大模型狂飆一整年后，2024年應關注哪些關鍵點？

　　2023年接近尾聲，AI大模型的熱度絲毫不減。

　　谷歌剛宣布為開發(fā)人員提供新版Gemini大模型并承諾降低使用成本，微軟就推出了擁有27億參數(shù)的全新語言模型Phi-2。在頭部巨頭動作頻頻時，腰部玩家開始抱團，比如百奧幾何與智譜AI開始共建自然語言-生命語言多模態(tài)大模型。

　　雖然百度等巨頭早在2019年前后就已布局大模型技術，但2023年確實算得上是“大模型元年”，幾乎所有頭部科技大廠都深度參與研發(fā)，熱錢不斷涌入，將“千模大戰(zhàn)”推向新的高潮。然而，在大模型“軍備競賽”之余，業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了越來越多的冷思考:基礎大模型越來越多，能實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地為何寥寥無幾?2024年，AI技術產(chǎn)品化、產(chǎn)業(yè)化以及商業(yè)化，將是大模型發(fā)展的重中之重。

　　“千模大戰(zhàn)”高潮迭起

　　產(chǎn)業(yè)化成頭號難題

　　從參與企業(yè)規(guī)模、大模型數(shù)量與市場規(guī)模來看，中國已是僅次于美國的全球第二大大模型產(chǎn)業(yè)中心。

　　作為國產(chǎn)大模型的“扛旗者”，李彥宏在上個月的西麗湖論壇上提及一組數(shù)據(jù):截止今年10月國內(nèi)發(fā)布的大模型多達238個，較6月翻了整整三倍，Hugging Face平臺上可供下載的文本生成大模型則接近3萬個。按比例劃分，美、中兩國已上線/在研大模型數(shù)量占到全球的80%以上，吊打其他國家或地區(qū)。

　　據(jù)速途網(wǎng)測算，2023年中國大模型市場規(guī)模約為147億元，同比翻了一倍，預計在2028年將突破千億大關。龐大的市場規(guī)模，巨頭的高度重視，誘惑著資本不斷加大投入;AI對提升生產(chǎn)效率與經(jīng)濟質(zhì)量有著重要意義，一定程度關系到國家核心競爭力，因此也得到了有關部門高度重視。可以說，大模型狂飆一整年，離不開政策的支持、巨頭的重視和資本的熱情。

　　在大模型技術有序發(fā)展上我國走在世界前列，網(wǎng)信辦等七部委聯(lián)合發(fā)布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》、北京科委發(fā)布的《北京市促進通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施(2023-2025)(征求意見稿)》等中央和地方政府扶持措施相繼出爐，為大模型的發(fā)展掃清障礙，既提供必要資源傾斜，也避免技術無序發(fā)展。

　　資本方面，百度、阿里、騰訊、字節(jié)、科大訊飛、美團、京東、網(wǎng)易等大廠均在布局大模型技術，有實力的初創(chuàng)企業(yè)則成了VC們爭搶的香饃饃，熱錢不斷涌入。中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院的報告顯示，截止10月底，國內(nèi)已有38起大模型投融資事件，現(xiàn)存AI企業(yè)已超過2200家。

　　而在技術層面，文心大模型、阿里通義、訊飛星火、智譜等國產(chǎn)基礎大模型在多個榜單上的評測均位居前列，一定程度上已能與GPT PK。

　　大模型行業(yè)欣欣向榮，但依然存在一些隱憂——比如困擾大部分從業(yè)者的產(chǎn)業(yè)化落地問題。任何前沿技術都要轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品或者說應用才能為人所用，才能發(fā)揮價值。AI大模型當前在基礎技術迎頭直追的同時，更需要深入到產(chǎn)業(yè)端的場景中，在企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營中，或者用戶的生活學習中發(fā)揮作用。事實上，后者正是中國AI產(chǎn)業(yè)一直以來的優(yōu)勢:相較于下棋、畫畫、作詩而言，中國科技從業(yè)者更接地氣，善于將技術應用到場景中，讓其為產(chǎn)品、應用或者服務所用——哪怕沒那么炫酷也不重要。

　　三個標桿案例

　　看大模型產(chǎn)業(yè)化落地之路

　　大模型產(chǎn)業(yè)化的難點很多，比如不同行業(yè)數(shù)字化程度參差不齊，不同規(guī)模、不同領域的企業(yè)對AI的應用需求、可承擔的成本，有顯著差別，這里的成本除了資金等經(jīng)濟成本外，還有應用AI技術改造業(yè)務的風險、時間與邊際成本。正因為此，當前雖然很多企業(yè)都在關注大模型技術，但真正做到用大模型技術來改造業(yè)務甚至打造AI原生應用的企業(yè)，卻少之又少。

　　不過浪里淘沙，我們也能看到一些大模型技術和產(chǎn)業(yè)結(jié)合的標桿案例。

　　1、度小滿軒轅大模型:國內(nèi)首個開源金融大模型

　　數(shù)據(jù)驅(qū)動的金融業(yè)是數(shù)字化程度較高的產(chǎn)業(yè)，數(shù)據(jù)庫、存儲、服務器、自動化、信息安全等等數(shù)字化基礎設施，均是在金融業(yè)率先應用普及。在AI技術普及過程中，金融業(yè)很早就在積極探索將AI與客服、風控、授信、營銷等場景結(jié)合，降本增效的同時，提升客戶體驗。

　　2023年，大模型技術爆發(fā)。金融科技先鋒平臺度小滿在5月就率先開源了國內(nèi)首個千億級中文金融大模型“軒轅”;9月，“軒轅70B”開源開放可被自由下載和使用。作為金融場景而生的行業(yè)大模型，軒轅在智能化能力、功能服務以及信息安全上均有很強的針對性。

　　這種針對性體現(xiàn)在多個方面:比如軒轅用來訓練的數(shù)據(jù)集包含大量機構(gòu)研報、專業(yè)名詞、行情數(shù)據(jù)等金融行業(yè)資料，賦予了其極強的金融信息理解和處理能力。

　　在技術實力上，軒轅大模型不遑多讓。其已通過注冊會計師考試、銀行/證券/保險/基金/期貨從業(yè)資格、理財規(guī)劃師、經(jīng)濟師等金融領域權威考試。而在清華大學、上海交大和愛丁堡大學聯(lián)合發(fā)布的C-Eval大語言模型測評榜單和微軟亞洲研究院、MBZUAI、上海交大聯(lián)合推出的CMMLU榜單中，軒轅均取得了國內(nèi)所有開源模型排名第一的成績。C-Eval和CMMLU是目前較為權威的兩大專業(yè)榜單，能夠同時奪得第一，對軒轅這樣的行業(yè)大模型來說絕對算得上好成績了。

　　度小滿軒轅大模型正在金融場景深入應用。

　　在內(nèi)部，軒轅大模型已深入賦能度小滿營銷、客服、風控、辦公再到研發(fā)等場景，并已初見成效。在代碼助手方面，用大模型輔助生成的代碼，采納率能夠達到42%，幫助公司整體研發(fā)效率提升了20%;在客服領域，大模型推動服務效率提升了25%。在智能辦公領域，大模型目前的意圖識別準確率已達到97%。

　　度小滿向來都很重視金融科技能力對外輸出。度小滿CTO許冬亮透露，軒轅在5月開源時就有上百家金融機構(gòu)發(fā)出試用申請。從企業(yè)客戶的反饋來看，軒轅大模型的專業(yè)能力有口皆碑，2.0版本上下文對話長度增加至8K，對“非利息收入增長趨勢”等金融業(yè)的深度問題也能給出專業(yè)解釋。

　　2、阿里通義千問大模型，在電商行業(yè)貫徹“AI驅(qū)動”戰(zhàn)略。

　　2023年阿里巴巴有許多大的變動，“用戶為先、AI驅(qū)動”成為新的戰(zhàn)略方向。4月11日發(fā)布通義千問大模型的時候，時任阿里巴巴集團董事長、阿里云智能集團CEO張勇就表示“所有軟件都值得用大模型升級改造，阿里所有產(chǎn)品都會接入通義千問。”

　　阿里確實說到做到，作為阿里大本營的電商業(yè)務就早已全面AI化。以通義千問大模型為基礎，淘天集團推出了一系列面向B、C兩端的AI工具。

　　面向B端的工具包括官方客服機器人、圖片智能生成、營銷投放自主監(jiān)測等，今年雙11大促期間商家調(diào)用后臺AI工具的次數(shù)超過15億次;面向C端則推出AI智能助手淘寶問問，上線兩個月受邀試用人數(shù)突破500萬。B端工具可提高商家經(jīng)營效率、降低流量成本，C端功能則可顯著改善用戶體驗，在電商行業(yè)狂卷價格時形成差異化競爭力。

　　大模型與電商場景的結(jié)合，阿里走得最快也最遠，馬云在阿里內(nèi)網(wǎng)回帖中甚至提到了“AI電商”這一讓人耳目一新的概念。

　　為了進一步強化大模型技術實力，以及深化AI與業(yè)務的融合，近日淘天集團被爆暗中組建新的AI團隊，高調(diào)高薪招聘AI頂尖人才，抓緊時間訓練針對電商產(chǎn)業(yè)的專屬大模型“圖靈”。根據(jù)淘天集團此前透露的消息，未來一年會向商家發(fā)布更多AI工具，包括AI開店、經(jīng)營咨詢、智能周報等，服務范圍涉及商家日常經(jīng)營的方方面面。在阿里的推動下，大模型和電商產(chǎn)業(yè)的結(jié)合才剛剛開始�？梢灶A見，2024年，頭部電商平臺均會加碼“大模型電商”。

　　3、科大訊飛星火大模型:大模型+教育的標桿玩家。

　　科大訊飛的第一標簽是語音智能，第二標簽就是智能教育科技巨頭。在大模型技術出現(xiàn)前，科大訊飛在AI技術上就已耕耘多年，其相當一部分營收就來自智能教育服務，如口語評測、教育硬件等教育智能化服務。

　　在大模型技術爆發(fā)后，星火大模型和教育行業(yè)的結(jié)合更是轟轟烈烈。今年5月訊飛星火認知大模型1.0版本發(fā)布次日，帶飛了A股教育科技板塊，除了科大訊飛外，學大教育、行動教育、國新文化全跟著漲停，呈現(xiàn)出“星火燎原”之勢。

　　從1.0到3.0，訊飛星火大模型一直重點攻克代碼能力和多模態(tài)能力，并基于技術上的突破開發(fā)出更多針對學校、教育企業(yè)以及教師和學生群體的功能、應用。比如針對學校管理環(huán)節(jié)的學生及教師信息管理、離校申請審核功能，為教師量身打造的教學課件制作助手，給學生提供的AI一對一啟發(fā)式對話功能等。與此同時，訊飛在其翻譯筆、錄音筆、學習機、辦公本等教育硬件上也在深入應用大模型技術，強化產(chǎn)品力，鞏固在這一品類上的優(yōu)勢。

　　金融、電商與教育，三個行業(yè)的頭部玩家，均能在大模型的改造下獲得全新增長點，可見大模型產(chǎn)業(yè)化并非癡人說夢，而是必然趨勢。

　　大模型開卷2024:

　　有無產(chǎn)業(yè)化秘訣?

　　度小滿、阿里、科大訊飛們只是開了個好頭，大模型產(chǎn)業(yè)化程度依然有很大提升空間，特別是歷史悠久、數(shù)字化程度較低的農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、物流航運業(yè)、能源業(yè)等產(chǎn)業(yè)，更是亟需擁抱大模型技術提高生產(chǎn)效率，實現(xiàn)從數(shù)字化到智能化的跨越。鑒于此，加速AI技術產(chǎn)品化、產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化將是大模型行業(yè)在2024年的頭號任務。誰能率先跑通產(chǎn)業(yè)化落地路徑，誰就可以在“千模大戰(zhàn)”中笑到最后。那么，標桿玩家們給大模型產(chǎn)業(yè)化帶來了什么啟示呢?

　　第一，不重復發(fā)明輪子，有針對性地選擇訓練參數(shù)和設計功能服務。

　　基礎大模型已經(jīng)很多了，市面上缺的是能跟抗衡甚至超越GPT的頂尖基礎大模型，以及可讓千行百業(yè)更低成本、更低門檻、更快應用的“產(chǎn)業(yè)大模型”。而要做出強大的產(chǎn)業(yè)大模型，需要“既懂AI技術又是產(chǎn)業(yè)專家”。

　　度小滿就是一個很好的例子，一邊有背靠百度的AI技術底子，另一邊有深耕金融科技行業(yè)多年積攢下的產(chǎn)業(yè)認知、能力、場景、生態(tài)等資源。

　　據(jù)悉，軒轅雖是基于擁有1760億參數(shù)的Bloom大模型訓練而成，但也離不開度小滿這些年積累的千億tokens中文預訓練數(shù)據(jù)集，包括銀行、保險、基金等行業(yè)的基礎知識與巨量參數(shù)。因為有后者，軒轅大模型才有遠超同類競品和通用大模型的金融信息處理能力，也才可以面向金融業(yè)的痛點場景提供針對性的功能服務。

　　第二，深入貼合行業(yè)需求“定制”大模型功能服務，而不是閉門造車。

　　技術類公司容易出現(xiàn)“拿著錘子找釘子”的問題，如果不能貼合真實需求，技術再強大都可能只是自嗨。

　　為什么度小滿、阿里和科大訊飛可以在大模型產(chǎn)業(yè)化上先嘗到甜頭?因為阿里本身就是電商產(chǎn)業(yè)的龍頭，度小滿從成立之日起一直深度參與國內(nèi)科技金融行業(yè)建設，科大訊飛也深耕智能教育行業(yè)十數(shù)載，它們對相應行業(yè)理解非一般企業(yè)所能及。讀懂行業(yè)運作邏輯和深層次問題，就能洞悉企業(yè)、從業(yè)者的真正痛點，并給出行之有效的解決方案。

　　以度小滿為例，基于的理解、生成、邏輯和記憶四個基礎能力，軒轅大模型融合金融行業(yè)的使用習慣、優(yōu)化需求，提供了一系列針對性功能。比如個人信貸管理服務，軒轅大模型為銀行客戶提供客戶歷史信息管理、用戶多層次需求分析功能，給用戶提供專業(yè)問題自然語言交互問答服務，充分提高雙方的處理效率。度小滿在服務金融機構(gòu)和自有客戶時洞察了許多需求，才可以做出真正能用、有用、好用的金融大模型產(chǎn)品。

　　第三，眾人抬柴火焰高，大模型不是獨角戲，必須惠及行業(yè)參與者。

　　中小企業(yè)是產(chǎn)業(yè)鏈的主力軍，然而因為受限于資金實力與人才資源，往往很難再第一時間應用新技術，特別是門檻很高的新技術。相較于深度學習而言，大模型需要巨量算力、巨量數(shù)據(jù)和巨量算法，門檻高出了許多，對很多企業(yè)來說有些可望不可即。這對頭部玩家來說是機遇所在，如果堅持普惠開放路線，既可讓大模型技術有“產(chǎn)業(yè)化”的落點，也可以在大模型產(chǎn)業(yè)化中獲取對應價值。

　　在度小滿和北大光華管理學院聯(lián)合舉辦的大模型技術與應用論壇上，度小滿CTO許冬亮就發(fā)表過類似觀點，他認為大模型是中小金融機構(gòu)突圍而出的機會，因為它們可通過應用創(chuàng)新加快數(shù)字化、智能化升級進程，繼而跨越數(shù)字化鴻溝。

　　也不難發(fā)現(xiàn)，“開放”成了成功落地產(chǎn)業(yè)的大模型的最大公約數(shù)。度小滿的軒轅、阿里的通義千問、科大訊飛的星火走的均是開源開放路線。正如許冬亮所言，將大模型能力開放給金融機構(gòu)，不僅可以加快技術的推廣普及，還能降低使用門檻，是實現(xiàn)技術普惠的必然選擇。

　　跟區(qū)塊鏈等新興技術的曇花一現(xiàn)不同，大模型的熱度不會驟然下降。一方面，大模型技術在2024年將會縱深到更多產(chǎn)業(yè)，C端，大模型驅(qū)動的爆款現(xiàn)象級應用一定會出現(xiàn)，B端，大模型產(chǎn)業(yè)化的案例只會越來越多。另一方面，大模型技術本質(zhì)是深度學習技術的延續(xù)。AI技術已發(fā)展10余年，未來幾十年都將是科技產(chǎn)業(yè)的基礎技術。大模型是AI浪潮上最大的一朵浪花，而AI浪潮，將持續(xù)澎湃。