在過去半年，科技圈的多數(shù)震蕩都與大模型緊密綁定在一起。2023年4月，百度率先發(fā)布了文心一言大模型，此后，國內各大互聯(lián)網公司和創(chuàng)業(yè)新秀爭先想要留下濃墨重彩的一筆。

而在剛剛過去的第六屆世界人工智能大會上，大模型同樣成為全場的絕對主角。30余款大模型集中亮相，20多場大模型論壇應接不暇。相關展臺無一例外被參觀者擠得水泄不通，幾十個人緊緊圍著一臺電腦，等待著“奇跡”的出現(xiàn)——只需不到2分鐘，一份完整清晰的行業(yè)分析報告就能呈現(xiàn)在看客眼前。

“不到一上午，宣傳資料基本都被搶光了?！倍辔徽股虇T工向時代財經表示，外界對大模型保持著極大的熱情。

在會場展出的30多款大模型之中，不乏一些已經聞名業(yè)界的通用大模型。如百度推出的文心一言、阿里巴巴旗下的通義千問、華為的盤古大模型、科大訊飛的星火認知、商湯的日日新sensenova等。

除此之外，瀾舟科技、銜遠科技、出門問問、星環(huán)科技、蜜度、達觀數(shù)據(jù)等一眾中小廠商面向細分場景推出的垂直大模型同樣成為“百模齊放”中的重要一極。它們希望通過采用更精準的行業(yè)數(shù)據(jù)，更低成本解決特定應用場景內的特定問題。

但無論是大廠，還是垂直廠商，AI+行業(yè)解決方案已是標配。大模型展區(qū)宛如一個超級市場，各種解決方案琳瑯滿目。

“通用大模型可以在100個場景中，解決70%—80%的問題，但未必能100%滿足企業(yè)某個場景的需求?！彬v訊集團高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產業(yè)事業(yè)群CEO湯道生如此說道。在他看來，通用大模型有很強的能力，但并不能解決很多企業(yè)的具體問題。企業(yè)基于行業(yè)大模型構建自己的專屬模型，也許是更優(yōu)的選項。

向行業(yè)大模型跋涉

上月底，知名投資人朱嘯虎與獵豹移動董事長兼CEO傅盛之間曾發(fā)生一次激烈爭論。前者認為大模型摧毀了創(chuàng)業(yè)，因為資源普遍集中于資歷雄厚的大廠，而后者認為大模型催生了很多新的架構在大模型之上的機會。

可在爭吵過后，市場卻意外發(fā)現(xiàn)這兩位資深互聯(lián)網人在另一個維度上達成共識：行業(yè)大模型以及基于大模型的應用開發(fā)，才是大部分企業(yè)真正能夠抓住的機會。

這似乎也成了一眾廠商的共識。大廠紛紛推出基于自身大模型的技術基座，向各行各業(yè)開放，為企業(yè)部署大模型提供一站式端到端支持。

如至今沒有公布通用大模型“混元”進展的騰訊，就在6月中旬先高調公布了“行業(yè)大模型”的路線，一口氣拋出10大行業(yè)超過50個解決方案。華為盤古大模型3.0更是喊出“不作詩，只做事”的口號，要在行業(yè)領域賦予價值。

時代財經注意到，在百度文心一言、阿里通義千問的展位上，最受歡迎的同樣是“企業(yè)級平臺”“專屬大模型”等主題，來詢問的企業(yè)客戶絡繹不絕。

一位現(xiàn)場大模型銷售人員向時代財經透露，在展區(qū)內停留的行業(yè)用戶一般都有一個明確的要求：想要產品實現(xiàn)一站式服務，并且能夠實現(xiàn)個性化的定制。

潞晨科技、竹間智能等中間層企業(yè)也開始推出各種降低大模型成本的解決方案。如潞晨科技展出的Colossal-AI就致力于用算法技術幫助中小企業(yè)降低大模型的調用成本。相關解決方案已在自動駕駛、云計算、零售、醫(yī)藥、芯片、金融等行業(yè)落地應用。

竹間智能旗下的“模型工廠”，同樣以幫助企業(yè)以更低成本、更快定制個性化的大模型為最大賣點。通過這一大模型管理平臺，竹間智能可以幫助企業(yè)快速地將大模型做私有化訓練，并且落地下來?！拔覀円龅木褪嵌说蕉俗詈笠还锏穆涞貞??！爆F(xiàn)場一位竹間智能員工如此總結道。

各個垂直大模型廠商更是基于自身積累的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，直接推出更具針對性的行業(yè)大模型，方便客戶調用。

如語言智能科技企業(yè)蜜度就基于自己多年服務G端客戶的經驗，帶來了輔助政務公文寫作的蜜巢知識問答與內容生成大語言模型。大數(shù)據(jù)基礎軟件供應商星環(huán)科技則重點展示了面向金融量化領域的星環(huán)無涯金融大模型，該大模型支持股票、債券、基金等市場事件的全面復盤、總結和演繹推理，以及政策研報的深度分析。

星環(huán)科技創(chuàng)始人兼CEO孫元浩在大會上指出，未來在金融、政府、能源、交通等每一個行業(yè)與領域，都會誕生領域或者行業(yè)的大模型，這些大模型具有專家的能力，可以在上面構造復雜的應用。

但當人們環(huán)繞整個會場，這樣一句預言似乎早已成為現(xiàn)實。大模型+金融、大模型+醫(yī)療、大模型+教育、大模型+工業(yè)……這個名單似乎可以無止境地列下去。無論是大廠，還是垂直廠商，幾乎所有人都在向行業(yè)大模型跋涉。

應用仍待落地

不過，作為一項仍未完全成熟的技術，行業(yè)大模型的落地之路仍面臨諸多阻礙。

一方面是監(jiān)管仍待落地?，F(xiàn)場幾乎所有的大模型產品都還沒有全面開放API接口服務，如百度、阿里就只供定向邀約客戶使用。在接受時代財經采訪時，科大訊飛總裁吳曉如指出，目前在互聯(lián)網或者公開的開放平臺上，還需要等到監(jiān)管機構發(fā)牌以后，（大模型）才能正式運作?！澳壳昂芏嚅_發(fā)者只能通過預體驗的形式，將他們的應用和我們的系統(tǒng)進行對接。”

與此同時，有現(xiàn)場大模型銷售人員向時代財經透露，目前不少前來接洽的企業(yè)都有著相似的顧慮，其中就包括大模型的不穩(wěn)定問題。

在大模型展區(qū)待了大半天、刷遍所有公司推出的大模型應用產品的工程師李捷（化名）也有同感。他所在的通信公司想借助大模型實現(xiàn)業(yè)務端問答場景的落地，但從這半天的試用結果來看并不樂觀。

“沒有太多驚喜，大多垂直廠商的落地場景還是語音客服和文字客服，而且內容輸出的精準度不高，答錯現(xiàn)象也是屢見不鮮?！?/p>

對于C端用戶而言，大模型一本正經胡說八道的“機器幻覺”也常被調侃。但如果要接入金融、醫(yī)療、工業(yè)制造等嚴肅B端場景，這一潛在風險就可能造成經濟損失或直接威脅生命安全。

“大模型最大的不足就是‘幻覺’，正式商用是不允許有‘幻覺’的?！痹陬^部自動駕駛廠商擔任技術經理的張啟向時代財經強調。

市場的另一個關注重點是大模型的數(shù)據(jù)安全問題。高質量的數(shù)據(jù)是助力AI訓練與調優(yōu)的關鍵，足夠多、足夠豐富的數(shù)據(jù)，是生成式AI大模型的根基。

據(jù)《機器之心》報道，絕大部分企業(yè)不可能把敏感的內部數(shù)據(jù)上傳，比如產品設計、技術架構、核心代碼、制造工藝、配方、客戶隱私，會議紀要，戰(zhàn)略文檔，業(yè)務規(guī)劃，商業(yè)邏輯等，一定要保留在內部，特別是對于國央企、金融、能源、大型集團企業(yè)、先進制造等數(shù)據(jù)敏感性較高的行業(yè)而言。

如此一來，大模型廠商似乎只能采取定制化思路，為企業(yè)打造專屬大模型。但在張啟看來，如果行業(yè)大模型要針對企業(yè)進行個性化的開發(fā)，背后需要付出大量數(shù)據(jù)和時間去訓練，成本很高、難度很大，這筆賬很難算得清楚。

“現(xiàn)階段，很多企業(yè)都難以將業(yè)務需求與大模型結合起來，這無疑延長了大模型企業(yè)的服務周期?！币晃粸懼劭萍紗T工同樣向時代財經說道。

類似的困境已經在云服務廠商身上上演。曾被視為互聯(lián)網大廠增長第二極的云服務在歷經多年競爭之后，陷入服務同質化的困境，只能依靠大打價格戰(zhàn)搶奪市場，集體陷入低毛利的螺旋陷阱。

如何跨越這些難題，成為大模型是否能夠真正落地應用的關鍵。這一被認為終將改變世界的新技術，目前還走在黎明前夜。