大模型“盈利时代”之门，与拿到钥匙的百融云
自2022年11月30日起，美国OpenAI公司发布了ChatGPT后，该AI应用立即风靡全球，成为全球增长最快的消费应用之一——据首届开发者大会DevDay的介绍，OpenAI现已经吸引了超过200万开发者，其中包括92%以上的财富500强企业。如今的ChatGPT每周约有1亿活跃用户。
与此同时，它正显示出极大的生产力解放潜力，快速赋能多个行业，并在很短时间内催生出多种新的商业模式。
近日，准备好反击的谷歌，终于发布了传闻已久的“杀手锏”，号称史上性能最强、超越GPT-4的通用 AI 模型Gemini 1.0——多模态Gemini，其是迄今规模最大、能力最强的谷歌大模型，在文本、视频、语音等多个领域的展示成果，碾压了本身已经非常强大的GPT-4。
不难看出，AI发展势头已经可以用不可思议、超乎想象等词汇来形容，而席卷全球、百花齐放的AI竞赛，已开始呈现出金字塔式的多层级对比和角逐。
上层是科技巨头围绕底层技术，算法和算力进行比拼，越往下层走，就是越接近用户层面，用于解决实际痛点和问题的AI应用。
从大模型到AI应用，这一路狂奔了200多天之后，终于才有了更为清晰的视野和答案。
作为新一代基础设施的大模型，其本身并不直接产生价值，智能时代的未来不会是大模型本身，而将是大模型生态体系化、场景化及垂直化。
AI时代，对于商业世界来说，更多讲述的是一个认知颠覆和思维转变的故事。
根据著名投资人李国飞先生所提出的极简投资思维，只有那些胜率在95%以上的公司才值得关注。
他说出的这句话朴素且极为正确，那些能够走到最后终点的企业，大多数在初期就已经充分显露出了足够高的胜率和优势特征。
就好比当前，虽说很多企业都在宣传自己与AI的紧密关联，但实际上，真正利用好AI这项技术赚回来“真金白银”的上市企业都是凤毛麟角的。
针对此情况，笔者提出一个简单而实用的两重筛选标准：1）正向盈利+较高的盈利率，2）商业模式能够与AI深度融合。
从上述拥有大模型且融合度较好的AI上市企业的列表中可以发现，除了百度这一知名互联网巨头之外，百融云的浮现，无疑出乎了大部分人的意料。
对于百融云本身来说，或许只是一件合乎逻辑、于情合理的平常事。
这家低调的企业，悄然押注AI的决策，既让其“起了个大早”，又“赶上了集市”。
01大模型盈利之路：前半场做厚，后半场做宽
众所周知，大模型的性能主要受算法、算力、数据三大关键因素的影响。算力作为软硬件融合的运算基础设施，一般通过云服务购买获得。在算力的基础上，通过大量的数据训练，AI得到了强大的大模型算法。通过综合堆叠算法、算力和数据，可以得到相当大规模参数的大模型。
因此，我们可以看到市场上涌现了许多参数庞大的大模型公司，但尽管如此，真正能够落地实现盈利的并不多见。
最本质的原因，是大模型的价值不仅仅取决于模型的参数规模，还建立在模型的实际效果和场景适应性上。简而言之，大模型的价值同时取决于模型性能与“商业厚度”。这是百融云能在行业内率先实现盈利的关键——公司不仅拥有具备前瞻性的技术储备，更持续坚持创造商业价值的“长期主义”。
技术不用多言，各个玩家的路径大相径庭。比如百融云创自主研发的AI智能语音机器人（Chatbot）最早已于2017年实现商业化应用，与ChatGPT的底层技术同源，均为生成式AI的内容产出方式，在交互效果上能够提供“真人级”的互动体验；其BR-LLM产业大模型基于深度学习Transformer框架，结合NLP、智能语音等技术，能通过深度微调能支持百亿级参数的训练。
而关于如何创造商业价值、实现商业厚度，我们看到各个玩家有多种不同的路径。
百融云的独特之处在于坚守着“先落地，再扩张”的核心战略，首先专注于产业深度，然后聚焦到行业宽度，把业务逐步扩展到更广泛的行业范围。
落地的第一个垂直行业，是金融行业。金融机构具备海量数据、多样化业务场景、高增数字化转型需求等条件，使得金融是天然的AI落地场景。
02在大模型的上半场，百融云专注“把产业做深”
作为最早洞悉并利用AI进行生成与决策的科技平台之一，百融云在深耕金融等垂直行业时积累了丰富的Know-How和高质量的数据。相较于单纯追求模型参数规模的趋势，公司将技术与产业优势巧妙结合，将其共同嫁接到基于深度学习Transformer框架的BR-LLM大模型之上。
该大模型高度贴合产业需求，主要受场景驱动，专注于在实际场景中创造商业价值。在应用于实际商业场景的过程中，该大模型能够在落地过程中不断学习和适应变化，完成自我迭代。
海通证券国际在关于百融云的研报中称：“我们认为，在垂直领域，实际应用场景中的模型自我迭代是大模型真正能够规模化商业落地的关键，而不是仅仅关注各种权威评测排名，并可以反向构筑公司的垂类AIGC 能力护城河。”
这种商业落地与自我迭代相互驱动的正向循环，使得百融云在金融大模型领域筑起了高高的壁垒，让竞争对手难以突破。
同时，公司还在不断地将AI能力复用于更广泛的金融场景：从银行信用卡业务，延伸至消费贷，再扩大到普惠金融与财富管理；从银行业大零售体系、到银行业务咨询，再到可视化管理以及海量银行用户的运营和交叉营销......深深的壁垒、高度可复用的能力，这两大要素为百融云持续盈利创造了可靠的基础，并奠定了公司的下限。
03进入行业的下半场，什么能决定AI公司的上限？
百融云副总裁冯勇表示，公司一直以来坚持务实和业务价值交付的企业基因。“我们目前已经在数字员工、数字助理、数字人、编程助手、自助数据分析等各个生产力场景实现了应用落地” 。
他表示，这样的企业基因和商业布局是可以复制的。基于“决策式AI筛选+语音机器人触达”模式的产品与服务已成功应用于金融行业的营销获客、还款提醒、客户回访等核心业务环节，这同时也适用于许多其他行业。如果能在新行业重复在金融行业的成功，公司的上限将不受限制。
事实上，把行业做宽是公司近年的战略重点。上半场，百融云通过早早地深耕垂直领域，不断的打磨和磨练大模型，使大模型水平遥遥领先。如今，ChatGPT掀起全球AI浪潮，大模型产业链上下游快速进步，大模型的生产效率也有了显著提升，行业进入下半场。下半场伊始，公司已具备充分条件可以在更多行业广泛推广大模型，把大模型做得“又深又广”。
从成果来看，公司已经从金融领域迈向更多元的行业，成功地实现了从深度到广度的拓展。截至目前，已有接近三分之一的公司客户来自金融以外的领域，客户包括来自电子商务、汽车、招聘、出行、物流、票务、外卖、旅游等领域超过2000家非金融机构。
财务业绩的持续改善，也表明公司正在正确的轨道上。2022年百融云实现总营收20.54亿元，同比增长27%；经调整后净利润2.94亿元，大幅增长108%。今年前三季度，百融云收入达19.83亿元，同比增长33%，已经接近去年全年营收总额。
04MaaS和BaaS开启AI工业时代
上一阶段的人工智能技术，模型参数较小，泛化性不佳，通常一个场景需要一个特定的模型。采用定制化方式难以广泛适用于各种长尾应用场景，因此生产模式类似于“手工作坊式”。
而在大模型为基础的新发展阶段，整个AI行业进入了“工业化生产”模式。与传统的AI开发模式不同，大模型在经过海量数据集的预训练后即具备较高的通用能力，仅需少量数据的微调便能显著提升效果。这意味着大模型生产效率大幅提升，能更好地面对多样化、碎片化的应用场景。
值得注意的是，尽管很多AI公司声称专注于大模型，然而实际上却是新瓶装旧酒，仍然套用传统的商业模式，往往是一个场景对应一个模型、甚至一个客户。但我们要看到，新的商业模式在快速成形，有部分企业已找到了新世界的大门。
MaaS与BaaS，是目前被寄予厚望的两种新AI的新生态，二者或将大模型服务化，大幅简化了复杂模型的使用流程和应用成本。
MaaS（Model-as-a-Serivce，模型即服务）将模型封装成服务使得开发者无需关心繁琐的模型下载、安装和管理，而是通过API接口轻松获取模型的输出结果；BaaS（Business as a service，业务即服务）则是在MaaS业务上更进一步，为客户提供更方便快捷的一体化AI解决方案。
如在百融云的决策式AI驱动的MaaS云平台上，客户可根据自身查询需求，通过MaaS云平台的标准化API自由调配各类模型，包括调用现成模型产品，以直接用于产业应用；或在大模型基础上“微调”出属于自己的产品，并快速对用户进行KYC（knowyour customers）和KYP（know your products）评估，易用性大大提高。
对于百融云来说，只需开发了预训练的大模型，将其作为通用底板，再通过微调即可为AI领域的多样用户提供了更加便捷和多元的服务，迅速满足千人千面、不断变化的需求。
MaaS和BaaS本质上高度符合了"All For Everyone"的理念。简而言之，比上一代的AI产品与服务相比，MaaS和BaaS更加易用，而且成本更为经济实惠。这两种服务更倾向于按照效果和使用量进行付费，这样的灵活性和高性能使得企业更容易尝试、接受与采购相关服务。
目前来看，OpenAI所有的商业落地，都以提供MaaS 服务的形式进行。在OpenAI的带领下，全球科技巨头纷纷开始发力于MaaS布局，这些厂商基本都聚焦于通用领域之中。然而，要在垂直行业中构建强大的MaaS和BaaS（业务即服务）生态系统，首先需要具备极为强大的产业底层模型，这是一项极具挑战性的任务。
百融云副总裁冯勇表示，按效果收费，是最好的商业模式，但这种模式对于产品、技术的要求非常高，对客户的需求、行业的需求理解要非常深刻。只有真正地给客户创造了价值，才能在价值中分一杯羹。因此，像百融云这样相对成熟、且持续盈利的MaaS和BaaS生态在垂直行业中仍然属于稀缺资源，这个市场仍然是一个巨大的蓝海市场，等待着有能力者享用。
05结语
AI新浪潮在兴起，昔日的行业竞争格局在颠覆。
对于上一代AI企业而言，自有其幸运和不幸的一面。幸运的原因是，这些企业绝大部分未实现盈利，他们终于可以透过新技术革命改变命运，也终于能接着新一轮的资本热潮，来进行新的融资“续命”活下去。
较为不幸的一点是，在新时代，它们要碰到的竞争对手，是百融云这一类与AI融合度更好、甚至已经达到较好内部循环的新物种，他们要突围和生存的概率可想而知。
而新一代兴起的企业中，商业模式跑通、乃至盈利的企业依然无几，他们能否逃过上一代AI企业的宿命，我们仍未能得知。
但是，要寻找最终的赢家，最简单的办法就是寻找一直保持连胜的选手。