左手通用右手垂直 AI大模型演繹路徑分野

證券時報記者 王小偉

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各大數據廠商、人工智能（AI）廠商競逐AI大模型，市場正在分化為通用與垂直兩大路徑。兩者在參數級別、應用場景、商業模式等方面差異正在顯性化。業內認為，在生成式人工智能（AIGC）開啟的AI 2.0時代中，商業化落地將是搶占這場競逐制高點的決定性因素。

什么是鋼鐵冶金行業的智能金相分析？如何檢測智能硅片瑕疵？面板玻璃瑕疵包括哪些方面……這些工業制造的各類專業問題，如今都可以在“奇智孔明AInnoGC”這款生成式AI引擎中找尋準確回應。與“寫一首藏頭詩”等通用性AI話題相比，“奇智孔明”更側重工業垂直內容。

這款大模型是由港股上市公司創新奇智最新推出的。這家由李開復擔任董事長的AI公司，成立僅5年時間，去年營收15.58億元。從披露的財報來看，過去3年，其“AI+制造”的業務收入占總體收入的比例分別是42%、52%、61%，處于持續提升通道。

通用與垂直，正在成為大模型時代的兩種不同玩法。從參數級別來看，與通用大模型相比，工業預訓練大模型參數相對較小。不同于ChatGPT等依托于公開互聯網數據的通用預訓練大模型，創新奇智工業預訓練大模型是基于行業（或企業）內部的業務數據知識打造的。

在此基礎上，從應用場景來看，工業大模型更傾向于“解決方案”式的交付方式。創新奇智CEO徐輝對證券時報記者舉例說，能夠理解需求的動態交互，對于制造類工業企業非常重要，需要把生成式AI能力帶入到客戶業務中，并最終形成解決方案。“具體來看，我們會將大模型率先應用于金融及工業軟件等信息智能領域，打破垂類信息孤島，提升產業白領的生產力；進而會基于大模型平臺技術，自研工業預訓練大模型，將之應用于多模態、跨垂類的行業場景，為制造、金融等行業打造軟硬結合的全棧行業解決方案，提升企業運營效率和信息智能，推進數字化轉型。”

還有一個明顯差別是，垂直大模型往往需要支持私有化部署。“由于企業的很多業務數據、物流數據、財務數據等都是非常核心的私域數據，很難想象華星光電或者是中石油會把數據拿給人家去訓練。”徐輝說。

相比在C端讓用戶以較低的門檻使用AI生成內容，B端被部分市場人士認為將是AIGC更主要的商業模式。

中國信通院相關人士表示，在從制造大國邁向制造強國的道路上，一些在智能制造賽道上領跑的AI企業，也因此正摩拳擦掌加快投入布局，試圖在AIGC開啟的AI 2.0時代中，占領競爭制高點。

無論何種模式，商業化都成為核心問題。從目前擁有大模型的AI玩家來看，都在快速推進賦能和商業化。

以百度為例，今年4月上旬，基于文心交通大模型和生成式AI的底層支撐，百度地圖下一代版本V18就曾迎來重大更新，通過核心技術和產品體驗的雙重升維。4月17日，百度又官宣文心一言接入百度內部智能工作平臺，針對智能工作場景推出系列全新功能，現階段僅應用于百度內部辦公場景，開啟人機協作工作新范式。

徐輝也認為，不能做“只燒錢的AI公司”，不能在財務上僅僅表現為增收不增利。“相較而言，To B業務整體表現或許不太性感，但相對更為扎實。”

為了護航產業健康發展，本月中旬，國家互聯網信息辦公室發布《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》，明確“生成式人工智能產品提供服務前需申報安全評估和算法備案”。在業內看來，這意味著國家對AIGC的監管治理提上日程。

“多國對AIGC監管力度的加強，意味著數據安全和隱私保護已經成為AIGC發展的前提和關鍵。”奇安信方面向記者透露，目前奇安信已深入布局生成式人工智能模型安全的各個方面，并提供咨詢服務。徐輝也對記者表示，監管能讓行業更健康發展。“行業發展要尊重數據的隱私，To B企業私有化部署的特點讓我們更放心地去運用AIGC技術賦能企業。”

“AI 2.0時代，橫向平臺化非常重要，未來中國肯定會誕生非常先進的大模型平臺公司，但未來應該也會有更多的‘縱’，即把大模型技術在平臺的基礎上運用到各個行業。”徐輝打了個比方，正如電和冷凍技術的發明非常偉大，但商業意義上更成功的是將電和冷凍技術應用到不同場景的人，譬如冰箱和冰柜；而比冰箱和冰柜還要賺錢的，則是可口可樂，因為它改變了人類的生活方式。