大模型如何重構商業範式
文｜《中國企業家》記者 鄧雙琳
編輯｜姚贇
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圖片來源｜中企圖庫
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8月13日，在《中國企業家》雜誌社舉辦的“2023（第二十三屆）中國企業未來之星年會”上，曠視合夥人兼總裁付英波，面壁智能聯合創始人、CEO李大海，樂薦健康集團創始人、愛康集團聯合創始人黃飛燕，易寶支付聯合創始人、總裁餘晨圍繞“大模型重構商業範式”這一主題作了分享。光源資本創始人、CEO鄭烜樂擔任主理人。
以下是論壇的精彩觀點：
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1.從模型層面來講，我的觀點是未來一定是從語言模型開始往多模態延伸，讓模型學到更多對這個世界的知識，對這個世界有更深的理解。
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2.大模型是走向通用人工智能的一步，可以說是往前邁了一大步，但大模型不等同於通用人工智能。目前爲止，我們可能還在奮起往前邁進的階段，最後如何到達通用人工智能還有很多未知。
3.之前有一個觀點，現在各行各業都可以用大模型重做一遍。這個“重做一遍”不是說推倒重來，而是大模型確實可以給業務的效率和效果帶來很大的提升。
4.大模型時代，對企業來說比較重要的問題是，自己內部的數據有沒有做很好的積累和Organize，然後纔是大模型廠商開源模型有沒有進行好的結合。
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5.所有技術的發展一定會遵循Gartner曲線，現在是上升期，往後會下探，這個過程是跑不掉的，最後終局通用的大模型應該只有幾家，不會太多。不管是AI In Digital還是AI In Physical，垂類模型在中國大有空間，未來會是百花齊放的局面。
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以下爲本場圓桌論壇對話實錄（有刪減）：
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大模型還有哪些發展趨勢
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鄭烜樂：今年年會的主題是“涌現”，隨着ChatGPT的橫空出世，“涌現”這個詞變得非常不平凡，大模型研究過程中發現一個現象，當模型增長到某個規模，會忽然獲得某種解決複雜問題的能力，這就是涌現。涌現能力的出現，同時也指代着AI忽然能夠解決更多產業問題和企業發展問題，解決更多社會上各種各樣的需求和能力指數級的提升。
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請問，未來大模型還可能出現哪些技術趨勢？大家更看好怎樣的技術路線？當前以OpenAI爲代表的美國企業在全球大模型技術上是領先的，我們應該如何提前做準備、做投入、做佈局，加快縮小之間的技術差距？我們在追趕的過程中又能夠抓到哪些創新機會？
李大海：首先，從技術層面來講，大語言模型開啓了一個新的技術範式，就是用結構足夠簡單但規模足夠大的模型，去學習足夠多的數據和知識，把這些知識壓縮到一個模型。這是這個範式最核心的點，在這個邏輯下，最重要的事情就是學到知識的多少。
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但根據實踐，當前Transformer看起來已經是比較優的架構，要在上面做改良，目前還沒看到特別巨大的提升空間，更重要的是更多的數據。因此從模型層面來講，我的觀點是未來一定是從語言模型開始往多模態延伸，讓模型學到更多對這個世界的知識，對這個世界有更深的理解。
其次，就是多體智能。模型本身的單體能力足夠強，以後就像人一樣，能夠具備很強的能力，但人類社會是不同的角色、不同的專家在一起協作產生的。未來AI有不同的角色分配以後，協作產生的工作應該會有智能層級的提升。
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面壁智能聯合清華大學，最近剛啓動了一項工作，是一家虛擬的軟件公司。這個軟件公司裡所有的角色都是AI，包括虛擬的CEO、產品經理、工程師和QA質量檢測。我們給這個軟件公司下了一個任務，要求他們做一個五子棋的軟件，一般執行力很強的公司需要兩到三週的時間把軟件寫出來，這家AI公司一共用了七分鐘。當AI能力變強以後，未來怎麼把多體智能做出來，如何用多體智能協同產生更好的工作也是一個很重要的方向。
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付英波：目前來講大模型可能還是更多地偏LLM（Large Language Model），就是大語言模型。大模型的出現比大家聽到的更早一些，2019年左右很多企業就開始做大模型了，那爲什麼2023年上半年才特別火？這是一款比較流行的應用起來了，叫做ChatGPT。在此之前很多受衆對大模型、對GPT不是太瞭解，但ChatGPT就給大家做了普及，如同2016年AlphaGo對人工智能和深度學習做了一次普及。
大模型往後的發展，從企業的角度來看還是更看好多模態。因爲目前除了語言模型之外，圖像、視頻、語義、相關的多模態模型的發展是我們重投入和非常看重的方向。
現在大家對大模型和通用人工智能可能有些不同的理解。我們認爲，大模型是走向通用人工智能的一步，可以說是往前邁了一大步，但大模型不等同於通用人工智能。目前爲止，我們可能還在奮起往前邁進的階段，最後如何到達通用人工智能還有很多未知，需要人工智能行業產學研同仁共同努力。
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坦白來講，中美之間大模型的差距還是不小的。最近半年，我們看到國內很多同行都對大模型足夠重視，在算力、數據、人才等方面持續投入。但我們也要清醒地認識到，我們進步的同時，大洋彼岸也在進步，也在往前發展，作爲從業者需要更加努力，逐步彌補差距，最後迎頭趕上。
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大模型的應用與商業化
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鄭烜樂：過去的半年時間內，大模型確實很熱，很多投資人也把精力投到大模型領域，但在我們看來這個領域的熱度不算真正起來。我們評判一個領域的熱度是否真正起來，關鍵還是看所謂的大錢有沒有進來。現在看來這個領域還是在早期，爲什麼？因爲這個領域有很多優秀的創業者剛開始創業，很多大廠也剛開始做，大家都在投入期，越來越多商業化場景落地的時候纔是整個AI大模型的投資從虛向實。那麼，大模型作爲一個技術，如何跟各行各業的應用進行結合，創造出具有實際應用價值和商業化潛力的解決方案？
餘晨：我們主要是應用層。爲什麼最近半年幾乎所有的會議大家都在討論ChatGPT帶來的這一波關注？可以用三個“G”來描述：
第一，“Gigantic”。巨大規模性會產生涌現的現象，專門研究複雜物理學的物理學家講過“More is difference”，達到一定數量級就會量變產生質變，涌現出新的特徵和新的能力，就是大模型帶來的衝擊。
第二，“General Purpose”一般用途，或者“Generic”通用性。雖然還沒達到所謂的通用人工智能，但今天我們看到ChatGPT帶來的這一波革命，衆多行業都可能被影響到。語言本身就是一個通用媒介，現在多模態出來，加上圖形和其他東西，不像以前的AI只會下棋、人臉識別和自動駕駛，只在某個窄的特定領域。
第三，“Generative”生成式。現在大多是決策型人工智能，輸出很有限，人臉識別告訴你是不是，金融決策告訴你買不買。生成式帶來的可能是無窮的，可以幫助你寫代碼、寫總結、寫情書，任何東西都可以用ChatGPT生成，所以對生產力是巨大的提升。
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這三個“G”可以讓大家產生無窮的想象力，迴歸到金融行業，AI本身的發展離不開數據，金融行業是最早應用AI的垂直領域，因爲金融科技行業天生就有大量的交易數據。
ChatGPT熱潮之前，我們一直在應用各種各樣人工智能技術。這些技術主要分爲兩類：一類是底線類的應用，Guardrail，就是怎樣用人工智能技術作爲一個護欄爲你的業務保駕護航，反洗錢、合規等領域都會大量應用人工智能技術。另一類是頂線類應用，就是給你帶來更多的生意和業務。因此在金融領域AI有非常廣泛的應用。
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黃飛燕：ChatGPT火了差不多三個月，而我們公司在這三個月裡經歷了痛苦的轉型。我們公司只有600多人，但要服務上千萬的客戶。我們的AI應用從三個月前就正式開始了，三個月內應用到內部、應用到客戶的身上。可以想象未來還有大量的工作要把AI應用結合整個行業，讓客戶得實惠，以及自己的員工要通過AI應用大幅度提升工作的效能。更重要的是每一位員工都要意識到新的時代來臨，員工必須跟上整個時代節奏的變化和發展，讓我們公司走在整個行業前面。
對內，以前我們的HR工作蠻辛苦的，600個員工，每一位員工都要由HR一對一溝通，現在我們就使用AIHR的小工具，AIHR會自動告訴每一位員工應該怎麼處理。
對外，面向客戶員工的個人服務，我們已經通過AI應用進行了三個層次的服務。第一層，相對應用的稍微深一些，企業員工的體檢，體檢說起來好像很簡單，但每個人根據自己的身體情況、特點、曾經做過的報告、家庭史，到底應該做什麼體檢是最適合的，可以通過AI去做這件事。體檢報告出來後，以前的解讀很被動，一位醫生一天下來只能解讀70份體檢報告，現在我們把體檢報告的解讀人工智能化，深度應用到客戶身上。
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第二層，這是和大模型公司聯合開發的。體檢後發現問題，比如很多人都有肺結節，其實可以通過AI影像分析和跟蹤手段，告訴他這個結節什麼情況，下一步應該怎麼辦。現在我們對於結節、超重、肥胖的管理，以及影響心腦血管的風險管理都增加了AI手段。
下一步針對風險管理，我們發現完全可以AI化。如果說AI應用有三層，第一層在應用，第二層正在開發中，第三層正在進展中，我們自己公司會徹頭徹尾擁抱AI。
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鄭烜樂：作爲大模型公司，對商業化有什麼針對to C和to B方向的思考？比如在行業應用和企業數字化方面，大模型廠商能夠發揮什麼作用？
李大海：之前有一個觀點，現在各行各業都可以用大模型重做一遍。這個“重做一遍”不是說推倒重來，而是大模型確實可以給業務的效率和效果帶來很大的提升。效率是成本，效果是質量，這二者都會有顯著的變化。我想站在企業家的視角提出一個新的觀點，大語言模型其實是AI範式帶來的一個巨大的變化，讓我們的數字化能夠落地。
數字化這件事情已經做了很多年，能夠讓企業家看到企業真實的經營情況和很多過程，但其實還不夠。有了大語言模型以後，我們可以看到數字化出來的成果，我們的數據真的變成了非常重要的生產資料。
剛纔講到智能客服，每個面向C端的產品都需要有很多客服，這些客服跟用戶交互的回覆。這包括背後的知識，都是和企業的生產流程、業務邏輯非常耦合的，而這是任何一個大語言模型通過通用知識解決不了的問題。
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比如，美團遇到一個外賣的客戶要退單，這個退單是因爲什麼？如果是商家的原因，可能退單的成本是需要商家支付。這些業務邏輯都是企業內部積攢了大量的數據，根據這些數據再去和大模型結合，才能產生好的效果。如果過去數字化的過程中有意識的積累，跟大模型結合的時候效率也會比較高。
大模型時代，對企業來說比較重要的問題是，自己內部的數據有沒有做很好的積累和Organize，然後纔是大模型廠商開源模型有沒有進行好的結合。
付英波：我從行業宏觀維度說一說自己的看法。我們認爲大模型的應用基本上可以分爲兩條路徑：一個叫做AI In Digital，整個數字空間大模型如何能夠最大化地學習和吸收這些知識，變成一個涌現的智能體，把整個數字空間裡面的場景重做一遍或者加強一遍。這個領域目前結合度比較快的，或者是鏈條比較短的，我個人比較看好搜索和娛樂這兩個行業，因爲這些數字領域的知識重構、知識獲取鏈條是最短的，也是價值閉環實現最快的。
第二，AI In Physical，也就是在整個物理空間、物理世界，大模型如何把物理信息和知識吸取、學習，並且出現涌現的能力，可能物理空間更多考驗的不單單是語言模型，更多的是偏多模態的模型。如何把這些模型通過合適的硬件載體，不管是機器人還是芯片，能夠在我們整個物理空間中發揮作用，實現整個物理空間的智能化和智能體的躍進。
這兩個領域裡，我分別舉兩個企業的例子，它們做得非常成功。在整個數字空間裡，現在殺手級的應用就是OpenAI的ChatGPT，微軟和Google這樣的巨頭公司也在嘗試把大模型的能力往自己的數字空間產品裡做增強，包括微軟的一系列對辦公系統的重構。物理空間方面，我感覺做得不錯的是以特斯拉爲代表的一些泛智能設備公司，這些公司未來將運用大模型的能力在物理空間裡，通過智能車或機器人這樣的載體，極大地改變行業。
鄭烜樂：餘總，你覺得大模型對整個行業的改變，包括金融科技這個行業的改變，會在哪些層面影響商業範式？什麼樣的企業在這個過程中能變得越來越強大？什麼樣的企業可能會被拍死在沙灘上？
餘晨：最近幾年最吸引大家眼球的有兩項技術：一項是AI，一項是Web3.0。AI出來以後，很多人覺得Web3.0涼了，而Web3.0本來就是很有爭議的技術，這是基於區塊鏈的去中心化的機制。長遠來講，二者是有結合點的，我們訓練AI的數據是不是能夠用Web3.0通證化產生激勵機制，確保數據來源的可靠性，就是去中心化的訓練。反過來，未來是不是可以把AI服務通證化？不管是現在通過API、通過訂閱還是通過SaaS，未來可以用通證化的方式讓大家訪問這些AI服務，這些都可以帶來新的商業模式。
爲什麼AI和Web3.0最能夠對商業產生影響？可以把AI想成生產力的提升，Web3.0是生產關係的改變和重構。按照最激進的想法，有了Web3.0以後，未來我們甚至不需要公司，就是用去中心化自治組織的方式讓自由人自由聯合，能夠在AI之間協調，通過通證的方式產生價值的傳遞和媒介，能夠給我們帶來全新的商業模式。不管是生產力還是生產關係的層面，長遠來看，這是一個非常激動人心和有意義的方向。
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鄭烜樂：AI代表生產力革命和更先進的組織形式結合，可能帶來生產力的進一步飛躍。如果是人組成的公司，將來效率上拼不過AI組成的公司，商業範式可能發生什麼革命和變化？
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李大海：對未來，大家不可能有準確的回答。這其中主要有兩個方向的變化：一個是多極智能，AI帶來的強大能力會讓生產關係發生巨大的變化。未來一個非常有想法的人自己就可以開一家公司，員工大部分都是AI員工，少部分的人員需要學習摸索怎麼和AI員工一起合作產生商業上的價值，社會會越來越扁平。
另外一個可能性，現在的AI都是Data-centric，是以數據爲中心的AI，很容易產生數據飛輪：擁有一個很好的場景，然後積攢足夠多的數據，有了足夠多的數據後，通過AI讓這個企業變得更好，從而有更多的用戶進來，產生更多的數據。未來掌握足夠多數據的公司會掌握足夠多的生產資料，能夠產生足夠強的壁壘。以上兩個趨勢，其實有點互相背離，哪個趨勢未來能夠變成主流我也沒有想清楚，但我覺得還是挺值得期待的。
黃飛燕：1995年我剛好在美國讀書，經歷了當時的互聯網變革時期，這20年不會用互聯網或者用互聯網慢的企業和個人要麼已經被“拍死”，要麼也快了。今天AI大潮下，我感覺也是一樣的。這種東西誰先用誰就會比別人用得更熟悉、更順手、更有幫助，無論對自己還是對客戶，就會引來更多的應用。無論是背後數據應用得更好、功能應用得更好還是模式應用得更好，誰先用熟了就走到前沿。
付英波：我就講三點關於自己對大模型未來發展的思考和想法。
我贊同剛纔各位嘉賓的講法，大模型這項新技術或者未來要迎來的通用人工智能時代，在座的有很多都是企業家，也有各行各業的從業者，我們還是要積極擁抱。因爲這波大趨勢一定會來臨，而且可能會來得很快，就像過往的幾次生產力大幅度提升的革命一樣，包括電氣、信息和智能，這是不可避免的。不管我們所在什麼行業，需要積極擁抱這些技術，利用這些技術更好地爲我們所在的企業、行業和實體創造價值。未來特別是大模型起來以後，可能有四個因素是大家要重點思考和重點把握的。
一是基礎科研以及人才密度，大模型和七年前的人工智能沒有本質的變化，就是深度學習浪潮的延續。目前企業做這一塊的有多少懂深度學習的優秀研究員，算法能力和人才密度非常關鍵，如果沒有人才密度的話，最重要的環節就會有比較大的欠缺。二是數據。數據是驅動大模型往下發展最重要的能源和原料。三是場景。我們現有的數據是有限的，需要持續有固定的場景幫助你產生新鮮的數據，不斷進行模型的迭代。四是算力。因爲目前算力在國內其實還是挺緊張的，不管是大模型的基礎研究還是大模型的行業應用，必須面對的就是這四道坎或者四個必須的要素。
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大模型經過半年如火如荼的發展，現在有一個說法叫做“百模大戰”，越來越多的模型推出，我認爲這在前期是一個好事。所有技術的發展一定會遵循Gartner曲線，現在是上升期，往後會下探，這個過程是跑不掉的，最後終局通用的大模型應該只有幾家，不會太多。不管是AI In Digital還是AI In Physical，垂類模型在中國大有空間，未來會是百花齊放的局面。
鄭烜樂：我們去年下半年做AIGC，今年年初開始做大模型，到現在組建專門的AI團隊，甚至也請到大模型的工程師加入我們的團隊。現在我們越發感覺到這是第四次工業革命，AI從一個技術變成了一個基礎設施和巨大的生產力提升的要素，開始影響各行各業。現在AI投資還在早期，越來越多的人才、資金、產業的合作方等各種各樣的生產要素向這個行業快速集中，其實這是一個非常大的歷史變革。
最近幾年，國內外流行一個非常前沿的思想叫做有效加速，就是新技術更好地普惠和正向引導，作用於生產、生活和社會，方方面面推動這些發展和社會的進步。其實AI是給了企業家、科學家、產業界這樣的力量，讓大家能夠去用科學技術、用前沿的各種各樣的新範式、新技術、新能力做更多的、更有價值的事情，產生更多的社會價值。
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