文章來(lái)源：產(chǎn)業(yè)家

作者：斗斗

編輯：皮爺

圖片來(lái)源：由無(wú)界 AI生成

如今,，大模型的商業(yè)化問(wèn)題再次被擺在臺(tái)面上,。

一個(gè)事實(shí)是，當(dāng)下的大模型訓(xùn)練需要強(qiáng)大的算力支撐,，尤其是參數(shù)量大的模型,，花費(fèi)極大。比如OpenAI的語(yǔ)言模型GPT-3,，成本接近500萬(wàn)美元,，也就是人民幣4000萬(wàn)左右。龐大的模型訓(xùn)練需要巨額的資金來(lái)支持,。

投入了巨額資金之后,，企業(yè)一方面是希望盡快商業(yè)化來(lái)解決后續(xù)研發(fā)資金的問(wèn)題，一方面也是希望通過(guò)商業(yè)化來(lái)達(dá)到賺錢(qián)的目的,。

那么矛盾也接踵而來(lái),，迅速的商業(yè)化，難以避免的是一些安全性,、倫理性的問(wèn)題被暫且擱到一邊,，更為真實(shí)的情況是,，如今大模型迅速商業(yè)化之后的發(fā)展路徑思考的其實(shí)并不多,，因此也就看到了很多大模型基本上就是淺嘗即止，最后引發(fā)商業(yè)化與非盈利之間的矛盾,。

OpenAI前段時(shí)間的“宮斗”,，便是一個(gè)很好的例證。

11月18日,，OpenAI管理層發(fā)生巨變,，CEO奧特曼被解雇。至此,，OpenAI“宮斗”上演,。

在公開(kāi)報(bào)道中，OpenAI的六人董事會(huì)中，被開(kāi)除的奧爾特曼和Greg Brockman傾向加速商業(yè)化,，以獲得更多資金來(lái)支持AI模型的算力需求,；而獨(dú)立董事Tasha McCauley和Helen Toner更關(guān)注AI的安全。

簡(jiǎn)言之,，一方以技術(shù)為主導(dǎo),，追求模型的卓越性，以實(shí)現(xiàn)通用人工智能為目標(biāo)；一方則認(rèn)為商業(yè)化是公司發(fā)展的必經(jīng)之路,，應(yīng)該積極拓展市場(chǎng)應(yīng)用,，從而實(shí)現(xiàn)盈利為目標(biāo)。由此,，一個(gè)猜測(cè)是,，倡導(dǎo)商業(yè)化的阿爾特曼碰到了強(qiáng)調(diào)AI技術(shù)、安全屬性的Ilya Sutskever,，直接正面引發(fā)了沖突,。

經(jīng)過(guò)反反復(fù)復(fù)地拉鋸。11月30日,，OpenAI宣布組建新初始董事會(huì),，Sam Altman重新?lián)蜟EOMira Murati擔(dān)任首席技術(shù)官。這次“宮斗”勝利者似乎屬于商業(yè)化的那一方,。

但在這場(chǎng)由世界頂級(jí)大模型公司引起的“商業(yè)化與非盈利之爭(zhēng)”的鬧劇下,，引發(fā)的一些問(wèn)題使人陷入深思，即大模型的商業(yè)化正面臨著哪些困局,？大模型應(yīng)該如何商業(yè)化,？

而在中國(guó)市場(chǎng)，大模型廠商除了已經(jīng)展現(xiàn)出來(lái)的算力層面商業(yè)價(jià)值外，還可以在哪些方面進(jìn)行商業(yè)化嘗試,？以及,，這條路已經(jīng)走到哪了？

01 大模型商業(yè)化眾生相

在大模型的商業(yè)化方面,，以百度,、阿里、騰訊等為代表的互聯(lián)網(wǎng)廠商,，目前商業(yè)化前景較為清晰,。這一點(diǎn)與其自身龐大的業(yè)務(wù)體系不無(wú)關(guān)系。

即互聯(lián)網(wǎng)巨頭可通過(guò)將大模型集成到現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)中,，比如百度文庫(kù)文檔助手,、淘寶問(wèn)問(wèn)、Bing搜索引擎等,，來(lái)增加用戶粘性并帶動(dòng)營(yíng)收增長(zhǎng),。主要方式是將生成式AI作為輔助功能，嵌入原有業(yè)務(wù),，視為一項(xiàng)增值服務(wù),。

其次是訂閱服務(wù)，即采用按月或按使用量計(jì)費(fèi)的訂閱模式,，為客戶提供持續(xù)的大模型訪問(wèn)權(quán)限,。例如OpenAI的ChatGPT、百度等文心一言,、阿里的通義千問(wèn)等,。目前國(guó)內(nèi)文心一言等也在通過(guò)訂閱制的商業(yè)模式，為大模型應(yīng)用帶來(lái)一些營(yíng)收,，但其他廠商收費(fèi)意向不明,。

此外以智譜AI這類國(guó)家隊(duì)廠商為代表的商業(yè)化前景亦比較清晰。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,，諸如國(guó)內(nèi)大型企業(yè),、央國(guó)企想要與大模型結(jié)合，智譜AI是一個(gè)繞不過(guò)去的選項(xiàng),。

但盡管如此,，國(guó)內(nèi)大模型商業(yè)化仍處于初級(jí)階段，商業(yè)化進(jìn)程面臨著諸多挑戰(zhàn),。

首先，大模型的研發(fā)和應(yīng)用需要大量資金和時(shí)間投入,，而回報(bào)卻往往難以預(yù)測(cè),。這導(dǎo)致許多企業(yè)在商業(yè)化過(guò)程中猶豫不決，錯(cuò)失市場(chǎng)機(jī)遇。

其次,，大模型的倫理道德和安全性問(wèn)題也給商業(yè)化帶來(lái)了一定的壓力,。例如，算法偏見(jiàn)和歧視,、數(shù)據(jù)泄露和濫用等問(wèn)題時(shí)有發(fā)生,，這使得一些企業(yè)在大模型應(yīng)用方面持謹(jǐn)慎態(tài)度。此外,，國(guó)內(nèi)大模型商業(yè)化還面臨著市場(chǎng)接受度和應(yīng)用場(chǎng)景等問(wèn)題,。

目前，大部分企業(yè)的應(yīng)用需求主要集中在智能客服,、智能推薦,、智能營(yíng)銷等領(lǐng)域，其他領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于探索階段,。這使得大模型商業(yè)化進(jìn)程相對(duì)緩慢,，難以實(shí)現(xiàn)規(guī)模化發(fā)展,。

更值得注意得是,，盡管國(guó)內(nèi)在人工智能領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但與國(guó)際領(lǐng)先水平相比,，國(guó)內(nèi)的大模型技術(shù)還存在一定差距,。這使得國(guó)內(nèi)企業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)地位，也就很難向出海,、跨境方向延伸,。

此外，國(guó)內(nèi)大模型商業(yè)化還面臨著商業(yè)模式不成熟的問(wèn)題,，比如如何收費(fèi),，以目前國(guó)內(nèi)普遍采取的算力收費(fèi)形式而言，這種模式似乎與云計(jì)算的收費(fèi)模式一致,，而從利潤(rùn)率來(lái)看,，這顯然不是一個(gè)優(yōu)質(zhì)的收費(fèi)模式。

對(duì)于國(guó)內(nèi)的大模型廠商而言,，商業(yè)化的路如何走成為當(dāng)下亟待解決的問(wèn)題,。

02 MaaS、開(kāi)源與Agent

大模型的商業(yè)化,，應(yīng)該解決的是讓企業(yè)和用戶更少了解原理,，更簡(jiǎn)單直接使用成果，讓用戶回歸價(jià)值和自身業(yè)務(wù)問(wèn)題解決,。換言之,，也就是大模型的“一體化黑箱模型”,。

因此，如今的一些商業(yè)模式成為了大模型賽道玩家和創(chuàng)業(yè)者們的聚集之處,。

其中,，MaaS模式是最為常見(jiàn)的一種。在這種模式下,，一般是由云廠商或科研機(jī)構(gòu)對(duì)大模型封裝,，在各類任務(wù)上的推理能力封裝成統(tǒng)一的應(yīng)用程序接口，對(duì)外提供服務(wù)的模式,，雖然提供的是API,，但是本質(zhì)上調(diào)用的是模型。

下游企業(yè)可以獲得這些接口,，并按照自身的業(yè)務(wù)需求,，調(diào)用服務(wù)嵌入已有的應(yīng)用和服務(wù)中，讓大模型的API為整個(gè)程序進(jìn)行賦能,。

這種方式使得企業(yè)不需要過(guò)多了解模型的技術(shù)細(xì)節(jié),，而是像調(diào)用云能力一樣，直接調(diào)用服務(wù),。目前,、文心、通義,、盤(pán)古等大模型廠商,，基本都在提供此類服務(wù)，比如阿里的魔搭社區(qū),，百度的飛槳等等,。

此外，開(kāi)源模式也是大模型商業(yè)化的一種重要方式,，在這種模式下,，計(jì)算機(jī)程序、軟件的源代碼等內(nèi)容公開(kāi),，并根據(jù)開(kāi)源協(xié)議進(jìn)行分發(fā)的方式,。

開(kāi)源是目前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域一種普遍的軟件開(kāi)發(fā)模式，大量開(kāi)發(fā)者在協(xié)議許可的情況下對(duì)開(kāi)源代碼進(jìn)行修改,，并集成到已有的系統(tǒng)中,，為軟件和系統(tǒng)增加新功能和特性。

在開(kāi)源的模式下,，可以快速共享好成果,，讓好的成果快速培養(yǎng)社區(qū)，下游用戶利用開(kāi)源成果,，可以快速搭建自己的應(yīng)用系統(tǒng),。在國(guó)內(nèi),，智譜AI,、阿里通義都在強(qiáng)調(diào)開(kāi)源的價(jià)值,。

開(kāi)源本身是免費(fèi)，但涉及到后續(xù)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,、數(shù)據(jù)監(jiān)督,、數(shù)據(jù)微調(diào)等等，則對(duì)應(yīng)的是較為明朗的收費(fèi)模式,，恰等同于開(kāi)放井水,，但做賣(mài)鏟子的人。

再有就是平臺(tái)即服務(wù)模式,，即不再提供單一的模型API,，而是將大模型當(dāng)作平臺(tái)服務(wù)中的一種技術(shù)，集成到AI平臺(tái)上,，通過(guò)統(tǒng)一的平臺(tái)對(duì)外提供服務(wù),。這種模式中，企業(yè)構(gòu)建包含開(kāi)發(fā)工具,、AI服務(wù),、流程化的平臺(tái)，而大模型只是平臺(tái)中的一個(gè)組成部分,。

用戶購(gòu)買(mǎi)或使用平臺(tái)的過(guò)程中,，可以利用平臺(tái)提供的工具，對(duì)大模型進(jìn)行開(kāi)發(fā)和應(yīng)用,，集成于自有的體系中,，用戶不能單獨(dú)獲得模型的能力。用戶通過(guò)使用平臺(tái)和工具,，獲得利用大模型開(kāi)發(fā)的能力,，也因此付費(fèi)。

例如,，文心大模型已經(jīng)發(fā)展出了NLP/CV/跨模態(tài)/生物計(jì)算大模型,，并且在此基礎(chǔ)上，推出了眾多行業(yè)大模型,、大模型套件,。向上又有Easy-DL、BML大模型,、大模型API,、文心一格（AIGC）等。

還有一種軟件即服務(wù)的模式,。目前國(guó)內(nèi)大廠,、頭部政企和科研機(jī)構(gòu),，正在提供強(qiáng)大的新基建,，中小廠商可以基于這些基建，開(kāi)發(fā)自己的saas服務(wù),，并提供給企業(yè),、個(gè)人。AI Agent便是當(dāng)下炙手可熱的大模型創(chuàng)業(yè)路徑,。

此外,，無(wú)論是對(duì)于OpenAI、Meta這樣的AI領(lǐng)頭企業(yè),，還是對(duì)于眾多的小型初創(chuàng)型企業(yè)或者科技極客來(lái)說(shuō),，AI Agent也更是如今商業(yè)化不得不談的話題。不論是釘釘,、飛書(shū),，亦或者是百度，都在推出自己的Agent產(chǎn)品,。

如果說(shuō)前面所說(shuō)的眾多變現(xiàn)都在B端,，其市場(chǎng)和需求量有一定的天花板。那么,，AI Agent則對(duì)應(yīng)的是B端市場(chǎng)之外,，在C端的巨大想象力。不僅市場(chǎng)本身,，更在商業(yè)價(jià)值,。

如今，一個(gè)業(yè)內(nèi)普遍共識(shí)是,，AI Agent是未來(lái)實(shí)現(xiàn)終極的AGI（通用人工智能）形態(tài)的必經(jīng)之路,，而且越來(lái)越多的人認(rèn)識(shí)到，大模型只有在真正的應(yīng)用層面走進(jìn)千家萬(wàn)戶,，才能展示其真正的價(jià)值,，而AI Agent就是最好的應(yīng)用形式。

03 商業(yè)化難在哪,？

總體來(lái)看,，大模型商業(yè)化的路徑盡管未能做到最好,，但方向是清晰。不過(guò)清晰并不意味著能落地,。對(duì)于國(guó)內(nèi)大模型賽道的玩家而言,，仍面臨諸多內(nèi)外部的挑戰(zhàn)。

11月7日的凌晨,，OpenAI在首屆開(kāi)發(fā)者大會(huì)上發(fā)布了幾個(gè)更新,，新的模型GPT-4 Turbo,、GPT Builder以及Assistant API,。

其中，GPT Builder的特性包括每個(gè)人/每個(gè)企業(yè)都可以定制屬于自己的GPT,；每個(gè)獨(dú)特的GPT可定制自己的指令,、知識(shí)庫(kù)、工具與動(dòng)作,、頭像等,；無(wú)需開(kāi)發(fā)，直接使用自然語(yǔ)言定制,，你甚至可以讓Dalle3幫你生成頭像,；GPTs可以分享使用，并享受類似App Store的分成,。

這意味著,，每個(gè)人/企業(yè)都可以在線創(chuàng)建自己的GPT/Agent。

而另一個(gè)更新Assistant API,，可通過(guò)API來(lái)讓GPT來(lái)幫你編寫(xiě)代碼并自動(dòng)執(zhí)行,；通過(guò)API實(shí)現(xiàn)函數(shù)/工具調(diào)用的能力，擴(kuò)展AI的能力,。

這意味著用戶可以更輕松的通過(guò)Assistant API在自己的網(wǎng)站或者移動(dòng)應(yīng)用中構(gòu)建自己的ChatBot或者AI助手,，大大減少AI開(kāi)發(fā)的繁重工作量。

一個(gè)事實(shí)是,，其不再滿足于提供基礎(chǔ)大模型,，而是希望成為AI時(shí)代的AI OS平臺(tái)。這一更新很大程度上給AI Agent的售賣(mài)模式帶來(lái)了不小的沖擊,。

而在開(kāi)源模式上,，同樣存在著發(fā)展的瓶頸。以智譜AI為例,，目前智譜AI開(kāi)源的模型參數(shù)主要為6B,，參數(shù)較小。究其原因,，離不開(kāi)資金不足的難題,。要知道模型參數(shù)越大,，意味著算力需求越大。雖然智譜AI早在此前就購(gòu)買(mǎi)了大量的A100,，但從其近期頻繁且高額融資來(lái)看,，其仍需要大量資金支撐其持續(xù)的商業(yè)化和研發(fā)創(chuàng)新。

在MaaS模式上同樣也存在許多落地的難題,。首先,，如果模型效果不盡如人意，API將無(wú)法充分滿足用戶的常規(guī)推理需求,，因此需要根據(jù)具體情況對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,，但調(diào)優(yōu)本身是一個(gè)具備門(mén)檻的開(kāi)發(fā)，大部分企業(yè)不具備這樣的能力或大模型人才,，也就很難持續(xù)為MaaS社區(qū)貢獻(xiàn)活躍度,。

其次，由于大模型的運(yùn)行速度相對(duì)較慢,，當(dāng)推理請(qǐng)求的數(shù)量或請(qǐng)求數(shù)據(jù)量大幅增加時(shí),，API的響應(yīng)時(shí)間和數(shù)據(jù)質(zhì)量將難以保證。例如,，像ChatGPT,、DALLE2等AIGC應(yīng)用，其實(shí)際反應(yīng)時(shí)間往往較長(zhǎng),，因此難以在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用和提供及時(shí)響應(yīng)體驗(yàn),。

總體而言，全球大模型產(chǎn)業(yè)商業(yè)化仍處于早期探索階段,。

一方面,，雖然研發(fā)機(jī)構(gòu)在大模型技術(shù)方面已經(jīng)相當(dāng)成熟，但對(duì)于落地場(chǎng)景卻還不夠熟悉,，尚未形成完善的商業(yè)化模式,。因此，它們需要與下游場(chǎng)景企業(yè)合作,，共同構(gòu)建大模型的商業(yè)模式,。

另一方面，大部分下游場(chǎng)景企業(yè)對(duì)于大模型的基本概念和認(rèn)知尚未形成,，同時(shí),，它們也缺乏支持模型微調(diào)所需的算力，以及定制和二次開(kāi)發(fā)模型所需的人力資源和技術(shù)實(shí)力,。

總體來(lái)看,，雖然大模型商業(yè)化的路徑較為清晰，目前國(guó)內(nèi)廠商也都在積極探索，但大模型的商業(yè)化之路,，不能僅限于商業(yè)模式的探索嘗試,，更在于解決大模型發(fā)展的底層問(wèn)題。

寫(xiě)在最后：

一個(gè)事實(shí)是,，大模型真正的價(jià)值在于能夠解決實(shí)際問(wèn)題并創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值,，場(chǎng)景是商業(yè)模式的基礎(chǔ)。對(duì)于大模型賽道的玩家而言,，如何將大模型與具體場(chǎng)景結(jié)合,，成共落地，才是商業(yè)化的本質(zhì),。

以O(shè)penAI的GPT-3為例,，這款語(yǔ)言模型以其較強(qiáng)的生成能力和廣泛的應(yīng)用潛力吸引了全球的目光。

然而,，如果沒(méi)有合適的場(chǎng)景和應(yīng)用,，這個(gè)工具只能停留在理論層面或?qū)嶒?yàn)室環(huán)境。只有當(dāng)它被成功地應(yīng)用于各種場(chǎng)景中,，才能發(fā)揮出真正的商業(yè)價(jià)值。

Copy.ai是一家使用GPT-3的大規(guī)模語(yǔ)言模型來(lái)幫助企業(yè)和個(gè)人快速生成高質(zhì)量?jī)?nèi)容的初創(chuàng)公司,。通過(guò)深入了解客戶的需求和市場(chǎng)情況,，Copy.ai將GPT-3的技術(shù)能力與營(yíng)銷、廣告,、新聞稿等應(yīng)用場(chǎng)景緊密結(jié)合,，實(shí)現(xiàn)了從技術(shù)到產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變。這種“場(chǎng)景為王”的策略使得Copy.ai能夠在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中脫穎而出,，成為了一家備受矚目的創(chuàng)業(yè)公司,。

在國(guó)內(nèi)，這樣的嘗試或?qū)⒊蔀橄乱粋€(gè)階段的主題,。