對話范特科技：未來的大模型服務將會是訂閱式的付費模式 | 年度AI對話

年度AI對話

文 |楊俊

#編輯 |石亞瓊

#掌握了人工智慧就掌握了新時代的生產力密碼。

在ChatGPT爆火的當下，大模型火遍全球，中國產業也激發了對人工智慧應用的新熱情。

因此，這個時間點，36氪數字時氪團隊正式啟動《年度AI對話》專欄，希望與國內在大模型領域有著深度研究的專業人士進行熱門話題的探討，透過一系列報道，還原AI新的技術能力與應用潛力。

本期我們邀請到了范特科技CEO吳聖陽。

大模型的出現對中國的數位化進程有什麼影響？對於企業數位化預算有什麼影響？另外，大模型是否會改變中國公司的商業模式？這些都是值得關注的問題。

范特科技是一家企業數位轉型和元宇宙基礎設施供應商，專注於研究企業數位轉型和人工智慧領域。范特科技CEO吳聖陽認為：數位中國其實和元宇宙是息息相關的，在模型即生產力的新時代大背景下，每個城市都會有一個底層的城市級別的大模型；未來企業會像現在的SaaS付費模式一樣，向大模型服務供應商按需客製化大模型能力；大模型出現後，跟新技術深度融合的公司將會取代墨守陳規的整合商，重新定義和瓜分商業場景。

以下內容為訪談原文，經數字時氪編輯整理：

#大模型與企業的數位轉型

大型模型將在企業的實際生產經營中應用，尤其在數位化層面，可以加速數位化方案的落地。范特科技認為在B端和G端，企業和政府部門都可以藉助大模型端到端的能力自訂自己所在細分領域的大模型，讓各種解決方案快速落地。

數位時氪：大模型出現後對中國的數位轉型進程有什麼影響？

范特科技：數位轉型首先解決基礎設施建設問題，其次就是大規模的能力建設，以往能力建設需要大量的人力、物力和時間成本，因為演算法的研發和應用的開發週期都比較長。組一個團隊、培養一批人、幹成一件事投入大、週期長、見效慢。大模型有望改變這種局面。大模型的出現從底層顛覆了傳統的演算法研發和應用開發模式，大量的人工設計演算法被大模型直接取代，應用開發被大幅簡化甚至自動化。擁有了大模型的企業相當於多僱用了一個演算法團隊和應用開發團隊，不僅降低了成本還大大提高了效率。有人會說大模型的門檻很高，一般企業不一定能掌握，這其實也不是個問題，像范特這樣深耕垂直領域多年的公司，正好可以幫助客戶打造和落地大模型。范特的新一代人工智慧MaaS平台，集大模型即服務能力、演算法自訓練能力、應用自訂能力和部署自動化能力為一身，就是為了能夠端到端的解決大模型的落地問題、助力數位轉型。

我們曾經做過一個對比圖，數字中國其實和元宇宙是息息相關的。在浙江和重慶等城市，我們已經見證了數位中國的蓬勃發展。這兩地的數位中國架構，政府層級都有一個底層的大平台，可以簡單理解為通用能力，在這個通用能力基礎上賦能各個業務單位開發小能力。這其實和大模型是有天然結合的。在模型即生產力的新時代大背景下，相信在不遠的將來，每個城市都會有一個底層的城市級別的大模型，在此基礎上，大家都可以定制各種垂直領域或者行業應用的模型。在C端，居民的衣食住行在深度數位化的基礎上將變得更加便捷。在B端和G端，企業和政府部門都可以藉助大模型端到端的能力自訂自己所在細分領域的大模型，讓各種解決方案快速落地。這些都將助力數位中國宏偉藍圖的早日實現。

數字時氪：大模型出現後，企業的數位化預算有什麼變化？

范特科技：從短期而言，大模型尤其是私有化的大模型價格和硬體投入較高，這是可以預見的。且大模型的應用還是需要打通內部的流程、標準等，以及與原有業務進行整合，這都是相當大的一筆支出。所以短期來說企業數位化的預算可能會增加。

从长期来看，在企业完全消化了大模型的固定成本和自身业务整合的对接成本后，企业运营和创新的整体成本可能会因为人员精简和效率提升而降低，但是尝到了大模型甜头的企业一定会在大模型和基于大模型的创新上投入更多的精力，以保持自身的优势和竞争力，所以我们相信MaaS模式将会兴起。

未来企业会像现在的SaaS付费模式一样，向范特这样的大模型服务提供商按需定制大模型能力，按需支付相应的服务费。企业预算将会得到显著减轻，支出与收入的比例将更加精准地匹配和控制。

数字时氪：大模型在数字化的落地难点是什么？

范特科技：首先直接的难点是算力和提示词工程问题。算力本质上是基建问题，不仅是大模型，对任何数字化工程来说，基建都是大问题，而大模型由于对显卡的显存和数量都有比较大的要求，目前这块是需要一定的投入的。

提示词工程是大模型特有的问题，大模型训练完了，怎么用这个大模型很有讲究，不好的输入得到不好的结果，因此在落地的应用中做好提示词工程尤为重要，目前提示词工程这块的工程师比较缺，学术界和工业界也都在不断探索中，也就是说大模型出来了，但是对大模型的认识还在一步一步的加强。

前面讲了直接的难点、需要补充的是，数字化是个系统工程，大模型是底层基础设施，大模型解决了算法创新难题，但是从算法到应用之间还有很多的事要做，比如大模型虽然效果好，但是很难直接跑在边缘设备上，很多时候需要用大模型监督训练更轻量更高效的垂直领域小模型跑在边缘计算设备上。另一方面，算法只是应用的核心模块，应用除了算法本身外还有大量的业务逻辑需要实现。

最后，有了算法和应用，还得方便的部署到大量的设备上、最好是自动化的部署和运维才好。为了真正端到端的解决大模型的落地问题，就需要一套集大模型即服务能力、算法自训练能力、应用自定义能力和部署自动化能力为一身的新一代人工智能服务平台，也就是所谓的MaaS平台。范特已经打造了这样一套MaaS平台、底层是大模型的底座、中间是AI、AR以及算法、应用的定制化能力和自动化部署能力，上层是面向垂直行业的具体应用。我们认为只有这样才能真正解决大模型在数字化的落地难题。

大模型带给中国企业更多“破圈”的机会

大模型的出现给给中国产业和中国企业带来了更大的机会。范特科技表示在ToB，ToG领域，原来的商业地盘基本都由各大集成商瓜分，技术厂商或者算法厂商大多都是被集成的身份。随着大型模型的出现，能够将新技术深度融合到产品中的公司将代替守旧的系统集成商，重新定义并占领市场。

数字时氪：大模型的出现对中国产业将产生什么影响？

范特科技：大模型的训练，数据、算法和算力缺一不可，目前现状是国内高质量训练数据缺乏、大量原始数据未经梳理质量不高；算法层面不算落后但用以训练算法的显卡资源被限制非常匮乏。目前头部AI公司基本上都入局了大模型赛道，也有很多创业公司参与其中，总体来看目前处于追赶阶段，相信随着时间的推移，我们一定可以解决数据和算力问题，真正拥有原创的懂中文的媲美GPT4的大模型。

大模型的出现将加速中国产业的升级。一方面目前的现状让我们意识到了我们在科技创新领域仍然有很多的薄弱环节，非常容易被卡脖子，那么接下来产业界对于数据、对于AI芯片肯定会有更多的投入。升级大型模型是一种生产力提升，而底层生产力的提高必然带来上层建筑的进步。大模型的出现将为中国的科技创新提供更多机会和动力。

透過大模型的能力，中國企業可以在各個領域進行更深入的研究和創新，推動科技的發展，並在人工智慧、機器學習等領域取得突破。中國的製造業可以利用大模型來進行預測和優化生產計畫、改善供應鏈管理，並實現更高水準的自動化和智慧化生產，提高競爭力。中國的飯店、旅遊、金融、醫療等服務業可以利用大模型來改善客戶服務和體驗，提供更智慧、個人化的服務，增強競爭力。隨著創新的速度不斷加快，大量的簡單重複勞動被AI取代，全新的掌握AI技能的工程師出現，將進一步推動創新和科技發展。一句話總結的話，大模型會帶來生產力層面的巨大升級，並大幅推動各行業的數位化進程，在這波科技革命浪潮中，如果我國能抓住機遇，將有可能進一步縮小與科技強國的差距，全面提升國際競爭力。

數字時氪：大模型的出現對中國公司的商業模式會有什麼影響？

范特科技：在ToB，ToG領域，原來的商業地盤基本上都由各大集成商瓜分，技術廠商或演算法廠商大多都是被整合的身份。大模型出現後，跟新技術深度融合的公司將會取代墨守陳規的整合商，重新定義和瓜分場景。在這樣的趨勢下，所有的公司都擁有了破圈的機會，跟不上時代的公司將被淘汰，十多年前互聯網公司百花齊放，顛覆傳統行業的歷史將再次上演。現在比拼的就是對新科技新事物的認知，以及在新時代下快速適應和迭代的能力。

在ToC領域，同樣，大模型可能帶來的是流量入口級別的改變，BATJ這樣過去幾乎實現了流量壟斷的巨頭，甚至於Google這樣的世界級霸主，都有可能在新時代中被顛覆，沒有公司能夠說自己現在擁有了護城河。對於敢於創新的創業家來講，這可能是十年甚至百年不遇的機遇，八仙過海各顯神通，向MidJourney這樣十一個員工實現過億年利潤的公司，絕不會是僅此一家。

數字時氪：大模型的出現對具體產業會有什麼影響？

范特科技：大模型是底層生產力的變革，帶來的影響是全產業的。就拿我們深耕的金融業來說，在ChatGPT問世的當天我們就收到了來自銀行客戶的諮詢，說明業界對大模型帶來的創新特別敏銳。大模型在銀行的客戶服務、理財建議、智能投顧、欺詐檢測以及數智人等具體業務中是強需求，但由於政策原因ChatGPT以及基於互聯網的語言類大模型是不能直接用的，涉及用戶隱私等問題。目前在基礎大模型這塊國內頭部企業相繼推出了自己的語言類大模型，但與ChatGPT相比都還有較大差距，短期內難以實現規模化產品落地。

基礎大模型的研發投入巨大、對創業公司來說不夠友好；當然目前隨著技術的發展各種開源大模型已呈現百花齊放的狀態，幾乎每天都有新的大模型出現，很多模型的效果也已經達到GPT-4的90%以上的水平，這些模型的出現、讓新創公司擁有自己的大模型成為可能，尤其是面向垂直領域的大模型，目前這個方向上我們也在跟進，以為客戶提供客製化優化服務為主。我們更多的將精力集中在產業的垂直領域大模型。因為范特團隊在金融、治理、緊急和文旅等垂直領域深耕多年，有一群孜孜不倦的持續創新者，我們既知道垂直領域需要什麼樣的大模型，又知道如何將大模型落地。一句話來說，我們會用大模型能力或MaaS能力，來幫助我們的產業客戶擁有打造最適合自己領域的垂直類AI模型的能力。

垂直大模型是人工智慧新創公司的機會

范特科技作為AI領域的創業公司，在大模型出現後，把角色調整為MaaS服務提供者，本身更專注在技術層面而不是從業務到底層都需要專注。范特科技也表示，在中國，因為成本和人才的原因，能做基礎大模型的其實也不會超過三家，以范特目前的體量是不會進入到這個領域的爭奪的。而垂直大模型，是像范特這樣的人工智慧新創公司可能在新時代下脫穎而出的在真正機會。

數字時氪：怎麼看待新創公司在垂直領域大模型的機會？

范特科技：正如陸奇所說，世界上能做基礎大模型的只有中美兩國，而在中國，因為成本和人才的原因，能做基礎大模型的其實不會超過三家，以范特目前的體量是不會進入到這個領域的爭奪的。而垂直大模型，是像范特這樣的人工智慧新創公司可能在新時代下脫穎而出的在真正機會。垂直領域的大模型通常在百億級別（基礎大模型一般在千億級別），目標是解決垂直領域內的問題。垂直領域大模型基於成熟穩定的基礎大模型底座、針對垂直領域具體問題進行能力的組合和調優，能低成本、快速高效的解決實際問題。

什麼樣的公司能夠做好垂直大模型？在我們看來，要同時具備技術積累和行業理解的兩種能力，還是那句話“得場景者為王”，這句話在垂直大模型領域同樣適用。做好垂直領域大模型，新創公司首先對產業要有足夠的認知，不僅要充分掌握大模型的能力還要知道產業痛點在哪裡，因此大模型要在自己熟悉的垂直領域裡做。新創公司要實現大模型落地，需要具備強大的工程執行能力，這需要打鐵者本身有足夠的硬實力。這個工程落地能力體現在演算法、應用、部署、維運等多個層面，是個系統性工程，不是一朝一夕的。范特自創立第一天起就一直在解決上面這些問題，我們從最小的推理單元做起、不斷迭代，逐步形成了自己的一套開發運維體系，只有這樣才能高效率、高質量的將大模型應用程式交付到客戶手中。

數位時氪：這次的大模型浪潮對范特科技有什麼影響？

范特科技：大模型對於所有公司包括范特這樣的AI廠商來說，首先帶來的是緊張，大模型的恐怖能力是對我們之前的認知和AI能力的降維打擊，每家公司都需要重新定位和發展自己。但是很快我們更多的情緒就變成驚喜了。眼下所有的AI新創公司幾乎都被拉到同一起跑線，而這次我們可能會跑贏所有人。

從2020年的GPT3開始我們內部就一直密切關注大模型的發展，今年二月份ChatGPT爆火更是讓我們見到了大模型賽道的機遇，我們內部也組織了針對AIGC和大模型的討論會，大家一致看好大模型的發展，也一致認為以垂直領域作為突破口切入大模型賽道是當前最佳的選擇，並且迅速開啟了研發工作。我們調整了研發組織架構，成立了以首席科學家為首的大模型研究小組，調整了研發方向，重點加強了垂直領域大模型的研發能力以及各產品條線對大模型能力的整合。可以說大模型改變了AI企業本身的運作方式、改變了演算法和應用的生產和設計思路，​​也拓展了AI落地的能力邊界。

在我們服務客戶的過程中，我們的定位也有很大的改變。在大模型問世之前，我們需要根據用戶需求去現場收集數據，訓練演算法，做工程化落地並對接用戶的系統，需要提供一整套完整的解決方案，從廠商的角度來講，如果該解決方案不能夠大規模進行複製的話，投入產出比是不高的。有了大模型，我們的角色變成了MaaS服務提供者，在底層演算法上選擇好最合適的大模型後，提供給了用戶自己定制演算法的能力，這樣范特就可以更專注在技術層面而不是從業務到底層都需要專注。客戶可以利用大模型持續進行商業模式創新，發揮自己對業務的熟悉優勢。舉個通俗的例子，如果再來一次共享單車之爭，我們並不關心到底是ofo還是摩拜會贏，我們只負責把自行車做好並且賣出去。

數位時氪：范特科技當下有什麼規劃？正在做什麼？

范特科技：陸奇前段時間演講提到過，人類目前所處的時代是第二代系統的開端，即剛開始完成從資訊到模型轉換的階段，范特的MaaS平台致力於此階段的高效賦能。在未來的第三代系統中，人類社會不僅是資訊-模型，而是要轉變為資訊-模型-行動，空間運算、虛實結合、Web3都是未來的必然趨勢，而這部分正好與范特對未來的佈局完美匹配，即在MaaS平台的基礎上利用AR的能力實現模型-行動能力的打通。

從近期目標來看，范特更專注兩件事，一是MaaS能力的構建，二是利用我們原本便擁有的AR能力來完成場景端最後一公里的落地問題。在MaaS能力上，范特已經完成了語言類大模型、視覺大模型以及多模態大模型的技術預研，掌握了訓練、調優、推理全流程客製化能力。並且已經將大模型技術應用在產品研發的過程中，完成了AI快速開發平台等產品的大模型能力整合升級工作，將於近期推出相關產品。在技​​術預研的過程中我們也發現了通用大模型在垂直細分領域的不足與缺陷，接下來我們將針對這些問題對大模型進行最佳化和迭代，讓大模型在垂直領域更加的通用和易用，在金融、治理、緊急和文旅方面陸續會有更多的基於大模型的應用落地。

同時我們也有個預判，正如前文所說，大模型到來後，一切場景都會在新的生產力革命下實現重塑，也就是過去所有的規則都會被打破，那麼如何利用科技來快速佔領場景的製高點會成為商業化推進的關鍵所在。 AR是我們看好並堅持的方向，首先各類產品從2D到3D的進化符合人性的需求。當資訊化，數位化，RPA等技術手段解放了人的雙手之後，大模型會逐步解放人的大腦，那麼接下來人類便很有可能會尋求進入到元宇宙去體驗更多平行世界，享受不一樣的人生。

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本文來自微信公眾號「數字時氪」（ID:digital36kr），作者：楊俊，36氪經授權發布。

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