隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能大模型正逐步成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。如果說(shuō)2023年標(biāo)志著AI大模型的崛起，2024年則是行業(yè)大模型應(yīng)用遍地開花的一年，那么2025年，則預(yù)示著大模型將邁入大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用的嶄新階段。這一年，對(duì)大模型公司而言，商業(yè)化成效將直接關(guān)乎其生死存亡。
面對(duì)企業(yè)對(duì)AI轉(zhuǎn)型的迫切需求，如何提供一套涵蓋底層基礎(chǔ)設(shè)施、模型構(gòu)建到應(yīng)用平臺(tái)的全棧解決方案，成為業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。神州數(shù)碼董事長(zhǎng)郭為對(duì)此進(jìn)行了深度剖析。他指出，大模型在企業(yè)的應(yīng)用，首要任務(wù)是重構(gòu)企業(yè)流程。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深化，企業(yè)對(duì)流程管理的需求已從靜態(tài)轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)，要求更高的業(yè)務(wù)敏捷性和流程效率。大模型的出現(xiàn)，打破了企業(yè)原有的線性流程，以多維方式重新構(gòu)建業(yè)務(wù)流程，旨在提升決策精準(zhǔn)度、營(yíng)銷效果和運(yùn)營(yíng)效率。
在郭為看來(lái)，數(shù)據(jù)已成為數(shù)字時(shí)代的新生產(chǎn)要素和核心資產(chǎn)，企業(yè)的服務(wù)和產(chǎn)品最終都將轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，推動(dòng)商業(yè)模式的不斷創(chuàng)新與升級(jí)。而企業(yè)流程的重構(gòu)，正是實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵所在。流程再造不僅是AI在企業(yè)應(yīng)用中的難點(diǎn)，更是巨大的價(jià)值增長(zhǎng)點(diǎn)。通過引入AI，企業(yè)能夠顯著提升效率和競(jìng)爭(zhēng)力。
然而，大模型在商業(yè)化道路上仍面臨兩大挑戰(zhàn)：專業(yè)性和泛化性。如何將AI技術(shù)融入企業(yè)的生產(chǎn)和業(yè)務(wù)流程，實(shí)現(xiàn)降本增效，是當(dāng)前各行業(yè)企業(yè)共同面臨的課題。上海人工智能實(shí)驗(yàn)室主任周伯文認(rèn)為，人工智能的發(fā)展存在“高價(jià)值區(qū)域”，即如何讓大模型在保持泛化能力的同時(shí)，精準(zhǔn)解決專業(yè)問題。郭為則提出了“通專融合”的概念，強(qiáng)調(diào)大模型既需要具備泛化能力，又能深度適配特定行業(yè)和企業(yè)的專業(yè)化需求。
“通”指的是大模型應(yīng)具備廣泛的適用性，能夠低成本地在不同任務(wù)間遷移；“?！眲t要求大模型針對(duì)不同行業(yè)、企業(yè)和業(yè)務(wù)流程，擁有充分的行業(yè)知識(shí)和專有語(yǔ)料數(shù)據(jù)。長(zhǎng)江商學(xué)院會(huì)計(jì)學(xué)副教授張維寧比喻道，企業(yè)應(yīng)用大模型就像招聘專業(yè)人員，需要高度專業(yè)性的大模型來(lái)確保確定性，這是大模型商業(yè)化的關(guān)鍵。
然而，現(xiàn)階段大模型在專業(yè)性和泛化性方面仍存在不足。專業(yè)性方面，盡管大模型在自然語(yǔ)言處理等方面表現(xiàn)出色，但在醫(yī)學(xué)、法律、金融等專業(yè)領(lǐng)域，其知識(shí)深度和準(zhǔn)確性仍有待提高。泛化性方面，大模型在跨領(lǐng)域、跨專業(yè)應(yīng)用時(shí)，其性能和適應(yīng)性可能會(huì)受到限制。模型的魯棒性和可靠性也是泛化性面臨的挑戰(zhàn)之一。
盡管如此，AI企業(yè)級(jí)服務(wù)市場(chǎng)已呈現(xiàn)出爆發(fā)趨勢(shì)。IDC中國(guó)區(qū)副總裁鐘振山表示，大模型市場(chǎng)正逐漸從基礎(chǔ)測(cè)試、底層算力和平臺(tái)搭建等方向，轉(zhuǎn)向服務(wù)類的應(yīng)用場(chǎng)景市場(chǎng)。IDC的調(diào)研分析顯示，2024年中國(guó)市場(chǎng)已有三分之一的企業(yè)落地了生成式AI應(yīng)用服務(wù)，到2030年，生成式AI將帶來(lái)近20萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)收入。
在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，助手類場(chǎng)景被認(rèn)為是大模型最容易實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用的領(lǐng)域之一。郭為以汽車營(yíng)銷為例，分享了AI大模型在該場(chǎng)景中的應(yīng)用。通過利用大模型的能力，銷售人員能夠快速捕捉到客戶的需求，為用戶匹配到合適的車型，提高了交易效率。類似的應(yīng)用場(chǎng)景還包括電商交易的售前、售中和售后等多個(gè)環(huán)節(jié)。
某頭部電商品牌利用智能體技術(shù)，構(gòu)建了意圖識(shí)別的基礎(chǔ)框架，通過整合大模型的能力和智能體工作流，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電商購(gòu)買者意圖的精準(zhǔn)識(shí)別。測(cè)試結(jié)果顯示，項(xiàng)目的整體意圖識(shí)別精準(zhǔn)率和召回率已超過98%，顯著優(yōu)于原有的基于規(guī)則的問答系統(tǒng)。
在企業(yè)中，類似的場(chǎng)景還有很多。從卷參數(shù)到卷應(yīng)用，大模型的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)已進(jìn)入下半場(chǎng)。如何做好大模型落地的最后一公里，成為眾多AI公司和行業(yè)企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。助手類的大模型應(yīng)用將在2025年迎來(lái)“百花齊放”的局面，如何平衡好泛化能力與專業(yè)性之間的天平，將成為企業(yè)重點(diǎn)探索的方向。
