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(huì)【开(kāi)幕论坛】上，物(wù)美集(jí)团创始人、多点 Dmall 创始人张文中，58同城(chéng)CEO姚劲波，百度副总裁石清华，科大讯飞副总裁、研究院院长(zhǎng)刘聪，猎豹移(yí)动董事长兼 CEO、猎户星空董事长傅盛，零一万物联(lián)合创始人祁瑞峰(fēng)聚焦“大模型：技术革命与产业应用”，一同(tóng)探索如(rú)何(hé)避免大模型作为“智力引擎”陷入(rù)空转？大模型技(jì)术在产(chǎn)业应用中还存在哪些挑战？企业能从这场技(jì)术革命(mìng)中(zhōng)，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(běn)场对话主持人。

　　以下为内容实录：

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

　　张文中：首先，我(wǒ)认为(wèi)大模型的出现更多代表(biǎo)着机(jī)遇，当然也有挑战，因为挑战和机遇从来(lái)都是相伴而生的。多点很早就(jiù)开始(shǐ)尝试使用大(dà)模型，2022年(nián)GPT的火爆，也让我们很快(kuài)意识到相关问题。随(suí)后(hòu)，多点关于大模型的应用越来越多，例如AI能源系统、AI温控系统、AI客服，等等(děng)。对(duì)于大模型，我们要有一个拥抱的(de)态度，只(zhǐ)要(yào)根据自己的场景积极地去试，还(hái)是有很多机会的。

　　大模型可以大大提(tí)高效率，降低成本。例(lì)如，原来我们的质量(liàng)检验环节(jié)需要花费(fèi)很多人力资源，有了(le)大模型的帮助之后，大概可以节省50%的人力，服务标准也(yě)没有(yǒu)因此打折扣。

　　祁瑞峰：以大模型技为代表(biǎo)的AI 2.0是有史以来最伟大的技术革命和平台革命，正在穿透各行各业，重塑全球生产力和(hé)经济格局。大模型为代(dài)表的AI 2.0在技术上(shàng)确实还有(yǒu)一定的限制，目(mù)前的主要落地场景聚焦(jiāo)在内容生成和问答方面的提效，而在复杂的推理以及任务的(de)规划、执行(xíng)上还面(miàn)临着一定的挑(tiāo)战。很积极的一(yī)面是(shì)，大模型的能力每天都在进步。从To B的角度来(lái)看，我们需(xū)要深入到行(xíng)业内，结合行业和业务场景进入客户的业务系统(tǒng)，根据行业(yè)痛点落地“AI 2.0+产业”，从而实现提效，甚至帮他们直接带来GMV的增长和ROI的改善(shàn)。这可(kě)能才(cái)是客户(hù)愿意付大价钱去接(jiē)受大模型赋能的基础。

　　姚劲波：上周，我们公(gōng)司做了一次AI内部工具的培(péi)训，这(zhè)是我们历史(shǐ)上参(cān)加人(rén)数最多(duō)的一次培训，大概有1400人。我想，他们之所以愿意来(lái)参加这场培训，肯定(dìng)是因为内心既焦虑又兴(xīng)奋(fèn)，一(yī)是担(dān)心(xīn)自己如果不拥(yōng)抱AI，就会被(bèi)这个时代淘汰；二(èr)是他(tā)们或许看(kàn)到了(le)机会，认为掌握了(le)AI这个工具，就有(yǒu)可能取得更高的成就。其(qí)实，企(qǐ)业和创(chuàng)业(yè)者也存在这(zhè)种心态。我的期待就是，所有(yǒu)的大(dà)模型厂商越(yuè)“卷”越好，融的钱越多越好，招的人越多越好，产品(pǐn)价格(gé)越低越好，产品性能越高越好。

　　在我看来，目(mù)前AI有两大问题：一是它(tā)还不够智(zhì)能，虽然GPT5.0马上发布，但今(jīn)天要想在更大规模上应用大(dà)模型，其(qí)实还是有障碍的(de)；二是(shì)大模型的价格仍(réng)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(tí)供服(fú)务(wù)。

　　我们公司内部有很多场景在使用AI，大家普遍认为已经有10%-20%的工作(zuò)量可以被AI替代。所以可以预期(qī)，未来几年如果AI继(jì)续往前演(yǎn)进，可能每个人的工作都(dōu)会更(gèng)轻松，大(dà)家可以把更多的精力放到畅想未来上。我特别希望大家可以拿出一个能让我算得过账的(de)大模(mó)型，我一定愿(yuàn)意为此付费(fèi)，而且我不是按照成本来付，而是按照这(zhè)个(gè)大模型给我创造的价值来付。那(nà)一天，也许就(jiù)是大模型(xíng)厂商真正能跑(pǎo)起(qǐ)来的时候。

　　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(gōng)能和更便宜的价(jià)格。石总(zǒng)你认为百度能满足这种奢(shē)望吗？

　　石清华(huá)：可以满足。姚总(zǒng)说了几个重点：一是大模型的确有用。这个(gè)是最核心(xīn)的，有(yǒu)用(yòng)才是真正的价值；二是他(tā)说(shuō)希望大模型(xíng)厂商越“卷”越好，希望(wàng)价格越来越低。这是一个(gè)期望，是一个正向的(de)鞭(biān)策；三是愿意为(wèi)价值来付费。这才是我们(men)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。

　　首先分享两组(zǔ)数字，第一组来自(zì)大模型训(xùn)练过程，投入非(fēi)常大。比如，一个万卡集(jí)群(qún)每(měi)天的耗电量相当于北京(jīng)市东城区一天的耗电量(liàng)，可(kě)以说(shuō)训(xùn)练大(dà)模型是非常消耗资源的；二是文心一言在发布(bù)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平(píng)台，在一(yī)年(nián)之内也已经服务了15万家(jiā)企业。文心(xīn)一言大(dà)模型平(píng)均每天的调用量超过(guò)了6亿(yì)次，换成Token的(de)话大概是1万(wàn)亿Tokens了。第二组数字表明(míng)大模(mó)型真正被用起来了(le)，不然它不(bù)会有(yǒu)这么多的调用量。

　　百度很笃(dǔ)定的是，我们要把大模型应用到具体的场景里。举(jǔ)两个例(lì)子：一是最近我们(men)和全国总工会进行了合作(zuò)，总(zǒng)工会是一个(gè)很(hěn)大的体系，它有4亿多的会员(yuán)，每年要处理很(hěn)多劳务纠纷，如果用人工处理，一是工作量比较大，二是没有统一的标准，最后我们用三个月时间做了(le)一个法律援助(zhù)助手解决了这个问题，这在过去可能需要一年时间；二(èr)是(shì)我们(men)用大模型做信控优(yōu)化也就是调控红绿灯的(de)时长，从而提高了城市交通的通行效率。这种例子比(bǐ)比皆是，我认为不应该无限地去打价格战，我更相信早晚有一天大模型可以(yǐ)通(tōng)过价(jià)值来定价。

　　宋(sòng)立新：请问刘总，与百度文心一言、零一万物所做的这些大模型相比，科大讯飞的优势是什么？差异化在哪儿？

　　刘(liú)聪：2022年12月15日，讯飞启动“1+N”，决心既要做“1”的底座，也要做“N”的场景。有了底座之后，大模型可以(yǐ)持续(xù)迭(dié)代；而且在(zài)“N”的场景(jǐng)里，它的软硬件产品可(kě)以持(chí)续升级(jí)。

　　“1”不只是指(zhǐ)文本大模型，在“从文本大模型向多模态的理解、语音大(dà)模型”等全栈能力上，我们基于原有(yǒu)技术再(zài)结合大模型，现在讯(xùn)飞大模型可(kě)以(yǐ)直接超过OpenAI的Whisper大模型。我们最近又发(fā)布了极速语音交(jiāo)互功能，相当于基本具(jù)备了全面底座的能力。

　　讯飞除了算法自主可控，在国内国产化方面(miàn)也做得很不错。在以像华为、寒武纪为代(dài)表的国产化芯片(piàn)上，我们构(gòu)建出了整个训练推理(lǐ)的框架，这是我们的(de)特色。去年10月(yuè)24日，我们基于华为的910B，构建(jiàn)了国内首个万卡的国产化集群。包括现在大家看到的一系(xì)列的各类底座大(dà)模型都是基于国(guó)产(chǎn)化集群训(xùn)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(bàn)年我们在央国企的(de)底座中标(biāo)方面，做得也(yě)比较(jiào)靠前。

　　宋(sòng)立新：傅盛总，你作(zuò)为AI方面的专家，同(tóng)时你们公(gōng)司也在做大模型和机器人，请你总结下。

　　傅盛：这波AI是一场掀起巨(jù)大(dà)浪潮的社会生产(chǎn)力革命，但这波浪潮今天已经呈现出明显的泡(pào)沫迹象。“泡沫”体现在以下几点：

　　一是大模型从出现到发展，已经过去将近一年(nián)的时间，但(dàn)最顶级大模型的模型没有明显提升。在一个以科技为核心的技术浪潮中，这是不太正常的。虽然我也尊(zūn)重各位做的大模型(xíng)，但(dàn)客观来说，谁家大模型有什么优势，基本尚属(shǔ)“一家之言”，其实用户用起来没有感觉到太大差别。我每次写不同的东西，都会用好几(jǐ)个大模型(xíng)互相比较，有时候这个大模(mó)型更好用，有时那个更好用。当前大模型的同质化很严(yán)重(zhòng)。

　　二是我们讲了这么久的(de)人工智能，但真正的KillerAPP并没有出现，KillerAPP不仅在C端没有出现，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)正提(tí)效的并(bìng)不多。可能在营销文案或者图(tú)片生(shēng)成等领域可以提(tí)效，但想要将大模(mó)型真正变成一个明显能够提(tí)效的应用，还很(hěn)有难度。

　　不过(guò)，我不认为泡沫就会(huì)使得大模型发展崩塌(tā)，有时有点泡沫也很正常。以前(qián)互联网早(zǎo)期也出现(xiàn)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(de)天花板能再上(shàng)一个台阶。今天(tiān)的大模型有(yǒu)20-30%的知识(shí)幻觉，这个错(cuò)误在很多岗位上用不起来，而且“它不知道(dào)自(zì)己不知道”，这是今天大模型在企业应用上(shàng)的非常(cháng)重要(yào)的一大卡点。想要(yào)真正落地一个(gè)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(zhè)中间是有差距的。所(suǒ)以模型本身能否再上一个台阶很(hěn)重要。

　　二是能不能做出真正让用户觉得好的应(yīng)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(gǎi)变商业模式。我(wǒ)们猎户星空现(xiàn)在(zài)采取的模式是与B端客户共担(dān)风险(xiǎn)，用压力倒逼自己(jǐ)不断努力，以获得真正(zhèng)追求效果的目的，而不(bù)只是单纯追求“人工智能”这四个(gè)字。

　　宋(sòng)立新：傅(fù)盛总写东西最常用应用是哪款？

　　傅盛(shèng)：我最常用秘塔搜(sōu)索。

　　宋(sòng)立新(xīn)：祁(qí)总还有补充吗？

　　祁瑞(ruì)峰：我们特别(bié)关注的一(yī)个B端痛点是，如何在B端赋能企业价值，以(yǐ)及通过企业价值增加有规(guī)模(mó)的(de)营收。零(líng)一万物也在toB端探索，有了初步(bù)的方法论(lùn)。

　　好的一点是，基于大模型能力做(zuò)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(dòng)辄上(shàng)百人去堆叠。很多AI 1.0时代的公司在B端(duān)的打法(fǎ)是(shì)从(cóng)数据到模型(xíng)到应用(yòng)到交(jiāo)付(fù)，都是自己做，做着做着一抬头就(jiù)变成(chéng)1000人了，重度定制(zhì)带来的是成本不断攀升(shēng)，烧钱(qián)烧得太狠。

　　现在(zài)确实有一些范式的变化。我们自己尝试(shì)聚焦行业场景，希望提供能帮客户带(dài)来(lái)价值(zhí)的云(yún)服务，让大模型在知识迭代的基础(chǔ)上成为可(kě)以标准化的(de)产品。此外，我(wǒ)们也(yě)在测试，是(shì)否有可能通过大模型赋能数字人直播的场景(jǐng)中(zhōng)，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(máo)利的GMV的增(zēng)长。

　　最近(jìn)通过(guò)与欧美市场的交流(liú)发现，欧美企业(yè)在做大模(mó)型、做(zuò)集群(qún)管理时(shí)，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“云”，而且愿意做私有化的(de)部(bù)署，但在欧美市场里，从供给端真正愿意给(gěi)企业做私有化部署的，可能只有Cohere这(zhè)一家企(qǐ)业，它是做云上的专区私有化，并不是做(zuò)客户现场的私有化。

　　最近，欧盟(méng)《人工智能法案》的出台，对金融、医疗等行业有大量(liàng)合(hé)规和数(shù)据监管的强要求，他们现(xiàn)在基本上只能挂在OpenAI上，还得(dé)自己(jǐ)做(zuò)SFT（监督微调），这也是一个很大的代差。在(zài)这些私有化的(de)工(gōng)程能力上，中国(guó)大模型团队(duì)具有全球优势，这是另一个我们在(zài)探索的路径。

　　宋立新：大模(mó)型出来之(zhī)后(hòu)，SaaS的收入显著萎(wēi)缩，尤其餐饮(yǐn)业也受到了影响。前几(jǐ)天发布的餐饮业相关数据显示，在它们100元的收入里，只有(yǒu)0.37元的利(lì)润，超市压力也特(tè)别大。先请问张文(wén)中总，你焦虑么？请你(nǐ)谈(tán)谈对未来中国(guó)大模型发展的看法。

　　张文中：我们先要(yào)弄清楚什么是“焦(jiāo)虑”。只有当你觉得完全不确定未来在哪里，不知道下一步要(yào)怎么(me)办的时候，这时的焦虑才有意义(yì)。但(dàn)经过了过去一年多的(de)演进，大(dà)家都很确定(dìng)，人工智能就是人类的未来。

　　既然大家已经达成共识，那(nà)么(me)企业就要快速拥抱(bào)和迭代，尽早进入智(zhì)能时代(dài)。但全面拥抱数字化、智(zhì)能化的同时，也一定要记住一点：你(nǐ)做的所有事都是为了彻底回归商业本质，即(jí)帮助消费者解决问题，提高自己企业的运营效率，让你的商品更有竞(jìng)争力，其他的说再(zài)多都没用。老百姓认又实(shí)惠又好的东西，今天卷的就是“又便(biàn)宜又好”。这对企业来说是个挑战，但你如(rú)果知道未来在哪(nǎ)里，那就坚定不移地去做，不用焦虑。

　　人工智能(néng)到底(dǐ)会不会创造价值？我的答案是：肯定会创造价值。能创造价值，消费者就一定会(huì)买单。问题在于你能不能帮他(tā)解决问(wèn)题(tí)。还有，在(zài)国内是软件和(hé)硬件结合(hé)永远是一个很好的营收(shōu)方法。

　　综上，你们这(zhè)些搞大模型的企业(yè)大胆往前走吧，没问题，一定会有人买单的。

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

　　姚劲波：中国和(hé)美国最大的优势在于市(shì)场规模庞大，拥有众(zhòng)多的人口、数据和亟需满足的场景需(xū)求。在追赶芯片和(hé)算法(fǎ)方面，我认(rèn)为由于(yú)开源资(zī)源的(de)丰富，我们与美(měi)国的(de)差距(jù)并没有那么(me)大。现(xiàn)在全球范围内，只有(yǒu)中国和美国在这方面的竞争(zhēng)最为激烈，而中国还(hái)有很多场景(jǐng)非常(cháng)适(shì)合AI的应用。虽(suī)然我不会去“卷”大模(mó)型本身(shēn)，但(dàn)我会结合大模型提供的算法或开源工具，以及58同城自己积累20年的独特数据，训练出一个行业(yè)模型，以更好地服务我们的用户。

　　在58同城和安居客上(shàng)，每(měi)天都有百万(wàn)级(jí)的商家活跃。比如，当有人找工作并投递简历时，公(gōng)司需要判断这个(gè)人是否初(chū)步符合他们(men)的(de)需求，然后决定是否打电话给求职者(zhě)安排(pái)面试。同(tóng)样，当有人(rén)在找房(fáng)子时，房(fáng)产经纪(jì)人(rén)需(xū)要判断并推荐适合的房源。原本这些动作都发生在线下，但(dàn)现在它们全都在网上进行，未来一两(liǎng)年内，可能50%的工作还会被(bèi)AI替代。到那时，我给消费者提(tí)供的服务将会更加(jiā)可靠(kào)和优质。比如，AI相比中介会更清楚某(mǒu)个(gè)房源(yuán)是否是北京101学区房，更清楚房贷利率的问题。AI能够(gòu)提(tí)升我的服务水平，并将其转变(biàn)为纯在线、实(shí)时(shí)的服务。

　　过去的19年中，58同城一直在做信息平台和连接服务。未(wèi)来，利用AI技术来进一步实现服务的闭环和智能化，可能还需要我们再奋(fèn)斗(dòu)19年。对此(cǐ)，我和我的团队都感到(dào)非常兴奋。

　　宋立(lì)新：你认(rèn)为现在中国的(de)企业在为(wèi)to B的智能化服务做准备时，愿意投入多少(shǎo)资金打(dǎ)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美国更为激烈。美国仅有三家在该(gāi)领域占(zhàn)主(zhǔ)导地位的公司，他们的融(róng)资总额达几(jǐ)十亿美金，而(ér)中国则有20到30家公司涉足(zú)该领域，且(qiě)其中十几(jǐ)家的融资额都超过了(le)3亿美金。而且，国外(wài)公司的开源(yuán)模型也在为中国服务，所以，即(jí)使在中国资本市场状(zhuàng)况不佳的情(qíng)况下，中国在大模型(xíng)方面的竞争态势依然如此强势。如果中国的资本(běn)市场像3年前一样活跃，那么这些公司可(kě)能融资的就不止3亿美金，而是20亿美金甚至更多。这种激烈的竞争无疑会加(jiā)速(sù)整个大模型的成熟，加速我们(men)发(fā)布产(chǎn)品的进程(chéng)，并催生一些具有颠覆性的应用。如果能在58同城平台上用AI替代每天活跃的百(bǎi)万级招聘专员和房产经纪(jì)，这件事(shì)对我来说将是足够伟大的成就。

　　宋立新：想问石总，中国现在的(de)大模型(xíng)是不(bù)是太多(duō)了？地方政府还应该对大模型加(jiā)大投资吗？

　　石清华：中国的大模型数(shù)量确实不少(shǎo)，并且(qiě)类(lèi)型(xíng)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(lái)评判，而更应(yīng)该关(guān)注大模型的质量(liàng)、应用(yòng)价值以(yǐ)及它(tā)对(duì)整个(gè)产(chǎn)业的贡献和推动。比如像百(bǎi)度文心4.0这样参数量(liàng)更大、能力(lì)更强的大(dà)模型，直接使用(yòng)就能表现出非常好的效果，节省大(dà)量的人力成本(běn)和时间成本。目前，百度(dù)智能云千帆平台提供包括(kuò)文心大模型、主流开源大模型在内(nèi)的近80款大模型服务，还提供(gōng)覆盖开(kāi)发大模型、AI原生应用(yòng)全生命周期的工具链。此外，百度两款(kuǎn)主力(lì)模型全面免费(fèi)开放，两款旗舰模型大(dà)幅降价，进(jìn)一(yī)步帮助客户降低大模型使用门槛和试错(cuò)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(dào)了客(kè)户“研、产、供、销、服”的核(hé)心业(yè)务场景(jǐng)和业务流中。

　　百度(dù)秉承这(zhè)样两个态度。首先，不断探索(suǒ)下一代(dài)大模型的边界；其次，坚持大模型必须为企业带来实际价值，无论是提高效率、降低成本(běn)还是增(zēng)强产品竞争力，这样企业才会愿(yuàn)意投资(zī)。

　　对于第二个问题，我建(jiàn)议各地政府可(kě)根据当地的产(chǎn)业结构来有针对性地投入，因为大(dà)模型是没有属性的，但是地区是有各(gè)自的特点的。例如，一些(xiē)地方的经济结构以钢铁为主，而另一些地(dì)方以(yǐ)机器人产业为主(zhǔ)。每个地方的情况都不同。但我(wǒ)建议大家不要再(zài)去卷基(jī)础模型了，可以(yǐ)根据地区的产业(yè)情(qíng)况来(lái)投入研发垂直领(lǐng)域的大模型。例(lì)如58同城拥有大量的垂直领域数据，这些数据结(jié)合(hé)大模型进行训练和(hé)迭代(dài)，有可能解决58同城的人工替代问题。再如百(bǎi)度智能云和唐山市政府合作，基于在百度(dù)智能云千帆平台，规(guī)划建设国内首个(gè)产业级垂类大模型工厂(chǎng)，就(jiù)是(shì)和当地的产(chǎn)业情况结合，探(tàn)索“大模型+”钢铁(tiě)等主导产业，“大模(mó)型+”机器人等新(xīn)兴产业，“大模型+”陶瓷、“大模型(xíng)+”农业的传统及特色产(chǎn)业等全(quán)面赋能的案例。所以，在基础通用大模型的基础上，结(jié)合(hé)当地的数据研发垂直领域的大模型，可以解决当地企业垂直场景的问题，我认为这样的(de)投入是有必(bì)要(yào)的(de)。

　　宋立新：我(wǒ)们把话筒给刘聪(cōng)，大模型多久能实(shí)现盈利？它将如何形成一个良(liáng)性循环？

　　刘聪：我(wǒ)在公司主要负责(zé)技(jì)术创新工作，我的(de)主要职责是推动技术进步，而不是直接挣钱(qián)，所以很难给出具(jù)体的时间和数字。不(bù)过，就核心技术支持(chí)业务、共同服务客户的路(lù)径，我可以分享一下看法。

　　首先，我赞(zàn)同(tóng)张总的观(guān)点，可能没您想的那么焦虑。这件事科大讯飞已经(jīng)做(zuò)了20多年，知道它的发展规律，前期肯定要投入，后(hòu)期才会看到实(shí)际价值。因此，我认为机遇大于焦虑。比如(rú)，OpenAI今年预计亏损50亿美元，但他们依(yī)然风(fēng)生水起，看起(qǐ)来并没有特别焦虑。无论(lùn)是互联网大厂，还是像科大(dà)讯飞(fēi)这样的人工智能企业(yè)，甚至是创业公司，最终目标(biāo)还是(shì)商(shāng)业成功(gōng)。

　　我认为，现在有(yǒu)三个主要的落地路径：

　　API。大(dà)家都知道，由于价格战，API目前可能不会(huì)立刻带来盈利。但它更加便宜的价格可以吸引很多(duō)用(yòng)户，这也是培养用户心智和习惯的过程，有助于推广。同(tóng)时(shí)，随着未(wèi)来出现更高(gāo)效(xiào)的大模型，这个领域(yù)还是有机会的。

　　结合现有的(de)底座与行业应用，比如AI搜索、文生图、文生视频德(dé)国软件(jiàn)。还有一些软硬件(jiàn)的(de)协同，例如(rú)科大讯飞(fēi)的学习机。在已有场景中引(yǐn)入大模型，可以直接提升(shēng)能力(lì)价值，进而带动产品价值和销量，科大(dà)讯飞的学习机就是一个成功例子，站在生产线的角度上说就(jiù)已(yǐ)经产生盈利了。

　　以央国企为代(dài)表的GB端。大模型的(de)投入确实很大，面临很多问题，企业客户(hù)也还(hái)在摸(mō)索应(yīng)用场景，思考它(tā)能创造哪些价值。这里可以用(yòng)两个词来形容：由点及面和蓄(xù)势待发。

　　“由点及面”是指，以前企业更多(duō)是做局(jú)部提效，比如语音客服或会(huì)议管理。但现在(zài)，大模型底座能力结合企(qǐ)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，科大讯飞和交通银(yín)行合作，通过代(dài)码助手(shǒu)功能，将代码接纳率提升至15%，可为交通银行节约数百(bǎi)个人(rén)力，随着(zhe)未(wèi)来技术持续进步，代码接纳率可能达30%

　　“蓄势待发”则是(shì)说，技术在央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(yīng)用，打造大(dà)模型底座+工具链。例如，科大讯飞近期与中国石(shí)油的昆仑大模型合作，帮助他们结合场景(jǐng)发布了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的成(chéng)功案例。再之后，是如何从定制(zhì)到(dào)非定制，一方面在重点领域的央国(guó)企做深做透，另一方(fāng)面可以在同行业其他地方进行推广(guǎng)。我再(zài)举一个例子，招投标可能(néng)每个(gè)企业都会做，之前繁琐的招投标(biāo)程序，通过大模型可以快速(sù)完(wán)成清标和辅助评判工作，科大(dà)讯飞最早(zǎo)在国能(néng)应用(yòng)，后(hòu)来又在中(zhōng)国煤炭实现了(le)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(rù)合作，并在核心技术发展上做(zuò)到行业领先。如(rú)果与(yǔ)这个基础，我相信盈利(lì)只是一个自然(rán)而然的过程(chéng)。

　　宋立新：其(qí)实摆在零一万物面前的问题也是挺严(yán)峻的，你们这样的创业公(gōng)司，怎么找到自己的生存和发展空(kōng)间？

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

　　第(dì)一(yī)个顾虑是，中外大模型公司在融资上的差距。AI 2.0大模型应用未来可能会爆发，出现一个比互联(lián)网大10倍的平台型发展机会。大模型的能力竞争在当下已经成为一个全球科技竞争(zhēng)的重要(yào)战(zhàn)场。中国的基础大模型融资(zī)，目前行业称的“六小虎”基本是数亿美元(yuán)的数(shù)量(liàng)级，而美国则是(shì)50亿(yì)美元(yuán)的数量级(jí)。未来，中国(guó)如何与美(měi)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(sī)的(de) “流血(xuè)打法(fǎ)”。OpenAI经常“不讲武德”，比如推出GPT-4水平的GPT-4omini，还免费向ChatGPT用户开放。尽管每年可能要(yào)消耗二三十亿美元的推理成本，他们仍然愿(yuàn)意(yì)免费(fèi)，从商业逻辑上，我们想破脑袋也想不(bù)通为什么，但是他们就这么干了。从我自己近10年的创(chuàng)业(yè)经验来(lái)看，中国的软件创业公司的努力和前赴后(hòu)继，导致中(zhōng)国To B的市场(chǎng)比(bǐ)美国更艰难，因为(wèi)标准化不足带来高定制(zhì)化，导致可复制性、可扩充性下降，项目有毛利，但公司不赚钱。例如，最近几家(jiā)上市公司的(de)财报显示，他(tā)们的现金流和亏损没有实质性改善(shàn)，这反映了行(xíng)业(yè)普遍的挑战。

　　零一万物如何突破这些挑战，我们可以考虑以下几点：

　　首先，中国(guó)人有一个优良传统，即我们更能吃苦、拼搏，更善于多(duō)快好省地做事情。例如，零一万物开发了一个基础(chǔ)架构优化的万卡集群，可以把它管理得更高效，这样(yàng)可以用更少(shǎo)的资源训练出与世界科技巨头性能(néng)齐平(píng)的大模型。

　　第二，未来的(de)大模型(xíng)服务会越来越便宜，关键在于能否降低(dī)推理成本(běn)，把商(shāng)业模式跑通(tōng)。换言(yán)之，谁家在AI infra能力超群(qún)，能把推理成本尽量做更便宜(yí)，那么大模型的(de)服务就能启用“薄利多销”的模式进一步(bù)穿透B端，白菜价也有(yǒu)可(kě)能赚钱。在(zài)这方面，零一万物在Day 1就重注AI infra的能(néng)力(lì)建设，其推理成(chéng)本优(yōu)化率(lǜ)显著(zhù)优于业内指标，进一步夯实自己的技术护城河，为(wèi)自身的(de)B端(duān)发力奠定了雄厚的(de)技术基础。

　　第三，解决中国To B市场的挑战，要结(jié)合(hé)行业和应(yīng)用场景将大模型能(néng)力尽量转化为标准化云(yún)服务的产品。无论大模(mó)型能力多强，ToB企业是没有体感(gǎn)的，核心在于能否提供有(yǒu)效的(de)产品，帮助客户提升GMV和降本增(zēng)效，这是一(yī)个双赢的模式。

　　第(dì)四，拓展海(hǎi)外市场。欧美这(zhè)么大的市场，竟然只有Cohere在做私有化，而且它也是一家创业的小公司，从中国的角度(dù)看是(shì)一件不可思议的事情。最近(jìn)我与许(xǔ)多(duō)欧(ōu)美和中东客户(hù)沟通发现，在大模型时代，美国(guó)的ToC应(yīng)用领先中国，但在ToB应用方面，中国反而(ér)领先于美国。例如，我与二(èr)三(sān)十(shí)家欧美的世(shì)界500强企业沟通，他们大多(duō)在做RAG，连SFT都做(zuò)得较少(shǎo)，企业专属模型(xíng)更少见。这表明，这是中国模型厂商值得关注的、有巨大的(de)潜在(zài)价值市场。

　　宋立新：最后请傅(fù)盛(shèng)总整体总结一下。

　　傅盛：第一个结论，中(zhōng)美(měi)在大模型的顶尖(jiān)水平上确实存在差距(jù)，但这个差距肯定没有十年那么大(dà)。举个例子，今年(nián)年初Sora发布(bù)时大家惊呆(dāi)了，但此后(hòu)至今(jīn)Sora都还没(méi)有再发布新的产品，而国内的一些(xiē)大模型反而已经发布了几款出色的文生视频产品。而且大模型的理论性没有那么强，它是试出来(lái)的，在工程化尝试上，中国(guó)团队一直有(yǒu)优势。

　　第二个结论，大模(mó)型厂商(shāng)未来5-10年内不用过于关注盈利，这是我的观点。因为大模型最终将成为一种基(jī)础服(fú)务，就像水电一样。最初需要大量补(bǔ)贴以吸引(yǐn)用户，例如亚马逊亏损多年(nián)才成为平台级公司。大模型的(de)市场最终将由一两家或两三家平台主导，在中国，则通过竞争角逐(zhú)决定最终(zhōng)赢家，这也是我们的一贯做法。

　　第三个结(jié)论，做大模型(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(gè)生(shēng)态在不断形成(chéng)，会(huì)进入中国人最擅长的模式，先把应用(yòng)做好，不少应用公司(sī)做得挺厉(lì)害的。例如，我们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(jì)下个月就会盈利。一些ToC领域也(yě)已经开始盈利。此外(wài)，大模型出海一定有机会。现在是中国企业新一波的出海潮，在国内卷(juǎn)，卷出去放在哪(nǎ)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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