面对AI大潮，企业应该选什么样的大模型？
©商业与生活 文｜朱晓培
校对｜大道格
“傅盛一说要谈AI，我一听有AI可以谈，我就愿意谈。”1月21日，周鸿祎出现在了猎户星空大模型发布会上。
周鸿祎与傅盛，曾经的一对冤家，在16年后，因为AI大模型再次同台论道。周鸿祎说，陈年往事已经没有意义，只有做好大模型才有前途。
如何抓住这次创新AI大潮？
自从2023年3月，OpenAI发布了ChatGPT-4.0后，AI大模型将重塑千行万业，成为业界的共识。随之而来的，便是大模型创业大潮，据不完全统计，过去一年，国内进行大模型创业的公司大概有三四百家。
然而，很多的大模型创业公司似乎都走进了一个比拼参数的误区，参数越做越大，但真正落地的、有价值的却寥寥无几。
相比之下，在这一轮大模型风潮中，因为投资了OpenAI而赢麻了的微软，战略重心却一直放在应用上。同时，美国最大的CRM软件服务商Salesforce，过去一年的主要动作，也是用大模型对其产品做功能加持。
“再高深的技术，没有商业落地，都只是技术狂欢。脱离市场的技术投入，都是资源浪费。”当国内大厂在卷大模型的时候，傅盛用Think Different思维逻辑做AI大模型创新。他在发布会的演讲中提出，AI大模型应该要与企业的经营数据全绑定，深入提供决策支持。
曾经与傅盛在朋友圈因为大模型创业而“吵架”的朱啸虎，也公开表示赞同：“很多垂直场景用开源小模型优化后的结果远比通用大模型要好，垂直场景和数据的重要性远超大模型本身。”
此次发布的开源百亿参数猎户星空大模型，就号称是“专为企业应用而生”。傅盛强调，在企业应用场景中，猎户星空大模型在结合企业私有数据和应用时，即可实现千亿参数级别的模型效果。
01
AI大潮来临，有人已经抢跑了
天下武功，唯快不破。
AI大模型的出现，正在让一些公司，一些人变得更快。
不久前，《商业与生活》去某零售集团交流，发现他们正在测试AI大模型，目标是在未来给每个一线员工都配备一个“AI助手”，帮助管理和调用资源。他们的技术负责人表示，服务的最佳体验就是快，用户想要什么，你立马满足他，给出解决方案。谁快谁就能胜出。
“AI大模型的到来，绝对会给不懂技术的人一个非常强大的支撑。以后谁懂业务，谁懂离计算机远的行业的规律，那谁就有可能被AI放大自己的能力，可能是十倍、百倍的放大。以前技术只属于程序员，但今天不用了AI大模型使得技术的鸿沟被拉平了。”傅盛说。
猎豹CFO的助理，没学过编程，但用了Chat GPT以后，就写出了一些自己工作相关的程序，比如Word转PDF加水印。而且，她写出的程序，不仅自己用，连公司的法务、财务同事都在用，还赞叹比公司的技术团队给的程序都好用。
Open AI带来的技术浪潮，让那些率先使用了AI大模型的公司，尝到了AI技术带来的红利。
2023年早些时候，美国工作建议平台 Resumebuilder.com 对商业领袖的一份调查就显示，有半数美国企业已经在用 ChatGPT 了。企业使用 ChatGPT 的原因有很多，有写代码的，有写文案的，有写会议摘要和其他文件，还有用于客户支持的。大多数商业领袖都对 ChatGPT 的工作印象深刻，认为它让公司节省了很多钱。
在国内，面对这一次AI大潮，众多企业主们、管理层虽然都迫切的想加入其中，但是要么不知道该怎么做，要么担心投入能否带来正向的收益？
中国移动通信集团终端有限公司副总经理汪恒江就表示，AI大模型浪潮起来后，中国移动终端团队就一直很关注AI大模型的应用。包括，大模型在终端落地会有什么样的变化？哪一个流程环节更适合用大模型进行改造，并能够实现真正的收益？
中国移动终端也在一些场景上试点用AI大模型进行改造。比如，针对家庭工程师进入户安装现场可能遇到的问题，在4个省份，做了一个问答数字人，可以做到一分钟回答问题。实验数据显示，一部分问题，确实能够得到及时回复，并解决了问题。但也有一部分回复了，却不一定能帮助解决问题。
中国移动终端汪总认为，从回复问题的速度上看，大模型机器人确实比人工更快速。但是，大模型机器人能否更智能，让家庭工程师的工作效率更高，甚至帮助解决所有的问题？这是他期望从猎户大模型上看到的答案。
02
企业大模型，为什么要私有
某零售集团的技术负责人曾告诉《商业与生活》，他们现在实验的AI大模型，仍局限在单店上。因为，出于安全和权限的考虑，不敢给大模型喂更多的数据。
企业的谨慎，没有错。
傅盛在推动猎豹和猎户星空经营数据的全流程AI化的过程中，就有法务等部门的同事指出，有些内容是不应该使用ChatGPT来制作的，因为一旦机密泄漏，就会威胁到公司的安全。
傅盛逐渐想明白了，“OpenAI的‘阳谋’”——用户想要使用AI大模型时，就需要把自己的知识、数据先输入给大模型。这样，自己会因此获得大模型的帮助，大模型也会越来越聪明。但如果是ChatGPT等这样的公有大模型，那也意味着，自己的数据也会帮助到同样使用这一模型的竞争对手们。
人们每使用一次ChatGPT，都可能在帮自己的竞争对手，甚至有可能使得ChatGPT具备你的能力，在某天就变成它的一个API接口。就像GPT Store发布的时候，一位硅谷创业者所说，Altman（OpenAI CEO）给了500美金的ChatGPT优惠券，但是毁了300万美金的公司。
实际上，越来越多的业内认识都已经意识到了，由于企业级应用往往涉及专业场景和多人协同工作，所以更关注协同办公场景和数据的私有性。ToB端的用户可能更关注效率需求，但如果大模型的使用可能会给公司带来风险，那么他就会选择不用。
特别是对于那些拥有特别敏感且高价值数据的企业而言，更需要定制化或私有化AI大模型。
“我们很多数据是一定需要私有化和个性化，不能公开，这是一定的，特别是在端侧，我们手机里面、个人的家庭硬件里面有很多的隐私数据。”中国移动终端汪总说。
而一位大模型创业者也公开表示，一家从事工程报价软件的公司，绝对不愿意将报价信息提供给公有的大模型。同样的情况也适用于半导体等公司，以及涉及医疗领域中的隐私数据，以及整车厂拥有大量汽车零配件BOM数据等。因为这些企业的数据，都有很高的价值。
在许多领域中，仅仅依赖通用大型模型可能无法实现落地推进，特别是在企业的安全和金融、政务等方面。因此，这些公司和组织要想踏上AI大潮，只能建立私有的模型。
傅盛表示，Open AI今天几乎已经把互联网上所有公开出版的数据都给读取了，但互联网再浩瀚也是人类知识体系的冰山一角。每一个公司的文档都有自己的竞争力和特点。“企业要有持续的竞争力，就应该使用私有化大模型，让经营数据内循环，让企业过去留在每个人脑海的经验变成整个决策智能的一部分。”
03
很多企业百亿级大模型就够用了
2023年，猎户星空开始进入大模型领域后，就有一些客户询问，能不能帮助做私有化部署。比如其中一家是某地方的政务客户，主要是希望通过AI大模型服务老百姓，回答诸如公积金、社保等问题。因为涉及到数据安全，就不能使用公有大模型。
然而，彼时，业界都认为千亿参数大模型是商业化应用的最佳方案，参数越大越好用。
但是，一个千亿参数大模型一年私有化授权费用动辄几千万。如果用它私有化部署以后，光买服务器能他跑起来，最低成本就要160万元。
客户们使用大模型，原本的目标就是降本增效。如果，光部署服务器就需要，就需要巨大的费用，这显然与初衷背道而驰。
“我们其实就想用大模型做一个客服，一年要投个几千万那划不来。”客户的负责人向傅盛反馈说，再高深的技术，最后都得算账，有没有又便宜又不损失性能的方案。
这也给了傅盛启发。千亿参数可以涌现智能。百亿参数可不可以呢？百亿参数的智能在有一些情况可不可用呢？
2023年2月，LLaMA的出现让instruction tuning（对指令进行调优，以改善技术系统的性能和效率）这个方向变得火热。3月，Alpaca又让大家看到从成熟的模型 distill（蒸馏，将大模型的学习结果，作为小模型的学习目标）小模型成为还不错的 ChatBot 的可能性，从而引发LlaMa系（羊驼系）模型寒武纪大爆发，小参数模型的性能快速崛起。而在一些评测级上，百亿参数在某一些能力上已经接近了GPT，千亿参数不再是唯一选择。
再开源LlaMa的基础上，猎户星空开始进行微调，最终发现，用百亿参数的模型，加上客户的私有数据，再加应用的打磨，在专业领域问题的问答上，就可以达到甚至大于千亿参数大模型的结果。
数据显示，经过了6个月的微调与打磨后，该政务客户使用猎户星空AI大模型回答用户关于社保等方面的问题，准确率可以达到97%。这一效果，已经远远超过了ChatGPT。
像ChatGPT这样的公有大模型，更像是一个通才，但它缺乏行业深度。如果你是一个行业专家，就会发现GPT在安全、金融等垂直领域，知识深度是不够的。
而且，企业需要的也只是大模型的某种知识。比如，需要它回答社保或者移动设备安装的问题，这个时候公有大模型写诗、写论文的能力就是多余的。
实际上，就连OpenAI CEO阿尔特曼（Altman）也承认，大语言模型不是“越大越好”。而有资料表明，GPT4也是由8个垂直模型组成的。
针对企业级应用的需要，猎户星空最终研发出了预训练多语言大语言模型——140亿参数的大模型（Orion-14B），在企业应用的专业场景可以实现千亿参数的效果，而且千元显卡即可运行。
同时，猎户星空做了7个应用方向的微调。比如前不久李开复老师发布的34B的模型，猎户星空就给他做了聊天微调。傅盛说，猎户星空大模型的目标是让更多的企业，“用得好、用得起、用得安心。”
1月23日，宁夏希望信息产业股份有限公司（简称“宁夏希望”）与猎户星空签署战略合作协议。接下来，两家公司将在政务服务大模型、公积金大模型、宁夏六特大模型、大模型私有化部署一体机、大模型应用服务平台及智能机器人产品等领域进行深度合作。
“大模型技术为核心的AI技术推动社会方方面面的变化。但是，大模型对于任何一个专业领域的改变，并不是‘一套算法’走天下。在算力支持下，大模型也需要‘量体裁衣’，需要对专业领域的‘专业知识’进行辨识和数据微调，才能让这个专业领域中的数据发挥出’智能‘的作用。’大模型‘只有对专业领域全链条的学习，不断的数据微调，才能成为这个专业领域‘合格’的人工智能大模型。”希望公司研发中心主任李鹏说。
04
七年磨一剑，猎户星空为什么可以？
中国移动终端汪总提到，他们在测试的AI大模型，需要回答好设备安装中可能遇到的500多个问题。在移动设备入户安装场景下，出现的问题其实是有限的，关键是每个安装师傅在提问上的表达各不相同，大模型能否准确的识别出安装师傅要表达的疑问，并匹配上正确的答案。
而这也是猎户星空的优势之一。
早在2016年，傅盛就宣布“All in AI”，并投资了智能服务机器人公司猎户星空。但如何能够让服务机器人与人更好的交互，一度困扰着猎户星空的发展。傅盛后来承认，当时肯定是偏乐观一些，语音转文字做得很好，但语义一度是机器人理解不了的。
而大模型技术的出现，让机器人有了“理解”的能力。据《商业与生活》了解，从2023年4月份，猎户星空就在推进自研大模型应用“聚言”与机器人的结合。
在许多地方的博物馆里，猎户星空的导览机器人 豹小秘功已经上岗，会带人们巡游展馆、声情并茂地解说。而接入“聚言”之后，参观者可以直接去和机器人对话，让机器人根据提问展开讲讲。
实际上，猎户星空做大模型的想法，也与自己早期在服务机器人上应用大模型技术的感受有关。他们发现，服务机器人其实是大模型的一个终端载体，如果把场景更换一下，比如用户使用手机或者PC进行问答，本质是一样的。
通用大模型动辄需要上千亿的参数，从算力上看，对于任何一个公司服都是一笔不菲的成本。但是，具体到某个场景，可能只需要百亿级别的参数，比如博物馆讲解的产品，100亿参数就足以解答用户的各种需求。
“聚言”是大模型技术的深度应用，通过全链条的AI大模型咨询定制，为客户提供AI辅助决策交钥匙解决方案。而基于“聚言”打造出的 “数字老板”，可以帮助企业老板全面掌握经营细节、不留遗漏，包括人力资产，云资产，数字资产等，帮助企业运营提效，领先同行目标。
值得一提的是，“聚言”出来后，猎户星空顺手做了一个日韩语版本。因为猎户星空的服务机器人在日韩卖得很好，但以前每进一个餐厅都得重新做一遍适配，语言又不通，成本很高。所以，早期的猎户星空干脆把在海外销售的服务机器人的对话能力关掉了。但现在，有了“聚言”，机器人在日韩也可以做到很好的交流。“大模型也给我们的机器人应用插上了翅膀。”傅盛说。
ALL IN AI 7年磨刀，厚积薄发，猎户星空终于迎来了释放能力的时刻。
05
《商业与生活》点评：
AI是一把手工程
一企业负责人曾对《商业与生活》提到，同样的模型，同样的AI工具，不同公司使用后的效果会截然不同。有人觉得好用，有人觉得不好用。其实，不是工具不好用，是公司没用好。
企业的数字化建设会取得什么样的效果，最重要的是，企业的决策者有没有数字化思维，企业整体有没有数字化远景和目标。有很多企业会要求数字化服务公司帮着干这个、干那个，其实，许多都是企业自己该干的。本质上，AI大模型是一个工具，但利用这个接口实现什么样的能力，是公司自己的事情。
正如傅盛在演讲中所说的那样：要想跟上AI浪潮，公司老板必须自驱，要一把手亲自抓，而且要对流程进行AI重构。
傅盛把企业使用AI分为三个段位：青铜段位，是用AI做文案、画图。黄金段位，是数字员工。王者段位，企业全过程的经营数据都由AI参与，可以直接提供经营决策，如该不该发布一个产品，哪些费用可以被减少，哪一个地方的工作重点需要加强等等。傅盛认为，企业要想真正用好AI，应该是全流程、全数据化，使用“数字老板”，做到流程重构。
据了解，猎豹内部已经开始组织部门进行调整，成立了AI生产力部门，把过去散落在各地的中台部门全部统一到这个部门里，而且直接向傅盛汇报。
AI这件事情，只有老板特别重视才可能推得下去。AI应用，也只有深度结合企业流程才能发挥作用。
—End—
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