文 / 四海?

來源 / 節(jié)點財經(jīng)

從百模大戰(zhàn)的興起，再到市場有關大模型PMF（產(chǎn)品市場匹配）的討論沸沸揚揚。這一切都隨著DeepSeek的橫空出世發(fā)生變化。DeepSeek全面免費開源，在全球掀起了一場超級風暴，不光將算力成本打了下來，更是改變了模型開源閉源的攻守站位。幾乎所有的大型科技公司、互聯(lián)網(wǎng)公司和初創(chuàng)公司，都在宣布自有大模型的開源，或者基于開源模型進行業(yè)務重建。

如果說過去閉源模型過高的成本限制了企業(yè)對大模型的應用，那么在開源模型聲浪越大的今天，大模型如何重構(gòu)企業(yè)商業(yè)模式？什么樣的生態(tài)才是真正繁榮的AI生態(tài)？企業(yè)在用大模型賦能自身業(yè)務時有哪些痛點與誤區(qū)？我們采訪了累計8位從業(yè)者，涵蓋了B端技術服務商與C端應用方，共同探討大模型的本質(zhì)與應用方法論。

01 大模型是AI時代的水電煤

在大模型生態(tài)日漸繁榮之時，市場上浮現(xiàn)出一種聲音，大模型時代的殺手級應用是誰？是元寶、豆包還是ChatGPT？各大模型商家揮灑營銷費用買量提高日活之時，業(yè)內(nèi)人士拿著放大鏡，尋找大模型時代的微信與QQ。

在《節(jié)點財經(jīng)》看來，大模型與移動互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)差異在于 —— 前者是 “生產(chǎn)力工具”，后者是 “生產(chǎn)關系重構(gòu)者”。

阿里云智能集團副總裁安筱鵬告訴《節(jié)點財經(jīng)》，大模型的優(yōu)勢在于能夠深度融入千行百業(yè)的各個環(huán)節(jié)，可以作為智能大腦系統(tǒng)嵌入各類硬件設備；以軟件形態(tài)，通過協(xié)作的方式與人共同完成任務；或是成為自動駕駛的控制系統(tǒng)，指揮其他業(yè)務系統(tǒng)自動完成工作流程。大模型多元化的應用形態(tài)，使得其價值形態(tài)和商業(yè)模式也更加豐富多樣，若要尋找與大模型適配的參照坐標系，集成電路會比互聯(lián)網(wǎng)更為合適。

針對不同的應用方式，《節(jié)點財經(jīng)》也采訪了應用端企業(yè)，在與多位受訪對象交流過程中，我們發(fā)現(xiàn)效率的提升、成本的降低是大模型最突出的特點。

以控制系統(tǒng)為例，專注提供井工礦無人駕駛解決方案的雷科智途，其創(chuàng)始人黃琰表示，過去中國礦山機械品牌售價只有海外品牌的一半，但是用大模型重構(gòu)場景作業(yè)能力后，旗下無人車礦山機械售價幾乎與海外品牌持平，不光提升了場景作業(yè)能力，也提升了品牌的溢價。

以軟件形態(tài)與企業(yè)業(yè)務協(xié)同為例，新藍標數(shù)字集團李唯涵透露，智能體的應用大大提升了內(nèi)容的生產(chǎn)效率，僅2025年第一季度，藍色光標由AI直接驅(qū)動的營收已經(jīng)逼近去年全年，今年預計達到30到40億元的規(guī)模。

作為智慧大腦嵌入硬件設備，提升場景應用能力為例。專注酒店場景智能產(chǎn)品研發(fā)的睿沃科技CEO王琦透露，依托大模型開源特性，睿沃科技得以快速開發(fā)新功能，將自助入住機流程從 2 分鐘縮短至 10 秒，高峰期分流 60% 客人，為中小酒店節(jié)省至少 2 名前臺人力成本。

相較于了解大模型對企業(yè)或產(chǎn)業(yè)的滲透方式而言，探索企業(yè)如何用大模型改造業(yè)務更具價值。

在安筱鵬看來，今天要想客觀衡量一個國家AI行業(yè)，并非只盯著模型的排行榜，而是整個軟件應用生態(tài)是否足夠繁榮，這才是判斷AI產(chǎn)業(yè)應用落地的標準。李彥宏也曾提到，不管是開源還是閉源，模型的排行榜并不重要，重要的是應用。

國內(nèi)頂級創(chuàng)業(yè)培訓機構(gòu)昆侖學堂也持有類似的觀點，基礎大模型需要高昂的算力成本支持，是少數(shù)企業(yè)的事，大多企業(yè)應該聚焦在場景應用的優(yōu)化上。

市場才是檢驗技術價值和產(chǎn)品競爭力的終極標準，那么走在應用最前沿的企業(yè)如何形成商業(yè)化閉環(huán)的？

02 應用端企業(yè)如何用好大模型？

大模型通過智慧大腦嵌入硬件、軟件協(xié)同作業(yè)、自動化系統(tǒng)控制三種形態(tài)滲透業(yè)務場景，而發(fā)揮其效能的核心，在于企業(yè)能否運用獨有場景數(shù)據(jù)形成業(yè)務閉環(huán)。在昆侖學堂看來，技術應該與應用場景深度融合，避免拿著屠龍刀找龍的尷尬。

五節(jié)數(shù)據(jù)核心業(yè)務涉及輿情監(jiān)測，在大模型興起之前就用AI賦能旗下輿情監(jiān)測平臺，但是彼時的AI還不夠聰明。打個比方，對100篇文章識別的話，普通AI的情感判斷準確度僅70%。后來，大模型技術不斷精進，五節(jié)數(shù)據(jù)借助自有數(shù)據(jù)微調(diào)后的大模型，對文本與視頻內(nèi)容的情感分析準確度上升到了98%，大大降低了輿情監(jiān)督的人力成本。

在五節(jié)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人田文軍看來，大廠業(yè)務廣泛，在其密集的觸手之外，抓住細分場景商機，用獨有數(shù)據(jù)賦能大模型，形成業(yè)務閉環(huán)，是中小企業(yè)的商業(yè)化出路。

以數(shù)據(jù)結(jié)合大模型賦能業(yè)務場景，進而提升企業(yè)競爭力的還有雷科智途。黃琰表示，對于礦井場景來講，市面上大部分通用大模型算力都過剩了，真正欠缺的是細分場景的數(shù)據(jù)。

想要有數(shù)據(jù)積累并不簡單。礦山場景聚焦井下非標準交通場景，數(shù)據(jù)量遠少于公開道路。與此同時，通用大模型難以直接滿足礦山的特殊需求，因此也需結(jié)合行業(yè)特性，對算法做定制化優(yōu)化。

雷科智途通過微調(diào)后的大模型賦能礦山L4無人駕駛場景應用，提升了在復雜場景下，決策模塊的感知能力與高效協(xié)同能力，最終減少了近50%的井下作業(yè)人力，提升了礦山場景的安全性。據(jù)了解，旗下自產(chǎn)的礦山機械從過去“價格僅為進口設備一半仍難獲認可”到“逐步實現(xiàn)對海外品牌的技術替代”。

除了深挖細分場景提升競爭力，各大企業(yè)對大模型的應用也絕非聚焦在單點突破，而是應用于全鏈路提效上。

當紅齊天聯(lián)合創(chuàng)始人馬子涵坦言，大模型對公司業(yè)務的賦能覆蓋了全鏈路，包括內(nèi)容創(chuàng)作、用戶洞察分析、后期的運營與優(yōu)化上。

當紅齊天集團是一家AI+XR生態(tài)型文化科技企業(yè)，全鏈條布局創(chuàng)造沉浸式數(shù)智體驗，深度融合人工智能（AI）、5G云渲染、大空間定位、先進傳感器、5G-A等前沿技術，應用于科技文旅、教育、電競等多元場景。據(jù)了解，一個項目的落地通常涵蓋，用戶市場調(diào)研、內(nèi)容創(chuàng)作、落地執(zhí)行、用戶數(shù)據(jù)分析等多個環(huán)節(jié)。

內(nèi)容作為非標準行業(yè)，再疊加不同地區(qū)用戶喜好與文化的差異問題，每次項目的規(guī)劃都具備不可復制的特點。但大模型能力的提升剛好解決了這個問題。

馬子涵透露，大模型能參與代碼開發(fā)、劇本優(yōu)化、圖像生成多個環(huán)節(jié)，縮短內(nèi)容生產(chǎn)周期。與此同時，大模型也能應用于用戶洞察上，有助于當紅齊天緊緊把握地域文化特色與流行趨勢。此外，XR/VR虛擬場景體驗包括多模態(tài)交互，而AI剛好可以追蹤用戶體驗行為的互動時長等，捕捉用戶對內(nèi)容的反饋，借此反哺產(chǎn)品實現(xiàn)創(chuàng)意迭代。

就在大模型幾乎成為垂直細分領域的標配之時，如何讓企業(yè)避免“劇場效應”？答案是智能體。

在新藍標數(shù)字集團李唯涵看來智能體是大模型到場景應用的必然演進。安筱鵬也表示了類似的觀點，Agent是軟件在AI時代的新形態(tài)，就像SaaS是10年前的軟件形態(tài)一樣。

據(jù)《節(jié)點財經(jīng)》觀察，智能體在公司業(yè)務中也發(fā)揮越來愈大的作用，我們以內(nèi)容為王的營銷行業(yè)為例。

AIGC普及以來，市面上同質(zhì)化內(nèi)容亂流，如何產(chǎn)生優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，吸引用戶注意力是每個營銷領域的公司都應該思考解決的問題，對此藍色光標給出了解決方案。

早在2023年，藍色光標就開始激進的布局全鏈路AI營銷，與阿里云、百度智能云、火山引擎等頭部平臺合作，打造專屬營銷大模型 BlueAi。

但垂類營銷模型對藍色光標來說只是一個開始，“不同領域的客戶還是有know—how與信息差壁壘的。”李唯涵表示。為此，藍色光標將過去服務客戶積攢的數(shù)據(jù)與經(jīng)驗，沉淀生成智能體。哪怕一個行業(yè)新手在智能體的幫助下，也能為品牌客戶交付不錯的成果。目前，藍色光標已經(jīng)打造了超過100個智能體，其中達到專家級別的智能體多達30多個。

在智能體幫助下，只需要10分鐘就能實現(xiàn)B站、小紅書等多個平臺社媒數(shù)據(jù)實時分析，生成營銷趨勢洞察，精準把握時下熱門內(nèi)容風格，相比較傳統(tǒng)工具可能得需要至少一周的時間。此外，智能體還能自動生成合規(guī)文案，減少人工創(chuàng)意成本。

03 大模型應用的挑戰(zhàn)與誤區(qū)

聚焦細分場景形成閉環(huán)，用AI賦能全鏈路，甚至生成智能體，看起來似乎很簡單，但是這些企業(yè)在摸索出解決方案之前，也不可避免的走上了彎路，為此，《節(jié)點財經(jīng)》也特意與企業(yè)探討出一些方法論供業(yè)內(nèi)人士參考。

首先，拒絕技術盲目崇拜。

大模型的先進與否固然重要，但是黃琰告訴我們，很多企業(yè)一定要等基礎大模型十分先進了才肯為業(yè)務場景融入AI。其實，現(xiàn)有大模型算力已經(jīng)充足，垂直企業(yè)需要做的就是脫下孔乙己的長衫，從實驗室鉆研技術，走到具體的應用場景，才能打通軟件與硬件的壁壘，實現(xiàn)業(yè)務的閉環(huán)。“不要怕苦不要怕累，不要閉門造車，要多實踐多試錯。”黃琰總結(jié)。

此外，很多垂直領域企業(yè)在宣傳產(chǎn)品時側(cè)重于強調(diào)搭載了哪個知名大模型，有多大的參數(shù)加持。事實上，細分領域的企業(yè)關注點要落到用戶體驗的優(yōu)化上，特別是要降低用戶的使用成本。

維度AI專注于打造研究型Agents，其創(chuàng)始人兼CEO楊宇梁表示，agent的價值核心是context，為此，我們用交互體驗更佳的agents為用戶提供精準、可靠的學術和知識研究服務。比如，過去學生，研究者和專業(yè)人士在寫論文，報告，或跨領域搜集資料時，通常存在搜索資料耗時、對陌生領域知識分析困難的難題，現(xiàn)在用維度AI自主研發(fā)的維度X1：智能研究助手，可以在很短的時間內(nèi)提取關鍵信息，獲得可靠研究成果。

昆侖萬維也有類似的看法，底層模型固然重要，這是衍生出足夠強大上層產(chǎn)品的根基，但是精準把握產(chǎn)品市場契合點，深度洞察市場需求，才能真正打造出解決用戶痛點的產(chǎn)品。此外，企業(yè)也需要針對新的市場動態(tài)，形成快速反饋、快速行動、快速驗證的產(chǎn)品價值閉環(huán)。

其二，數(shù)據(jù)的積累與隱私。

多位受訪對象向我們表示，AI 模型的訓練依賴大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的收集、整理和標注需要耗費大量的資源和時間。正是因為其重要性，數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護也是關鍵問題，因此，企業(yè)有必要建立完善的數(shù)據(jù)管理和安全機制，防止數(shù)據(jù)泄露和被惡意利用。

李唯涵認為，應用大模型對企業(yè)AI轉(zhuǎn)型來說，只是一個開始，特別是智能體的進化并不是一蹴而就的事，企業(yè)要特別注意數(shù)據(jù)的長期積累，才能實現(xiàn)業(yè)務的不斷進化，打造堅固的護城河。

其三，AI還不能徹底取代創(chuàng)作者。

當然，AIGC的風掀起來之時，行業(yè)有關AI替代創(chuàng)作者的爭論沒有休止，但幾位受訪者均向我們傳遞了AI不能替代人類的觀點。

馬子涵表示，內(nèi)容創(chuàng)作的本質(zhì)是傳遞情感，傳遞態(tài)度，傳遞個人風格。AI有時候確實會提供天馬行空的創(chuàng)意，那是AI的表達，內(nèi)容表達本來就應該是豐富的，AI有AI的風格，不同創(chuàng)作者有不同的風格，會有不同的受眾群體。AI會提效生產(chǎn)，但是人類個體的創(chuàng)作表達依然有其獨特的價值。

其四，組織適配與挑戰(zhàn)。

就在各大企業(yè)紛紛加碼AI技術轉(zhuǎn)型時，組織架構(gòu)的轉(zhuǎn)型也很必要。一個能真正擁抱AI、理解AI并善于應用AI的組織，比單純應用技術更重要。這需要新型的人才培養(yǎng)體系和組織形態(tài)。比如，從招聘到晉升再到激勵，AI已經(jīng)成為藍色光標最剛性的考核標準。今天在藍色光標有數(shù)百名產(chǎn)品技術人才、AI種子人才。

最后，中國的AI應用仍處于初級階段。

在基礎大模型上，中國只落后美國1到3個月的時間，但是在基礎大模型的應用上，中國還處于萌芽階段。安筱鵬表示，美國在2024年AI相關的獨角獸公司大概有28家，其中在代碼生成領域有6家到8家獨角獸公司，但是中國市場雖然很多公司都用AI賦能了，但是所創(chuàng)造的收入規(guī)模或者AI原生企業(yè)的規(guī)模還無法與美國市場相提并論。

不過從長遠視角來看，這并不代表中國企業(yè)勢必落后于美國。昆侖學堂告訴《節(jié)點財經(jīng)》，美國企業(yè)在大模型基礎技術、算法積累上確實有優(yōu)勢，但是中國在應用落地與數(shù)據(jù)場景上潛力空間巨大，打破技術限制，與行業(yè)資源融合才是中國企業(yè)的破局之道。

當然，大模型作為基礎設施，其蓬勃發(fā)展實現(xiàn)對各行各業(yè)的滲透乃大勢所趨。安筱鵬預測，一切智能硬件會被大模型所驅(qū)動；一切軟件會被大模型所重構(gòu)；一切數(shù)據(jù)會被大模型所激活。盡管中國 AI 應用生態(tài)尚處早期，但開源浪潮下，中小企業(yè)正通過“場景深耕 + 數(shù)據(jù)積累”實現(xiàn)差異化突破。正如安筱鵬所言，大模型時代的競爭不是“百米沖刺”，而是“馬拉松耐力賽”，這為中國企業(yè)構(gòu)建本土生態(tài)提供了戰(zhàn)略窗口期。

*題圖由AI生成