如何打造企业级AIGC：软积木CEO刘海峰的四点经验分享

在最近的人工智能赋能跨境电商论坛上，软积木CEO刘海峰以《跨境电商企业如何打造自己的AIGC》为主题，分享了他的见解和经验。

AIGC的定义和趋势

AIGC（人工智能生成内容）是一种利用AI技术自动生成内容的技术。在中国，这一技术被称为AIGC，而在海外则更多被称为GAI。美国科技圈近两年热议的词汇是AI，但美国更多关注底层技术，而中国企业更关注技术应用。目前，中国正在经历“百模大战”，随着行业发展，开源模型和各种新模型涌现，给整个AI行业带来了更多机会。

AI在跨境电商中的应用

刘海峰提出，跨境电商企业可以通过以下四点经验来提升效率：

供应链优化：AI技术可以帮助优化供应链，提升运营效率。

市场和全球化：传统的机器翻译方式已无法满足现代企业需求，AIGC技术可以提供更准确、更自然的翻译服务，帮助企业更好地与全球客户沟通。

适应本地文化：AIGC技术通过深度学习和数据分析，能够理解不同文化背景下的消费者需求和偏好，帮助企业更好地适应不同市场。

提升客户忠诚度：AIGC技术可以提供更个性化、更智能的客户服务，提升客户满意度和忠诚度。

AI原生与+AI模式

刘海峰提出了两种AI技术应用模式：“AI原生”和“+AI”。“+AI”是将AI技术应用于现有业务流程中，提高效率、降低成本；而“AI原生”则是从AI角度出发，重新设计业务流程，实现更深层次的创新。企业应根据自身业务需求和战略目标选择合适的模式。

大模型与小模型的混合应用

刘海峰提到，在AIGC技术应用中，大模型和小模型的混合应用具有重要意义。大模型在处理复杂任务时具有明显优势，但其部署和应用成本较高。小模型则在简单交互场景中表现出色。企业应根据自身业务需求和资源情况选择合适的模型类型。

开源与闭源的选择

在AIGC技术的开源与闭源问题上，刘海峰认为企业需要根据数据安全需求和业务需求做出选择。开源模型在数据安全和隐私保护方面具有一定优势，但企业需要具备一定的技术能力进行模型适配和优化。闭源模型在算力质量、内容质量和技术支持方面更有保障。

面临的挑战

尽管AIGC技术具有巨大潜力，但其普及过程中仍面临一些障碍。最大的障碍是认知问题。很多人对大模型存在误区，认为大模型无所不能或一无是处。实际上，大模型更像是一个助手，能够帮助企业提高效率，但不能取代人类的决策和判断。

接入大模型的路径

刘海峰指出，不少企业对大模型感兴趣，但难以接入或找不到接入路径。从大模型技术到解决问题的工具需要一系列改造，如数据收集、优化、清洗、迁移和接口对接等。大模型领域人才短缺也是一大挑战，与传统IT人才不同，AI人才需要对大模型的业务逻辑和原理有清晰认知。目前的大模型接入方案有两种：选择现有方案或从零开始自主研发。自主研发需要开源模型、硬件采购、模型适配、调试和数据清洗等，并需组建开发团队，这需要极高的时间和财力成本。

构建企业级AIGC系统的基本条件

构建企业级AIGC系统需要满足以下条件：

高度定制和稳定性：企业需要大模型高度定制且兼具稳定性。

灵活、安全、可靠的部署方式：部署方式需灵活、安全、可靠、高效、便捷。

持续的支持和优化：需要技术团队跟上大模型的快速迭代，提供持续支持和优化。

未来展望

随着AIGC技术的不断发展和完善，相信未来会有更多企业利用这一技术实现业务的创新和突破。刘海峰的分享为跨境电商企业提供了宝贵的经验和方向，为AI技术在行业中的应用指明了道路。