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不是所有企业,都做好了迎接大模型的准备

2024-11-29 20:04

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▎“To B or not to B”,对于大模型来说,似乎不是一道复杂的选择题。

最新曝光的信息显示,由零一万物、MiniMax、百川智能、智谱AI、阶跃星辰、月之暗面组成的AI“六小龙”,已经携手走向了200亿元人民币的估值。

但是,融资热潮的另一面,是尚不清晰的商业模式,一方面,大模型厂商们口口声声笃定C端的巨大前景,另一方面则积极盘算B端生意。

2024年已过大半,市面上还没出现所谓的大模型“杀手级”应用。尽管技术迭代的周期大幅缩短,但PC互联网和移动互联网时代的经验同样可以作为参考:杀手级应用的出现往往伴随着技术突破、市场需求变化、商业模式创新等多重因素的交织。

IT历史上,一些著名的杀手级应用如电子邮件、互联网浏览器、搜索引擎、社交媒体等,都是在特定时期由上述因素共同作用的结果。

在国内市场,2001年的百度搜索、2003年的淘宝、2011年的微信、2016年的抖音,都是在基础设施搭建,平台级的创新完成之后,才有大量市场机会出现。

这些面向C端市场的应用,尤其依赖大规模的B端数字基础设施,而B端应用往往自成闭环,在一个可收敛的创新场景内端到端的验证可行性,故此B端的技术创新要更早。

除此之外,企业级市场往往面临着复杂的业务需求,更愿意接受新技术带来的风险,也拥有更多的资源来投资于新技术,包括资金、人才和硬件资源。典型如金融行业,总是大概率先于其他行业拥抱新技术,且有较高的买单意愿和试验空间。

钛媒体App也注意到,当大模型这种划时代的技术革命出现时,一部分企业跃跃欲试,另一部分却倍感焦虑,他们不确定是否能接得住大模型。

最近一家大型企业CIO就提到,集团很重视大模型,也早早花了大手笔采购某家大模型,却迟迟没能有业务价值,只能按照市场上的热门应用,把知识库、智能客服、商业智能等都做一遍,不同的大模型在不同的场景效果差别明显,但为了把自己花了大价钱买的大模型用起来,也只能强行使用这家大模型。

这家企业反映出一种共性焦虑——我们还没有做好迎接大模型的准备,无论是认知还是技术层面。

大模型本身就不是单一技术,更像是由多种技术、组件和方法组成的复杂系统,围绕基本的三要素、算力、算法和数据,大模型仍然在持续进化,十万卡集群的建设如火如荼,大模型卷参数还未停歇,高质量的数据集始终稀缺,只要大模型还没有停止高速进化,其能力边界就难以确定,企业也大多是在观望。

回过头看,数字化做得好的企业,往往在迎接新技术时游刃有余,这是因为其战略、技术、人才、流程和组织等各方面,都适应了新的生产力模式,由钛媒体集团、ITValue联合主办的ITValue数字价值年会一直是全球数字经济决策者和推动者的顶级交流平台,也集合了最先准备好迎接大模型的领导者。

从2009年开始,ITValue数字价值年会历年讨论的话题,总是会成为接下来的行业焦点,当敏锐的洞察多次碰撞,很容易道出行业所急、产业所需。

2024年,千行百业的数字化体系将迎来AI引领的全面升级。在这一年,算力竞赛持续,数据重要性不断升级,云服务进入for AI的新阶段,AI终端崭露头角,大模型将打响场景争夺战,AI创新图谱也将逐渐成型。

来源:钛媒体内容投诉

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