8月16日，以“大模型見(jiàn)真章”為主題，北京商報(bào)深藍(lán)智庫(kù)舉行專題分享會(huì)，復(fù)盤大模型過(guò)去200多天的經(jīng)歷，并從中探尋大模型商業(yè)化落地的可行之徑。會(huì)上，元語(yǔ)智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO朱雷提到，ChatGPT的流量見(jiàn)頂并不意味著大模型發(fā)展到了瓶頸，一系列其他大模型的下載數(shù)據(jù)預(yù)示，大模型可能正在以另一種方式加速推進(jìn)。
“就像是大模型的API和產(chǎn)業(yè)客戶演進(jìn)，也呈現(xiàn)出了一個(gè)由虛向?qū)嵉募铀僮兓�，原�?lái)可能更注重嘗鮮，但現(xiàn)在更注重落地，注重具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。”朱雷分析稱。
面向未來(lái)，朱雷認(rèn)為，大模型可能會(huì)有兩大趨勢(shì)，分別是端云共生以及大小并行。在端云共生方面，目前除了較頭部的大模型制造商有云端API外，具體在端側(cè)可能也存在廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，比如工業(yè)領(lǐng)域的一些具身智能機(jī)器人，以及一些XR眼鏡等都可以跑端側(cè)的模型。這種趨勢(shì)可以概括為從以GPT4為代表的云端API模式慢慢遷移到端云并行的狀態(tài)。
這也延伸出了第二個(gè)預(yù)測(cè)，大小并行。朱雷解釋稱，千億規(guī)模的模型一直會(huì)存在，甚至可能出現(xiàn)更大量級(jí)的模型，但越來(lái)越小參數(shù)量級(jí)的模型可能也會(huì)有非常大的應(yīng)用空間，也就是說(shuō)要往輕量級(jí)模型上發(fā)展，能夠運(yùn)行在低端芯片上，并且可以產(chǎn)生不錯(cuò)的效果。
朱雷認(rèn)為，目前大模型離真正的商業(yè)化還比較遠(yuǎn)，雖然已經(jīng)出現(xiàn)了一些落地項(xiàng)目，但整個(gè)市場(chǎng)充斥著一定量的“偽需求”，大量粗淺的、簡(jiǎn)單的偽需求會(huì)導(dǎo)致客戶認(rèn)為，向其兜售這種模型方案的廠商不夠落地，進(jìn)而呈現(xiàn)出劣幣驅(qū)逐良幣的情況。
“當(dāng)下人們認(rèn)為大模型難落地，也是因?yàn)闆](méi)有發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的應(yīng)用。”朱雷稱，面向企業(yè)客戶做商業(yè)化落地，需要有真實(shí)的需求牽引，從用戶出發(fā)，從需求出發(fā)，借用AI技術(shù)讓業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)。這其中涵蓋了三個(gè)關(guān)鍵詞，快速、業(yè)務(wù)和增長(zhǎng)。
朱雷解釋稱，“快速”是因?yàn)楹芏嗥髽I(yè)等不及，受限于預(yù)算、經(jīng)營(yíng)環(huán)境以及客戶需求等問(wèn)題，企業(yè)通常不能花費(fèi)一兩年的時(shí)間等待大模型達(dá)到GPT4的效果后才考慮落地。“業(yè)務(wù)”是因?yàn)楹芏嗄Ｐ蛷S商兜售方案時(shí)，其實(shí)與其主營(yíng)業(yè)務(wù)沒(méi)有太大關(guān)系，只是泛泛而談的大模型場(chǎng)景，而無(wú)法解決具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題。“增長(zhǎng)”則是因?yàn)楫?dāng)下很多方案都以“降本增效”為導(dǎo)向，但商業(yè)化公司的重點(diǎn)很多時(shí)候不在降本，而在增效。畢竟省錢的空間是有限的，只有掙錢才是最重要的事情。
“在開源節(jié)流方面，一些AI企業(yè)可能已經(jīng)做得不錯(cuò)了，但在大模型上的重投入至今仍未給其帶來(lái)收入上的增長(zhǎng)，這也意味著大模型要走商業(yè)化，三者缺一不可，希望大模型廠商更多貼近業(yè)務(wù)再考慮商業(yè)化。”朱雷總結(jié)稱。
北京商報(bào)記者 楊月涵
