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(lùn)坛CEF

　　8月30日(rì)，在2024亚布力企业家第二十届夏季年会【开幕论坛】上，物美集团创始人、多点 Dmall 创始人张文中(zhōng)，58同(tóng)城CEO姚劲波，百(bǎi)度(dù)副总裁石清(qīng)华，科大讯飞副(fù)总裁、研究院院长刘聪，猎豹移动董(dǒng)事长兼 CEO、猎户(hù)星空(kōng)董事长傅盛，零(líng)一万物联合创始人祁瑞峰聚焦“大模型：技术革命与产业应用”，一同探(tàn)索如何避免大模型(xíng)作为“智(zhì)力引擎”陷入(rù)空转？大模型技术(shù)在产业(yè)应用中还存在(zài)哪些挑战？企业能从这场技术革(gé)命中，挖掘出哪些新机遇？英才元投资管理有限公司董事(shì)长宋立新为本场对话(huà)主持人。

　　以下(xià)为内容实(shí)录：

　　宋(sòng)立新：我的第一个问题是，怎么看待大模型，大模(mó)型对大(dà)家所在企业有何赋能？

　　张文中：首先，我认(rèn)为大(dà)模型的出现更多代表着机遇，当(dāng)然也有挑战，因为挑战和机遇从来都是相伴而生的。多点很早就开始尝试使用(yòng)大模型，2022年GPT的火爆，也让我们(men)很快意识到相关问题。随后，多点关于大模型的应用越来越多，例如AI能源(yuán)系统、AI温控系统、AI客服，等等。对于(yú)大模型，我们要有一个(gè)拥抱的态度，只要根据自己的场景(jǐng)积(jī)极地去试，还是(shì)有(yǒu)很多机会的。

　　大(dà)模(mó)型可以大大提高效率，降低成本。例如，原来我们的(de)质(zhì)量(liàng)检验环节需(xū)要花费很多人(rén)力资源，有(yǒu)了大模型的帮助(zhù)之后(hòu)，大概(gài)可以节省50%的人(rén)力，服务标准也没有因(yīn)此打折扣。

　　祁瑞峰(fēng)：以大模型(xíng)技为代表的AI 2.0是有史(shǐ)以(yǐ)来(lái)最伟大的技术革命和(hé)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。大模型为代表的AI 2.0在技术上(shàng)确(què)实还有一定的限制，目前的主要落地场景聚焦在内容生成和(hé)问答(dá)方面的(de)提效，而在复杂的推理以及任务的规划、执行上还面临着一定的挑战。很积极的一面是，大模型(xíng)的(de)能力每天都(dōu)在进步。从To B的角度来看，我们需要深入到行业内，结合行(xíng)业(yè)和业务场景进入(rù)客户的业务系统，根据行(xíng)业痛(tòng)点(diǎn)落地“AI 2.0+产业”，从(cóng)而实现提效，甚至帮他们直接带(dài)来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(shòu)大模型赋能(néng)的基(jī)础。

　　姚劲波：上周，我们公司做了一次AI内(nèi)部工具的培(péi)训，这是我们历(lì)史上参加人数最多的(de)一次培(péi)训，大概(gài)有1400人(rén)。我想，他们之所以愿意来参加(jiā)这(zhè)场培(péi)训，肯定是因为(wèi)内心既焦(jiāo)虑又兴奋，一是担心自己如果不拥抱AI，就会被这个(gè)时代淘汰；二是他们或许看到了机会，认为掌(zhǎng)握了AI这个工具，就有可能取得更(gèng)高的成就。其实，企业和创业者也存(cún)在这种心态。我的期待(dài)就是，所有的大模型厂商(shāng)越“卷”越好，融的钱越多越好，招的(de)人越多越好(hǎo)，产品价格越低越(yuè)好(hǎo)，产品性能(néng)越高越好。

　　在我看来，目前AI有(yǒu)两(liǎng)大问题：一(yī)是它还不够智能，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，其实还是有障碍的；二是大模型的价格仍然(rán)比(bǐ)较贵，用户更希望大模(mó)型的性(xìng)能更强大，成本更低，最好可以免(miǎn)费提供服务。

　　我们公司内部有(yǒu)很(hěn)多场景在使用AI，大(dà)家普遍认为已经有10%-20%的(de)工作量可以被(bèi)AI替代。所以可以预期，未(wèi)来几(jǐ)年如果(guǒ)AI继续(xù)往(wǎng)前演进，可能每个人的工作都会更轻松，大家可以把更多的(de)精(jīng)力放到畅想(xiǎng)未来上。我特(tè)别希(xī)望大家可以拿出一个能(néng)让我算得过账的(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」de)大(dà)模型(xíng)，我一定愿意为此付费，而且(qiě)我(wǒ)不是按照成本来付，而是按照(zhào)这个大模型给我创造的价值(zhí)来付。那一天，也许就是大模型厂商真正能跑起来的时(shí)候。

　　宋立新：姚劲波总说出了很多用户对大模型的(de)心声：更强的功能和更便宜的价格。石总你认为百度能满足这(zhè)种奢望吗？

　　石清华(huá)：可以满足。姚总说了几个(gè)重点：一是大模型的确有用(yòng)。这个是最核心的(de)，有用才是真正(zhèng)的价(jià)值；二是他说希望大模型厂商越“卷”越(yuè)好，希望价格越来(lái)越低。这是一个期望，是一个(gè)正向的(de)鞭策；三是愿意为价值来付费。这才是我们大模(mó)型厂商(shāng)最(zuì)终追(zhuī)求的结果，即早晚有(yǒu)一天能(néng)用价值来定义大模(mó)型的含金(jīn)量。

　　首先分(fēn)享两(liǎng)组数字，第一组来(lái)自大模型训练过程，投入非常大。比如，一个万(wàn)卡集群每天的耗电量相当于北京市东城区一天的(de)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(yán)在发布一年后，已经有3亿用户在(zài)使用，针对企(qǐ)业(yè)提供(gōng)服务的千帆平台，在一年之内(nèi)也已经服务了15万家企业。文心一言大模型平均每天的调(diào)用量超过了6亿次，换成Token的话大概是1万亿Tokens了。第二组数(shù)字表明大模型真正被用起来了，不然它不会有这么多的调用量。

　　百度(dù)很(hěn)笃(dǔ)定的是，我们要把大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，总工会是(shì)一个很大的(de)体系，它有 4亿多的(de)会员(yuán)，每年要处理很多劳(láo)务纠纷，如果用(yòng)人工处理，一是工作量比(bǐ)较大，二是没有统一(yī)的标准，最后我们用三(sān)个月时间做了一(yī)个法律援助助手解决(jué)了这个(gè)问题，这在过去(qù)可能需要一年时(shí)间；二是我们用大模(mó)型做信控优化也就是调控红绿灯(dēng)的时长，从而提高了城市交通的通行(xíng)效率。这种例子比比皆是，我认为不(bù)应(yīng)该无限地去打价格(gé)战(zhàn)，我更相信早晚有一天大模型可以通过价值来定价(jià)。

　　宋立新：请问刘(liú)总，与百度文心一言、零一万物所做(zuò)的这些大模型相比，科大讯飞的优势是什么？差异(yì)化(huà)在哪(nǎ)儿？

　　刘聪：2022年(nián)12月15日，讯飞启动“1+N”，决心既要做“1”的底座(zuò)，也要(yào)做“N”的场景。有了底(dǐ)座之后，大模型可以持(chí)续迭(dié)代；而且在“N”的场景里(lǐ)，它的(de)软硬件产品可以持续升级。

　　“1”不只是指(zhǐ)文本大模型，在“从文本大模型向(xiàng)多模(mó)态的理解、语音大模型(xíng)”等全(quán)栈能力上，我们基于原有技(jì)术再结合大模型，现在讯飞大模(mó)型可以(yǐ)直接超过OpenAI的Whisper大模型。我们最近又发布了极速语音交(jiāo)互功能，相当于基本具备(bèi)了全面底座的能力。

　　讯飞除了算(suàn)法自主可控，在国内国产化方面也做得很不错。在以像华为(wèi)、寒武纪为代表的国产化芯片上，我们构建出了整个训练推理的框(kuāng)架，这是我们的特色。去年10月24日(rì)，我们基(jī)于华为的(de)910B，构建了国内(nèi)首个(gè)万卡的国产化集群。包括现在大(dà)家看到的一系列的各类底座大模型都(dōu)是基于国(guó)产(chǎn)化集群训练出来的，这是讯飞星火(huǒ)模型的又一个特点。以央国企(qǐ)为例，上半年(nián)我们在央国企(qǐ)的底座中标方面，做得也比(bǐ)较靠前。

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

　　傅盛：这波AI是一场掀起巨大浪潮的社会生产力革命，但(dàn)这波浪潮今天已经呈现出明显的泡沫迹象。“泡沫”体现在以下几(jǐ)点：

　　一是大模型从出(chū)现到发展，已经(jīng)过去将(jiāng)近一年的时间，但(dàn)最顶级大(dà)模型的模型没有明显提升。在一个以(yǐ)科技为核心的技(jì)术浪潮(cháo)中，这是不太正常的。虽然我也尊重各位做的大模型，但客观来说，谁家(jiā)大模型有(yǒu)什么优势，基(jī)本尚属“一家之言”，其实用户用起来没有感觉到太大差别。我每次写(xiě)不同的东西(xī)，都会用好几个大模型互(hù)相比(bǐ)较(jiào)，有(yǒu)时候这个大模型(xíng)更好用，有时那(nà)个更好用。当前大模型(xíng)的同(tóng)质化很严重。

　　二是我(wǒ)们(men)讲了这么久的人工智能(néng)，但(dàn)真正的KillerAPP并没(méi)有出现，KillerAPP不仅(jǐn)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，但真正提效的(de)并(bìng)不(bù)多。可能在营销文案或者(zhě)图片生成(chéng)等领域可(kě)以提效，但想要将大模(mó)型真正变成一(yī)个明显能够提效的应用(yòng)，还很(hěn)有难度。

　　不过，我不认为泡(pào)沫就会使得大模型(xíng)发展崩塌，有时有点泡(pào)沫(mò)也很正常。以前互联网早期也(yě)出现过(guò)泡沫。

　　未来大模型的成功(gōng)可能取决于两个点：

　　一是大模型的天花板能(néng)再上一(yī)个台阶。今天的(de)大(dà)模型有20-30%的知识幻觉，这个错误在很多岗位上用不起来，而且“它不(bù)知道自己不知道”，这是今天大模型在企业应(yīng)用上的非(fēi)常重(zhòng)要的一大卡点。想要真正(zhèng)落地一个应用，得用大量工(gōng)程化的手段(duàn)去解决以前所谓通用人工智能认为它能(néng)干的活，这(zhè)中间是有差距的(de)。所(suǒ)以模型本身能否再上一个台阶很重要。

　　二(èr)是(shì)能不能做出真正让(ràng)用户觉得好的应用。以ToB为例(lì)，你做出的大(dà)模型能否真的可以在某些岗位上减员(yuán)增效，甚至改变(biàn)商业模式。我们猎户星空现在采取的模式(shì)是与(yǔ)B端客户共担风险，用压力倒逼自己不断努力，以获得真正追求效(xiào)果的目的，而不只是单纯追求“人工智能”这四个字。

　　宋立新：傅盛总(zǒng)写东西最常用(yòng)应用是哪款(kuǎn)？

　　傅(fù)盛：我最常用秘塔搜索。

　　宋立新：祁总(zǒng)还有补充(chōng)吗？

　　祁瑞峰：我(wǒ)们特别关注的一个B端痛点是，如何在(zài)B端赋能(néng)企业(yè)价值，以及(jí)通过(guò)企(qǐ)业价值增加有规模的营收。零一万物也在toB端探索，有(yǒu)了初步(bù)的方法论。

　　好的一点是，基于大(dà)模型能(néng)力做AI 2.0的(de)应用、产品和解决(jué)方案，不像原来AI 1.0时代那样动辄上百人(rén)去堆叠。很多AI 1.0时代的公司在(zài)B端(duān)的打法是从数据到模型(xíng)到(dào)应用(yòng)到交付，都是自己做，做着做着(zhe)一抬(tái)头就变(biàn)成(chéng)1000人了，重度定(dìng)制带来(lái)的是成本不断攀升，烧钱烧得太狠。

　　现(xiàn)在(zài)确实有一些(xiē)范式的变(biàn)化。我们自己尝试聚焦行业场景，希望提供能帮客户带来价(jià)值的云服务，让大模型在(zài)知识迭代的基础上成为可以标准化的产品。此外，我们(men)也在测试，是否有可(kě)能通过大模型赋能数字人直播的场景中(zhōng)，比(bǐ)如，给物美(měi)每(měi)个线下(xià)的店对应开个(gè)线上的虚拟直播店，直接(jiē)带来有毛利的GMV的增长。

　　最(zuì)近通过与欧美市(shì)场的交流发现(xiàn)，欧(ōu)美企业在做大模型、做(zuò)集群管(guǎn)理时，可以有千万美元预算(suàn)的项目。国内的大模型厂商一般都希望(wàng)不只(zhǐ)是去(qù)做“云”，而且(qiě)愿(yuàn)意做私有(yǒu)化的部署(shǔ)，但(dàn)在欧美市场里(lǐ)，从供给端(duān)真正愿(yuàn)意给企业做私有化(huà)部署的(de)，可(kě)能只(zhǐ)有Cohere这一家(jiā)企业，它是做云上的专(zhuān)区私有(yǒu)化(huà)，并不是做客户现场的私(sī)有化。

　　最近，欧盟《人(rén)工(gōng)智能(néng)法(fǎ)案》的(de)出台，对金融、医疗等行业(yè)有大量合规和数据监管的(de)强要求(qiú)，他们现(xiàn)在基(jī)本上只能挂在OpenAI上，还得自己做SFT（监(jiān)督微调），这也是一个很大的(de)代(dài)差。在这些私有化(huà)的工程能力上，中国大模型团队具(jù)有(yǒu)全球(qiú)优势，这是(shì)另一个我(wǒ)们在探索(suǒ)的路径。

　　宋立(lì)新：大模型出来之后(hòu)，SaaS的收入显著萎缩，尤其餐饮业也受到了(le)影响。前几天发(fā)布的餐饮(yǐn)业相关数据显示，在它们100元的收入里(lǐ)，只(zhǐ)有0.37元的利润，超市(shì)压力也特别(bié)大。先请问(wèn)张文中总，你焦虑么？请你谈谈对未来中国(guó)大模型发展的看法。

　　张文中：我们先要弄清(qīng)楚什么是“焦虑”。只有当你(nǐ)觉得完全(quán)不确定未来在哪里，不知道下一步要怎么办的时候(hòu)，这时的焦虑才有意义。但(dàn)经过了(le)过去(qù)一年多的演进，大家都很确定，人工智能(néng)就是(shì)人类的未来。

　　既然大家(jiā)已(yǐ)经达成共识(shí)，那么企业就要快速拥抱(bào)和迭代，尽早进入智能时代。但全面拥抱数字化、智能化的同时，也一定要记住一点：你做的所有事都是为了彻底回(huí)归商业(yè)本质，即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(pǐn)更有竞(jìng)争力，其他的(de)说再多都没用。老百姓认又实惠又好的东(dōng)西，今天卷的就是(shì)“又便宜又好”。这对企业来说是个挑战，但你如果知道未来在哪里，那就坚定不移(yí)地去做，不用焦虑。

　　人工智能(néng)到底会不会创造价值？我的答案是：肯定会创造价值。能创造价值(zhí)，消费者就一定会买单。问题在于你能不能帮他解决问题。还有，在(zài)国内是软件和硬件(jiàn)结合永(yǒng)远是(shì)一个很好的(de)营收方法。

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」cms-style="font-L">　　综上(shàng)，你们这些搞大模型的企业大胆往前走吧，没问题，一定会有人买单(dān)的。

　　宋立新：有人认为中国丰富的(de)产业应用场景和供(gōng)应链优势可能有(yǒu)助于缩短与美国在AI发展水(shuǐ)平上的差距，姚(yáo)劲(jìn)波总认同这个(gè)观点吗？

　　姚劲波：中国和(hé)美国最大的优势在于市场规(guī)模庞(páng)大(dà)，拥有众(zhòng)多的人口、数据和亟需满足的场景需求。在追赶芯片和算法方面，我认为由于开(kāi)源资源的丰富，我们与美国的差距并(bìng)没有那么大。现在全球范围内，只有中国和(hé)美国在这方面的竞争(zhēng)最为激烈，而(ér)中(zhōng)国还有(yǒu)很(hěn)多场景非常适合AI的应用。虽(suī)然(rán)我不会去“卷”大模(mó)型本身，但我会结合大模(mó)型提供的算法或开源工具，以及58同城自己积(jī)累20年的独特数据(jù)，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(jū)客上，每(měi)天都有百万级的商家活跃。比如，当有人找工作并投递简历时，公司需(xū)要判断这个人(rén)是(shì)否初步符合他们的需求，然后决定(dìng)是否打电话给(gěi)求职者安排面试。同样，当有人在找房(fáng)子时，房产经纪人(rén)需要判断并推荐(jiàn)适合的房源(yuán)。原本这些(xiē)动作都发生在(zài)线下，但现在它们全都在网上进行，未来一两年内(nèi)，可能50%的工作(zuò)还会被AI替代。到那时，我给消费者提供的服务将会更加可靠(kào)和优质。比(bǐ)如，AI相比中介会(huì)更(gèng)清楚某个房源是否是北京(jīng)101学区房，更清(qīng)楚房贷利率的(de)问题。AI能够提升(shēng)我的服务水平，并将(jiāng)其转变(biàn)为纯在线(xiàn)、实时的服务。

　　过去的19年中，58同城一直(zhí)在做信息平台和(hé)连接服务。未(wèi)来，利(lì)用AI技术来进一步实现服务的闭环和智能化，可能(néng)还需要我们再奋斗19年。对此(cǐ)，我和我的团队都感(gǎn)到非常(cháng)兴奋。

　　宋立新：你认为现在中国的企业在为to B的智能化服务(wù)做准(zhǔn)备时，愿意投入多少资金打造实际(jì)应用(yòng)场景？

　　姚劲波：我认(rèn)为，中国在大模型领域的竞争比美国(guó)更为激烈。美(měi)国仅(jǐn)有三家在该领域占(zhàn)主导地位的(de)公司，他们的融资(zī)总额达几十亿(yì)美金，而中国则有20到30家公司涉(shè)足该领域，且其中十几家的融资额都超过了3亿美金。而且(qiě)，国外公司的开源模型也在(zài)为中(zhōng)国(guó)服务，所以，即使在中(zhōng)国资本市场状(zhuàng)况不佳的(de)情况下，中国在大模型方面的竞争态势依然如此强势。如果中国(guó)的资本市场像3年前一样活跃，那么这些公司可能融资的(de)就不(bù)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速(sù)整个大模型(xíng)的成熟(shú)，加速我们发布产品的进程(chéng)，并催生一些具有(yǒu)颠覆(fù)性(xìng)的(de)应用。如果能在58同城平台上用AI替(tì)代每天活跃的(de)百(bǎi)万(wàn)级招聘专员和房产经纪，这件事(shì)对我来说将是足够伟大的成就。

　　宋立新：想(xiǎng)问石总，中国现(xiàn)在的大(dà)模型是不是太多了(le)？地方(fāng)政府还应(yīng)该对大模型加大投资吗(ma)？

　　石清华：中(zhōng)国(guó)的大模型数(shù)量确实不少，并且类型多样、地域集中、应用也非常(cháng)广(guǎng)泛(fàn)。但是我们(men)不能简(jiǎn)单地用数量多少来(lái)评判，而更应该关注大模型的质量、应用价值以及它对整个产业的贡献和推动(dòng)。比如像百度文心4.0这样参数量更大、能力更强的大模型，直接使用就能表现出非常好的效果，节省大(dà)量的人(rén)力成本和时间成(chéng)本。目前，百度智能云(yún)千(qiān)帆平台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(xíng)服务，还提供覆盖开发大(dà)模型、AI原生应用全生命周(zhōu)期(qī)的工具链。此外，百度(dù)两款(kuǎn)主力模型(xíng)全(quán)面免(miǎn)费(fèi)开放，两款旗舰模型大幅降价，进一步帮助客户降低大模(mó)型使用门槛(kǎn)和试错成本。不仅如此，我们还推出了千帆行业场景解(jiě)决方(fāng)案，深入到了客户“研、产、供、销、服”的核心(xīn)业务场景和业务流中。

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

　　对于第二个问题，我建议各地政府可(kě)根据当地的产业结构(gòu)来有针对(duì)性地投入，因为大模(mó)型是没有属性的，但是地区是有各自的特点的。例如，一些地方(fāng)的经济结构以钢(gāng)铁为(wèi)主，而另(lìng)一(yī)些地(dì)方以机器人产(chǎn)业(yè)为主。每个地方的情况(kuàng)都不同。但我建议大家不要再去卷(juǎn)基(jī)础模型了，可以根据地区的(de)产业(yè)情况来(lái)投入研发垂直领域的大模(mó)型(xíng)。例如(rú)58同(tóng)城拥有大量的垂直(zhí)领域(yù)数据，这(zhè)些数据结合大模型进行训练和迭代，有可能解(jiě)决58同城的人工替代问题。再如百度智(zhì)能云和唐山市政府合作，基于在百度智(zhì)能云千帆(fān)平台(tái)，规划建设国内首个产业级垂类大(dà)模(mó)型(xíng)工(gōng)厂，就是和当(dāng)地(dì)的产业(yè)情况结合(hé)，探索“大模型(xíng)+”钢铁等主导产业，“大模型(xíng)+”机器人等新(xīn)兴产业，“大模型+”陶瓷、“大模型+”农业的传统及特色产业等全面赋(fù)能的案(àn)例。所以，在基础通用大模型(xíng)的基础上，结合当地的数据研(yán)发垂直领域的(de)大模型，可以解决当地企业垂(chuí)直场景的(de)问题，我(wǒ)认为(wèi)这样的(de)投入是有必要的(de)。

　　宋立新(xīn)：我(wǒ)们把话筒给刘聪，大模型多久能实现盈利？它(tā)将(jiāng)如(rú)何形(xíng)成一(yī)个良性循环？

　　刘聪：我在公司主要(yào)负责技术(shù)创新工作，我的主要职(zhí)责是(shì)推动技术进步，而不是直接挣钱，所以很难给出具(jù)体的时间和数字。不过，就核(hé)心(xīn)技术支持业务、共同服务(wù)客户的路径，我可以分享一(yī)下看法。

　　首先，我赞同张总的(de)观点，可能没(méi)您想的那么(me)焦虑。这件事科大讯飞已(yǐ)经做了20多年，知道它的发展规律(lǜ)，前(qián)期肯(kěn)定要投(tóu)入，后期才会看到实际价值。因此(cǐ)，我认为机遇大于焦虑。比如，OpenAI今年预(yù)计亏损50亿美元，但他(tā)们依然风生水起，看起来并没有特别(bié)焦虑(lǜ)。无论是互联网大厂，还(hái)是像科大讯(xùn)飞这(zhè)样的(de)人工智能企业，甚(shèn)至是(shì)创业公司，最终目标还是商业成功(gōng)。

　　我认为，现(xiàn)在有三(sān)个主要的落地路径：

　　API。大(dà)家都知道，由(yóu)于价格战，API目前可(kě)能不(bù)会立刻带来盈利(lì)。但它更加便宜(yí)的价格(gé)可以吸引很多用户，这也是(shì)培养用(yòng)户心智和习惯的(de)过(guò)程，有助于推广。同时，随着未来出现(xiàn)更高效的大模型(xíng)，这个领域还是有机会的。

　　结(jié)合现有的底座与行业应用，比如AI搜索、文生图、文生视频德国软件。还有一些软硬件的协同，例(lì)如科大讯(xùn)飞(fēi)的学习机。在已有场景中引入大模型，可以直接提升(shēng)能力价值，进而带动产品价值和销量，科大讯飞的学习机就是一(yī)个成功例子，站(zhàn)在生(shēng)产线的角度上说就已经产生盈利了。

　　以央国企为代表的GB端。大模型(xíng)的投入(rù)确实很(hěn)大，面临很(hěn)多问题，企业客(kè)户也还在摸索(suǒ)应(yīng)用场景，思考它(tā)能创造哪些(xiē)价值(zhí)。这里可以用两个词来形容：由点(diǎn)及面和蓄势(shì)待发。

　　“由点及面”是指，以前企业更多是做(zuò)局部提效，比(bǐ)如语音(yīn)客服或会议管理。但现在，大模型底座能力结(jié)合(hé)企业内部知识库后(hòu)，可以深(shēn)入到业务主场景，为企业创造更多价值(zhí)。比如，科大讯(xùn)飞和交通银行合作，通过代码助手功能，将代码接纳率提升至15%，可为交(jiāo)通(tōng)银行节约数百(bǎi)个人力，随着未来技术持续进步，代码接纳(nà)率可(kě)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(chéng)。首先是中标入围，接着是(shì)帮助企业熟悉大模型应(yīng)用，打造大模型(xíng)底座+工具链(liàn)。例如，科大讯飞近期与中国石油的昆仑大模型合作，帮助(zhù)他(tā)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(duān)形(xíng)成具体(tǐ)场景的成功案例(lì)。再之后，是如何从(cóng)定制到非定制，一方面(miàn)在重点领(lǐng)域的央国企做深(shēn)做透，另(lìng)一方面可以在同(tóng)行业其他地方进行推(tuī)广(guǎng)。我再举(jǔ)一个例子，招投(tóu)标可(kě)能(néng)每个(gè)企业都会做，之前繁琐的(de)招投标程序，通过大模型可以(yǐ)快(kuài)速完(wán)成清标和辅助评(píng)判工作，科大讯飞最早在(zài)国能应用(yòng)，后来又在中(zhōng)国煤炭实现了推广。

　　最后，我想(xiǎng)总结一下，要基于实际场景需求，与客户深(shēn)入合作，并在核心技术发(fā)展上做到(dào)行业领先。如果与这(zhè)个基础，我(wǒ)相信盈利只是(shì)一个自然而然的过程。

　　宋立新：其实摆在零一万物(wù)面前的问题(tí)也(yě)是挺(tǐng)严峻的，你们这样的创业公司，怎么找到自己(jǐ)的生(shēng)存和发展空间？

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

　　第一(yī)个顾虑(lǜ)是，中外大模型公司在融(róng)资上的差距。AI 2.0大模型应用未来可能(néng)会爆发，出现一(yī)个比互联网大10倍的(de)平台型发(fā)展(zhǎn)机会。大模(mó)型的能(néng)力竞(jìng)争在当下已经(jīng)成(chéng)为一个全球科技竞争的重要战场。中国的基础大模型融资，目前行业称的“六小(xiǎo)虎”基本是数亿美元的数(shù)量级，而(ér)美国则是50亿美元的数量级。未来(lái)，中国如何与美国竞争，这一点是个挑战。

　　另一个顾虑是，国外一些头部大模型公司的 “流血打法”。OpenAI经常“不讲(jiǎng)武德”，比如推出GPT-4水(shuǐ)平的GPT-4omini，还免费向ChatGPT用户开放。尽管(guǎn)每年可能要消耗二(èr)三十亿(yì)美元(yuán)的推理(lǐ)成本，他们仍然愿意(yì)免费，从(cóng)商业逻辑上，我们想破脑袋也想不通为什么，但是他们就这么干了。从(cóng)我(wǒ)自己近10年的创业经验(yàn)来看(kàn)，中国的软(ruǎn)件创业公司的(de)努力和前赴后(hòu)继，导致中国To B的市(shì)场比美国更艰难，因为标准化不足带来高定制化，导致可复(fù)制性、可扩充性下降，项目有毛利，但公司不赚钱。例(lì)如，最近几家上市公司的财报显(xiǎn)示，他们的(de)现金流和亏损没有实质性改善，这反映了行业普遍的挑战。

　　零一(yī)万物如何突(tū)破这(zhè)些挑战，我们(men)可以考虑以下几点：

　　首先，中国人有一个优良传统，即我们更(gèng)能(néng)吃(chī)苦、拼搏(bó)，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，可以把它管理得更高(gāo)效，这样(yàng)可以用(yòng)更少的资源训练出(chū)与世界科技巨头性能齐平的大模型(xíng)。

　　第(dì)二，未来的大模型服(fú)务会越(yuè)来越便宜，关键在于能(néng)否降低推理成本，把商业模(mó)式跑通(tōng)。换言之，谁家在AI infra能力超群(qún)，能把(bǎ)推(tuī)理成本尽(jǐn)量做更便宜，那(nà)么大(dà)模型的服务就能启用(yòng)“薄利多销”的模式(shì)进一步穿透B端，白菜价也(yě)有可能赚钱(qián)。在这方面，零一万物在Day 1就重(zhòng)注AI infra的能力建设，其推理成本优化率显著优于业内指标，进一步夯(hāng)实自己的技术护城(chéng)河，为自身的B端发(fā)力奠定了雄厚的技术基(jī)础。

　　第三，解决中国To B市场的挑(tiāo)战，要结合行业和应用场景将大模型能力尽量转化为标准化云(yún)服务(wù)的产(chǎn)品。无论大模型能力多强，ToB企业是没有体感的，核心在于能否提供有(yǒu)效(xiào)的产品，帮助客户提升GMV和降本增效，这是一个双赢的(de)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，而且它也是一家(jiā)创(chuàng)业的小公司，从中国(guó)的角(jiǎo)度看是一(yī)件不可思(sī)议(yì)的事(shì)情(qíng)。最近我与许(xǔ)多欧美和(hé)中东客户沟通发现，在(zài)大模型时代，美国的ToC应用领先(xiān)中国，但在ToB应用方面，中国反而领先于美国。例如，我与二三十家欧美的世界500强(qiáng)企业沟通，他(tā)们大多在做(zuò)RAG，连SFT都做得较少，企业专属模型更少见。这表明(míng)，这是中国模型厂商值得关注的、有巨大的潜在价值市场。

　　宋立(lì)新(xīn)：最后请傅盛总整体总结一下。

　　傅(fù)盛：第一个结论，中美在大模型的顶尖水平(píng)上(shàng)确实存在差距，但(dàn)这个差距(jù)肯定没有十年那么大。举个例子，今年年初Sora发布时大(dà)家惊呆了，但此后至今Sora都还没(méi)有再发布新的产品，而国内的一些大模型反而已经发(fā)布了几款(kuǎn)出色的文生视频产(chǎn)品。而且大模型的理论性没有那么强，它是试出(chū)来的，在工程(chéng)化尝试上，中国团队一直有优势。

　　第二个(gè)结论，大(dà)模型厂商未来5-10年内不(bù)用过于关注盈利，这是我的(de)观点。因为大模型(xíng)最终将成为一种基础服(fú)务，就像水电一样。最初需(xū)要大量补贴以吸(xī)引(yǐn)用(yòng)户(hù)，例如亚马(mǎ)逊亏损多年才(cái)成为平台级(jí)公司。大模型的市场最(zuì)终将(jiāng)由(yóu)一两家或两三家平台主导，在中国，则通(tōng)过(guò)竞争角逐决定(dìng)最终赢家，这也是我们(men)的一贯做法。

　　第三个结论，做大模型应用公司，其实已经开始盈利，但这通常发生在水面下。这个生态在不断形(xíng)成，会进入中(zhōng)国(guó)人最擅长的模式，先把应用做好，不少应用公司做得挺厉害的。例如，我们猎豹移(yí)动投资的一家(jiā)AI直播公司（灵犀深智），发展非常迅速，预(yù)计下个月(yuè)就会盈利。一些ToC领域也已经开始盈利。此外，大模(mó)型出海一定有机会(huì)。现在是中国企业新一波的出海潮，在国内卷，卷出(chū)去放在哪个维度，在国际市场都(dōu)是(shì)有竞争力的。

责(zé)任编辑：何俊熹

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