争抢垂直大模型机遇，创业公司们拼了

来源：猎云精选，作者：盛佳莹

图片来源：由无界 AI工具生成

“尽管在泡沫期，贴上大模型标签的公司都很贵，冲上十几亿甚至数十亿估值，但这依然是出手的窗口期。”常年看AI赛道的天堂硅谷高级合伙人王伟兴奋地说道，他坚信，将大模型的思想和技术武装到牙齿，必然会建立起一个全新的商业帝国。

由ChatGPT掀起的这一波大模型浪潮中, 百度、阿里等大厂相继下场，王慧文、王小川、李开复等大佬也纷纷入场，而创业公司在这波浪潮里的最大机会在哪里？

大多数人都并不看好创业公司入局通用大模型，远望资本创始合伙人程浩就曾公开表示，大厂肯定比创业公司有流量、有钱，而重要的是大厂的核心优势是自带场景，不论是百度的问答和搜索，还是腾讯的微信、阿里的天猫精灵和钉钉，都具备成熟的落地场景。

既然通用大模型机会鲜少，不少创业公司瞄准了垂直大模型。

如今，通用大模型数据来源于公开互联网场景，但互联网数据并不等同于全世界的数据，尤其在垂直赛道，依然有很多私有数据。

而深耕垂直领域的创业公司已经积累大量数据和know-how，具备核心优势，而大厂的基因并不在垂直领域。范特科技CTO郭长柱表示，大模型对于大厂而言在通用和垂直领域之间是鱼和熊掌不可兼得，“做通用大模型的大厂，它要的是生态，让众多的企业接入它的大模型，以它的大模型作为底座去赋能百业，这个时候它自己也下场踢球就和它的身份不符，所以它们一般不会轻易这样做。”

如果在互联网时代，每个行业都值得用互联网重做一次，那么在大模型时代，每个行业依然如此，甚至此前在互联网时代依然保守的赛道，极有可能被大模型重塑。

这让投资人足够兴奋，在奇绩创坛2022年11月举办的秋季路演日中，陆奇投了55个项目，其中有16个是“预训练大模型”方向，而彼时ChatGPT还未发布。

而到今年，前四个月国内AI领域就已经完成融资243起。面对越来越热的风口，创业公司们都拿出浑身解数，捕捉这轮机遇。

垂直大模型：变革的生产力

在ChatGPT爆火前，大模型已经默默发展了数年，极验AI实验室负责人曹佳豪坦言，多模态大模型的核心技术本质并没有发生大的改变。但是在训练规模大到一个量级以后确实出现了一些感受上是质变的效果。最终大模型能否走到通用人工智能，还是一个未知数。

三维家CEO蔡志森也表示，大模型是AI从量变到了质变的阶段性里程碑，最大价值在于通过千亿数据训练，其生成的内容超出想象，验证了这条路径是正确的。

可以说，这波热浪更多得益于ChatGPT商业和营销方面的成功，而不是技术迭代。

但不可否认的是，大模型会改变很多垂直行业的业务和商业模式。

对于验证码这个行业而言，垂直大模型可以帮助验证码厂商管理图集，也可以诞生新的验证形式，甚至基于文生图和图生图模式，可以与客户共创图集，增强交互体验。

但对于这样一个需要人机对抗的领域，大模型也极有可能被用于验证识别，为黑产所用，这也更推动极验在垂直大模型领域进行投入，从防御角度而言，只有了解黑产的工作模式，才能精准研发破解手段。

从目前的情况而言，极验已小规模上线一批由垂直大模型自动生成的图集，用于验证码图形，极验发现，虽然大模型对防御黑产程度有限，但却可以缩小对抗领域，进而优化对抗资源，从被动防御转变为主动防御。

而像金融行业而言，过去长尾算法数据收集难、标注时间长、数据不均衡导致落地效果差，即便一些拥有算法自训练平台的AI基础设施供应商，像范特科技，其长尾算法的落地难度依然大且周期长。

郭长柱告诉猎云网，主要是因为其中包含了大量的人工工作。而如今结合CV大模型的能力之后，对于常见物体的检测和分割可以实现全自动训练，对于特殊物品也可以借助CV大模型把人工作业降到最低。

“不仅工作量降低了，工作难度也降低了。” 郭长柱表示：“原来做分割时需要沿着物体边缘仔细描边，现在只需要点一下就能自动分割，这样我们把系统私有化部署到客户那里，打通内部网络的云边两端，客户自己坐在办公室里就可以对模型进行升级和维护，而我们专注做基础算法和底层平台能力建设，这样实际上分工也产生了变化。”

这意味着，垂直大模型将作为基础能力对外标准输出，端到端的解决用户需求。目前，范特科技已完成语言类大模型、视觉大模型以及多模态大模型的技术预研，将于近期推出相关产品进行落地。

而像家居和电商内容这样的行业，垂直大模型可以赋能全流程。