“AI顛覆式創新將在C端大放異彩”，大模型是“AI+產業”的必選項嗎？

每經記者｜楊昕怡    每經編輯｜劉雪梅    

ChatGPT的出現和國內外對大模型的競逐戰讓2023年成為了技術變革里程碑式的一年。面對將被技術重塑的未來，生成式AI爆發會帶來顛覆式創新還是漸進式迭代？AI帶來的新能力又會給不同的產業、產品怎樣的可能性？

12月14日，在騰訊科技Hi Tech Day暨2023數字開物大會上，騰訊新聞運營總經理黃晨霞表示，在應用落地的路上，需要厘清大模型的基礎還有哪些卡點、AI與產業結合的可能性以及AI產品的潛在形式。

談及AI帶來的顛覆，昆侖萬維CEO方漢相信，小企業中一定會誕生新的C端AI巨頭，而“漸進式創新會在B端落地比較快，顛覆式創新是在C端大放異彩。”

“明年或是AI應用元年”，AI創新將在C端爆發

當各行各業埋頭鉆研大模型時，產業將如何被這一新技術改變實則是當下企業們最為關注的問題。

“作為甲方和行業從業者都應該記住，不能變成大模型的業務不是好業務。”竹間智能總裁兼COO孫彬在會上表示，大語言模型把生產力的三要素解決了，因此它一定會在B端帶來被使用的生產力，“這一生產力后續的承載模式就是以大語言模型為基礎的數字員工，它是成本和效率完美的結合體。因為大模型能為企業提效，誰也無法阻擋這一趨勢。”

對于企業應該如何使用AI大模型，孫彬建議采用外部購買和聯合建設的方式。他認為，如果不是行業頭部企業，沒有自己足夠的IT開發實力的企業，不建議去做自研開發。

他還表示，未來大模型會變成大家的工作依賴、能力依賴和生活依賴，“就像現在手機成為大家的依賴一樣”。

然而，面對這一新技術，很多人也開始焦慮難以預測的顛覆性變革，擔心AI可能攪亂自己的工作和生活。

對此，英諾天使基金合伙人王晟表示，一個新的技術范式從產生到變得成熟有其時間點，“明年可能是應用的元年。但今年絕對不是這個時間點，今年是基礎設施之年。”

民生證券近期也發布研究報告稱，2024年或是AI應用的真正元年，AI終端重構、算力國產化與多模態引領AI應用這三大新方向孕育了重要機遇。

王晟進一步說明，AI和產業的結合并非剛剛開始，大模型只是拓寬了融合可能，但在業務模式未改變的情況下，這種進步依然會是漸進的。“作為投資者，比起B端，我們肯定會更看重C端賽道。”他表示。

通過列舉了互聯網和移動互聯網時代的谷歌、亞馬遜、字節等巨頭的例子，方漢也指出，B端的用戶增長是線性的，所有增長飛速的企業一定是C端企業，“因此，漸進式創新會在B端落地比較快，顛覆式創新是在C端大放異彩。”

“AI+產業”，大模型是數字化轉型的必選項嗎？

在大模型技術浪潮下，作為國民經濟發展的基礎產業，傳統制造業的數字化轉型升級已經成為必然趨勢。

對此，思謀科技聯合創始人劉樞表示，通用大模型雖然已經很好，但面對專業領域時，它的專業知識還是相對匱乏的，能力也是需要提升的，“GPT4是非常強的一個模型，但真正工業場景落地的時候，專業知識的匱乏是一定需要被解決的問題。”

“工業企業在接納大模型方面存在兩個問題，一是成本問題，數據散，模型訓練成本高；二是幻覺問題，工業里面要么是經濟產出，需要100%正確，大模型難以達成。”騰訊云智能制造首席專家邴金友在會上指出。

目前，通用大模型在工業領域的應用大多還停留在自然語言交互的階段，尚未走到多模態級別。可以看到的是，百度、思謀科技等企業正在該領域上發力。今年11月7日，思謀科技發布了全球首個工業多模態大模型IndustryGPT V1.0。

劉樞介紹稱，他和團隊在研發IndustryGPT時收集了涵蓋200+不同工業場景，超300萬張工業圖像，超500億Tokens的原始數據，“500億Tokens大概是什么概念？工科博士畢業閱讀量大概是50萬字，500億Tokens相當于10萬個博士的閱讀量。”

那么，當AI和制造業融合時，大模型是制造業數字化轉型方向的必選項嗎？

北京信息化和工業化融合服務聯盟理事長閆同柱表示，對于不同的制造業企業而言，大模型的意義也有所不同。

“高端制造業積極擁抱大模型是因為，高端制造業本身對知識的要求比較密集，大模型起到的是優化作用，有比較大的價值。但傳統制造業來說，它的數據量不大，而大模型的門檻相對比較高，投入產出比并不那么明確。”他具體解釋。

同時，他還特別指出了一個特殊的觀察角度。他提出，中國的工業知識和工業數據在很多地方都因為人才離職被遺失了，并沒有轉化為企業的知識資產，所以很多創新都是在重復造輪子，但大模型的出現可以更有效地將經驗數據轉化為可用的知識資產。

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