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作者:科技正能量 2024/09/11 11:56

风口之上的大模型技术,走到了迈向行业纵深的“分叉路口”。

过去两年,大模型技术在中国市场,形成了一种技术崇拜。很多企业将大模型技术视为一种万能药,认为只要掌握了先进的技术就能解决企业发展的所有问题,而忽视了技术背后的复杂性和局限性。

这种技术崇拜,一度演变成盲目跟风,以至于各种企业基于大模型,研发的名目繁多的GPT交相辉映,它们绝大多数活跃在对话框,仅有极少部分能够真正带来生产力的提升。

要打破技术崇拜,大模型就要深入行业场景,融入业务一线,脱虚向实,切实做到提质增效,甚至“为人所不能”,成为企业不可或缺的生产力工具。

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大模型的未来不在“对话框”

           而在产业端

《未来呼啸而来》中谈到:未来的创新将不是单向式、重度垂直的,若干个重要领域的创新需求之间,会突然产生“叠加效应”,新的技术将以“叠加式创新”的方式,呼啸而来,改变我们的生活。

人工智能正是其中,带来巨大改变的指数级技术之一。

麦肯锡的报告预测:到2040年,生成式AI每年可为全球经济带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。大模型市场背后拥有巨大的市场潜力,这种潜力绝不局限于消费端,企业AI应用的发展注定是重要的驱动力之一。

大模型技术要走出“对话框”,走进企业应用,才能证明它是足以改变人类科技文明的技术。

但过去一年的“百模大战”让大模型技术站上了市场“风口”,不仅引来了资本和市场的追逐也引发了很多乱象。围绕大模型套牌、造假和虚假宣传事件萦绕不断,一度给市场和用户造成了极大的困扰。

同时,以通用能力为代表的基础大模型支撑了消费级AI应用的百花齐放,但受限于高价值的数据质量和私有化训练能力,导致大模型在企业端的应用还未被充分发掘,当前各种GPT在企业应用中,多以问答和助手的形态存在,虽然新鲜感十足,但对企业的生产力提升价值不大。

再者,大模型与行业赛道的融合,还未大规模的启动,尽管每个行业都出现了一两个标杆应用,但同行业内复制的难度极大,大模型距离成熟的业务场景应用依然较远。

要改变现状,首先需要有行业的领导者,拥有丰富的大模型落地实践,推动大模型应用走向规模化,比如华为基于盘古大模型,在多个行业形成了落地应用,具备了一定的指引性。

其次,需要整个产业达成共识,拉通数据链,聚焦企业场景和需求做文章,目标要明确,产业的机会才会出现。

最后一条,则是要加强核心技术投入,以原创技术推动大模型生态的健康、有序发展。

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企业级大模型成熟的标志

走向规模化应用的新局面

谷歌前CEO埃里克施密特提出过一个观点:在历史上,电力在引入工厂之后并没有比蒸汽机创造更多的生产力,历经30年时间,分布式电源改造了车间布局,推动组装系统的出现,才实现了生产力的飞跃。所以,现在的AI和当初的电力一样,尽管有价值,但还只是在摘取“低垂的果实”。

这个逻辑与大模型的应用现状也非常相似,目前的大模型应用只是被看做技术创新,总在解决某个单点问题,但从整个企业,行业甚至产业的角度,它提供的价值并不够大。

换言之,唯有大模型应用形成大规模的应用,形成一种“合力”,AI产业才真正能够变成生产力,才算得上是跨时代的技术。

的确,今天的大模型技术要走进企业应用,固然面临着如缺少行业数据的针对性训练、AI幻觉的客观存在、大模型技术的普及,乃至垂直大模型的开发需要大量资源和成本,让一般的企业望而却步等难题。

解决问题的关键钥匙,无疑握在客户自己的手中。当一个又一个的场景被打开,当每一个场景中大模型技术都成为提质增效的关键技术,这些场景的叠加,就会形成一种规模效应,让企业级大模型的时代彻底到来。

在钢铁领域,以上海宝武钢铁热轧生产线为例,每次调整生产钢板的种类和尺寸,都需要工程师重新调整7道精轧机组的300多个参数,需要耗费约5天的时间。盘古大模型能够对最优参数进行预测,显著降低热轧生产线调优时间,并提高预测精度和钢板成材率。目前盘古大模型目前已在宝钢1880热轧生产线上线,预测精度提高5%以上,钢板成材率提升0.5%,预计每年可以多产钢板2万余吨,年收益达9000余万元。此外,盘古大模型还将应用于高炉场景,对炉温、铁水温度、硅含量等炉况进行仿真,从而辅助高炉精准控制,充分利用每一分能源,降低能源成本。

在铁路领域,全国每天需要检测的动车大概有3.2万节车厢,过去需要大量的巡检工人在凌晨时段去完成,耗时耗力。如今结合盘古大模型和巡检机器人,可精准识别一列动车的3.2万个项点,覆盖8大类、350多种复杂故障,帮助高铁提升运营效率,降低成本,减少人工在凌晨时段去巡检的艰辛作业。

在钢铁领域、气象领域、政务领域、矿山领域、金融领域、制造领域无数个行业场景,正在与华为云盘古大模型技术相结合,做到提质增效,优化生产力,甚至改变了行业原来的样子。我们相信,当行业场景被大模型赋能从量变,走向质变,崭新的企业级大模型时代就向我们走来了。

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大模型在企业级市场蜕变

  会改变哪些市场格局?

每一次消费端的技术变革,都代表了一次体验升级。而每一次企业端的技术变革,都成为了生产力升级。

当大模型在企业级市场完成蜕变,它会给市场带来哪些改变?

第一,AI时代需要AI NativeAI原生)的算力平台。AI是算力驱动的,海量的算力需求势必驱动基础设施发生改变。随着大模型技术的盛行,算力已经不是像过去一样,每18-20个月翻一倍,也不是在深度学习时候,每6个月翻一倍,而是现在每年数十倍的增长,这会驱使AI算力平台的性能更快速的提升。

第二,随着大模型在企业级市场形成规模化应用。市场竞争将愈发激烈,资源会加速聚拢。如华为云盘古大模型这样,具有强大技术实力和市场影响力的头部企业将逐渐占据主导地位,同时在企业级大模型赛道,也不会出现基础大模型时代的“百模大战”。

第三,大模型技术将更加注重与行业的深度融合,通过定制化开发满足不同行业的特定需求。从成本的角度,平台+应用的模式会大行其道。如盘古基础大模型做了很好的底座,会孵化出越来越多的行业垂类模型,而最终的落脚点,一定是企业级大模型的规模化应用。

第四,从生态的角度,当前的大模型技术只是生态里的末梢,比如在智算底座上孵化行业应用这种模式,但当企业级大模型市场成熟后,将加速构建以大模型为核心的生态体系。届时,会诞生很多让人意想不到的应用场景。


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