可为交通银行节约数百个人力，随着(zhe)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(yāng)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应用，打造大模型底座+工具链。例如(rú)，科大讯飞(fēi)近期与中国(guó)石油的昆仑大(dà)模型合作，帮助他们结合场(chǎng)景发(fā)布(bù)了330亿代表性(xìng)的行业(yè)大(dà)模型，这(zhè)是大模型在企业端形成具体(tǐ)场景的成(chéng)功案例。再之后，是如何从(cóng)定制到非定制，一方面在重(zhòng)点领域的央国企做深做(zuò)透，另一方面可以在(zài)同行业其他地方进行推广。我再举一个例(lì)子，招投标(biāo)可能每个企业都会做，之前繁琐的招投标程序，通过大模型可(kě)以快速完成清标和辅助评判工作，科(kē)大讯飞最早在国能应用，后来又在中国煤炭实现了推广(guǎng)。

　　最后，我想总结一下，要基于实际场(chǎng)景需求，与客户深(shēn)入合作，并在核心技术(shù)发展上(shàng)做到行业领先。如果与(yǔ)这个基础，我相信盈(yíng)利只是一个(gè)自然而然的过程。

　　宋立新：其(qí)实(shí)摆在零一万物面前的问题也是挺严峻的，你(nǐ)们这样的创业公司，怎么找到自己的生存和发(fā)展空间？

　　祁(qí)瑞峰：首先，基础大(dà)模型创业确(què)实是一个烧钱(qián)、烧资源的事。我们对行业有两个顾虑(lǜ)，并且思考了它的解决方案。

　　第一个顾虑是，中(zhōng)外大(dà)模(mó)型公司在融资(zī)上的(de)差距。AI 2.0大模型应用未来可能会爆发，出现一个比互联(lián)网大10倍的平(píng)台型发展机会(huì)。大模型的能力(lì)竞争在当(dāng)下已经(jīng)成为一个全球科技竞争的重(zhòng)要战场。中国的基础大模型融资，目前行业称(chēng)的“六小虎(hǔ)”基本是数亿美元的数量级，而美国则是50亿美元的(de)数量级。未(wèi)来，中国如何与美(měi)国竞争，这一点是个(gè)挑战。

　　另一个顾虑是，国外一些头部(bù)大模型公司的 “流(liú)血(xuè)打法”。OpenAI经常“不讲武德”，比(bǐ)如(rú)推出GPT-4水平的GPT-4omini，还免费向ChatGPT用户开放。尽管每年可能要消耗二三十亿美(měi)元的(de)推理成(chéng)本，他们仍然(rán)愿意(yì)免费，从商业逻辑上，我们想破脑袋也想不(bù)通为什么，但是他们就这么干(gàn)了。从我自己近10年(nián)的创业经验来(lái)看，中(zhōng)国的软(ruǎn)件(jiàn)创业公司的(de)努力(lì)和前赴(fù)后继，导致(zhì)中国To B的市(shì)场(chǎng)比(bǐ)美国更艰难，因为标准(zhǔn)化不足带来高定制(zhì)化，导致可(kě)复制性、可扩充(chōng)性下降，项目有毛利，但公司不赚钱。例如，最近几家上市公司(sī)的财报(bào)显(xiǎn)示，他(tā)们的现金流和亏损(sǔn)没有实质性改善，这(zhè)反映了行业普(pǔ)遍的挑战。

　　零一万(wàn)物如何突破这些挑战，我们可(kě)以考虑以下(xià)几点：

　　首先(xiān)，中国人有一个优良传统，即我们更能吃苦、拼(pīn)搏，更善于多快好省地做事情。例(lì)如，零一(yī)万物(wù)开发了一个基础架构优化的(de)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(chū)与世界科技巨头(tóu)性能齐平的大模型。

　　第二，未来的大模型服务会越来越便宜，关键在于能否(fǒu)降低推理成本(běn)，把(bǎ)商(shāng)业模式跑通。换言之，谁家在AI infra能力超群(qún)，能把推理成本(běn)尽(jǐn)量做更(gèng)便宜，那(nà)么大模型(xíng)的服务就能启用(yòng)“薄利多销”的模式进一(yī)步穿透B端，白菜(cài)价也(yě)有(yǒu)可能赚钱(qián)。在(zài)这方(fāng)面，零一万物在Day 1就重注AI infra的能力建设，其(qí)推理成本优化率显著(zhù)优于业内指标，进一步(bù)夯(hāng)实自己的技(jì)术护城河，为自身的B端发力(lì)奠定了雄厚的(de)技术基(jī)础。

　　第三，解决中(zhōng)国To B市场的挑战，要结合行业和应用场景将大模(mó)型能力尽量(liàng)转化为标准化云服务的产品。无论大模型能力(lì)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(tí)升GMV和降本增效，这是一个双(shuāng)赢(yíng)的模式。

　　第四，拓展海外市场。欧美这(zhè)么大的市场，竟然只有Cohere在做私有化，而且它也是(shì)一家(jiā)创业的小(xiǎo)公司，从中国的角度看是一件不可思议的事情。最近我与许多欧美(měi)和中东客户沟通发(fā)现，在大模(mó)型时代，美国的ToC应用领先中(zhōng)国，但在(zài)ToB应用方面(miàn)，中国反而领先于(yú)美国。例如，我与二(èr)三十家欧(ōu)美的世界500强企业沟(gōu)通，他们大多在做RAG，连SFT都做得较少，企(qǐ)业专属模型更少见。这表明(míng)，这是中国(guó)模型厂商值得关注的、有巨大的潜在价值市(shì)场。

　　宋立新：最后请傅盛(shèng)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)上确实存在差距，但这个(gè)差距(jù)肯定(dìng)没有十年那么大。举个例子，今年年初Sora发布时大家(jiā)惊呆了(le)，但此(cǐ)后(hòu)至今Sora都还(hái)没有再发(fā)布新(xīn)的产品，而国内的一些大模(mó)型反而已经发布了几款出(chū)色的文生视频产品。而且大模型的理论性没(méi)有那么强，它是试出来的，在工程化尝(cháng)试上，中国团队(duì)一直有优势。

　　第二个结论(lùn)，大模型厂商未(wèi)来5-10年内不用过(guò)于关注盈利，这是我的观点。因为大模型(xíng)最(zuì)终将成为一种基础服(fú)务，就像水电一样。最初需要大量补贴(tiē)以(yǐ)吸引用户，例如亚马(mǎ)逊(xùn)亏(kuī)损多年才成为平台级公司。大模型的市场最终将由(yóu)一两家或两(liǎng)三家平台主(zhǔ)导，在中国，则通过竞(jìng)争角逐决(jué)定最(zuì)终赢家，这也是我们的一贯做法。

　　第三个结论，做大模型(xíng)应用公司，其(qí)实已经开始盈(yíng)利，但这(zhè)通常发生在(zài)水面(miàn)下。这个(gè)生态在不断(duàn)形成，会进(jìn)入中国人最擅长的模式，先把(bǎ)应用做好，不少应用公司(sī)做得挺(tǐng)厉害的。例如，我们猎豹移动投资(zī)的一家AI直播公司（灵(líng)犀深智），发展非常迅速，预计下个月(yuè)就会盈利(lì)。一些ToC领域也已(yǐ)经开始盈利。此(cǐ)外，大(dà)模型出(chū)海一定有机(jī)会。现(xiàn)在是中国企(qǐ)业新一波的出海潮，在国内卷，卷出去放在(zài)哪个维度，在国(guó)际市(shì)场都是有竞争力的。

责任编辑：何俊熹

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