21世紀經(jīng)濟報道記者王俊 北京報道隨著ChatGPT掀起大模型的發(fā)展熱潮，人工智能產(chǎn)業(yè)風頭更勁，業(yè)界、學界、公眾高度關(guān)注。

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7月2日，由北京市人民政府聯(lián)合工業(yè)和信息化部、國家網(wǎng)信辦、商務(wù)部、中國科協(xié)共同主辦的全球數(shù)字經(jīng)濟大會在北京召開，其中包括人工智能高峰論壇，聚焦通用人工智能、大模型發(fā)展等熱點問題。

目前，已有80余個大模型公開發(fā)布，但大模型的商業(yè)化落地才最為關(guān)鍵。論壇參與嘉賓對大模型商業(yè)化應(yīng)用落地提出了設(shè)想：大模型必須通用，賦能百行千業(yè)才能引領(lǐng)工業(yè)革命，必須觸點到具體的應(yīng)用場景，充分挖掘商業(yè)價值。

此前有聲音指出，大模型是風口和泡沫?！按竽Ｐ褪钦嬷悄埽錁酥局ㄓ萌斯ぶ悄艿牡絹?。”360創(chuàng)始人周鴻祎說，“大模型直接提高每個人、每個組織的生產(chǎn)力，同時實現(xiàn)賦能。電腦剛發(fā)明時并未帶動工業(yè)革命，距離普通人、普通企業(yè)也很遠，后來電腦走入家庭和企業(yè)才改變了世界。“

銜院科技創(chuàng)始人周伯文指出，ChatGPT使人工智能走到新拐點，AI的本質(zhì)應(yīng)當是與人協(xié)同交互，從交互中學習，進而協(xié)同人類解決問題。

他指出，人工智能演化分為三階段：

階段一為ANI，狹義人工智能，已經(jīng)實現(xiàn)。該階段機器高度受監(jiān)督，需要大量人工標記的數(shù)據(jù)；任務(wù)范圍狹窄，需要為新任務(wù)訓練新模式。

階段二為ABI廣義人工智能，也就是當前階段?？蓪崿F(xiàn)自監(jiān)督，無需過多明示教學；端對端，即一個模型可以完成多項任務(wù)，以及涌現(xiàn)能力、零樣本學習等技能

階段三則為AGI通用人工智能，尚未到來。這時人工智能比人類更聰明，且總是學著變得更聰明，獨立、自主發(fā)展，可能會失控。

“ABI階段人工智能已經(jīng)足夠強大，可以創(chuàng)造價值，又不必太過擔心負面影響。我們應(yīng)盡量把人工智能的研究深化落地，為將來的AGI做好準備。”周伯文指出。

根據(jù)麥肯錫2022全球人工智能調(diào)研報告，中國人工智能使用率暫時落后于全球平均水平，較世界領(lǐng)先國家仍有較大提升空間。只有9%的中國企業(yè)可借助AI實現(xiàn)10%以上的收入增長，而領(lǐng)先國家受訪企業(yè)中有19%的公司能實現(xiàn)該增長。

論壇上，與會嘉賓的共識是抓住本輪人工智能發(fā)展機會，利用大模型賦能產(chǎn)業(yè)。

周鴻祎認為，大模型發(fā)展真正的機會在中國，政府、城市、企業(yè)都有廣闊的應(yīng)用市場，中國做大模型最應(yīng)該抓住產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的機會。他同時指出，對行業(yè)而言，只有大模型走進千家萬戶、賦能百行千業(yè)，才能真正推動人工智能帶來的這場革命。

有人將大模型比喻為操作系統(tǒng)，大部分公司沒有機會使用。周鴻祎則認為，未來大模型不會只有一兩個，而是像數(shù)據(jù)庫一樣，變成每個數(shù)字化系統(tǒng)的標配，從手機部署到汽車部署，也包括在企業(yè)和政府內(nèi)部的部署。

如何利用大模型賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展？與會嘉賓給出了自己的解題思路。

從硬件層面，周鴻祎給出的答案是做行業(yè)化、企業(yè)化、垂直化、小型化、專有化的大模型。

他直言，企業(yè)級場景落地大模型面臨的“四個問題”：第一，公有大模型缺乏行業(yè)深度。公有大模型與組織內(nèi)部業(yè)務(wù)結(jié)合不緊密，知識不互通，不能滿足企業(yè)級應(yīng)用場景的垂直性、專業(yè)性要求。

第二，公有大模型存在數(shù)據(jù)安全隱患。組織內(nèi)部知識庫不適合訓練到公有大模型中；公有大模型易造成企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露。

第三，公有大模型無法保障內(nèi)容可信。大模型存在“幻覺”，無法保障內(nèi)容真實可信、有據(jù)可查；企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)更新迭代速度快，公有大模型無法實現(xiàn)知識實時更新。

第四，公有大模型無法實現(xiàn)成本可控。直接訓練和部署千億級參數(shù)大模型成本過高，企業(yè)級應(yīng)用應(yīng)使用百億級基礎(chǔ)模型，根據(jù)不同需求訓練不同的垂直模型，企業(yè)則只需要負擔垂直訓練成本。

“對很多企業(yè)來說，訓練企業(yè)級大模型的成本已在急劇降低，我們的目的是把大模型‘拉下神壇’，變成每個企業(yè)、政府部門都能夠直接使用的東西?！敝茗櫟t說。

到底需要什么樣的大模型？如何解決上述問題？

周鴻祎認為大模型要做到以下幾點：一是行業(yè)化，有行業(yè)深度訓練的數(shù)據(jù)才有價值；二是企業(yè)化，需要和企業(yè)內(nèi)部知識庫進行配合，做到實時迭代更新，從而保證大模型更懂企業(yè)；三是垂直化，“不要試圖用一個大模型解決所有問題，大模型未來在企業(yè)落地形態(tài)一定是多個垂直模型組合，垂直模型解決專業(yè)問題的能力更強。”周鴻祎表示。

四是小型化，做小規(guī)模的大模型，百億參數(shù)的大模型成本更低，部署升級也更靈活；五是專有化，專有部署才能保證安全可控。

昆侖萬維科技股份有限公司CEO方漢則指出，高質(zhì)量數(shù)據(jù)對大模型發(fā)展至關(guān)重要。目前國內(nèi)大模型發(fā)展前景是To B和To C戰(zhàn)略并重，不過大模型在B端發(fā)力必須搭配高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)，但目前行業(yè)數(shù)據(jù)存在碎片化、分割化的問題。

“坦白地講，最近三年的大模型訓練積累的是對豐富的預訓練數(shù)據(jù)深度加工能力。OpenAI所有公開的論文和講演，對訓練過程和訓練算法都是公開的，但其從不公開模型結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)處理?！狈綕h指出，目前全世界大模型預訓練團隊都試圖重現(xiàn)OpenAI在模型架構(gòu)的動作以及預訓練數(shù)據(jù)的動作，任何一家企業(yè)的預訓練數(shù)據(jù)加工能力都至關(guān)重要。

他表示，預訓練大模型對于行業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求極高，只有擁有底座大模型和預訓練數(shù)據(jù)處理的公司才能快速定制行業(yè)模型，目前國內(nèi)定制大模型企業(yè)將快速向頭部匯聚。

在業(yè)務(wù)場景等方面，與會嘉賓認為，大模型要充分觸點應(yīng)用場景。

周伯文表示，大模型能否和業(yè)務(wù)充分結(jié)合，從而真正解決業(yè)務(wù)問題，是決定AI能否實現(xiàn)經(jīng)濟價值的關(guān)鍵因素。只有緊貼業(yè)務(wù)的AI戰(zhàn)略設(shè)計、完善的配套架構(gòu)、充足的AI人才及健全的內(nèi)部培養(yǎng)機制，才能使AI與業(yè)務(wù)發(fā)展需求充分融合，最大化經(jīng)濟收益。

他從消費場景方面提出了自己的見解，“B2C的方向，B端企業(yè)主導生產(chǎn)和銷售，難以滿足C端用戶的個性化需求，試錯成本高，商品滯銷帶來積壓浪費；如果是C2B的角度，以消費者為中心，C端用戶占據(jù)主導，企業(yè)根據(jù)消費者需求按需生產(chǎn)，不僅可以提升銷售額，還能夠減少積壓浪費?！?/p>

周伯文表示，在具體應(yīng)用場景中，可以用大模型對消費者和產(chǎn)品二元管理進行重構(gòu)，針對真實世界的消費者和產(chǎn)品互動的數(shù)據(jù)，理解消費者的思想和情感，洞悉消費者所處的狀態(tài)和體驗，圍繞5D（機會洞察Discover，爆品定義Define，產(chǎn)品設(shè)計Design，具體研發(fā)Develop，觸達轉(zhuǎn)化Distribute），把所有消費者和產(chǎn)品的信息壓縮進入模型。

本輪AI變革帶來了人機交互方式的根本性變革。第四范式副總裁、主任科學家涂威威認為，從B端來看，這是非常大的機會。“過去很長一段時間，企業(yè)軟件的市場用戶體驗是很糟糕的，大部分情況下，80%的用戶只使用了20%的功能，軟件價值遠遠沒有被發(fā)掘出來。如果有這樣人機交互更自然的方式，軟件使用門檻和開發(fā)使用效率都會降低很多。大模型需要針對這樣的垂直場景去做更多的優(yōu)化?！彼赋?。

從投資的角度，君聯(lián)資本執(zhí)行董事紀海泉指出，大模型領(lǐng)域首要投資的是底座技術(shù)，但投資者并不期望底座的應(yīng)用技術(shù)快速成熟，大模型領(lǐng)域勞動分工短期內(nèi)也不會發(fā)生；其次投資關(guān)注的是垂直一體化的大模型，從底座到上層應(yīng)用由一家公司完成，未來金融、教育、汽車等行業(yè)會出現(xiàn)一系列行業(yè)垂直一體化的大模型公司。而隨著大模型底座逐漸成熟，與公有云類似，未來可能會產(chǎn)生一些類似云原生的AGI原生公司，也可能會出現(xiàn)像ChatGPT這樣的Killer APP。