原创 科技云报道：走入商业化拐点，大模型“开箱即用”或突破行业困局

科技云报道原创。

大模型加速狂飙，AI商业化却陷入重重困境。

一方面，传统企业不知道怎么将AI融入原始业务，另一方面，AI企业难以找到合适的商业化路径。

纵观海外AI玩家，已经有许多企业趟出了自己的商业化道路。

微软、Salesforce将AI集成到传统产品中并提供垂直定制服务；OpenAI、Midjourney则向个人用户提供生产力解放工具，并以付费订阅模式变现。

而在国内，百度、阿里、字节跳动、360、科大讯飞等企业也在积极探索商业化路径。

如百度在C端推出文心一言订阅模式，B端提供底层架构和解决方案；360在C端借助浏览器的场景优势，发力AI办公，B端聚焦AI安全和知识管理等场景；科大讯飞则将大模型与自身硬件产品进行结合。

目前，AI技术商业化道路还面临什么样的困境？国内企业应如何走出自己的差异化商业路径？

大模型落地态度渐回理性

2023年下半年，众多企业纷纷将视线聚焦于行业模型，试图探寻其带来的无尽宝藏。然而，如何降低大模型的使用难度，使其真正融入行业实践，成为了业界共同探索的难题。

在这个背景下，行业领袖们的声音显得尤为引人注目。

百度创始人李彦宏曾深刻指出：“单纯地追求大模型的规模与复杂度，并无实质性的意义。真正有价值的，是将这些技术应用于实际场景中，发掘出更大的商业机会。”

腾讯高管汤道生也表达了类似的观点：“大模型只是我们探索AI世界的起点，真正的未来在于它如何与各行各业深度融合，实现技术的落地应用。”

要想将AI大模型成功商业化，仅仅依赖商业模式的探索尝试是远远不够的。实际上，成功商业化的关键在于解决大模型发展的底层问题。

首先，大模型的商业化需要深刻理解并解决技术挑战。

这包括提高模型的训练效率、降低计算成本、优化模型的泛化能力等方面。技术研发是大模型商业化的基础，只有不断推动技术创新，才能更好地满足市场需求。

其次，数据质量和隐私问题也是大模型商业化过程中不可忽视的难题。在收集、存储和处理海量数据的过程中，必须建立健全的数据安全体系，确保用户隐私得到充分保护。

同时，高质量的训练数据是保障模型性能的关键，因此建立可持续的数据采集和管理机制至关重要。

除了技术和数据层面的挑战，商业生态的建设也是AI大模型商业化的重要环节。厂商需要与不同行业的合作伙伴建立紧密联系，深入了解各领域的实际需求，根据市场反馈调整模型的优化方向。

同时，推动标准化和产业化进程，使得大模型能够更广泛地应用于各个领域。

此外，政策和法规的制定也是AI大模型商业化的关键因素。在不同国家和地区，对于AI的监管政策可能存在差异，因此在商业化过程中需要与政府相关部门积极合作，确保业务的合法性和合规性，避免潜在的法律风险。

在AI大模型商业化的过程中，人才培养和团队建设是至关重要的一环。

由于大模型的研发和应用需要跨学科的综合能力，包括计算机科学、数学、领域知识等多方面的知识，因此企业需要培养具备综合素养的人才队，才能更好地应对市场变化和竞争压力。

另一方面，用户教育和沟通也是大模型商业化成功的关键。由于大模型的应用往往涉及到复杂的技术和算法，用户可能需要更深入的理解才能更好地使用和接受这些技术带来的产品和服务。

因此，企业需要加强对用户的教育，通过清晰的沟通方式向用户解释产品的优势和应用场景，建立用户对大模型技术的信任。

通过以上分析可以看出，AI大模型的商业化不仅是一个商业模式的问题，更是一个需要全方位考虑的复杂课题。

通过技术创新、数据管理、商业合作、法规合规、人才培养、用户教育、伦理社会责任等多方面的努力，方能在大模型商业化的征程中取得长足进展，为AI技术的发展打下坚实的基础。

大模型行业应用 渴望实现“开箱即用”

在实际落地过程中，最为突出的问题就是如何让大模型更好地适应实际应用场景，实现“开箱即用”。

在实际应用中，每个场景都有其独特的特点和需求，而大模型通常需要经过大量的数据训练和调整才能适应这些特点。为了解决这些问题，大模型行业需要不断探索新的技术和方法。

其中，一种重要的思路就是将大模型与具体的应用场景相结合，开发出更加贴近实际需求的解决方案。

例如，在医疗领域，大模型可以通过分析海量的医疗数据，帮助医生更加准确地诊断疾病和制定治疗方案；在金融领域，大模型可以通过分析市场数据和用户行为，帮助金融机构更加精准地进行风险控制和投资决策。

比如在办公领域，微软、谷歌在去年3月、5月先后推出AI办公产品Microsoft 365 Copilot和Duet AI，体现了其对AI办公方向商业化价值的看重。

今年4月22日，腾讯宣布旗下协作SaaS产品全面接入腾讯混元大模型，除企业微信、腾讯会议、腾讯文档等“一门三杰”产品，腾讯乐享、腾讯电子签、腾讯问卷、腾讯云AI代码助手等协作SaaS产品也都已实现智能化升级。

腾讯混元自上线起即突出其实用性标签，核心使命之一是优化腾讯系产品的使用体验。

腾讯混元大模型目前已扩展至万亿级参数规模，在国内率先采用混合专家模型(MoE)结构，更擅长处理复杂场景和多任务场景，中文整体表现上处于业界领先水平。

腾讯混元在数学、代码、逻辑推理、多轮对话和文生图等层面性能卓越，同时提供不同尺寸的模型，以适应更多需要低成本和高推理性能的应用场景。

外部开发者和企业可以通过腾讯云上API直接调用腾讯混元能力。这些能力与SaaS产品结合，可以在具体场景中解决用户的痛点问题。

在企业内部学习和培训场景中，腾讯乐享将大模型能力与企业内部知识结合，用AI助手辅助学习，提升知识传递的效率；在电子合同场景下，腾讯电子签借助大模型和AI能力，提升合同起草、审阅效率，智能筛查风险；在问卷调研场景中，腾讯问卷打造了全流程的AI解决方案，覆盖问卷设计、投放、回收、分析环节，大幅提升调研质量与效率。

在开发场景下，腾讯云AI代码助手基于腾讯专业编码模型，面向开发者、开发团队及企业客户提供安全合规、高粘度体验的编码场景AIGC服务。

在协同办公场景下，腾讯会议将冗杂的会议纪要、课程笔记、待办等事项交给AI小助手与智能录制，让参会者在会中有效提升专注度，让沟通更高效；腾讯文档依托大模型能力让用户通过一句话指令即可通过AI智能助手，快速处理各种文档、高效创作。

目前，腾讯内部已有超过400个业务及场景已接入腾讯混元大模型。腾讯混元也在积极发展多模态模型，进一步加强文生图和文生视频能力，为更多场景和产品提供服务，助力企业实现智能化。

对于大模型厂商而言，模型训练的同时为与各产业进行更快的融合，成为企业发展重要的双引擎。同时企业将业务与AI大模型进行接轨，在大模型垂直发展领域占据重要地位也是发展的新轨道。

在百度和阿里的发展经验中，百度用搭建行业模型、垂直场景模型和应用的方式赋能具体行业，布局了电力、汽车、金融、政务等十余个行业大模型，取得了不错的效果；阿里赋能于内部已有应用和服务，再技术外溢至行业客户。

AI大模型的商业化之路需要在技术、数据、商业生态和法规等多个方面取得平衡。

只有全面解决底层问题，才能确保大模型在商业应用中发挥最大的潜力，推动AI技术不断迈向新的高度。在这一进程中，各个环节的参与者都需要通力合作，共同推动AI大模型商业化迈向成功。

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