AIGC生成式AI革命性创造了新的交互结构和方式,改变了人机交互的关系,从而逐渐改变生产力方式和结构,改变生产关系。在新的AI时代,都是在“算法模型”的驱动下进行商业行为和价值交易,所有企业都应该具有“算法模型”。
“大模型”即基础大模型:基于大规模模型参数、大规模数据训练,提供各种领域的通用基础大模型。面向于: 个人用户、企业用户、服务商。商业模式: 订阅制收费、API接口、定制化服务、按量收费、广告流量收入;“中模型”即行业/场景大模型:构建企业专属模型与模型能力,调用基础大模型和协调/接入 “小模型”应用,连接企业数据与计算资源。面向于: 对应场景/行业的企业。商业模式 :定制化服务、API接口、按量收费;“小模型”即垂直细分场景/行业模型:基于模型能力为细分的场景 或行业提供具体服务。面向于: 对应场景/行业的企业。商业模式 :订阅制收费、API接口、按量收费。
不同企业掌握模型的方法不同,五个字诀“选、练、调、配、等”。
选模型:战略的本质就是“选择”,俗语讲到“男怕入错行,女怕嫁错郎”。在“大模型”驱动的时代,所有企业都将面临“选择模型”的问题,模型选对了,事半功倍,模型选错了,将事倍功半,甚至导致企业衰败!
练模型:很多行业级的企业(央企、国企、行业龙头企业),因为牢牢掌控着本行业上下游产业链资源及大量数据资源,所以掌握的模型就是“行业级的大模型”,而这部分模型就需要他们去拿资源、拿数据去训练(也只能他们有资格去训练大模型),才能得到行业的验证。
调模型:所有的模型对于企业来说都不是“量身定制”的,所以当企业选定模型后,就需要根据企业的实际情况,把真实的管理数据、运营数据、业务数据、财务数据等等投喂到模型之中,从而促使模型进行“微调”,适合于自身;
配模型:在模型的创新和进化过程中,对于绝大多数企业来说,没有练和调的权利,只有企业去适配模型,而不是模型适配企业,所以企业的业务、管理、运营,要根据主流的模型进行调整,才能让企业“掌握模型”;
等模型:80%的企业一旦进入AI化,就是要跟随和等待“大模型、中模型、小模型”的更新而进行更新,没有终局可言,这将是一场持续迭代的生态。
张晏佳:推动企业AI算法模型落地的两个关键,第一是角色即推动AIGC落地的关键角色,第一位是CEO,第二位是CDO,第三位是CIO,第四位是CSO。他们需要具有超前的思维模式,具有超前的思维,来创造和发现AI新的落地点和方式;还要具有深刻的产业链思维模式,能够对AI驱动产业链的发展和价值空间转移有精准把控;更要具有超熟练的组织思维模式,能够协调好人、业务和AI的关系;推动企业AI落地的第二个关键是“合作”,能够真正具备独立开发AI的企业是极少的,所以企业应该以与第三方合作为主,相信第三方的专业性且能提高效率,而且要建立长期的合作关系,所以新的交易结构,不只是甲方与乙方的买卖关系,更是长期共生共存的生态合作关系。
企业AI算法模型能不能成功的关键,取决于已有的数字化基础。现有的数字化原生企业,和具有一定数字化基础的企业,业务和作业流程,将是生成式AI落地的第一场景。因为数字化企业具备丰富的数据、先进的技术基础、自动化需求和市场竞争压力,通过AI算法模型的应用,数字化企业可以实现更智能、高效和个性化的运营和管理,从而获得更大的竞争优势。
张晏佳:产品为王、渠道为王、用户为王、数据为王、到新的算力为王,算法为王新时代,并不是说每家企业都要拥有和使用“大模型”,而是要有适合自己的“中模型”和“小模型”。我是张晏佳未来有多近,在于我们已走了多远,未来有多美,在于我们与谁同行,我们在一起,创造无限可能!更多的AI及数字化商业趋势洞察与政策解读,请关注“未来标杆实验室”微信公众号。
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