顺网科技CEO樊星：GenAI创业更关注场景应用
“我们在看待生成式AI创业时，不仅仅局限于大模型，而是更关注场景应用，以及为场景应用提供支撑的中间层，这些领域仍然蕴藏着巨大的机会。”
在近日召开的2023中国上市公司投资价值峰会暨中国投资基金峰会（以下简称“双峰会”）上，顺网科技CEO樊星博士在探讨《GenAI 时代的商业化挑战与机遇》时如此指出，这一前瞻性的观点引起了广泛关注和讨论。
顺网科技CEO 樊星博士
如果说GenAI的第一步是通用于各行各业，那么第二步飞跃便是在垂类场景中稳健落地。在这样的认知下，顺网科技构建了模型层-中间层-应用层的场景落地路径。
模型层方面，顺网科技采取构建一个全面的模型池的策略，聚集了来自不同来源的多样化模型，使得顺网科技能够针对各种应用需求灵活选择和组合适当的模型。
此外，为确保解决方案的实用性和针对性，顺网还在模型池中重点融入了专门针对游戏和泛娱乐领域的行业垂直模型，能够精准地满足陪伴虚拟人开发、游戏体验优化、个性化角色聊天等特定需求。
中间层方面，顺网科技选择建立SPICE引擎解决大模型落地的最后一公里，提供语料的实时采集、数据清洗、过滤和嵌入，这些功能确保了数据的实时性和准确性，为大模型提供了高质量的输入。
SPICE引擎的一个显著优势是它为上层陪伴应用提供了一个通道，使它们能够访问和利用大模型池与知识库，还令AI应用具备了长期记忆的能力。
应用层方面，顺网科技推出了“顺网灵悉”，这是一个针对陪伴场景设计的个性化虚拟游乐场，用户可以与各种AI虚拟角色互动。
顺网科技在其18年的业务历程中积累了丰富的数据维度和广泛的应用场景，尤其在泛娱乐领域。这些高质量的数据成为了AI持续迭代和智能化调优的基础。
随着顺网科技在AI领域的深入探索，顺网科技已经集齐AI商业化的五大关键要素：场景、中间层、模型、算力和数据。
“在GenAI商业化的征程中，这五个要素是不可或缺的。场景不仅是触达用户群体的关键，也是商业闭环形成的核心。中间层的作用在于加速试错过程，帮助我们更快地识别并满足用户的具体需求。模型是生成式AI这一轮最核心的能力部分，算力是基础支撑，而数据则是细分领域表现出色的根本。”樊星博士总结道。