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(jiā)论坛CEF

　　8月30日，在 2024亚(yà)布力企业家第二十届夏季年会【开(kāi)幕(mù)论坛】上，物(wù)美集(jí)团创始人、多(duō)点 Dmall 创(chuàng)始人(rén)张(zhāng)文中，58同城CEO姚劲波，百度(dù)副总裁石清华(huá)，科大讯飞副总裁、研究院院长(zhǎng)刘聪，猎豹移动董事长兼 CEO、猎户星空(kōng)董事长傅盛(shèng)，零一(yī)万物联合(hé)创(chuàng)始(shǐ)人祁瑞峰聚焦“大模型：技术革命与产业应用”，一同探索如何避免大模型(xíng)作为“智力引擎(qíng)”陷入(rù)空转？大模型技术(shù)在产业应用中还存在哪些挑战？企业能从这场技术革(gé)命中，挖掘出哪(nǎ)些(xiē)新机遇？英才元投资管理有限公司董事长宋(sòng)立新为本场对话主持人。

　　以下为内容实录(lù)：

　　宋立新：我的第(dì)一个问题是，怎么看待大模型，大模型对大家所在(zài)企业(yè)有何赋能(néng)？

　　张文中：首先，我认为大模型的出现更多(duō)代(dài)表着机遇，当然也有挑战，因为挑战和(hé)机遇从来都是相伴而生的。多点很早就开始尝试使用(yòng)大模型，2022年GPT的火爆，也让我们很快意识到相关(guān)问题。随后(hòu)，多点关于大模型的应用越来(lái)越多，例如AI能(néng)源系统、AI温控系统、AI客服(fú)，等等。对于大模(mó)型，我们要有一个拥抱的态度，只(zhǐ)要根据自己的场景积极(jí)地去试，还是有很多机会的。

　　大模(mó)型可以大大提高效(xiào)率，降低(dī)成本。例如，原来我们的质量检验环节需要花费很多人力资源，有了大模型的帮助之后，大概可以节省50%的人(rén)力，服务标准也没有因此打折扣。

　　祁瑞峰：以大模型技为(wèi)代表的AI 2.0是有史以来(lái)最伟大(dà)的(de)技术革命和平台革命，正在穿(chuān)透各(gè)行各(gè)业(yè)，重塑全球生产力和经济格局。大模型为代(dài)表的AI 2.0在技术上(shàng)确实还有一定(dìng)的限制，目前的主要落(luò)地(dì)场景聚焦(jiāo)在内容生成和问答方面的提(tí)效，而在(zài)复杂的推理以(yǐ)及任务(wù)的规划、执行上还面(miàn)临着一定的挑(tiāo)战。很积极(jí)的一面是，大模型的能(néng)力每天都在(zài)进步。从To B的(de)角度来看，我(wǒ)们需要深入(rù)到行业内，结(jié)合行业和业(yè)务场景进入客户的业务(wù)系统，根据行业痛点落地“AI 2.0+产业”，从而实现提效(xiào)，甚至(zhì)帮他们直接带来GMV的增长和ROI的改(gǎi)善。这(zhè)可能才是客户愿意付大价钱去接(jiē)受大模型赋能的基础。

　　姚劲波：上周，我们公司做了一次(cì)AI内部工具的培训，这是我们历史上参加(jiā)人数最多的一次培训，大概有1400人。我想，他们之所以(yǐ)愿(yuàn)意来参加这场培训，肯(kěn)定是因为内心(xīn)既焦虑又(yòu)兴奋，一是担心自(zì)己如果不拥抱AI，就会被(bèi)这个时代淘汰；二是他们或(huò)许看到(dào)了(le)机会，认为掌握了AI这个(gè)工具，就有(yǒu)可能取得更高的成就。其实，企业和创业者也存在这种心态。我(wǒ)的期待就是，所有的大(dà)模型厂商越“卷”越好，融的钱越多越好，招的人越多越好，产品价格越低越好(hǎo)，产品性能越高越好。

　　在我看来，目(mù)前AI有两大问题：一是它还不够智能，虽然GPT5.0马上发布(bù)，但(dàn)今天要想(xiǎng)在更大规模上应用大模型，其(qí)实还是(shì)有障碍的；二是大模型的价格仍然比较(jiào)贵，用户更希望大模(mó)型的性能(néng)更强大，成本(běn)更低，最好可以(yǐ)免(miǎn)费提供服务。

　　我们(men)公司内(nèi)部有很多场景在(zài)使用AI，大家普遍认为已经有10%-20%的工作量可以被AI替代(dài)。所以可以预期，未来几年如(rú)果(guǒ)AI继续往前演进，可能每(měi)个人的工(gōng)作都(dōu)会更轻松(sōng)，大家可以把(bǎ)更(gèng)多的精力放到畅想未来上。我特别希望(wàng)大家可以拿(ná)出一个能让我算得过账的大模型，我一(yī)定愿意为此付(fù)费，而且(qiě)我不(bù)是按照成本来付，而是按照这个(gè)大模型给我创造的价值来付。那一天(tiān)，也许就是(shì)大模型厂商真正能跑起(qǐ)来的时候。

　　宋立新：姚劲波总(zǒng)说出(chū)了很(hěn)多用户对大模(mó)型的心声：更强的功能和更便宜的(de)价格。石总你认为百度能满足这种奢(shē)望吗？

　　石清华：可以满足。姚(yáo)总说了几个重点：一是大模型的确有用。这个(gè)是(shì)最核心的，有用才是(shì)真正的价值；二是他说希望大模型厂商越“卷(juǎn)”越好，希(xī)望价格越来越低。这是一个期(qī)望，是一个正向(xiàng)的鞭策；三是愿意为价值来付(fù)费。这才是我们大模型厂商最终(zhōng)追求的结果，即早晚(wǎn)有一天能用价值来(lái)定义大模(mó)型的含金量。

　　首先分享两组数字，第一组来自大模型训练过程，投入非常大。比如，一个万卡集群每天的耗电量相当于北京市东城区一天(tiān)的耗电量(liàng)，可以说训练大模型是非常消耗资(zī)源(yuán)的；二是文心一言在发布一年后，已经有3亿用户在使用，针对企业提供服务的千帆平台(tái)，在一年之(zhī)内也已经服务了15万家企(qǐ)业。文心一言大模型(xíng)平(píng)均每天的调用量超过了6亿次，换(huàn)成Token的(de)话大概是1万(wàn)亿Tokens了。第(dì)二组数字表明(míng)大模型真(zhēn)正(zhèng)被用(yòng)起来(lái)了(le)，不(bù)然它不会有这么多的调用量。

　　百度很笃定的是，我们要把大模型应用到具体(tǐ)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(huì)是一个(gè)很大的体系，它有4亿多(duō)的会员，每年要处理很多(duō)劳务纠纷，如果用人工处(chù)理，一是工(gōng)作量比(bǐ)较(jiào)大，二是没(méi)有统一的标(biāo)准，最后我们用三个月时间(jiān)做了一个法律(lǜ)援(yuán)助助(zhù)手解决了这个问题，这在过(guò)去可(kě)能需要一年时间；二是我们用大模型做(zuò)信控优化也就是调控红绿灯的时长，从而提高了城市交通的(de)通行效率(lǜ)。这(zhè)种例子(zi)比比皆是，我认为不(bù)应(yīng)该(gāi)无限地去打价(jià)格战(zhàn)，我更相信早晚有一天大模型可以通过价值(zhí)来定价。

　　宋立新(xīn)：请问刘总，与百(bǎi)度文心一言、零(líng)一万物(wù)所做的这(zhè)些大模型相比(bǐ)，科大讯飞的优势是什么？差异化在哪儿？

　　刘聪(cōng)：2022年12月15日，讯飞启(qǐ)动“1+N”，决心既要做(zuò)“1”的底座，也(yě)要做“N”的场景。有了(le)底(dǐ)座之后，大模型可以持续迭代；而且在“N”的场景(jǐng)里(lǐ)，它(tā)的软硬件(jiàn)产(chǎn)品可以持续升(shēng)级。

　　“1”不只是指文本大模型，在“从(cóng)文(wén)本大模(mó)型向多模态(tài)的理解、语音大模型(xíng)”等全栈能力上，我们基于原有技术再结合大模型，现在(zài)讯飞大模(mó)型(xíng)可以(yǐ)直接超过(guò)OpenAI的Whisper大模型。我们最(zuì)近又发(fā)布了极速语(yǔ)音交互功(gōng)能，相当于基本具备了全面底座的能力。

　　讯(xùn)飞除了算法自主可控，在国内国产化方面(miàn)也做得很(hěn)不错。在以像华为(wèi)、寒武纪为代表的国产化(huà)芯片上，我们构建出了整个训练推(tuī)理的框架，这是我们(men)的特色。去年10月24日(rì)，我们基于华为的910B，构建(jiàn)了国内首个万卡的国产化(huà)集群。包括现在大家看到的一系列的各类底座大模型都是(shì)基于国产化集群训练出来(lái)的，这是讯飞星火(huǒ)模型(xíng)的又一个特点。以央(yāng)国企为例(lì)，上半年我们在央国企的底座中标方面，做得也比较(jiào)靠前。

　　宋立(lì)新：傅(fù)盛总，你作为AI方面的专家，同时你们公司也在做大模型和机器人，请你总结下(xià)。

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

　　一是大模型从出现到(dào)发展，已经过去将近一(yī)年的时间(jiān)，但最(zuì)顶级大模(mó)型的模型没有明显提升。在(zài)一个以(yǐ)科技(jì)为核心的技术浪潮(cháo)中，这是不太正常的。虽然我也(yě)尊(zūn)重各位做的大模型，但客观来说，谁家大模型有什么优势，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。我每次写不同(tóng)的东西，都会用好几个大模(mó)型互相比较，有时候这个大模型更好用，有时那个更好用。当前(qián)大模型的(de)同质化(huà)很(hěn)严重。

　　二是我们(men)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(duān)没有出现，在(zài)B端也未能出现。很多行业(yè)大模型都说自己有(yǒu)不少应用，但真正提效的并不(bù)多。可能(néng)在营销文案或者图片生成等领域可以提效，但想要将大模型真正变成一个明显(xiǎn)能够提效的应用，还很有难度。

　　不过，我不认为泡沫就会使得大模(mó)型发展(zhǎn)崩塌(tā)，有(yǒu)时有点泡沫也很正常。以前互联网早期(qī)也出(chū)现过泡沫。

　　未来大模型的成功(gōng)可能取决于两个点：

　　一是大模型的天(tiān)花板能再上一个台阶(jiē)。今天的大模型有20-30%的(de)知(zhī)识幻(huàn)觉，这个错(cuò)误在很(hěn)多岗位上用不(bù)起来，而且“它不知道自己不(bù)知道”，这(zhè)是今天大模型在企业应用上的非常重要(yào)的一大卡点。想要真正落(luò)地一个(gè)应用，得用大量工程化的手段去(qù)解决以前所谓通用人工智能认为(wèi)它能干的(de)活，这中间是有差距的。所以模型(xíng)本身(shēn)能(néng)否再上一个台阶很重(zhòng)要。

　　二是能不能做出真正让用(yòng)户觉(jué)得好的应用。以ToB为例(lì)，你做(zuò)出的大模型能否真的可以在某些岗位(wèi)上减(jiǎn)员增效，甚至改变商业模式。我们(men)猎户星空现在采取的模式是与B端客户共(gòng)担风险，用压力倒逼自己不断努力，以获得真正追求效果的目的，而不只是单纯追求“人工智(zhì)能”这四个字。

　　宋立新：傅盛总写东西最常(cháng)用应用是哪款？

　　傅盛：我最常用秘(mì)塔搜索。

　　宋立新：祁总还(hái)有补充吗？

　　祁瑞峰：我们特(tè)别关注的一个B端痛点是，如何在(zài)B端赋能(néng)企(qǐ)业价值，以及通过企业(yè)价(jià)值增加有规模的营收。零一万物也在toB端(duān)探索，有了初步的方法论。

　　好的一(yī)点是，基(jī)于大(dà)模型能力做AI 2.0的应用、产品和解决方(fāng)案，不像原(yuán)来AI 1.0时代(dài)那样动辄上(shàng)百人去堆叠(dié)。很多AI 1.0时代的公司在B端的打法是从数(shù)据到模(mó)型到应用(yòng)到交付，都是自己做，做着做着一抬头就变成1000人了，重度定制带来的是成本不断攀升，烧钱烧得太狠。

　　现在确实有一些范(fàn)式的变(biàn)化。我们自己尝试聚(jù)焦行业场景，希望(wàng)提供能帮客户(hù)带来价值(zhí)的(de)云服务，让大模型在(zài)知识(shí)迭代的基础上成为可以标(biāo)准化的产品。此外，我们也在测试，是(shì)否有可(kě)能通过(guò)大模型赋能数字人直播的场景中，比如，给物(wù)美每个线下的店对应(yīng)开个线上的虚(xū)拟直播店，直接带来有毛利的GMV的增长。

　　最近通过与欧美市场的交流发现，欧美企(qǐ)业(yè)在做大模型、做集群管理时，可以有千万美元(yuán)预算的项目。国内的大模型厂商一(yī)般都希望不只是去做“云”，而且愿意做私有化的(de)部(bù)署(shǔ)，但在欧美市场里(lǐ)，从供给端真正愿意给企业(yè)做私有化部署的，可能只有Cohere这一家企业，它是做(zuò)云上的(de)专区私有化，并不是做(zuò)客(kè)户现场的私有化。

　　最近，欧盟《人工智能(néng)法案(àn)》的(de)出(chū)台，对金融、医(yī)疗等行业有大量合规和数(shù)据监管的强要求，他们现在基(jī)本上只能挂在OpenAI上，还得自己做SFT（监(jiān)督微调），这也是一个很大的代(dài)差。在这些私有化的工程能力上，中国大模型团队具有全球优势，这是另一(yī)个(gè)我(wǒ)们(men)在探索(suǒ)的路径。

　　宋立新：大模(mó)型出来之后，SaaS的收入显著萎缩，尤其餐饮业(yè)也受(shòu)到了影响。前几天发布的餐饮(yǐn)业相关数据显(xiǎn)示，在它们100元的收入里，只有0.37元(yuán)的利润，超市压力也特别大。先请问(wèn)张文中总，你焦虑么？请你(nǐ)谈谈对未来中国大模型发展的看法。

　　张文中：我们先要弄清楚什么是“焦虑”。只有当你觉得完全不确定(dìng)未来在哪里，不知道(dào)下(xià)一步要怎么(me)办的时候，这时的焦虑才有意(yì)义。但经过了过去一年(nián)多的演进，大家都很确定，人工智能就是人类的未来(lái)。

　　既然大家已经达成共识，那么企业就要快速(sù)拥抱和迭代，尽早进入智(zhì)能时代。但全面拥抱(bào)数字化、智能化的同时(shí)，也一定要记住一点：你做的所有(yǒu)事都是为了彻底回归(guī)商业本质，即帮(bāng)助消费者解(jiě)决问(wèn)题，提高自己(jǐ)企业(yè)的运(yùn)营效(xiào)率，让你的商品更(gèng)有竞争力，其他的说(shuō)再多都没用。老百姓认又实惠又好(hǎo)的东西，今天卷的就是“又便宜又好”。这对企业来说是个(gè)挑战，但你如果(guǒ)知道未(wèi)来在哪里，那就坚定不移地去做，不用焦虑。

　　人工智(zhì)能到(dào)底会(huì)不会(huì)创造价(jià)值？我的(de)答案是：肯定会创造价值。能创造价值(zhí)，消费者就一定(dìng)会买单(dān)。问(wèn)题在于你能(néng)不能(néng)帮他解决问题。还有，在国内是软件和硬件结(jié)合(hé)永远是一个很好的营收方法。

　　综上，你们(men)这些搞(gǎo)大模型的企业大(dà)胆往前走吧，没问题，一(yī)定会(huì)有人买单的。

　　宋立新：有人认(rèn)为中国丰富的产业应用(yòng)场景和供(gōng)应链(liàn)优势可能有助于(yú)缩短与美国在AI发展水平上的差距(jù)，姚劲波总(zǒng)认(rèn)同这个观(guān)点(diǎn)吗？

　　姚(yáo)劲(jìn)波：中国(guó)和美国(guó)最大的优势在于市场规模庞大，拥有众多的人口、数(shù)据(jù)和亟需满足的(de)场景需求。在追赶(gǎn)芯片和算法方(fāng)面，我认为由于开源资源(yuán)的丰富，我们与美国的差距并没有那么大(dà)。现在(zài)全球范围内，只有中国和美国在这方面的竞争最(zuì)为激烈，而中国还有(yǒu)很多场景非(fēi)常适合AI的应用。虽然我(wǒ)不会(huì)去(qù)“卷(juǎn)”大模(mó)型本身，但(dàn)我会结(jié)合大模型提供的算(suàn)法或(huò)开源工(gōng)具，以及58同城自己积累20年的独特数据，训练出(chū)一个(gè)行业模型，以更好地服(fú)务我们的用户(hù)。

　　在(zài)58同城和安居客上，每天都有百万级(jí)的商家活跃。比如，当有人找工作(zuò)并投递(dì)简历(lì)时，公司需要判断这个人(rén)是否初(chū)步(bù)符(fú)合他们的(de)需求(qiú)，然后决(jué)定是否打电(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」diàn)话(huà)给求职者(zhě)安排面试。同样，当有人在(zài)找房子时，房产经纪人需要判断并推(tuī)荐适合的房源。原本这些(xiē)动作都发生在线下，但现在(zài)它们(men)全都在网上进行，未来一两年内，可(kě)能50%的工作还会被AI替代。到那时，我给消费者提供的服务将会更加可靠和优质。比如，AI相比(bǐ)中介(jiè)会更清楚某个房源是否是北京101学区房，更清(qīng)楚房贷利率(lǜ)的问题。AI能够(gòu)提升我的服务水平，并将其转变为纯在线、实时的服(fú)务。

　　过去的19年(nián)中，58同城一直(zhí)在做信(xìn)息平台和(hé)连接服务。未来，利用AI技术来进(jìn)一步实现服务的(de)闭环和智能化，可(kě)能还(hái)需要我们再奋斗19年。对此，我和(hé)我的团队都感(gǎn)到非常兴奋。

　　宋立新：你认为现在中(zhōng)国的(de)企业在为(wèi)to B的智能化服务做准备时，愿意投入多少资金打造实际应用场景？

　　姚劲波：我认为，中国在大模(mó)型领域的竞争(zhēng)比美国更为激烈。美国仅有三家在该领域占(zhàn)主导地位的(de)公司，他们的融(róng)资总额达几十亿美金，而中国则有20到30家公司涉足该领域，且其中十(shí)几家的融资额都超过了3亿美(měi)金。而且，国外公司的开源模型也在(zài)为中国服务，所以，即使在中(zhōng)国资本市场状况不(bù)佳的情况下，中国在大模型方面的竞争态势依然如此强势。如(rú)果中国的资本市场像(xiàng)3年前一样活跃，那么这(zhè)些公司可能融资的(de)就不止3亿美金(jīn)，而是(shì)20亿美金甚至(zhì)更(gèng)多。这(zhè)种激烈的竞争无疑会(huì)加速整个(gè)大模型的成熟，加速我们发(fā)布产(chǎn)品的(de)进程(chéng)，并催生一(yī)些具有颠覆性(xìng)的应用。如(rú)果能在58同城平台(tái)上用AI替(tì)代每天活跃的百万级招聘专(zhuān)员和房产经纪，这件(jiàn)事对我来说(shuō)将是足够伟大的成就。

　　宋立新：想问石总，中国现在的大模型是不是太多了？地方政(zhèng)府还(hái)应该对(duì)大模型加大投资吗？

　　石清华：中国(guó)的大模型数量(liàng)确实不少，并且类型多样、地域集中、应用也非常(cháng)广泛。但是我(wǒ)们(men)不能简单(dān)地用数(shù)量多少来评判，而更应该关注大模型(xíng)的质(zhì)量(liàng)、应用价值以及它对整个产业的贡献和推(tuī)动。比如像百度(dù)文心4.0这样参数量(liàng)更大、能力更强的(de)大模型，直接使用就能表现出(chū)非(fēi)常好的效果，节(jié)省大量的人力成本和时间成本。目前，百度智(zhì)能云千帆平台提(tí)供包括文心大模型、主(zhǔ)流开源大(dà)模型在内的近80款(kuǎn)大模型服务，还提供覆盖开发(fā)大模型、AI原生应用全生命周期的工具链。此外，百度(dù)两款主力模型全面免费开(kāi)放，两款旗舰模型大幅(fú)降价，进(jìn)一步帮助客(kè)户降低大模型使用门槛和试错(cuò)成本。不仅如此，我们还(hái)推出了千帆(fān)行(xíng)业场景解决(jué)方案，深入到了客(kè)户“研、产、供、销、服”的核心业务场景和业务(wù)流中。

　　百度秉承这样两个态度。首先，不断探索下一代大(dà)模(mó)型的边界；其次，坚持大模型(xíng)必须为企(qǐ)业带来实际(jì)价值，无(wú)论是提高效率、降低成本还是增(zēng)强产品竞争力，这样企业才会愿意投资。

　　对于第二个问题，我(wǒ)建议各地政府可根据当地的产业结构来有针(zhēn)对性地投入，因为大模型是没有属性(xìng)的(de)，但是地区是有(yǒu)各自的(de)特点的。例如，一些地方的经济结构以钢(gāng)铁为主，而另一些地方(fāng)以机器(qì)人产业为主。每个地方(fāng)的情况都(dōu)不同。但我建议(yì)大家不要再去卷基础模型了(le)，可以根据地(dì)区的产业(yè)情况来(lái)投入研发(fā)垂直领域的(de)大(dà)模型。例如58同城拥有(yǒu)大量的垂直领(lǐng)域数据，这些数据结合(hé)大模型进行训练和迭(dié)代，有可能解决58同城的人工替代问题。再如(rú)百度智能云和唐山市政府合作，基于在百(bǎi)度智能云千帆平台，规划建设国内首个产业(yè)级垂(chuí)类大模型工厂，就是(shì)和当(dāng)地的产(chǎn)业情况结合，探索“大模型+”钢铁等主导产业，“大模型+”机器人等新兴产业，“大模型+”陶瓷、“大模型(xíng)+”农业的传统及特色产业(yè)等全面赋能的案例。所以，在基础(chǔ)通用大模型的基础上，结合当地的数据研发垂直领域的大模型，可以解决(jué)当地企(qǐ)业垂直场景的问题，我认为这样的投(tóu)入(rù)是(shì)有必要的。

　　宋立新(xīn)：我(wǒ)们把话筒给刘聪，大模型多(duō)久(jiǔ)能实现盈利？它(tā)将如何形成一个(gè)良性(xìng)循(xún)环？

　　刘聪：我在公司主要负责技术创(chuàng)新工作，我的主要职责(zé)是推动技术进步，而不是直接挣钱，所(suǒ)以很难给出具体的时间和数字。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(kàn)法。

　　首先(xiān)，我赞同张总的观点，可(kě)能没(méi)您想的那么焦虑。这件事科大讯飞已经(jīng)做了20多年，知道它的发(fā)展规律，前期肯定要投(tóu)入，后期才会看到实(shí)际价值。因此，我认为机(jī)遇大于焦虑(lǜ)。比如，OpenAI今(jīn)年预(yù)计亏损50亿美元，但他们依然(rán)风生水起，看起来并没有特别焦虑。无论是互联网大(dà)厂，还是像科大讯飞这样的人(rén)工智能企业，甚至是创业公司，最终目标还是商业成功。

　　我认为，现在有(yǒu)三个主要的落(luò)地路(lù)径：

　　API。大家都知道，由于价(jià)格(gé)战，API目前可(kě)能不会(huì)立刻带(dài)来盈利。但它更加便宜(yí)的价格可以吸引(yǐn)很多用(yòng)户，这也是培养用户心智和习惯的过程，有助于推广。同时，随着未来出现更高效(xiào)的大模型，这个领(lǐng)域(yù)还是有机会的(de)。

　　结合现有的底座与行业应用，比(bǐ)如AI搜索、文生图(tú)、文生视(shì)频德国软件。还有一些软硬(yìng)件的(de)协同，例如科大讯飞的(de)学习(xí)机。在已有场(chǎng)景中引入大模型，可以直接提升能(néng)力价值，进而带动产品价值和(hé)销量，科大讯飞(fēi)的(de)学习机就是(shì)一个成功例子，站在生(shēng)产线的角(jiǎo)度上说就已经产生盈利了。

　　以央国企为代(dài)表的GB端。大模型的投入确实很大(dà)，面临很多问题，企业客户也(yě)还在(zài)摸索应用场景，思考它能创造哪些价值。这里可以用两(liǎng)个词来形(xíng)容：由点及(jí)面和蓄势待发。

　　“由点及面”是指，以前企业更多是做局部提效，比如语音客服或会议管理。但现在，大模(mó)型(xíng)底座能力结合企业(yè)内部知识库后，可(kě)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(fēi)和交通银行合(hé)作，通过代码(mǎ)助手功能，将代码接纳率提升至15%，可为交(jiāo)通银行节约数百(bǎi)个人力，随着未来技术持续(xù)进步，代码接纳率可能达30%

　　“蓄势待发”则(zé)是说，技术在央(yāng)国企落地也有一个过程。首(shǒu)先是中标入(rù)围，接着(zhe)是帮助企业熟(shú)悉大模(mó)型应用，打造大模型底座+工具链。例如，科大讯飞近期与中国石油的昆仑大(dà)模(mó)型合作，帮助他们结合(hé)场景发布了330亿代表性的行业大(dà)模型，这是大模型在企业端形成具体场景的(de)成功案例。再之后，是如何从定制到非(fēi)定(dìng)制，一方面在(zài)重点(diǎn)领(lǐng)域的央国企做深做透，另一方面(miàn)可以在(zài)同行业其他地方进行推广(guǎng)。我再举(jǔ)一个例子，招投标可(kě)能每个企业都会做，之前繁琐的招投标程(chéng)序，通过大(dà)模(mó)型可以快速完成清标和辅助评判工(gōng)作，科大讯飞最早在(zài)国能应用(yòng)，后来又在中国煤炭实现(xiàn)了推广(guǎng)。

　　最后，我想总(zǒng)结一下，要基于实际场(chǎng)景需求，与客户(hù)深入合(hé)作(zuò)，并在(zài)核心技(jì)术发展上做到行业领先。如果与(yǔ)这个基础，我相信盈利只是一个自然而然的过程。

　　宋(sòng)立新：其实摆在零一万物面前的问题也是挺严峻的，你们这样(yàng)的创业公司，怎么(me)找(zhǎo)到(dào)自己的生存和发展空间？

　　祁瑞峰：首先，基础大模型创业确实是一个(gè)烧钱、烧资源的事。我们对行业有(yǒu)两个顾虑，并(bìng)且思考了(le)它的解决(jué)方案。

　　第一个(gè)顾虑是，中外(wài)大模(mó)型公司在(zài)融资上的差(chà)距。AI 2.0大模型应用未来(lái)可(kě)能会爆发，出现(xiàn)一个比互联网大10倍的平台型发展机会。大模型的能(néng)力竞争(zhēng)在当下已经成为一个全球科技竞争的重要战场。中(zhōng)国(guó)的基础大模型融资(zī)，目前行业称的“六小虎”基本(běn)是数亿美元的数量(liàng)级，而美国则是50亿美元的数(shù)量级。未来(lái)，中国如何与美国(guó)竞争，这一点是个挑(tiāo)战。

　　另一个顾虑是，国外一些头(tóu)部大模(mó)型公司(sī)的 “流血打法”。OpenAI经常“不(bù)讲武德”，比如推(tuī)出GPT-4水平的GPT-4omini，还免费(fèi)向ChatGPT用(yòng)户开放。尽(jǐn)管每年(nián)可能要消耗(hào)二三(sān)十亿美元(yuán)的推理成本，他(tā)们仍然愿意免费，从(cóng)商业逻辑上，我(wǒ)们想(xiǎng)破脑(nǎo)袋也想不通(tōng)为什(shén)么，但是他们就这么干了。从我自己近10年的(de)创(chuàng)业经验来看，中(zhōng)国的软件创业公司的努力和前赴(fù)后继，导致中(zhōng)国To B的市场比美国更艰难，因为(wèi)标准化不足带来高定制化，导致可复制性、可扩充性下降，项目有毛利，但公司不赚钱(qián)。例如，最近(jìn)几家上市公司的(de)财报显示，他(tā)们的现金流和亏(kuī)损没有实质性改(gǎi)善，这反映了(le)行业普(pǔ)遍的挑战。

　　零一万物如何突(tū)破这些挑战，我们可以(yǐ)考虑以下几点：

　　首先，中国人有一个优良传统，即我们更能吃苦、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(wàn)卡集(jí)群，可以把它管理得更高(gāo)效，这(zhè)样可(kě)以用更少的资源训练出与世界科(kē)技巨头性(xìng)能齐(qí)平的大模型。

　　第二，未来的大模型(xíng)服务会越来越便宜，关键在于能否降低推理成本，把商业模式跑通。换言之，谁家在(zài)AI infra能力超(chāo)群，能把推理成本尽量做(zuò)更(gèng)便(biàn)宜，那(nà)么大模型的服务就能启用“薄利多销”的模(mó)式进一步穿透(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」tòu)B端，白菜价也有可能赚钱(qián)。在这方面，零一万(wàn)物在Day 1就重注AI infra的能力(lì)建设，其推理(lǐ)成本优化率显著优于业内(nèi)指标，进一步(bù)夯实自己的(de)技(jì)术护城河，为自身的B端发力奠定了雄厚的技术基础。

　　第三，解决中国To B市场的挑战，要结(jié)合行业和应用场景(jǐng)将大模型能力尽量转化为标准化云(yún)服(fú)务的产品。无(wú)论大模型能力多(duō)强，ToB企业是没有(yǒu)体(tǐ)感的，核心(xīn)在于能否提供有效的产品，帮助客户提升GMV和降本增效，这是一个双赢的模式。

　　第四，拓展海(hǎi)外市(shì)场。欧美这么大(dà)的市场，竟然只有Cohere在做私有化，而(ér)且它也是一家(jiā)创业的小公(gōng)司，从中国的角(jiǎo)度看是(shì)一件不可思(sī)议的事情。最近我与许多(duō)欧(ōu)美和中东客户沟(gōu)通发现，在大(dà)模型时代，美国的ToC应用领先中国，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(ōu)美的世界(jiè)500强(qiáng)企业沟通，他们大多在做RAG，连SFT都做得较少，企业(yè)专属模型更少见。这表明，这是中国模型厂商值得关注(zhù)的、有巨大的潜在价值市场。

　　宋立(lì)新(xīn)：最后请傅盛总整(zhěng)体总结一下。

　　傅(fù)盛：第一个结论，中美(měi)在大模(mó)型的顶尖(jiān)水平上确实存在差(chà)距，但这个差距肯(kěn)定没有十年那么大。举(jǔ)个例子(zi)，今年年初Sora发布时大家惊呆了，但此后至今Sora都还没有再发布新的产(chǎn)品，而国内(nèi)的一些大模型反而已经发布了几款出色的文生(shēng)视频产品。而且大模型(xíng)的理论性没有那么(me)强，它是试出来(lái)的，在工(gōng)程化尝试上，中国团队(duì)一直有优(yōu)势。

　　第二个结论，大模型厂商未(wèi)来5-10年内(nèi)不用过于关注盈利(lì)，这(zhè)是我的观点。因为大(dà)模型最终将成为一(yī)种基础服(fú)务，就(jiù)像水电一样。最初需要大量补贴以吸引用(yòng)户，例如亚马逊亏(kuī)损多年才成为平台级公司。大(dà)模型(xíng)的市(shì)场最终(zhōng)将由一(yī)两家或两三家平台主导，在中国，则通过竞(jìng)争角逐决定最终赢家，这也是我们的一贯做法。

　　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(tài)在不(bù)断形成，会进入中国人最擅(shàn)长的模式，先把应(yīng)用做好，不少应用(yòng)公(gōng)司做得挺厉害的。例如，我们猎豹移动投资的一家AI直播公司(sī)（灵犀深智），发展非常迅(xùn)速，预计下个月就会盈利。一些ToC领域也已经开始盈利(lì)。此外，大模型出海一定有机会。现(xiàn)在是中国企业新(xīn)一(yī)波的(de)出海潮，在国(guó)内(nèi)卷，卷(juǎn)出去放(fàng)在哪(nǎ)个维(wéi)度，在国际市(shì)场都是(shì)有竞争力的。

责(zé)任编辑：何俊熹

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