一个灵魂拷问：企业会为一个只会闲聊的玩具买单吗？

2023年以来，开发AIGC大模型已经成为大部分科技企业的标配，但目前很多通用大模型仍处在“开放闲聊”阶段，娱乐化的产品难以给企业带来实际生产力的提升，也正因如此，“大模型热”在今年6月迎来流量巅峰过后，就开始呈现出下滑趋势。

大模型：从“通才”到“专才”

事实上，如果只是做出一个“聊得还不错”的大模型，难度并没有那么大，但企业需要的是能够实打实解决复杂决策任务，提升工作效率和生产效益的工具。比如，我们需要一个具备语音翻译能力的大模型，这个模型能像专业的翻译人员一样，准确地给出可信赖的翻译结果，如果模型没理解人们的意图，或者识别不出方言，也能进行拒绝，而不是强行给出一个错误的翻译结果。这需要大模型恪守自身领域内的规则，避免“幻觉”问题的出现，这是当下被誉为“通才”的通用大模型难以具备的。

于是我们可以看到，以谷歌、微软、阿里、百度等为代表的专注通用大模型的头部企业，也都开始推动大模型深入特定行业和应用场景，加速在细分垂直领域的商业化落地。而当一些头部厂商喊出“不能落地的大模型没有意义”的时候，更预示着大模型已经进入一个至关重要的拐点时刻。

从发展进程上看，如今大模型已经从最开始的技术比拼，开始全面转向商业价值变现，比如腾讯的“混元”大模型在腾讯搜索、广告等内部产品落地，阿里“通义千问”的典型应用场景包括电商跨模态搜索、医疗文本理解、法律文书学习等，以及商汤的“日日新”，为机器人、自动驾驶等场景任务提供感知和理解能力支持。

而在模型类型上，除了百度文心大模型、讯飞星火认知大模型等通用大模型，金融、医药研发、零售等垂直大模型正在积极涌现。今年6月，新华三集团在业内首次提出“私域大模型”概念，并发布融合了行业属性及地域属性的私域大模型——百业灵犀（LinSeer），让行业看到了企业落地大模型的另一种可能。

热潮下的冷思考 大模型制高点在私域

数据显示，国内数据量超10亿的大模型已经超80个，主要集中在通用领域。面对通用大模型的火热，新华三为何从一开始就坚定地选择了林子中的另一条路？因为历史一次次证明，赛道越是热闹，参赛者越需要冷静的思考。种种迹象显示，虽然大模型产业看起来百花齐放，但事实上AI三大要素算力、数据、算法，以及大模型发展的行业规则中，当下以及未来很多因素已经既定，一头热扎进去的企业们，更应该寻找的是那些不由既成的客观因素所限制、能够进行自我价值发挥的地方，才能尽可能获得相对竞争优势。

而从技术上讲，数据属于客户，大模型再厉害也不可能读到企业的私有数据，看到企业的私有视频资料，就像公有云在中国不能包打天下，通用基础大模型在中国也不可能解决企业的所有需求。从市场角度而言，当一些国外大模型与行业场景结合实现效率跃升时，国内大模型产业也势必面临相同的需求。这也就意味着，无论是从技术本身还是市场需求，都在要求企业更快地将大模型推向特定场景、商业市场。正因如此，新华三认为，未来大模型竞争的制高点一定在“私域”。

大模型赋能行业 成为行家里手

其实，无论是通用、垂直还是私域大模型，其核心点都在于落地场景和商业化，而私域大模型在具体商业环境中找寻生存空间和增长点方面，显然更具优势。以新华三百业灵犀（LinSeer）私域大模型为例，其具备行业专注、区域专属、数据专有、价值专享的四“专”特点，能够为垂直行业和专属地域的客户，提供安全、订制、独享、生长的智能化服务，更精准地满足不同行业的特定需求。比如“行业专注”，百业灵犀通过打通垂直应用数据，形成精准、精确、精益的私域垂直智能，培养特定能力，帮助百行百业建设最懂“行”的私域大模型；再如“数据专有”，即确保To B、To G数据专有不出域、可用不可见，帮助客户以私有数据训练订制化的人工智能，建设最“放心”的私域大模型。

在某种程度上，大模型赋能行业的本质，根本目标是实现专家水平的行业智能化。在此方面，百业灵犀可以提供数据处理、模型开发、模型训练、模型部署、模型微调等全流程的工具和服务，将通用大模型打造为领域适配和行业优化的企业、行业大模型，让大模型成为解决专业问题的行家里手。此外，面向AIGC时代需求，新华三还提出了“AIGC开放战略”，既支持“百业灵犀+新华三智算解决方案”的模式，通过持续的算法和算力最优配合，利用客户自主的场景化数据实现价值，实现最优配合；同时支持“客户自选大模型+新华三智算解决方案”的模式，为客户自选大模型及应用提供强大的算力保障，实现快速部署，满足多种需求。

时至今日，AIGC大模型的技术仍在高速前进，行业普遍的共识形成，这不是风口，而是一场技术革命。站在当下，我们不禁好奇，这场革命的尽头会是一个崭新的人工智能时代吗？但就像三体人无法预知太阳何时升起一样，没有人知道AI时代何时真正到来，我们能做的就是朝着一个确定的方向，务实前进！

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