在人工智能領域，一場由ChatGPT引領的革命自2022年底以來持續席卷全球。從科技巨頭到初創獨角獸，再到各路資本的積極參與，數百億人民幣的投入無不預示著：大模型技術的想象空間遠未觸及天花板。
在這場技術盛宴中，參與者逐漸分化為三大陣營。互聯網大廠憑借其雄厚的資金和技術積累，將大模型作為云服務的入口，構建生態體系，以鎖定客戶。新銳創業獨角獸則依靠明星創業者與資本力量的雙重加持，成為聚光燈下的焦點。然而，在這兩大陣營之外，還有一群在各自領域內深耕多年的“中廠”，它們雖不及大廠財力雄厚，也不及創業公司靈活多變，卻在大模型技術的商業化落地中扮演著不可或缺的角色。
相較于大廠和獨角獸，中廠們往往被忽視，但它們在數據、場景和用戶方面的積累，使得大模型技術得以從理論走向實踐，真正服務于千行百業。這一趨勢在2024年尤為明顯，大模型行業的關鍵詞轉向了商業化落地。
以港股上市公司移卡為例，這家成立13年的科技公司，面對大模型浪潮，選擇用新的AI技術賦能原有業務場景。作為AI 2.0時代的“中廠”代表，移卡的大模型策略獨樹一幟，既不同于大廠的生態布局，也不同于獨角獸的技術驅動。
移卡執行董事兼CTO羅小輝認為，中廠無需與BAT等大廠或技術驅動的AI獨角獸硬拼底層大模型技術。一方面，底層技術研發投入巨大，風險高；另一方面，技術的最終價值在于商業化應用，而不僅僅是參數規模和模型性能。因此，中廠應立足自身場景，利用大模型能力維護基本盤，實現場景創新。
在實際操作中，中廠們發現，AI技術的“最后一公里”落地并不容易。通用大模型雖泛化能力強，但難以深入理解企業Knowhow，而大廠的行業大模型雖更接近客戶需求，但面對復雜多變的原生業務場景，也往往力不從心。移卡通過自建人工智能實驗室，結合業務特點投入研發，尋找AI與支付業務的最佳結合點，成功跨越了這一鴻溝。
在本地生活服務場景，移卡利用大模型技術，大幅優化了文案生成和視頻云剪輯的效率，降低了內容制作成本。同時，在智能客服領域，移卡基于“大模型+RAG”框架開發的智能化客服系統，通過調用過去10年間與客戶對話的數據，顯著提升了用戶體驗，用戶自助率增長超30%。
值得注意的是，盡管AI技術日新月異，但本地化部署的需求依然存在。移卡通過私有化部署，保證了數據安全，同時基于企業代碼庫進行本地化訓練，開發出“移卡AI編程助手”，提高了代碼生成效率。這一做法不僅滿足了客戶的定制化需求，也體現了中廠在本地化部署方面的獨特優勢。
展望未來，移卡將繼續利用生成式AI技術提升產品服務，包括聚焦出海需求、賦能到店電商直播業務以及提升內部組織效率等。羅小輝表示，技術始終是移卡的安身立命之本，只有掌握技術，才能應對AI浪潮帶來的沖擊，成為受益者。
移卡的故事并非個例，美圖秀秀、金山辦公等垂直行業的中廠也在積極探索AI技術的應用，并已取得顯著成效。這些中廠們雖不及大廠和獨角獸風光無限，卻憑借務實的精神和深厚的行業積累，在大模型技術的商業化落地中發揮著不可替代的作用。
對于中廠而言，大模型技術的挑戰與機遇并存。如何在有限的資源下實現技術創新，如何在激烈的市場競爭中保持競爭力，是中廠們必須面對的問題。然而，正是這些挑戰，促使中廠們不斷探索、不斷前行。
在AI技術的浪潮中，中廠們或許不是最耀眼的明星，但它們卻是推動大模型技術落地的重要力量。它們的每一步嘗試和努力，都在為AI技術的商業化應用貢獻著智慧和力量。
隨著AI技術的不斷發展，中廠們將繼續在各自的領域內深耕細作，用AI技術賦能業務場景，推動行業的轉型升級。在這個過程中，中廠們也將不斷壯大自身實力，成為AI時代的弄潮兒。
