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蹭著“AI”熱,他們都形成了哪些共識?

ToB行業頭條
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2023-07-18 15:08
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透過共識,找到AI浪潮中屬于自己的船

時過半年,AI大模型熱度仍然有增無減,造就了幾乎全員參與的盛況。 

那些身處一線的從業者,他們在不同的論壇、會議、沙龍上從不同視角講述著他們的理解。

但深入去理解每個人的發言又會發現,他們似乎在某種程度上講著趨同的論斷。 

從早期的算力、參數、數據到如今的垂直大模型、數據飛輪、prompt、應用融合等一個個陌生的詞匯進入視野,或許一線從業者已經在心中勾勒出關于AI2.0時代的發展藍圖。 

那么, 但他們在討論AI大模型時,他們究竟討論了些什么?又形成了怎樣的共識?

作為學習者,在如今信息大爆炸的環境下,如何學會避免因為信息過載而喪失汲取“信息盛宴”的機會?作為從業者,如何透過他們的共識,找到AI發展浪潮中屬于自己的船 ? 

這些都值得反復深思。 

“所有的產品都值得用AI重做一遍” ,這句話最早出現在公眾視野來自微軟CEO Satya Nadella在微軟新聞發布會時的講話,緊隨其后的英偉達黃仁勛、百度李彥宏、阿里張勇、360周鴻祎等等各個領域頭部企業負責人也在公開場合有過同樣的論斷。 

“未來,面向智能化時代,所有公司在同一起跑線上。所有的軟件、應用等都可以基于AIGC、大模型等新技術下都可以再重新做一遍。”阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里云智能集團CEO張勇在2023阿里云峰會上說道。 

從技術發展的角度上看,做出這樣的論斷無可厚非。AI大模型的出現是一個劃時代的里程碑,它將人類帶入到一個全新的智能化時代,重新定義了人機交互,成功地壓縮了人類對于整個世界的認知,讓大家看到了實現通用人工智能的路徑,也因此造就了今天全員參與的熱鬧場面。 

從商業層面上講,這一論斷他們似乎也不得不講。半年里通過大模型賦能或重構軟件的案例每日都在發生,以AI大模型為中心的新的產業鏈條也正在形成,從最底層提供芯片和算力,模型層提供引擎底座到應用層提供智能服務,新的商業生態分層開始顯著,于是可以看到,過去半年大家都忙得不亦樂乎,并將這一觀點奉為圭臬。 

當然,同樣一句話從不同人口中說出意思并不相同,要知道任何觀點的背后都有其訴求和深意,同一鏈條上的上下游企業都擁有“分到蛋糕”的理由。 

以芯片為主的廠商正在不斷對外售賣著鎬和鏟子,以模型為主提供基礎服務的廠商逐漸走向商店模式,以應用層為主的SaaS廠商也在盤算著經濟賬 ,并大多都表示愿意為新的技術新的產品進行溢價投入,作為新商業生態下的每層玩家似乎都看到了商業前景。 

至于,誰最終會依靠新商業生態乘風而上,誰會沉沒在該生態之下,誰都說不清。但企業應該時刻明白,我是否能駕馭它,還是成為它的奴隸。 

大模型之下,什么才是最重要的?給出最多的答案是數據以及構建一個有效運轉的數據飛輪。

過去幾年,大約有一半的語言模型是通過擴大數據量來改進性能,沒有數據“源料”,也就意味著大模型這臺發動引擎就無法運轉,自然也不會進步。 

一項來自 Epoch AI Research 團隊提供的數據,全球高質量的語言數據存量將在 2026 年耗盡,那么未來的數據該從哪里來?

在當下這個問題正在被嘗試解決,一種方案是,運用計算機模擬生成的合成數據,通過計算機“舉一反三”的模擬數據,為訓練、測試、驗證AI大模型和算法而生,相當于為AI大模型打造一片“題海”,不斷去提升大模型能力。 

另一種方案是,理想狀態下需要模型不斷為用戶提供服務,用戶不斷為模型生成新的數據,形成反饋閉環, 最終通過數據飛輪不斷優化模型能力,提供貼合客戶需求的解決方案。 

通用大模型需要C端用戶提供反饋,行業大模型則更需要去各個領域的具體場景中尋找答案。最后形成從使用者中來,再到使用者中去的良性循環,因為你實際采集的有效反饋越多,你就會比你的對手更清楚如何為客戶提供有效服務。 

這一方式也決定了未來各大模型廠商的價值差異化,同時也是各垂直賽道企業間的勝負手。不可否認的是,實際操作過程自然不會簡單,靜態數據如何清洗,動態數據如何捕捉,怎樣去打造屬于自己的數據飛輪都是值得長期驗證的事情。 

神州數碼董事長兼首席執行官郭為在其年會上也同樣表示,云生態和開源生態將使得數云融合真正進入一個新時代,AIGC大模型則加速了數據生成飛輪的驅動,成為引爆數字原生最重要的一個技術奇點。 

對大模型有一定了解的人對“prompt (提示) ”一定也不陌生,幾乎所有的從業者都不可避免的提到這個詞,盡管它目前沒有準確的官方定義。 

獵豹移動董事長兼CEO傅盛在混沌大學的演講中關于prompt的解釋比較貼合實際。“自然語言天然的壓縮性導致的天然歧義性,以及每個行業的專業屬性,使得promot是嫁接大模型邏輯能力和應用需求的橋梁”。

prompt重要的原因是因為,在使用大模型的過程中,超過80%以上的問題都是出于溝通不暢的原因導致的,而Prompt其實就是能跟AI溝通明白的話,這會促使溝通變得更加有效。 

也因此,對于應用層的企業而言,當前階段應該是從數據里面充分挖掘出Prompt或者提示鏈,或者將專屬的行業知識總結成prompt詞,屆時才能釋放出大模型技術強大的能力,而避免因為溝通問題引發認知鴻溝。 

正如中關村科金技術副總裁張杰在接受澎湃科技記者采訪時所言:“一定程度上,企業自身打造的prompt模板是密度更高的行業know-how”。

創業者勸告投資人,不要過分依賴于過往來自消費互聯網的成功經驗來審視AI大模型時代,過往互聯網的經驗可以通過用戶角度去理解產品,但大模型時代需要去了解技術,它如何運行、如何評價一個團隊訓練和迭代模型的能力等等都是判斷標準。 

創業者也在說服自己,拒絕用過去的移動互聯網思維試圖再打造下一個“抖音、拼多多、微信、淘寶”等超級應用,而應該腳踏實地,從細小顆粒度的小事慢慢做起。

模型雖大,但背后的應用價值往往體現在細分場景之間。一個事實是,那些最早開始擁抱AI大模型并初次在各自業務場景進行探索的企業已經收獲不小的成績。 

在線3D云設計平臺酷家樂聯合創始人、董事長黃曉煌稱基于AIGC實驗室,酷家樂此前著力研究的“空間AIGC”場景應用帶來超過40%的轉化率,而此后又馬不停蹄推出面向家居設計場景的“酷家樂AI”,將致力于為用戶提供更加智能化的設計體驗。 

國內領先的數字商業服務商微盟此前發布的大模型應用WAI,在618當周使用量迎來倍增趨勢,以SaaS融合場景為例,微盟WAI單周內容生成增幅達到63%,其中公眾號推文增幅400%,種草筆記標題增幅達257%,輪播圖增幅達到了243%,場景生成內容的暴增從側面反映了微盟WAI的實際應用中的不菲實力。 

基于大數據和AI技術的數字化轉型服務商惟客數據也向「ToB行業頭條」透露,通過大模型能力,其內部代碼編寫效率大幅提升,客服、知識問答場景實施成本降低90%,使用效果大幅提升。 

當然,做這些探索的不止于他們,實際上可以看到,越來越多的企業將AI應用帶入到制造、客服、營銷等多個生產環節,涉及的場景也從設計、OA、CRM走向各個軟件領域。 

或許這種對應用場景的升級和探索接下來會成為SaaS扭虧為盈的一劑良方。 

作為門檻極高的“燒錢游戲”,具有雄厚資金和產研團隊的頭部企業都爭相趕著上“大模型”的牌桌。正 如 百度李彥宏 所講,先上牌桌,才有與國內甚至國際同行競爭的資格。

作為創業派和SaaS從業者他們則更多專注于將大模型能力應用到其優勢業務領域中,也如經緯創投創始管理合伙 人張穎所 說一般,先用起來、有效迭代大于一切。

而作為產業里面不可或缺的一環,投資機構也在積極嘗試尋找投資機會。常壘資本創始管理合伙 人石矛也 表示,真正的機會永遠屬于深入學習和不斷思考復盤的人,而不是坐而論道,隔岸觀火的人。

他們作為整個產業鏈的參與者,盡管站在不同的角度,但都形成了“實踐大于理論”的共識。 

按照各智庫以及研究機構給出的發展趨勢預測看,從當前的技術萌芽期走向膨脹期最少還需要3-5年的時間,而AI與應用的結合產品爆發期有望在今年下半年至明年持續走高。

從整體市場表現來看,關于“AIGC”的話題熱度或許會逐漸減少,但它會變為一個新的常態,貫穿在整個AI新時代發展之中。 

本文來自微信公眾號“ToB行業頭條”(ID:wwwqifu),作者:樊航,36氪經授權發布。

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原文標題: 蹭著“AI”熱,他們都形成了哪些共識?

本文由作者原創發布于36氪企服點評;未經許可,禁止轉載。

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