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(yuán)：亚布力企业家论坛CEF

　　8月30日，在2024亚布力企业家第二十届夏(xià)季年会【开(kāi)幕(mù)论坛】上，物美集团创始人、多点 Dmall 创(chuàng)始人张文中，58同城CEO姚劲波，百度副(fù)总裁石清(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(hù)星空董事(shì)长傅盛，零一万物(wù)联(lián)合创始人祁瑞(ruì)峰聚焦“大模型：技术(shù)革命与产业应(yīng)用(yòng)”，一(yī)同探索如何避免大模型作为“智力引擎”陷入空转？大(dà)模型技术在产业应用中还存在哪些(xiē)挑战？企业能从(cóng)这场技术(shù)革命中，挖掘出(chū)哪些新机遇？英才元投资(zī)管理有限公司董事(shì)长宋立新为(wèi)本(běn)场对话主持人。

　　以下为内容实(shí)录(lù)：

　　宋立新：我(wǒ)的第一个问题是，怎么(me)看待大模型，大(dà)模型对大家所在企(qǐ)业有(yǒu)何赋能？

　　张文中：首先，我认为(wèi)大模(mó)型的出现(xiàn)更多代(dài)表着机遇，当然也有挑战，因(yīn)为挑战和(hé)机遇从来都是相伴而生的。多点很早就开始尝试使用大模型，2022年(nián)GPT的火爆，也让我们很快意识到(dào)相关(guān)问题(tí)。随后，多点关于大模型的(de)应用(yòng)越来越(yuè)多，例如AI能源系统、AI温控系统、AI客服，等(děng)等。对于大(dà)模型，我们(men)要有一个(gè)拥抱的(de)态度，只要根据(jù)自己的场景积极地(dì)去试，还是有很多机会的。

　　大模型可以大大提高效率，降低成本。例(lì)如，原来我们的质量检验环节需要(yào)花(huā)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(wù)标准(zhǔn)也没有因此打折扣。

　　祁瑞峰：以大模(mó)型技为代表的AI 2.0是(shì)有(yǒu)史以来最伟大的技术革命和平台革命，正在穿透各行各业，重塑全球生产力(lì)和经(jīng)济格局。大模型为代表的AI 2.0在技术上(shàng)确实还有一定的限制，目前的(de)主要落地场景聚焦在内容生成(chéng)和问答方(fāng)面的提效(xiào)，而在复(fù)杂的推理以及(jí)任务的规(guī)划、执行上还(hái)面(miàn)临着(zhe)一定的挑战(zhàn)。很积极的一面是，大模型的能力(lì)每天都在进步。从To B的角度来看，我们需要深(shēn)入到行业内(nèi)，结合行业和业务场景(jǐng)进入客户的业务系统(tǒng)，根据行业痛点(diǎn)落地“AI 2.0+产业”，从而实现(xiàn)提效，甚(shèn)至帮他们直接带(dài)来(lái)GMV的增长和ROI的改善。这可能才是客户愿意付大价钱去接受大模型赋能的(de)基础。

　　姚劲波：上周，我们公司做了(le)一(yī)次(cì)AI内部工具的培训，这是我(wǒ)们历史上参加人(rén)数最多的一次培训，大概有1400人。我(wǒ)想，他们之所以愿意(yì)来参加这(zhè)场培训(xùn)，肯定是因为内心既焦(jiāo)虑又兴奋，一(yī)是担心自己(jǐ)如(rú)果不拥抱AI，就会被这个时代淘汰；二(èr)是他(tā)们或许看到了机会，认为掌握了(le)AI这(zhè)个工具，就有可能取得更高的成(chéng)就。其(qí)实，企业和创业者也存在这种(zhǒng)心态。我的期(qī)待就是(shì)，所有(yǒu)的大(dà)模型厂(chǎng)商越“卷”越好，融的钱越多越好(hǎo)，招的(de)人越多(duō)越好，产品价格越低越好(hǎo)，产品性能越高越好。

　　在我看来，目前AI有两大问题：一是它还不够智能(néng)，虽然GPT5.0马上发布，但今(jīn)天要想在(zài)更(gèng)大规模(mó)上应用大模型，其(qí)实还是有障(zhàng)碍的；二是大模型的价格仍(réng)然比较贵，用户更希望大模(mó)型的性能更(gèng)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(jǐng)在(zài)使用(yòng)AI，大家普遍认(rèn)为已经(jīng)有10%-20%的工作量可以被AI替代(dài)。所以可以预期，未来几年如果AI继续往前演进，可能每个人的工作都会更轻松，大(dà)家可以把更多的精力放到畅(chàng)想未来上。我特别(bié)希望大(dà)家(jiā)可以拿(ná)出一个能让我算得过账的大模型(xíng)，我一定(dìng)愿(yuàn)意为此付(fù)费(fèi)，而且我不是按照(zhào)成本来付(fù)，而是按(àn)照这个大模型给(gěi)我创造(zào)的价值来付。那一天，也许就是大模型厂(chǎng)商真正能跑(pǎo)起来的时(shí)候。

　　宋立新：姚劲波总说出(chū)了很多(duō)用户对(duì)大模型的心声(shēng)：更强的功能和更便(biàn)宜的价格(gé)。石(shí)总你认(rèn)为百度能满足这种奢望吗？

　　石清华(huá)：可以满足。姚总说了几(jǐ)个重点：一是大模型的确有用。这个是最核心的(de)，有用才是真正的价值；二是他说希望大(dà)模型厂商越“卷”越好，希望价格越来越低。这是一(yī)个期望，是一个正向的鞭策；三是愿意为价值(zhí)来付费。这才是我们大模型厂商最终追求(qiú)的结果，即早晚(wǎn)有一天能用价值(zhí)来定义大模型的含金量。

　　首先分享两组数字(zì)，第一组来自大模型训练过程，投(tóu)入非常大。比如，一个万卡集群每天的耗电量相(xiāng)当于北京市东城区一天的耗电(diàn)量，可以说训练大模型(xíng)是非常消(xiāo)耗资源的；二是文(wén)心一言在发布一年后(hòu)，已经有(yǒu)3亿用(yòng)户在(zài)使用，针对企业提(tí)供服务的千帆(fān)平台，在(zài)一年之内也(yě)已经服务了15万家企业。文(wén)心一言大模型平均每天的调用量超过了6亿次，换成Token的话(huà)大概是(shì)1万亿Tokens了。第二(èr)组数字表明大模型真正被用起来了，不然它不会有这么多的调(diào)用量。

　　百度(dù)很笃定的是，我们要把大模型应用到(dào)具体的场景里。举两个例子：一是最近我们和全国(guó)总(zǒng)工会进行了合作，总工会是一个很大的体系(xì)，它有4亿多的会员，每年(nián)要处理很多劳务纠纷，如果用人(rén)工(gōng)处理，一是工作量(liàng)比较大，二是没有统一的标准，最后我(wǒ)们用三个月时(shí)间做了一个法律援助助手解决了这个问题，这在过去(qù)可能需要一年时间；二是我(wǒ)们用大模型做信控优化也就(jiù)是调控红绿灯的时长，从而提高了城市交通的通行(xíng)效率(lǜ)。这种例子比比皆是，我认为不(bù)应该无限地去打价格战，我更相信早晚有一天大(dà)模型可以通(tōng)过价值来(lái)定价。

　　宋立新：请问刘总，与百度文心一言、零(líng)一万物所做的(de)这些大模型相(xiāng)比，科大讯飞的优势(shì)是什么？差异化在哪儿？

　　刘聪：2022年12月15日，讯飞启动(dòng)“1+N”，决心既(jì)要做“1”的底座，也(yě)要做(zuò)“N”的场景。有(yǒu)了(le)底座之后，大(dà)模型可以持续迭代；而且在“N”的(de)场景里，它的软硬(yìng)件产品(pǐn)可(kě)以持续(xù)升级。

　　“1”不只是指文本大模型，在“从(cóng)文本大模型向(xiàng)多模态的理解、语音大模型”等全栈能力上，我们(men)基于原有(yǒu)技术再结合大(dà)模型，现(xiàn)在(zài)讯飞(fēi)大模型可以直接超过OpenAI的Whisper大模型。我们最近又(yòu)发布了极速语音交互功能，相当于基本具备(bèi)了(le)全面底座的能力。

　　讯飞除了算法自主可控，在国(guó)内国产化方面也做得很不错。在以像华为、寒(hán)武纪为代表的国产化芯片上(shàng)，我们构建出(chū)了整个训练推理的框架，这是我们的特色。去年10月24日，我们基于华为的910B，构建了国(guó)内首个万卡(kǎ)的(de)国产化集群。包括现在大家看到(dào)的一系列的各类底座大模(mó)型都(dōu)是基于国产化(huà)集群训练出来的，这是讯(xùn)飞星火模型(xíng)的又一个(gè)特点。以央国企为例，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，你作(zuò)为(wèi)AI方面的专家，同时你们(men)公司也在做大模型和(hé)机器人，请你(nǐ)总结下(xià)。

　　傅盛：这(zhè)波AI是一(yī)场掀(xiān)起巨大浪潮(cháo)的社会生产力革命，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(yǐ)下几(jǐ)点(diǎn)：

　　一是(shì)大模型从出现(xiàn)到发展，已经过去将(jiāng)近一年的时间，但最顶级大模(mó)型的模(mó)型没有(yǒu)明显提升。在一个以科技为核心的(de)技术浪潮(cháo)中(zhōng)，这是不太正常的。虽然我也尊重各位做的大模型，但客观来说，谁家(jiā)大模(mó)型有什么优势，基本尚属“一家之言”，其(qí)实用(yòng)户用起来没有感觉到太大差别。我(wǒ)每次写不同的东西，都会用(yòng)好(hǎo)几个大模型互相比较，有时候这个大模型更好用，有时那个更好(hǎo)用(yòng)。当前(qián)大模(mó)型(xíng)的(de)同质(zhì)化很严重。

　　二是我们讲了这么久的人工智能，但真正的KillerAPP并没有出现，KillerAPP不仅在C端没(méi)有出现，在(zài)B端(duān)也未能(néng)出现。很多行业大模型都说自己有不少应用，但真正(zhèng)提效的并不多。可能在营销(xiāo)文案或者图(tú)片生成等领域可以提效，但想要将大模型真正变成(chéng)一(yī)个明显能够提效的应用，还很有难度。

　　不过，我(wǒ)不认(rèn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」)为泡沫就会使得大模型(xíng)发展崩塌(tā)，有时(shí)有点泡沫也很正常。以前(qián)互联网早期也出现过泡沫。

　　未来大模型的成功可能取(qǔ)决于两个点：

　　一是大(dà)模型的天花板能再上一个(gè)台阶。今天的大模型有20-30%的(de)知识幻觉，这个错误在很多岗位上用不起来，而且“它不知道自己不知道”，这是今天大模型在(zài)企业应用上的非常重要的一(yī)大卡点。想要真正落(luò)地一个应用，得用大量工程(chéng)化的手段(duàn)去解(jiě)决以前所谓通用人工智能认为它能干的活，这中(zhōng)间是有差距的。所以模型本身能否再(zài)上一个台阶(jiē)很重要。

　　二(èr)是能不能做(zuò)出真正让(ràng)用(yòng)户觉得(dé)好的应用(yòng)。以ToB为例，你做出(chū)的大模型能否真的可以在某些岗位上减员增效(xiào)，甚(shèn)至改变(biàn)商业模(mó)式。我们猎户星空现在采取的模(mó)式是与(yǔ)B端客户共担风险(xiǎn)，用压(yā)力倒逼(bī)自己不断努力，以获得真(zhēn)正追求效果的目的，而不只是(shì)单纯追求“人工智能”这四个字(zì)。

　　宋立新：傅盛总写(xiě)东西最常用应用是(shì)哪款？

　　傅盛：我最常(cháng)用秘(mì)塔搜索。

　　宋立新(xīn)：祁总还有补充吗？

　　祁(qí)瑞峰：我们特别关(guān)注的一个B端痛点是，如何在B端赋能企业价值，以及通过(guò)企(qǐ)业价值增加有规模的营收。零一(yī)万物也在toB端探索，有了(le)初(chū)步(bù)的方法论。

　　好的一点是，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AI 1.0时代那样动辄上百人去堆叠。很多AI 1.0时代(dài)的公司在B端的打法是从数据到模型到(dào)应用到交付，都是自己做，做着做着一抬头就变(biàn)成1000人(rén)了，重度定制(zhì)带来的是成本不断攀升，烧钱(qián)烧得(dé)太狠。

　　现在确实有一些范式的变化。我们自己尝(cháng)试聚焦行业场景，希望提供能帮客户带来(lái)价值的云(yún)服(fú)务，让大(dà)模型在知识迭代的基础上成为(wèi)可以标(biāo)准化的产品。此外，我们也在(zài)测试，是否有可能通过大模型赋能数字人直播的(de)场景中，比如(rú)，给物(wù)美每(měi)个线下的店对应开个(gè)线上的虚拟直播店，直接带来有毛利的GMV的(de)增长。

　　最近(jìn)通过与欧美市场的交流发现，欧美企业在做大模型、做(zuò)集群管理时，可以有千万美元预算的项目。国内的大模型厂商一般都希望不只是去做(zuò)“云”，而且愿意做私有化的部署，但在欧美市场(chǎng)里(lǐ)，从供给端真(zhēn)正愿意给企业做私有化部署的，可能只有Cohere这(zhè)一家企业，它是做(zuò)云(yún)上的专区(qū)私有化，并不是做客户现场(chǎng)的私有化。

　　最近，欧盟《人工智能法案》的出台，对金(jīn)融(róng)、医(yī)疗等行业有(yǒu)大(dà)量合(hé)规和数据监管的强如何看待大模型？六位大咖畅谈「大模型：技术革命与产业应用」要求，他(tā)们现在基本上只能挂在OpenAI上，还得自己做SFT（监督微调），这也是一个很大的代差。在这些私(sī)有化的工程能力上，中国大模型(xíng)团队具有全球优势，这是另(lìng)一个我们在探索的路径。

　　宋立新：大模型出(chū)来之后，SaaS的收入显著萎缩，尤其餐饮业也受到了影响(xiǎng)。前几天发(fā)布的(de)餐饮业(yè)相关数据(jù)显示，在它(tā)们100元的收入里，只有0.37元的利润，超市压力也特别大(dà)。先请问张文中总，你焦虑么？请你谈(tán)谈对未来中(zhōng)国(guó)大模型发(fā)展的看法(fǎ)。

　　张(zhāng)文(wén)中：我们先要弄清楚什(shén)么是“焦虑”。只有当你觉得完全不确(què)定未来在哪里(lǐ)，不知(zhī)道下一(yī)步要怎么办的时候(hòu)，这时的焦虑才有意义。但经(jīng)过了过去一年多的演进，大家都很确定(dìng)，人工智能就是人类的未来。

　　既然大(dà)家已经达(dá)成共识(shí)，那么企业(yè)就(jiù)要快速拥抱和迭代，尽早进入智能时代。但全面(miàn)拥抱数字化、智能化(huà)的同时，也一定要记住一点(diǎn)：你做的(de)所有事都(dōu)是为了(le)彻底回归商(shāng)业本质，即帮助(zhù)消费者(zhě)解决问(wèn)题，提高自己企业(yè)的(de)运营效率，让你的商品更有竞争力，其(qí)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(wèi)来在哪里，那就坚定不移地去(qù)做，不用焦虑。

　　人工智能到底会不会创造价值？我的答(dá)案是：肯定会创造价值。能创造价(jià)值，消(xiāo)费者就一(yī)定会买单。问题在于(yú)你能(néng)不能帮他解决问题。还有，在国内是软件和硬件结合永远是一个很好的营(yíng)收方(fāng)法。

　　综上，你们这些搞大模型的企业大胆往前走吧，没问题，一(yī)定会有(yǒu)人买(mǎi)单(dān)的(de)。

　　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(zhù)于缩短与美国在AI发展水平上的差距，姚(yáo)劲波总认同这(zhè)个观点吗？

　　姚劲(jìn)波：中国和美国最大的优(yōu)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求。在追赶(gǎn)芯(xīn)片和算法(fǎ)方(fāng)面，我认为由于开源资(zī)源的丰富，我们(men)与美国的(de)差距并没有那(nà)么大。现在全球范围内，只有(yǒu)中国和美(měi)国在这方面的竞争(zhēng)最为激烈(liè)，而中国还有很多(duō)场(chǎng)景非常适合AI的应用。虽然我(wǒ)不会去“卷”大模型本身(shēn)，但我会结(jié)合大模型提供的算法或开源工具，以及58同城自己积(jī)累20年的独(dú)特数(shù)据，训练出一个行业模型，以(yǐ)更好地服(fú)务我们的用户。

　　在58同城(chéng)和(hé)安居(jū)客上，每(měi)天都有百万级的商家活跃(yuè)。比如，当有人找工作(zuò)并投递简(jiǎn)历(lì)时，公司需要判断这(zhè)个人是否初步符合他们的需(xū)求，然后(hòu)决定是否打电话给求职者安排面试。同样，当有(yǒu)人(rén)在找房子时(shí)，房产经纪人需要(yào)判(pàn)断并推荐适合的房源。原本这些动作都(dōu)发生在线下，但现在它们全都在网上进(jìn)行，未(wèi)来一两年内，可(kě)能50%的(de)工作还会被AI替代。到那时(shí)，我给消费者提供的服务将会更加可靠和优质。比如，AI相比中介会更清(qīng)楚某个房源是(shì)否是北京101学区房，更清楚房贷利率(lǜ)的问(wèn)题。AI能够提升(shēng)我的服(fú)务水平，并将其转变为(wèi)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(tái)和连接服务。未来，利(lì)用AI技术来进一步实现(xiàn)服务的闭环和智能化，可能还需要我(wǒ)们再奋斗19年。对此，我和我的团队(duì)都感到非(fēi)常(cháng)兴奋。

　　宋立新：你认(rèn)为现在中国的企业在(zài)为to B的智(zhì)能化服务做准备时，愿意投入多(duō)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(yù)的竞争(zhēng)比美(měi)国更为激烈。美国(guó)仅有三家在该领域占主导地(dì)位的公司，他们(men)的融资总额达几十亿美金，而中国(guó)则有20到 30家公(gōng)司(sī)涉足该领域，且其中十几家(jiā)的融资额都超过了3亿美金。而且，国外公司的开源模型也在为中国服务，所以，即使(shǐ)在中(zhōng)国资本市场状(zhuàng)况不(bù)佳的情况下，中国(guó)在大模型方面(miàn)的(de)竞争态势依然(rán)如此强势。如果中国(guó)的资本市场像3年前一(yī)样(yàng)活(huó)跃，那么这(zhè)些公司可能融资的就不止3亿美金，而是20亿美金甚至更多。这种激烈(liè)的竞(jìng)争无疑会加(jiā)速整(zhěng)个(gè)大(dà)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(de)应用。如(rú)果能在58同城平台(tái)上用AI替代每天活跃的百万级招(zhāo)聘专员和房产经(jīng)纪，这(zhè)件(jiàn)事对我来说(shuō)将是足够伟大的(de)成就。

　　宋立新：想问石总，中国现在(zài)的(de)大模型是不是太多了？地(dì)方政府还应(yīng)该对大模型(xíng)加大投资吗？

　　石清(qīng)华：中国的大模型数(shù)量确实不少，并且类型多(duō)样、地域集中、应用(yòng)也(yě)非常(cháng)广泛。但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(xíng)的质量、应用价值以及(jí)它对整个产业的贡献和推动。比如像百度文心4.0这样参数量更大(dà)、能力更强的大模(mó)型，直接使用就能表(biǎo)现出非(fēi)常(cháng)好的效果，节省大(dà)量的人力成本和时间成(chéng)本。目前，百度智能云千帆平台(tái)提供包括文心大模型、主流开(kāi)源大模型在(zài)内的近80款大模(mó)型服务，还提(tí)供覆盖开发大模型、AI原生应用全生命周期的(de)工具链。此外，百度两款主力模型全面(miàn)免费开放，两款旗舰模型大(dà)幅降价，进一步帮助客户降低大模型使用门(mén)槛和试错成本。不仅如此，我们还推出(chū)了(le)千帆行业场景解决方案，深入到了客户“研、产、供、销、服”的(de)核心业务场景和业务流中。

　　百度(dù)秉承(chéng)这样两个态度。首(shǒu)先(xiān)，不断探(tàn)索下一代(dài)大(dà)模型的边界；其次，坚(jiān)持大模型必须为企(qǐ)业带来实际价(jià)值，无论是提高效率(lǜ)、降低成(chéng)本还是增强产品竞争力，这样企业(yè)才会愿意投资。

　　对于第二个问题，我建议(yì)各(gè)地政府可根据(jù)当地的产业结构来有针对性(xìng)地投入，因为大模型是(shì)没有属性的，但(dàn)是地区是有各自的特(tè)点的。例如，一些地方的经济结构以钢铁为(wèi)主，而另(lìng)一些地方以机器(qì)人产业为主。每个地方的情况(kuàng)都不同。但我建议大家不要(yào)再(zài)去卷基础模型了，可以根据地区的产业情况(kuàng)来投(tóu)入(rù)研发垂直领域的大模型(xíng)。例如58同城(chéng)拥有大(dà)量的垂直领(lǐng)域数据，这(zhè)些数据结合大模型进行训练(liàn)和迭代，有可(kě)能解决58同(tóng)城的人工替代问(wèn)题。再如百度智能云和唐山(shān)市政(zhèng)府合作，基于在百度智能(néng)云千帆平(píng)台，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(chǎn)业情况结合，探索“大模型(xíng)+”钢铁等主导产业，“大(dà)模(mó)型+”机(jī)器人等新兴产业，“大(dà)模型+”陶瓷(cí)、“大模型+”农业(yè)的传统及特色产业(yè)等全(quán)面赋能的(de)案例。所以，在基础通(tōng)用大模型的基础上，结合(hé)当(dāng)地的数据(jù)研发(fā)垂直(zhí)领域(yù)的大模型，可以解决(jué)当地企业(yè)垂(chuí)直场景的问(wèn)题，我认(rèn)为这样的(de)投入是有必要的。

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

　　刘聪：我在(zài)公司主要负(fù)责技术创新工作(zuò)，我的(de)主要职责是推动技术进(jìn)步，而不是直接挣钱，所以很难给出具体(tǐ)的时间和数字。不过，就核心技术支持业务、共同服务客户的路径，我可以分享一下看法。

　　首先，我赞同张(zhāng)总的观点，可能没您想的那么焦虑(lǜ)。这(zhè)件(jiàn)事科(kē)大讯飞已(yǐ)经做了20多年，知道它的发展规律(lǜ)，前期肯定要投入，后期才会看到实(shí)际价(jià)值。因此，我(wǒ)认为机遇大于焦虑。比如，OpenAI今年(nián)预计(jì)亏损50亿美元(yuán)，但他们依然风生水起，看起来(lái)并没有特别(bié)焦虑。无论是互联网大厂，还是像科大(dà)讯飞这样的人工智能企业，甚至是创业公司(sī)，最终目(mù)标还是商业成功。

　　我认为，现在(zài)有(yǒu)三个主要的落地路径：

　　API。大家都知道，由于(yú)价格(gé)战，API目前可(kě)能(néng)不会立刻带来盈利。但(dàn)它(tā)更(gèng)加便宜的价格可以吸引很多用户，这(zhè)也(yě)是培养(yǎng)用户心智和习惯的(de)过程，有助于(yú)推广。同时，随着未来(lái)出现更高效的大(dà)模型，这个领(lǐng)域还是有机会的(de)。

　　结合现有的底座与行业应用，比如AI搜索、文生图(tú)、文生视频德国软件。还有(yǒu)一些软硬件的协同，例如科大讯飞的学习机。在已有(yǒu)场景中引入大模型，可以直接提升能力价值(zhí)，进而(ér)带动(dòng)产(chǎn)品价值和销量(liàng)，科大(dà)讯飞的学习机(jī)就是一(yī)个成功例子，站在生(shēng)产线的角度上说就(jiù)已经产生盈利(lì)了(le)。

　　以央国企为代表的GB端。大模型的投入确实(shí)很大，面临很多问题，企业客户也还在摸索应用场景，思考它能创造哪(nǎ)些价值。这里可以用两个词来(lái)形容：由(yóu)点(diǎn)及面和蓄势待发。

　　“由点及面”是(shì)指，以(yǐ)前企业更(gèng)多是做局部提效，比如语音客服(fú)或会议管理(lǐ)。但现在，大(dà)模型底座能力结(jié)合企业内部知识库后，可以深入到(dào)业(yè)务主场景，为企业创造更多(duō)价值。比如，科大讯飞和交(jiāo)通银行合作，通过代(dài)码助(zhù)手功能，将代码接纳(nà)率提升至15%，可(kě)为交通(tōng)银(yín)行节约数百个人力，随着未来技术持续进步，代码接纳率(lǜ)可(kě)能达30%

　　“蓄势待发”则是说(shuō)，技术在(zài)央国企落地也有一个过程。首先是中标入围，接(jiē)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，科大(dà)讯飞近期与中国石(shí)油的昆(kūn)仑大(dà)模型合作，帮助他们结合场景发布(bù)了330亿代表性的行业大模型，这是大模型在企业端形成具体场景(jǐng)的成功案例。再之(zhī)后(hòu)，是如何从定制到非定(dìng)制，一方面在重(zhòng)点领域的央国企做深做(zuò)透(tòu)，另一方面可(kě)以在同行业其他地方进(jìn)行推广。我再举一(yī)个例子，招投(tóu)标可(kě)能每个企业都会做，之前(qián)繁琐的招(zhāo)投标程序，通过大模型可以快速(sù)完成清标和辅助(zhù)评判工作，科大讯飞最早在国能应(yīng)用，后来又在中国煤炭(tàn)实现了推广。

　　最后，我想(xiǎng)总结一下，要基于实际场景(jǐng)需求，与客户深(shēn)入合作，并在核心技术发(fā)展上(shàng)做到行业(yè)领先。如果与这个基础，我相信盈利只是一个自然而然的(de)过程(chéng)。

　　宋立(lì)新：其实摆在零一万物面前的问题也(yě)是挺严峻的，你(nǐ)们这样的(de)创业公司，怎么找到自己的生存和(hé)发(fā)展空间(jiān)？

　　祁瑞峰：首先，基础大模型创业确实是一个烧钱、烧资源的事。我们对行业有两个顾虑，并且思考了它的解决方(fāng)案。

　　第一个顾虑是，中外大模型公司在融资上的差距。AI 2.0大模型应(yīng)用未来可能会爆发，出现(xiàn)一(yī)个比互联网(wǎng)大10倍的平台(tái)型发展(zhǎn)机会。大模型的(de)能力竞(jìng)争在当下已经成为一个全球科技(jì)竞争的重要战场。中国的基础(chǔ)大模型融资，目(mù)前行业称的“六小虎(hǔ)”基本是数亿(yì)美元的数量级，而美国则(zé)是50亿美元的数(shù)量级(jí)。未来，中国如何与美(měi)国竞争，这一点是个挑战。

　　另一个顾虑(lǜ)是，国(guó)外(wài)一些头部大模型公(gōng)司的 “流血打法”。OpenAI经常“不讲武德”，比(bǐ)如推出GPT-4水平的(de)GPT-4omini，还免费向ChatGPT用户开放。尽管每年可能要消耗(hào)二三十亿美元的推理成本，他们仍然愿意免费，从商业(yè)逻辑上，我们想破(pò)脑袋(dài)也想不通为什么，但是他们就这(zhè)么干了。从我自己近10年的(de)创业经验来看，中国的软件创业公司的(de)努(nǔ)力(lì)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化，导致可复制性、可(kě)扩充性下降(jiàng)，项目有毛利，但公司不赚钱。例如，最近几家上市公司的财(cái)报显示，他们(men)的现金流和亏损没有实质(zhì)性改善，这反(fǎn)映了行业普遍的挑战。

　　零一万物如何(hé)突破(pò)这些挑战(zhàn)，我们可(kě)以考虑以下几点：

　　首先，中(zhōng)国人有一个(gè)优良传统，即(jí)我们更能吃苦、拼搏，更善于多快好省地做事情。例如，零一万物开发了一个基础架构优化的万卡集群，可以(yǐ)把(bǎ)它(tā)管(guǎn)理得更高效，这样可(kě)以用更少的资源训练出与世界科技巨头性能齐平的(de)大模型。

　　第二，未来的大模型服务会越来(lái)越便宜(yí)，关键在于能(néng)否降低推理成本，把商(shāng)业模式跑通。换言(yán)之，谁家在AI infra能力超(chāo)群，能把推理成本尽量做更便宜，那么大(dà)模(mó)型的服务就(jiù)能启用“薄利多(duō)销”的模式进一步穿透(tòu)B端，白菜价也有可能赚钱。在这(zhè)方面，零一万物在Day 1就重注AI infra的能力建设，其推理成本(běn)优化率显著优(yōu)于业内指标，进一步夯实自己的技术护城河(hé)，为自(zì)身的B端(duān)发力奠定了雄厚的技术基础。

　　第(dì)三，解决中国To B市场的(de)挑战，要结合行(xíng)业和(hé)应用场(chǎng)景将大(dà)模型能(néng)力尽量转化(huà)为(wèi)标准化云服(fú)务的产品。无论大模型能力(lì)多强，ToB企业是没有体感的，核(hé)心在于(yú)能(néng)否提供有(yǒu)效的产品，帮助客户提升GMV和降本增效，这是一个双赢的模(mó)式。

　　第四，拓展海外市场。欧美(měi)这么大的市场，竟然只有Cohere在做私有(yǒu)化，而且它(tā)也(yě)是一家创业的(de)小公(gōng)司，从中国的角度看(kàn)是一件不可思议的事情。最近我与许多欧美和(hé)中东客户沟通发现，在(zài)大模型时代(dài)，美国的ToC应用领先中国，但在ToB应(yīng)用方面，中国反(fǎn)而领先于美(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」měi)国。例如，我与二三(sān)十家欧美的世界500强企业沟通，他们大多在做RAG，连SFT都做得较少，企业专属(shǔ)模型(xíng)更(gèng)少见。这表明，这(zhè)是中国模(mó)型厂(chǎng)商值得关(guān)注的、有巨大的潜在价值市场。

　　宋立新：最后请傅盛总整体总(zǒng)结一下。

　　傅盛：第一个结论，中美在大(dà)模型的顶尖水平(píng)上确(què)实存在差距，但这(zhè)个差距肯定没有(yǒu)十年那么大。举(jǔ)个例子，今年年初Sora发布时大家惊呆了，但此后至今Sora都(dōu)还没有再发(fā)布新的产品(pǐn)，而(ér)国内的(de)一(yī)些(xiē)大模型反而已经发布了几(jǐ)款出色的文生视频产品。而且大模型的(de)理论(lùn)性没有那(nà)么强，它是试(shì)出来的(de)，在(zài)工程化尝试上，中国团队一直有优势。

　　第二个结论，大模型厂商未来5-10年内不用过(guò)于关注(zhù)盈利，这是我的观点。因为大模型最终将成为一种基础(chǔ)服(fú)务(wù)，就像水(shuǐ)电一样。最初需(xū)要大量补贴以(yǐ)吸引用户，例(lì)如亚马逊亏损多年才成为平台级公司。大模型的市场(chǎng)最终将由一两(liǎng)家或(huò)两三家平台(tái)主(zhǔ)导(dǎo)，在中国，则(zé)通过竞争角逐决定最(zuì)终赢家，这也是我们的一贯做法。

　　第三个结(jié)论，做大模型应用公司，其实已经开始盈利，但(dàn)这通常发生在水面下。这个生态在不断形成，会进入(rù)中国人最擅长(zhǎng)的模式，先把应用做好(hǎo)，不少应用公(gōng)司做(zuò)得挺厉害的(de)。例(lì)如，我们(men)猎豹移动投资的一家AI直播公司（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(xíng)出(chū)海(hǎi)一(yī)定(dìng)有机会。现在是中国(guó)企业新一波的出海潮(cháo)，在(zài)国内卷，卷(juǎn)出去放在哪个维度，在国际市场都是(shì)有竞争力的。

责任编辑：何俊熹

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