国产大模型落地，等一个“Sora时刻”

文章来源：刺猬公社

文 | 世昕

编 | 园长

图片来源：由无界AI生成

满天飞的大模型，有几个能挣到钱？

仅凭几十个提示词，就能生成一段流畅完整、视角多元的视频，其内容质量几乎能以假乱真，甚至不亚于专业拍摄团队，这就是OpenAI首款文生视频产品Sora，一经发布便激起千层浪，让全球感受到新的AI震撼。

2024年的AI故事，伴随着这款杀手级应用的横空出世拉开帷幕，Sora再度让所有人注意到了AI的无限可能性，为略显疲软的市场再打了一针鸡血。

回看2023年，AI产业迎来了空前发展，海内外AI企业如雨后春笋，国内更是迎来了声势浩大的“百模大战”，通义千问、文心一言、智谱AI、盘古大模型.....卷多模态、卷算力、卷token，一时间百家争鸣。

但一个核心的问题仍旧盘桓在所有人头上：大模型产品到底如何实现商业落地？商业是技术发展的内生动力之一，唯有业务飞轮转动起来，才能让企业们真正走向未来。

垂直大模型，走向落地

2023年的“百模大战”到底为行业带来了什么？

或许是一个清晰的商业认知：垂直化，才是大模型走向落地的实际路径。

“事实上AI大模型产业还处在一个很初级的阶段，创造的内容、解决的问题还相对比较初级。”初心资本合伙人李可佳向刺猬公社表示。

初心资本是国内一家专注于人工智能、智能硬件、前沿科技及探索性投资的早期股权投资机构，对于AI产业有着较深的洞察。

李可佳用丹尼尔·卡尼曼《思考，快与慢》一书中的系统概念为我们解释了目前大模型产业的发展阶段：

丹尼尔·卡尼曼认为，在人的大脑中有两套系统，系统1指的是快系统，是一种涉及直觉的思维方式，用于快速决策。它做出决策的依据主要依赖于偏差、偏见和错误的启发法，它是无意识且快速的；系统2则是一种慢系统，它更为慢速和理性，负责对系统1进行有意识的控制，特别是在涉及复杂问题的情形中，是否形成系统2也是区分人与动物的重要指标。

“现在整个产业的发展仍处于系统1阶段，在对创造力要求比较高的文科、艺术等领域，AI已经有很好的表现，它的泛化能力也非常强，但如果希望它能解决一些很实际复杂的技术问题、商业问题，我们仍然需要等待‘系统2’的到来。”

AI目前正处于互联网的“雅虎时刻”，甚至还没有发展到“谷歌崛起”。OpenAI Sora这样的明星产品固然能让人提振信心，但商业落地问题是全行业都要面对的问题：

目前人们已经能与AI展开对话、通过AI生成文本、图像、甚至高质量的视频，但问题在于，这些生成能力目前还处在较低水平，Sora还不够多，当幻觉与新鲜感散去，在C端难做突破的大模型们，该去哪里实现自己的价值？

B端是较为实际的出路。

这也是李可佳口中的“系统2”发展方向，通过理性、高效的AI为商务、工业提供助力，从而深刻改变整个产业，这也是大模型商业落地最实际的方向。但另一个事实是，通用大模型往往不能很高效快速地适配于企业的需要。

于是，大模型产业走向垂直化、细分化、专业化，已经成为了未来最重要的趋势之一。

无论是GPT还是其他基于Transformer架构下的大模型产品，其生成反馈的原则都并非线性的逻辑思考，而是根据“学到的知识和规律”来进行概率组合，这也是为何大模型学的越多越强悍的原因。

通用大模型的问题就是，它学习的主要是通用的、可公开的知识数据，针对拥有信息壁垒的产业领域，通用大模型很难发挥作用。

这也是目前国内外许多厂商在做的。在教育、政企服务、医疗等领域，许多大模型都开始了走向垂直化，包括网易的子曰教育大模型、专注政企客户的雅意大模型、在金融、医疗等领域深耕的百川大模型等。

通过小而精的训练方法，不仅能够突破大模型无法解决专业问题的阻碍，还能进一步降低成本，让大规模推广成为可能。

“以前很多人都认为，只要模型的规模够大，过了多少亿参数，模型就能达到很强的能力，但其实其对于任务的理解能力还是比较浅显的。”

在2023年底，雅意2.0大模型发布时，中科闻歌董事长王磊曾向刺猬公社表示，在他看来，垂直专业才是大模型发展的未来方向，雅意2.0大模型也同样遵循了这样一个方向，不再一味的追求规模与C端反馈，而是选择摒弃娱乐向的内容，将更多专业知识数据融入训练中，从而实现更好的政企服务。

那么有哪些产业能够更快的实现“大模型化”呢？