經(jīng)濟觀(guān)察網(wǎng) 記者 胡群  人工智能正在促進(jìn)人類(lèi)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(lèi)從此由農業(yè)時(shí)代跨進(jìn)機械化時(shí)代；第二次工業(yè)革命仍由歐洲發(fā)起，并傳至北美，人類(lèi)進(jìn)入電氣時(shí)代；第三次工業(yè)革命從美國發(fā)起，迅速擴展至全球，人類(lèi)進(jìn)入了信息化時(shí)代。目前，人類(lèi)正在從信息化時(shí)代邁向數字化時(shí)代，中國和美國的人工智能領(lǐng)域投入巨大。

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

在中國，百度文心一言、訊飛星火等大模型已陸續向普通用戶(hù)開(kāi)放。11月3日，昆侖萬(wàn)維“天工”大模型正式面向全社會(huì )開(kāi)放服務(wù)。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)品已陸續完成內測，將向公眾開(kāi)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(huì )烏鎮峰會(huì )上透露，阿里巴巴即將開(kāi)源720億參數大模型。據經(jīng)濟觀(guān)察網(wǎng)記者不完全統計，目前基礎大模型數量已超過(guò)100種。

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

李剛表示，企業(yè)數字化轉型中應用大模型將成為一個(gè)不可逆轉的趨勢，數字技術(shù)不斷進(jìn)步，工業(yè)領(lǐng)域呈現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(xiàn)性過(guò)程，而是綜合過(guò)程。

10月26日，神州數碼正式發(fā)布神州問(wèn)學(xué)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、數據和應用的連接能力，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(yíng)平臺。

“從神州問(wèn)學(xué)平臺的戰略定位來(lái)講，我們非常開(kāi)放的與各家基礎大模型廠(chǎng)商合作。無(wú)論是開(kāi)源的，還是閉源的。”神州數碼戰略營(yíng)銷(xiāo)部總經(jīng)理皇甫子喬稱(chēng)，可能這就是神州數碼與基礎大模型廠(chǎng)商的定位不一樣的地方。基礎大模型廠(chǎng)商構建的生態(tài)相對聚焦，問(wèn)學(xué)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(guò)生態(tài)各方的力量，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)繁榮，實(shí)現合作共贏(yíng)。

不做基礎大模型

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

李剛：從來(lái)沒(méi)有哪一個(gè)時(shí)刻，數字技術(shù)如此深刻地影響著(zhù)我們。十多年前，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和云計算廣泛普及，極大地加快了業(yè)務(wù)數字化進(jìn)度，企業(yè)和客戶(hù)以及企業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)系就從線(xiàn)下轉向了云端，轉向了移動(dòng)APP。而隨著(zhù)海量數據不斷累積，大數據時(shí)代到來(lái)使得數據資產(chǎn)價(jià)值不斷凸顯。今天AI領(lǐng)域的重大突破，具有泛化能力的大語(yǔ)言模型又打開(kāi)了數字化轉型新的賽道、新的領(lǐng)域。我們預測，未來(lái)十年里，所有企業(yè)在企業(yè)戰略里將充分利用云原生、數字原生、AI原生顛覆既有業(yè)務(wù)，構造自己的第二、第三增長(cháng)曲線(xiàn)，實(shí)現企業(yè)跨越式的增長(cháng)。

神州數碼不做基礎大模型，而是做大模型的集成與應用開(kāi)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(chǎng)上已涌現了各式各樣大模型在企業(yè)的應用實(shí)踐，至今仍未見(jiàn)到“爆款”應用誕生。

對企業(yè)來(lái)說(shuō)，單一的大模型能否提供“包打天下”的方案？從當前的實(shí)踐來(lái)看，大模型存在四種部署模式：公有云API部署、專(zhuān)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)根據情況選擇一個(gè)或兩個(gè)主模型，再加若干輔助模型。這樣的部署需要神州問(wèn)學(xué)這樣的平臺來(lái)幫助企業(yè)完成。尤為重要的是，企業(yè)部署實(shí)施大模型的成本高昂，算力、數據、標注包括企業(yè)內部的知識語(yǔ)料的治理和管理都需要大量的管理成本，從長(cháng)期角度來(lái)看，如何保證大模型的安全、可控也是巨大的挑戰。

在A(yíng)I領(lǐng)域，以神州問(wèn)學(xué)平臺為抓手，神州數碼將專(zhuān)注于大模型企業(yè)級市場(chǎng)，幫助行業(yè)客戶(hù)快速搭建模型、算力、數據和場(chǎng)景四大層面的能力，在企業(yè)內有效打通從生成式AI技術(shù)到業(yè)務(wù)場(chǎng)景的通道，共建數字化的力量。

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

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

制造業(yè)將是大模型主戰場(chǎng)

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

李剛：制造業(yè)將是AI大模型的應用主戰場(chǎng)，而且不僅限于銷(xiāo)售和研發(fā)，更會(huì )進(jìn)入到生產(chǎn)環(huán)節。對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，最為關(guān)心的問(wèn)題是人工智能如何幫助構建企業(yè)大腦，現在基于大模型加持，可以更方便地幫助大家進(jìn)行構建。數據和大模型結合起來(lái)，會(huì )產(chǎn)生更好的化學(xué)反應，成為企業(yè)不斷進(jìn)化的大腦。隨著(zhù)大模型技術(shù)的不斷的進(jìn)步和完善，人工智能對企業(yè)知識的處理能力會(huì )從精度、廣度和深度這三個(gè)維度上不斷提升,最終我們認為有可能會(huì )出現可以深刻洞察企業(yè)運營(yíng)全局的“企業(yè)超級運營(yíng)大腦”。

大模型具有強大的學(xué)習和表達能力，非常適用于多種任務(wù)和廣泛的應用場(chǎng)景，但在實(shí)際的項目實(shí)施中，應結合具體的業(yè)務(wù)需求、數據特性、技術(shù)背景等因素，靈活選擇和利用各種算法模型。目前來(lái)看，基礎大模型通用性強但專(zhuān)用性弱，在基礎大模型基礎上，利用行業(yè)數據訓練出的適用于特定領(lǐng)域的專(zhuān)用模型，能夠很好解決具體行業(yè)場(chǎng)景中的問(wèn)題。我國擁有龐大的產(chǎn)業(yè)基礎和消費市場(chǎng)，并且處于產(chǎn)業(yè)轉型和消費升級過(guò)程之中，制造、金融、政務(wù)、醫療等領(lǐng)域的頭部企業(yè)憑借在特定行業(yè)的知識、業(yè)務(wù)和客戶(hù)資源基礎，分別開(kāi)發(fā)利用特定領(lǐng)域的大模型，能夠獲得商業(yè)價(jià)值和社會(huì )價(jià)值。

少量基礎大模型與眾多領(lǐng)域大模型相結合，將成為AI產(chǎn)業(yè)的底座，滿(mǎn)足AI場(chǎng)景應用的需求，促進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)繁榮發(fā)展。隨著(zhù)行業(yè)大模型的推出，AI在企業(yè)端領(lǐng)域的商業(yè)化應用逐步深化，AI應用從企業(yè)內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(chǎng)景中表現出色，可以處理多種類(lèi)型的任務(wù)，但在一些特定領(lǐng)域，比如金融，當前的大模型尚未能深入到風(fēng)控等核心領(lǐng)域。尤其是特定行業(yè)的企業(yè)很難將核心數據放在大模型中訓練，因此，在實(shí)際的AI項目落地過(guò)程中，大模型往往需要和其他算法模型(小模型)進(jìn)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(shí)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(lái)看，大模型不會(huì )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(lái)企業(yè)將基于大模型技術(shù)的驅動(dòng)重新定義開(kāi)發(fā)、測試、設計、生產(chǎn)制造、營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)、風(fēng)控、智能決策方式等，但是從通用大模型技術(shù)走向企業(yè)級場(chǎng)景價(jià)值的真正落地，從技術(shù)到生產(chǎn)力的轉化還需跨越鴻溝。

企業(yè)應用場(chǎng)景即將爆發(fā)

經(jīng)濟觀(guān)察網(wǎng)：現在企業(yè)端還沒(méi)有特別的大模型成功應用案例，核心問(wèn)題在哪里？

皇甫子喬：當前行業(yè)熱點(diǎn)是大模型本身，但是行業(yè)的痛點(diǎn)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(huì )有很多可以落地的方案。現在很多場(chǎng)景不一定需要先做一個(gè)通用大模型，再去大范圍推廣。再深入思考下去就會(huì )發(fā)現，很多應用還沒(méi)有深入到行業(yè)核心的場(chǎng)景。企業(yè)級市場(chǎng)向來(lái)是更理性的，由價(jià)值來(lái)驅動(dòng)。

李剛：大家對大模型真正的企業(yè)端應用場(chǎng)景有一些負面觀(guān)點(diǎn)，但是我個(gè)人認為大模型真正的企業(yè)應用場(chǎng)景將會(huì )在明年開(kāi)始爆發(fā)。神州問(wèn)學(xué)平臺類(lèi)產(chǎn)品需求將會(huì )有大規模爆發(fā)，因為這個(gè)理念已被很多客戶(hù)認同。現在很多企業(yè)的預算都來(lái)自于項目變更，而隨著(zhù)技術(shù)的快速迭代以及企業(yè)端應用場(chǎng)景的探索，2023年將會(huì )有一批大中型企業(yè)開(kāi)始應用大模型，比如醫藥、汽車(chē)行業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、法務(wù)、人力資源等場(chǎng)景。