在AI技術(shù)日新月異的今天，ChatGPT的問世無疑為整個行業(yè)點(diǎn)燃了一把熊熊烈火，已經(jīng)過去了兩年時間，大眾對大語言模型的熱情依舊不減。曾經(jīng)只存在于科幻電影中的場景，如今已經(jīng)觸手可及，一條簡單的指令便能生成流暢且自然的文本。
然而，隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，行業(yè)也逐漸進(jìn)入了一個關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。新技術(shù)如何轉(zhuǎn)化為切實(shí)可用的新產(chǎn)品，滿足真實(shí)的市場需求，并形成新的商業(yè)生態(tài)，成為了擺在從業(yè)者面前的一道難題。正如移動支付、智能手機(jī)和LTE共同推動了移動互聯(lián)網(wǎng)時代的繁榮，AI行業(yè)也在焦急地尋找著屬于自己的PMF（產(chǎn)品市場契合點(diǎn)）。
在這片新技術(shù)的海洋中，大航海時代已經(jīng)拉開序幕，每一個參與者都在期待著能夠發(fā)現(xiàn)新大陸。這不僅關(guān)乎大模型能否擺脫燒錢的資本游戲標(biāo)簽，避免重蹈.com泡沫的覆轍，更關(guān)乎它能否成為黃仁勛口中的新工業(yè)革命的開端。
從當(dāng)前的競爭格局來看，基座模型的競爭已經(jīng)趨于穩(wěn)定。OpenAI憑借其ChatGPT在市場上穩(wěn)坐頭把交椅，而Anthropic、DeepMind、Llama和Grok等也各有千秋。然而，今年的焦點(diǎn)并不在于誰家的模型參數(shù)更多、響應(yīng)速度更快，而在于如何將大模型技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際可用的產(chǎn)品。
大語言模型的技術(shù)落地問題從一開始就困擾著從業(yè)者。哈佛商業(yè)評論的調(diào)查顯示，生成式AI的應(yīng)用種類多達(dá)100種，但大體上可以分為技術(shù)問題解決、內(nèi)容生產(chǎn)及編輯、客戶支持、學(xué)習(xí)和教育、藝術(shù)創(chuàng)作和調(diào)查研究等五大類。
在商業(yè)化方面，一些知名的投資公司如a16z也給出了他們心目中的優(yōu)秀生成式AI產(chǎn)品名單，其中既有通用類的Perplexity、Claude和ChatGPT，也有更為垂直的Granola、Wispr Flow、Every Inc.、Cubby等筆記類產(chǎn)品，以及教育領(lǐng)域的NotebookLM和聊天機(jī)器人Character.ai、Replika等。
對于普通用戶而言，這些產(chǎn)品大多免費(fèi)即可使用，訂閱版或?qū)I(yè)版的費(fèi)用并非必需。盡管ChatGPT的訂閱收入已經(jīng)增長到每月2.83億美元，但與巨大的成本相比仍顯得微不足道。享受科技發(fā)展的紅利是用戶的樂事，但從業(yè)者卻面臨著更為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)：如何將激動人心的技術(shù)進(jìn)化轉(zhuǎn)化為商業(yè)社會的實(shí)際效益。
相比之下，toB業(yè)務(wù)的發(fā)展前景更為明朗。自2018年以來，財(cái)富500強(qiáng)財(cái)報(bào)電話會議中提及AI的次數(shù)幾乎翻了一番，生成式人工智能已成為最熱門的主題之一。根據(jù)中國信通院發(fā)布的《人工智能發(fā)展報(bào)告（2024年）》藍(lán)皮書預(yù)測，到2026年，超過80%的企業(yè)將使用生成式人工智能API或部署生成式應(yīng)用。
在面向企業(yè)側(cè)和消費(fèi)側(cè)的應(yīng)用中，兩者展現(xiàn)出不同的發(fā)展態(tài)勢。消費(fèi)側(cè)的應(yīng)用更注重低門檻和創(chuàng)意性，而企業(yè)側(cè)則更注重專業(yè)定制和效益反饋。大模型需要在實(shí)際場景中證明自己的價值，才能真正贏得企業(yè)的青睞。
在國內(nèi)，大模型的競爭同樣激烈。根據(jù)工信部數(shù)據(jù)，2023年中國大語言模型市場規(guī)模增長率突破100%，達(dá)到147億元。各家廠商在商業(yè)化進(jìn)程上積極嘗試，價格戰(zhàn)成為首要手段。以tokens計(jì)費(fèi)、API調(diào)用等方式的成本不斷降低，許多主流熱門通用類大模型的價格已接近免費(fèi)。
然而，降低成本只是第一步，理解業(yè)務(wù)、分析切入場景才是更為崎嶇的道路。騰訊云智能AI產(chǎn)品專家、騰訊混元ToB產(chǎn)品負(fù)責(zé)人趙新宇認(rèn)為，在這種情況下，更重要的是找到自身的特點(diǎn)并發(fā)揮優(yōu)勢。騰訊內(nèi)部擁有豐富的場景資源，這些場景為團(tuán)隊(duì)提供了更多洞察和打磨能力的機(jī)會。同時，團(tuán)隊(duì)也注重聚焦特定行業(yè)和場景，逐步拓展市場。
騰訊混元在技術(shù)實(shí)力上不容小覷。其發(fā)布的通用文生文模型混元Turbo采用全新的混合專家模型（MoE）結(jié)構(gòu)，在語言理解、生成、邏輯推理、意圖識別以及編碼、長上下文和聚合任務(wù)中均表現(xiàn)出色。目前，騰訊混元的能力正在通過騰訊云全面輸出，幫助模型應(yīng)用落地到各種場景中。
在模型應(yīng)用落地方面，大致可以分為嚴(yán)肅場景和娛樂場景兩種。嚴(yán)肅場景主要指向企業(yè)核心業(yè)務(wù)運(yùn)營中對準(zhǔn)確性和可靠性要求較高的應(yīng)用場景，如騰訊云幫助一家外呼服務(wù)商構(gòu)建客服體系。在這個項(xiàng)目中，團(tuán)隊(duì)面臨性能問題和對話邏輯準(zhǔn)確程度兩大挑戰(zhàn)，通過密集迭代和快速響應(yīng)，最終實(shí)現(xiàn)了95%的準(zhǔn)確度，并為客戶節(jié)省了四分之三的人力成本。
在與小米的合作中，混元團(tuán)隊(duì)展示了其在搜索場景中的優(yōu)勢。通過自建搜索引擎和意圖分類模型，團(tuán)隊(duì)將問答互動按照不同話題層級逐步細(xì)化，并優(yōu)化了時延和搜索內(nèi)容整合問題。最終，無論是回答質(zhì)量、響應(yīng)速度還是性能等方面都完全滿足了小米的需求，并成功上線到實(shí)際業(yè)務(wù)中。
toB業(yè)務(wù)的成功在于能夠?qū)崿F(xiàn)營收并贏得客戶的信任，這需要實(shí)實(shí)在在地給客戶的業(yè)務(wù)帶來價值。通過服務(wù)不同企業(yè)場景，混元的迭代速度和泛化能力都得到了顯著提升。這種能力不僅適用于嚴(yán)肅場景，還能拓展到偏娛樂向的場景中。
例如，在角色扮演內(nèi)容平臺“造夢次元”中，混元大模型的角色扮演專屬模型Hunyuan-role得到了應(yīng)用。該平臺定位于服務(wù)年輕用戶，提供交互式、劇情化的虛擬角色互動體驗(yàn)。Hunyuan-role在長短文本對話處理、意圖識別和響應(yīng)等方面展現(xiàn)出領(lǐng)先優(yōu)勢，能夠勝任多樣化的應(yīng)用場景，并展現(xiàn)出出色的內(nèi)容擬人化能力。
隨著技術(shù)的成熟和成本的降低，大模型勢必將向更廣泛的應(yīng)用場景擴(kuò)展。從嚴(yán)肅的商業(yè)場景到娛樂、創(chuàng)意和內(nèi)容生產(chǎn)等領(lǐng)域，大模型需要始終以解決具體場景中的需求點(diǎn)為核心目標(biāo)，找到融合大模型能力的切入點(diǎn)。同時，與應(yīng)用軟件和硬件廠商的合作也將成為推動大模型技術(shù)落地的重要力量。
