年度 AI 對話
文 | 楊俊
編輯 | 石亞瓊
掌握了人工智能就掌握了新時代的生産力密碼。
在 ChatGPT 爆火的當下，大模型火遍全球，中國産業也激發了對人工智能應用的新熱情。
因此，這個時間點，36 氪數字時氪團隊正式啓動《年度 AI 對話》專欄，希望與國内在大模型領域有着深度研究的專業人士進行熱點話題的探讨，通過一系列報道，還原 AI 新的技術能力與應用潛力。
本期我們邀請到了範特科技 CEO 吳聖陽。
大模型的出現對中國的數字化進程有什麽影響？對于企業數字化預算有什麽影響？另外，大模型是否會改變中國公司的商業模式？這些都是值得關注的問題。
範特科技作爲作爲企業數字化轉型和元宇宙的基礎設施提供商，在企業數字化轉型和人工智能領域多有研究。範特科技 CEO 吳聖陽認爲：數字中國其實和元宇宙是息息相關的，在模型即生産力的新時代大背景下，每個城市都會有一個底層的城市級别的大模型；未來企業會像現在的 SaaS 付費模式一樣，向大模型服務提供商按需定制大模型能力；大模型出現後，跟新技術深度融合的公司将會取代墨守陳規的集成商，重新定義和瓜分商業場景。
以下内容爲采訪原文，經數字時氪編輯整理：
大模型與企業的數字化轉型
大模型帶來的能力将被應用到企業的實際生産經營中，尤其在數字化層面，大模型會加速數字化方案的落地。範特科技認爲在 B 端和 G 端，企業和政府部門都可以借助大模型端到端的能力定制自己所在細分領域的大模型，讓各種解決方案快速落地。
數字時氪：大模型出現後對中國的數字化轉型進程有什麽影響？
範特科技：數字化轉型首先解決基礎設施建設問題，其次就是大規模的能力建設，以往能力建設需要大量的人力、物力和時間成本，因爲算法的研發和應用的開發周期都比較長。組一個團隊、培養一批人、幹成一件事投入大、周期長、見效慢。大模型有望改變這種局面。大模型的出現從底層颠覆了傳統的算法研發和應用開發模式，大量的人工設計算法被大模型直接替代，應用開發被大幅度簡化甚至自動化。擁有了大模型的企業相當于多雇用了一個算法團隊和應用開發團隊，不僅降低了成本還大大提高了效率。有人會說大模型的門檻很高，普通企業不一定能掌握，這其實也不是個問題，像範特這樣深耕垂直領域多年的公司，正好可以幫助客戶打造和落地大模型。範特的新一代人工智能 MaaS 平台，集大模型即服務能力、算法自訓練能力、應用自定義能力和部署自動化能力爲一身，就是爲了能夠端到端的解決大模型的落地問題、助力數字化轉型。
我們曾經做過一個對比圖，數字中國其實和元宇宙是息息相關的。在浙江和重慶等城市，我們已經見證了數字中國的蓬勃發展。這兩地的數字中國架構，政府層面都有一個底層的大平台，可以簡單理解爲通用能力，在這個通用能力基礎上賦能各個業務單元開發小能力。這其實和大模型是有天然結合的。在模型即生産力的新時代大背景下，相信在不遠的将來，每個城市都會有一個底層的城市級别的大模型，在此基礎上，大家都可以定制各種垂直領域或者行業應用的模型。在 C 端，居民的衣食住行在深度數字化的基礎上将變得更加便捷。在 B 端和 G 端，企業和政府部門都可以借助大模型端到端的能力定制自己所在細分領域的大模型，讓各種解決方案快速落地。這些都将助力數字中國宏偉藍圖的早日實現。
數字時氪：大模型出現後，企業的數字化預算有什麽變化？
範特科技：從短期而言，大模型尤其是私有化的大模型價格和硬件投入較高，這是可以預見的。且大模型的應用還是需要打通内部的流程、标準等，以及與原有業務進行整合，這都是相當大的一筆支出。所以短期來說企業數字化的預算可能會增高。
從長期來看，在企業完全消化了大模型的固定成本和自身業務整合的對接成本後，企業運營和創新的整體成本可能會因爲人員精簡和效率提升而降低，但是嘗到了大模型甜頭的企業一定會在大模型和基于大模型的創新上投入更多的精力，以保持自身的優勢和競争力，所以我們相信 MaaS 模式将會興起。
未來企業會像現在的 SaaS 付費模式一樣，向範特這樣的大模型服務提供商按需定制大模型能力，按需支付相應的服務費。對于企業來講預算壓力将大幅減輕，支出和收入的比例将得到更好的控制和匹配。
數字時氪：大模型在數字化的落地難點是什麽？
範特科技：首先直接的難點是算力和提示詞工程問題。算力本質上是基建問題，不僅是大模型，對任何數字化工程來說，基建都是大問題，而大模型由于對顯卡的顯存和數量都有比較大的要求，目前這塊是需要一定的投入的。
提示詞工程是大模型特有的問題，大模型訓練完了，怎麽用這個大模型很有講究，不好的輸入得到不好的結果，因此在落地的應用中做好提示詞工程尤爲重要，目前提示詞工程這塊的工程師比較缺，學術界和工業界也都在不斷探索中，也就是說大模型出來了，但是對大模型的認識還在一步一步的加強。
前面講了直接的難點、需要補充的是，數字化是個系統工程，大模型是底層基礎設施，大模型解決了算法創新難題，但是從算法到應用之間還有很多的事要做，比如大模型雖然效果好，但是很難直接跑在邊緣設備上，很多時候需要用大模型監督訓練更輕量更高效的垂直領域小模型跑在邊緣計算設備上。另一方面，算法隻是應用的核心模塊，應用除了算法本身外還有大量的業務邏輯需要實現。
最後，有了算法和應用，還得方便的部署到大量的設備上、最好是自動化的部署和運維才好。爲了真正端到端的解決大模型的落地問題，就需要一套集大模型即服務能力、算法自訓練能力、應用自定義能力和部署自動化能力爲一身的新一代人工智能服務平台，也就是所謂的 MaaS 平台。範特已經打造了這樣一套 MaaS 平台、底層是大模型的底座、中間是 AI、AR 以及算法、應用的定制化能力和自動化部署能力，上層是面向垂直行業的具體應用。我們認爲隻有這樣才能真正解決大模型在數字化的落地難題。
大模型帶給中國企業更多 " 破圈 " 的機會
大模型的出現給給中國産業和中國企業帶來了更大的機會。範特科技表示在 ToB，ToG 領域，原來的商業地盤基本都由各大集成商瓜分，技術廠商或者算法廠商大多都是被集成的身份。大模型出現後，跟新技術深度融合的公司将會取代墨守陳規的集成商，重新定義和瓜分場景。
數字時氪：大模型的出現對中國産業将産生什麽影響？
範特科技：大模型的訓練，數據、算法和算力缺一不可，目前現狀是國内高質量訓練數據缺乏、大量原始數據未經梳理質量不高；算法層面不算落後但用以訓練算法的顯卡資源被限制非常匮乏。目前頭部 AI 公司基本上都入局了大模型賽道，也有很多創業公司參與其中，總體來看目前處于追趕階段，相信随着時間的推移，我們一定可以解決數據和算力問題，真正擁有原創的懂中文的媲美 GPT4 的大模型。
大模型的出現将加速中國産業的升級。一方面目前的現狀讓我們意識到了我們在科技創新領域仍然有很多的薄弱環節，非常容易被卡脖子，那麽接下來産業界對于數據、對于 AI 芯片肯定會有更多的投入。另一方面大模型本身就是生産力的升級，底層生産力的升級一定帶來上層建築的升級。大模型的出現将爲中國的科技創新提供更多機會和動力。
通過大模型的能力，中國企業可以在各個領域進行更深入的研究和創新，推動科技的發展，并在人工智能、機器學習等領域取得突破。中國的制造業可以利用大模型來進行預測和優化生産計劃、改進供應鏈管理，并實現更高水平的自動化和智能化生産，提高競争力。中國的酒店、旅遊、金融、醫療等服務行業可以利用大模型來改進客戶服務和體驗，提供更智能、個性化的服務，增強競争力。随着創新的速度不斷加快，大量的簡單重複勞動被 AI 替代，全新的掌握 AI 技能的工程師出現，将進一步推動創新和科技發展。一句話總結的話，大模型會帶來生産力層面的巨大升級，并大幅推動各行業的數字化進程，在這波科技革命浪潮中，如果我國能抓住機遇，将有可能進一步縮小與科技強國的差距，全面提升國際競争力。
數字時氪：大模型的出現對中國公司的商業模式會有什麽影響？
範特科技：在 ToB，ToG 領域，原來的商業地盤基本都由各大集成商瓜分，技術廠商或者算法廠商大多都是被集成的身份。大模型出現後，跟新技術深度融合的公司将會取代墨守陳規的集成商，重新定義和瓜分場景。在這樣的趨勢下，所有的公司都擁有了破圈的機會，跟不上時代的公司将被淘汰，十多年前互聯網公司百花齊放，颠覆傳統行業的曆史将再次上演。現在比拼的就是對新技術新事物的認知，以及在新時代下快速适應和叠代的能力。
在 ToC 領域，同樣，大模型可能帶來的是流量入口級别的改變，BATJ 這樣過去幾乎實現了流量壟斷的巨頭，甚至于 Google 這樣的世界級霸主，都有可能在新時代中被颠覆，沒有公司能夠說自己現在擁有了護城河。對于敢于創新的創業者來講，這可能是十年甚至百年不遇的機遇，八仙過海各顯神通，向 MidJourney 這樣十一個員工實現過億年利潤的公司，絕不會是僅此一家。
數字時氪：大模型的出現對具體行業會有什麽影響？
範特科技：大模型是底層生産力的變革，帶來的影響是全行業的。就拿我們深耕的金融行業來說，在 ChatGPT 問世的當天我們就收到了來自銀行客戶的咨詢，說明行業對大模型帶來的創新特别敏銳。大模型在銀行的客戶服務、理财建議、智能投顧、欺詐檢測以及數智人等具體業務中是強需求，但由于政策原因 ChatGPT 以及基于互聯網的語言類大模型是不能直接用的，涉及用戶隐私等問題。目前在基礎大模型這塊國内頭部企業相繼推出了自己的語言類大模型，但與 ChatGPT 相比都還有較大差距，短期内難以實現規模化産品落地。
基礎大模型的研發投入巨大、對創業公司來說不夠友好；當然目前随着技術的發展各種開源大模型已呈現百花齊放的狀态，幾乎每天都有新的大模型出現，很多模型的效果也已經達到 GPT-4 的 90% 以上的水平，這些模型的出現、讓創業公司擁有自己的大模型成爲可能，尤其是面向垂直領域的大模型，目前這個方向上我們也在跟進，以爲客戶提供定制優化服務爲主。我們更多的将精力集中在行業的垂直領域大模型。因爲範特團隊在金融、治理、應急和文旅等垂直領域深耕多年，有一幫孜孜不倦的持續創新者，我們既知道垂直領域需要什麽樣的大模型，又知道如何将大模型落地。一句話來說，我們會用大模型能力或者說 MaaS 能力，來幫助我們的行業客戶擁有打造最适合自己所在領域的垂直類 AI 模型的能力。
垂直大模型是人工智能創業公司的機會
範特科技作爲 AI 領域的創業公司，在大模型出現後，把角色調整爲 MaaS 服務提供者，本身更專注在技術層面而不是從業務到底層都需要專注。範特科技也表示，在中國，因爲成本和人才的原因，能做基礎大模型的其實也不會超過三家，以範特目前的體量是不會進入到這個領域的争奪的。而垂直大模型，是像範特這樣的人工智能創業公司可能在新時代下脫穎而出的在真正機會。
數字時氪：怎麽看待創業公司在垂直領域大模型的機會？
範特科技：正如陸奇所說，世界上能做基礎大模型的隻有中美兩國，而在中國，因爲成本和人才的原因，能做基礎大模型的其實也不會超過三家，以範特目前的體量是不會進入到這個領域的争奪的。而垂直大模型，是像範特這樣的人工智能創業公司可能在新時代下脫穎而出的在真正機會。垂直領域的大模型通常在百億級别（基礎大模型一般在千億級别），目标是解決垂直領域内的問題。垂直領域大模型基于成熟穩定的基礎大模型底座、針對垂直領域具體問題進行能力的組合和調優，能低成本、快速高效的解決實際問題。
什麽樣的公司能夠做好垂直大模型？在我們看來，要同時具備技術積累和行業理解的兩種能力，還是那句話 " 得場景者爲王 "，這句話在垂直大模型領域同樣适用。做好垂直領域大模型，創業公司首先對行業要有足夠的認知，不僅要充分掌握大模型的能力還要知道行業痛點在哪裏，因此大模型要在自己熟悉的垂直領域裏做。其次、打鐵還需自身硬，大模型落地講求的是端到端的解決用戶問題，這就要求創業公司具備很強的工程落地能力。這個工程落地能力體現在算法、應用、部署、運維等多個層面，是個系統性工程，不是一朝一夕的。範特自創立第一天起就一直在解決上面這些問題，我們從最小的推理單元做起、不斷叠代，逐步形成了自己的一套開發運維體系，隻有這樣才能高效率、高質量的将大模型應用交付到客戶手裏。
數字時氪：這次的大模型浪潮對範特科技有什麽影響？
範特科技：大模型對于所有公司包括範特這樣的 AI 廠商來說，首先帶來的是緊張，大模型的恐怖能力是對我們之前的認知和 AI 能力的降維打擊，每個公司都需要重新定位和發展自己。但是很快我們更多的情緒就變成了驚喜。眼下所有的 AI 創業公司幾乎都被拉到同一起跑線，而這次我們可能跑赢所有人。
從 2020 年的 GPT3 開始我們内部就一直密切關注大模型的發展，今年二月份 ChatGPT 爆火更是讓我們見到了大模型賽道的機遇，我們内部也組織了針對 AIGC 和大模型的讨論會，大家一緻看好大模型的發展，也一緻認爲以垂直領域作爲突破口切入大模型賽道是當前最佳的選擇，并且迅速開啓了研發工作。我們調整了研發組織架構，成立了以首席科學家爲首的大模型研究小組，調整了研發方向，重點加強了垂直領域大模型的研發能力以及各産品條線對大模型能力的整合。可以說大模型改變了 AI 企業自身的運作方式、改變了算法和應用的生産和設計思路，也拓寬了 AI 落地的能力邊界。
在我們服務客戶的過程中，我們的定位也有很大的變化。在大模型問世之前，我們需要根據用戶需求去現場收集數據，訓練算法，做工程化落地并對接用戶的系統，需要提供一整套完整的解決方案，從廠商的角度來講，如果該解決方案不能夠大規模進行複制的話，投入産出比是不高的。有了大模型，我們的角色變成了 MaaS 服務提供者，在底層算法上選擇好最合适的大模型後，提供給了用戶自己定制算法的能力，這樣範特就可以更專注在技術層面而不是從業務到底層都需要專注。而客戶則可以充分發揮自己對業務熟悉的優勢，利用大模型不斷進行業務模式的創新。舉個通俗的例子，如果再來一次共享單車之争，我們并不關心到底是 ofo 還是摩拜會赢，我們隻負責把自行車做好并且賣出去。
數字時氪：範特科技當下有什麽規劃？正在做什麽？
範特科技：陸奇前段時間演講提到過，人類目前所處的時代是第二代系統的開端，即剛開始完成從信息到模型轉換的階段，範特的 MaaS 平台緻力于這一階段的高效賦能。在未來的第三代系統中，人類社會不僅是信息 - 模型，而是要轉變爲信息 - 模型 - 行動，空間計算、虛實結合、Web3 都是未來的必然趨勢，而這部分正好與範特對未來的布局完美匹配，即在 MaaS 平台的基礎上利用 AR 的能力實現模型 - 行動能力的打通。
從近期目标來看，範特更專注兩件事，一是 MaaS 能力的構建，二是利用我們原本便擁有的 AR 能力來完成場景端最後一公裏的落地問題。在 MaaS 能力上，範特已經完成了語言類大模型、視覺大模型以及多模态大模型的技術預研，掌握了訓練、調優、推理全流程定制化能力。并且已經将大模型技術應用在産品研發的過程中，完成了 AI 快速開發平台等産品的大模型能力整合升級工作，将于近期推出相關産品。在技術預研的過程中我們也發現了通用大模型在垂直細分領域的不足和缺陷，接下來我們将針對這些問題對大模型進行優化和叠代，讓大模型在垂直領域更加的通用和易用，在金融、治理、應急和文旅方面陸續會有更多的基于大模型的應用落地。
同時我們也有個預判，正如前文所說，大模型到來後，一切場景都會在新的生産力革命下實現重塑，也就是過去所有的規則都會被打破，那麽如何利用技術來快速占領場景的制高點會成爲商業化推進的關鍵所在。AR 是我們看好并堅持的方向，首先各類産品從 2D 向 3D 的進化符合人性的需求。當信息化，數字化，RPA 等技術手段解放了人的雙手之後，大模型會逐步解放人的大腦，那麽接下來人類便很有可能會尋求進入到元宇宙去體驗更多平行世界，享受不一樣的人生。
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