百模大戰(zhàn)日趨激烈，然而行業(yè)內的疑慮也隨之增加。

隨著騰訊、阿里、百度等巨頭加入，基礎大模型領域競爭日益激烈。但市場真的需要這么多的基礎大模型嗎？

盡管大模型在C端如聊天機器人中受到關注，可以為企業(yè)帶來穩(wěn)定的商業(yè)回報。但這并不意味著企業(yè)可以從C端用戶中獲得可觀的利潤。實際上，隨著用戶規(guī)模的擴大，相關企業(yè)可能面臨更大的虧損。真正的商業(yè)價值仍集中在B端，為零售、金融、制造等行業(yè)提供服務，通過降低成本和提高效率。

企業(yè)對基礎大模型的需求可以歸納為三類：

l 直接調用大模型API，獲取相關的技術能力。

l 基于大模型進行二次開發(fā)，以滿足特定業(yè)務需求。

l 開發(fā)基于大模型的AI應用。

這些需求不僅考驗基礎大模型的技術實力，更考驗其服務于企業(yè)的能力。

關鍵在于，不論初創(chuàng)還是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，真正能夠快速洞察客戶需求并提供穩(wěn)定且高效服務的平臺將會勝出。

大模型的發(fā)展，技術實力與炒作之間的界定

自ChatGPT嶄露頭角以來，國內大模型的發(fā)展歷程可謂是風云變幻。在此之前，僅有少數(shù)公司致力于基礎大模型的研發(fā)，他們因市場尚未廣泛認可大模型，主要關注技術與服務的深化。但隨著ChatGPT的流行，大模型突然成為了眾多投資者和業(yè)內人士追逐的新熱點。

在市場如此活躍的背景下，一些追求短期利益的企業(yè)選擇炒作，強調概念而忽視真正的技術提升。其中，有些聲稱自己與GPT-4僅有數(shù)月差距，實則僅在開源的GPT-2基礎上進行簡單訓練。然而，大模型的進步遠非幾個月內可以實現(xiàn)的；調試與優(yōu)化均需要大量時間。熟悉這一過程的技術人員都明白其中的困難與不確定性。

值得注意的是，早在ChatGPT大火前，真正看好大模型技術并深耕的公司已經(jīng)開始布局。與追求短期利益的公司相比，他們更早認識到大模型的潛在價值。此外，隨著市場對大模型復雜性的了解加深，僅靠炒作的公司將越來越難以立足，而真正具備技術實力的企業(yè)則能夠穩(wěn)定發(fā)展，經(jīng)受住競爭的考驗。

大模型生態(tài)，關鍵于商業(yè)化與應用

在大模型商業(yè)化的過程中，只有在關鍵應用場景中取得成功，才能初步建立一個自我造血的良性生態(tài)循環(huán)。

通用大模型雖有廣泛應用，但在垂直領域缺乏專業(yè)性。而垂直大模型盡管專業(yè)，但服務范圍有限，導致成本和收益不平衡。

綜合來看結合通用大模型和垂直大模型的優(yōu)劣勢，當下大模型在商業(yè)化過程中更為合適的思路是，通過通用大模型作為基座，與零售、金融和制造等領域合作，實現(xiàn)共建應用場景，為日常工作與生產(chǎn)創(chuàng)造價值。

由于數(shù)據(jù)、算力和應用場景的限制，真正能夠完整運行的開源大模型數(shù)量有限。同時，大模型與PC、手機操作系統(tǒng)具有相似性，可能只有一兩個主導技術在行業(yè)中占據(jù)主導地位。未能形成繁榮生態(tài)的基座大模型將難以持續(xù)發(fā)展。

從PC、手機操作系統(tǒng)的發(fā)展歷史來看，先發(fā)優(yōu)勢至關重要。當Windows統(tǒng)治PC市場，iOS和Android在手機領域占主導地位的時候，其他操作系統(tǒng)幾乎無翻盤空間。大模型領域也顯示出這種趨勢，其中大模型將啟動一個AI應用的繁榮生態(tài)。個人和企業(yè)的數(shù)據(jù)、技能和應用可以迅速轉化為AI插件，從而提升大模型的功能，使其更加實用和便捷

在大模型平臺的生態(tài)競爭中，其與合作伙伴的共同價值和成長能力至關重要。特定于辦公場景，如生成演示文稿、文章撰寫和風格改寫，都對大模型平臺的精度有高要求。只有技術上乘的大模型能支持這些需求，并需根據(jù)用戶反饋進行持續(xù)優(yōu)化

無論巨頭還是創(chuàng)業(yè)者，都需要從零開始累積和迭代。因此，先發(fā)優(yōu)勢在生態(tài)構建過程中至關重要，這也解釋了為何早期創(chuàng)業(yè)公司能與資源豐富的大公司競爭。

百模大戰(zhàn)，中國市場的適應者是誰？

在當前熱鬧的“百模大戰(zhàn)”中，背后的競爭焦點已經(jīng)十分明確：大模型平臺的技術與服務能力，以及其生態(tài)建設的實力，是決定競爭勝負的關鍵。

這些能力的構建需要時間的積累，但先發(fā)優(yōu)勢并非單純地意味著先行。除了時間差，還必須有對市場需求的準確洞察，并且迅速且堅定地執(zhí)行戰(zhàn)略。不明確的戰(zhàn)略或走彎路都可能導致時間上的優(yōu)勢流失。

隨著大模型平臺逐漸將焦點轉移到生態(tài)建設，生態(tài)競爭中的戰(zhàn)略定力與執(zhí)行力變得尤為關鍵。誰能更高效地積累不同領域和場景的資源，其競爭優(yōu)勢便更為突出。

在復雜的中國市場，由于企業(yè)區(qū)域、規(guī)模及需求的多樣性，找到標準化方案變得困難。大模型公司可能在多樣需求中迷失，從核心技術變?yōu)轫椖客獍?，難以形成超級平臺。

與OpenAI不同，國內大模型平臺需要更加注重商業(yè)化落地的細節(jié)，因為這些細節(jié)決定了與外部合作伙伴的關系和大模型的落地速度。僅僅發(fā)布一個大模型并不像市場所預期的那么難，但只有具備高品質的數(shù)據(jù)應用場景，才能實現(xiàn)不斷的優(yōu)化，并建立起競爭優(yōu)勢。在此背景下，擁有高質量數(shù)據(jù)場景，與更多的合作伙伴協(xié)同工作，成為形成競爭壁壘的關鍵。

針對文本生成、智能客服、和數(shù)據(jù)標記等多樣化需求，以及各種規(guī)模企業(yè)的特性，企元大數(shù)據(jù)推出了其智能客服系統(tǒng)的解決方案，滿足企業(yè)的特定需求。不同于傳統(tǒng)客服系統(tǒng)的刻板與單一，AIW的AI客服代理具備深度學習與問題分解能力，能夠從客戶的實際需求出發(fā)，敏銳捕捉并精準回應其多方位問題，例如“壽命長的產(chǎn)品推薦”。這個智能客服不僅能夠在大部分情況下提供比人工更迅速、更準確的答案，而且能夠24/7在線，始終保持著與人類相當甚至更高的智能水平。在多維數(shù)據(jù)的支持下，它能實現(xiàn)自我迭代，精準滿足客戶的需求和期待，重新定義了客服在業(yè)務中的角色和功能。

雖然很多人認為資金雄厚的巨頭公司更有優(yōu)勢，但真正的競爭在于深耕細節(jié)，不論是創(chuàng)業(yè)公司還是大公司。而對于誰是最適合中國的基座大模型，資本市場已經(jīng)做出了選擇。

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廣州企元大數(shù)據(jù)科技有限公司，專注于人工智能企業(yè)應用，為企業(yè)提供內部專屬的人工智能模型開發(fā)、生成式AI開發(fā)以及全面的人工智能咨詢服務。我們的產(chǎn)品 AIW全智通，憑借其獨特的認知引擎，不僅為中小企業(yè)提供了經(jīng)濟、定制化的AI解決方案，還確保了其輸出的可管理性與準確性，完全滿足企業(yè)的業(yè)務策略和道德規(guī)范。AIW開發(fā)底座版（AI PaaS），利用核心的封裝式AI模塊化技術，為企業(yè)提供了與現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)兼容的AI增強解決方案。它的模塊化和標準化設計，以及為企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)增加AI功能的能力，都使得企業(yè)可以低成本、高效率地進行數(shù)字化升級。

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