經(jīng)濟觀察網(wǎng) 記者 胡群  人工智能正在促進人類踏入第四次工業(yè)革命。

第一次工業(yè)革命主要發(fā)生在英國等歐洲部分國家，人類從此由農(nóng)業(yè)時代跨進機械化時代；第二次工業(yè)革命仍由歐洲發(fā)起，并傳至北美，人類進入電氣時代；第三次工業(yè)革命從美國發(fā)起，迅速擴展至全球，人類進入了信息化時代。目前，人類正在從信息化時代邁向數(shù)字化時代，中國和美國的人工智能領域投入巨大。

在美國，北京時間11月7日凌晨，OpenAI首屆開發(fā)者大會推出團隊最新的成果GPT-4 Turbo，并開放多模態(tài)API，宣布計劃上線GPT Store等，這加速構建人工智能領域的用戶生態(tài)。

在中國，百度文心一言、訊飛星火等大模型已陸續(xù)向普通用戶開放。11月3日，昆侖萬維“天工”大模型正式面向全社會開放服務。11月8日，螞蟻集團透露，螞蟻百靈大模型已完成備案，基于百靈大模型的多款產(chǎn)品已陸續(xù)完成內(nèi)測，將向公眾開放。11月9日，阿里巴巴集團CEO吳泳銘在2023年世界互聯(lián)網(wǎng)大會烏鎮(zhèn)峰會上透露，阿里巴巴即將開源720億參數(shù)大模型。據(jù)經(jīng)濟觀察網(wǎng)記者不完全統(tǒng)計，目前基礎大模型數(shù)量已超過100種。

11月8日，神州數(shù)碼副總裁、CTO李剛向經(jīng)濟觀察網(wǎng)記者表示，“大模型所引發(fā)的技術變革和應用場景的爆發(fā)還處于早期階段，真正應用端大爆發(fā)還沒有到來。在C端，大家已能明確直觀感受到大模型帶來的變化，但要賦能千行百業(yè)，我認為這個路還比較長，但不可忽略的是，企業(yè)端才是大模型應用的更大場景。”

李剛表示，企業(yè)數(shù)字化轉型中應用大模型將成為一個不可逆轉的趨勢，數(shù)字技術不斷進步，工業(yè)領域呈現(xiàn)出前所未有的復雜性和廣泛性，大模型距離企業(yè)應用并非只有一公里，而是一平方公里，大模型企業(yè)落地需要的是更多方面的就緒，不是線性過程，而是綜合過程。

10月26日，神州數(shù)碼正式發(fā)布神州問學平臺產(chǎn)品，然而，這并非是一款大模型，而是為企業(yè)提供模型、算力、數(shù)據(jù)和應用的連接能力，既是一站式企業(yè)大模型集成平臺，也是企業(yè)的大模型運營平臺。

“從神州問學平臺的戰(zhàn)略定位來講，我們非常開放的與各家基礎大模型廠商合作。無論是開源的，還是閉源的。”神州數(shù)碼戰(zhàn)略營銷部總經(jīng)理皇甫子喬稱，可能這就是神州數(shù)碼與基礎大模型廠商的定位不一樣的地方?；A大模型廠商構建的生態(tài)相對聚焦，問學平臺目的是希望能夠鏈接產(chǎn)業(yè)供給側和需求側，最終通過生態(tài)各方的力量，推動產(chǎn)業(yè)繁榮，實現(xiàn)合作共贏。

不做基礎大模型

經(jīng)濟觀察網(wǎng)：為什么神州數(shù)碼在大模型賽道上另辟蹊徑，選擇做大模型運營平臺？

李剛：從來沒有哪一個時刻，數(shù)字技術如此深刻地影響著我們。十多年前，移動互聯(lián)網(wǎng)和云計算廣泛普及，極大地加快了業(yè)務數(shù)字化進度，企業(yè)和客戶以及企業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈的關系就從線下轉向了云端，轉向了移動APP。而隨著海量數(shù)據(jù)不斷累積，大數(shù)據(jù)時代到來使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值不斷凸顯。今天AI領域的重大突破，具有泛化能力的大語言模型又打開了數(shù)字化轉型新的賽道、新的領域。我們預測，未來十年里，所有企業(yè)在企業(yè)戰(zhàn)略里將充分利用云原生、數(shù)字原生、AI原生顛覆既有業(yè)務，構造自己的第二、第三增長曲線，實現(xiàn)企業(yè)跨越式的增長。

神州數(shù)碼不做基礎大模型，而是做大模型的集成與應用開發(fā)交付平臺，除了做應用以外，更重要的是要做支持應用的生態(tài)環(huán)境，希望加速企業(yè)AI創(chuàng)新。盡管市場上已涌現(xiàn)了各式各樣大模型在企業(yè)的應用實踐，至今仍未見到“爆款”應用誕生。

對企業(yè)來說，單一的大模型能否提供“包打天下”的方案？從當前的實踐來看，大模型存在四種部署模式：公有云API部署、專有云部署、私有云部署、一體機部署，不同的部署模式也為企業(yè)提供了不同選擇，企業(yè)根據(jù)情況選擇一個或兩個主模型，再加若干輔助模型。這樣的部署需要神州問學這樣的平臺來幫助企業(yè)完成。尤為重要的是，企業(yè)部署實施大模型的成本高昂，算力、數(shù)據(jù)、標注包括企業(yè)內(nèi)部的知識語料的治理和管理都需要大量的管理成本，從長期角度來看，如何保證大模型的安全、可控也是巨大的挑戰(zhàn)。

在AI領域，以神州問學平臺為抓手，神州數(shù)碼將專注于大模型企業(yè)級市場，幫助行業(yè)客戶快速搭建模型、算力、數(shù)據(jù)和場景四大層面的能力，在企業(yè)內(nèi)有效打通從生成式AI技術到業(yè)務場景的通道，共建數(shù)字化的力量。

皇甫子喬：新技術涌現(xiàn)出來后，我們必須去擁抱，如果還持有懷疑態(tài)度，企業(yè)可能會被創(chuàng)新潮流所拋棄。這一輪大模型的技術浪潮為企業(yè)數(shù)字化轉型，注入了強大且更為直接的新動能，大模型將會改變產(chǎn)業(yè)格局。

神州數(shù)碼作為中國IT生態(tài)的核心參與者，始終致力于促進先進技術在企業(yè)的系統(tǒng)化應用。作為生態(tài)鏈的建設者和守護者，我們深知生成式AI技術的崛起標志著一場技術革命的開始。因此，我們決意聯(lián)合整個生態(tài)體系，共同幫助企業(yè)全面擁抱這一技術范式轉變的到來。神州數(shù)碼認為大模型應該更深入地了解各行各業(yè)，在數(shù)字化轉型方面給予更大的推動力。

制造業(yè)將是大模型主戰(zhàn)場

經(jīng)濟觀察網(wǎng)：中國雖是多條AI賽道的領跑者，企業(yè)部署AI的速度卻慢了一步，您如何看待這一現(xiàn)狀？在大模型領域是否仍會如此？

李剛：制造業(yè)將是AI大模型的應用主戰(zhàn)場，而且不僅限于銷售和研發(fā)，更會進入到生產(chǎn)環(huán)節(jié)。對于企業(yè)來說，最為關心的問題是人工智能如何幫助構建企業(yè)大腦，現(xiàn)在基于大模型加持，可以更方便地幫助大家進行構建。數(shù)據(jù)和大模型結合起來，會產(chǎn)生更好的化學反應，成為企業(yè)不斷進化的大腦。隨著大模型技術的不斷的進步和完善，人工智能對企業(yè)知識的處理能力會從精度、廣度和深度這三個維度上不斷提升,最終我們認為有可能會出現(xiàn)可以深刻洞察企業(yè)運營全局的“企業(yè)超級運營大腦”。

大模型具有強大的學習和表達能力，非常適用于多種任務和廣泛的應用場景，但在實際的項目實施中，應結合具體的業(yè)務需求、數(shù)據(jù)特性、技術背景等因素，靈活選擇和利用各種算法模型。目前來看，基礎大模型通用性強但專用性弱，在基礎大模型基礎上，利用行業(yè)數(shù)據(jù)訓練出的適用于特定領域的專用模型，能夠很好解決具體行業(yè)場景中的問題。我國擁有龐大的產(chǎn)業(yè)基礎和消費市場，并且處于產(chǎn)業(yè)轉型和消費升級過程之中，制造、金融、政務、醫(yī)療等領域的頭部企業(yè)憑借在特定行業(yè)的知識、業(yè)務和客戶資源基礎，分別開發(fā)利用特定領域的大模型，能夠獲得商業(yè)價值和社會價值。

少量基礎大模型與眾多領域大模型相結合，將成為AI產(chǎn)業(yè)的底座，滿足AI場景應用的需求，促進AI產(chǎn)業(yè)繁榮發(fā)展。隨著行業(yè)大模型的推出，AI在企業(yè)端領域的商業(yè)化應用逐步深化，AI應用從企業(yè)內(nèi)部智能化逐步擴展到產(chǎn)業(yè)智能化，從提升企業(yè)效率擴展到提升產(chǎn)業(yè)整體效率。

皇甫子喬：當前大模型在許多應用場景中表現(xiàn)出色，可以處理多種類型的任務，但在一些特定領域，比如金融，當前的大模型尚未能深入到風控等核心領域。尤其是特定行業(yè)的企業(yè)很難將核心數(shù)據(jù)放在大模型中訓練，因此，在實際的AI項目落地過程中，大模型往往需要和其他算法模型(小模型)進行互補，共同構建更強大、更靈活的解決方案。大模型與其他模型并非互斥，它們在實際應用中可以相互補充，發(fā)揮各自的優(yōu)勢，共同構建更完善的AI解決方案。

目前來看，大模型不會是企業(yè)唯一需要的模型，大小模型混合部署才是常態(tài)。盡管未來企業(yè)將基于大模型技術的驅動重新定義開發(fā)、測試、設計、生產(chǎn)制造、營銷、服務、風控、智能決策方式等，但是從通用大模型技術走向企業(yè)級場景價值的真正落地，從技術到生產(chǎn)力的轉化還需跨越鴻溝。

企業(yè)應用場景即將爆發(fā)

經(jīng)濟觀察網(wǎng)：現(xiàn)在企業(yè)端還沒有特別的大模型成功應用案例，核心問題在哪里？

皇甫子喬：當前行業(yè)熱點是大模型本身，但是行業(yè)的痛點在需求。如果不是從模型的角度出發(fā)，而是從需求的角度去思考，就會有很多可以落地的方案?，F(xiàn)在很多場景不一定需要先做一個通用大模型，再去大范圍推廣。再深入思考下去就會發(fā)現(xiàn)，很多應用還沒有深入到行業(yè)核心的場景。企業(yè)級市場向來是更理性的，由價值來驅動。

李剛：大家對大模型真正的企業(yè)端應用場景有一些負面觀點，但是我個人認為大模型真正的企業(yè)應用場景將會在明年開始爆發(fā)。神州問學平臺類產(chǎn)品需求將會有大規(guī)模爆發(fā)，因為這個理念已被很多客戶認同?，F(xiàn)在很多企業(yè)的預算都來自于項目變更，而隨著技術的快速迭代以及企業(yè)端應用場景的探索，2023年將會有一批大中型企業(yè)開始應用大模型，比如醫(yī)藥、汽車行業(yè)的市場營銷、法務、人力資源等場景。