如何落地化? AI的中國式思考

被稱為 AI 奠基人的 Terrence Sejnowski 曾經這樣描述大語言模型的出現，「奇點降臨，像天外來客，忽紛沓而來，語四國方言」，象徵著一個新時代可能到來。不過，對中國產業界來說，在多家公司爭相推出大模型之際，如何落地並讓客戶買單，成為現實上重要的思考。

華為常務董事、華為雲 CEO 張平安就曾在「2023 華為開發者大會」上表示，該公司的盤古大模型 3.0「不寫詩，只做事」，重點面向政務、金融、製造、鐵路、煤礦、製藥、氣象等產業，以企業與政府用戶為主。華為與 30 多家公司、研究機構發布了大模型訓練、推理部署計劃。

然而，中國國內短期發布了如此多的大模型，也讓不少企業開始思考同質化問題，同時也期望找出有別於其它大模型的核心競爭力。

商湯科技科學長、聯合創辦人湯曉鷗曾針對大模型壁壘提出了看法，他指出，大模型的護城河主要體現在 3 個方面，第一是運算基礎設施，第二是大模型能力，第三是和垂直產業的深度結合，且快速迭代的能力。

騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群 CEO 湯道生曾表示，大模型有很強的能力，但並不能解決太多企業的具體問題。企業的大模型應用需要綜合考量到產業專業性、數據安全、持續迭代和綜合成本等因素。「通用大模型可以在 100 個場景中，解決 70%-80% 的問題，但未必能百分之百滿足企業某個場景的需求。」

如果基於產業大模型，再加上自身數據調整，而建構出專屬模型，可望造出更高度可用的智慧服務。同時模型參數較通用大模型少，訓練和推理的成本也更低，相關優化也更加容易。