谷歌刚宣布为开发人员提供新版Gemini大模型并承诺降低使用成本，微软就推出了拥有27亿参数的全新语言模型Phi-2。在头部巨头动作频频时，腰部玩家开始抱团，比如百奥几何与智谱AI开始共建自然语言-生命语言多模态大模型。

　　虽然百度等巨头早在2019年前后就已布局大模型技术，但2023年确实算得上是“大模型元年”，几乎所有头部科技大厂都深度参与研发，热钱不断涌入，将“千模大战”推向新的高潮。然而，在大模型“军备竞赛”之余，业内出现了越来越多的冷思考：基础大模型越来越多，能实现产业化落地为何寥寥无几？2024年，AI技术产品化、产业化以及商业化，将是大模型发展的重中之重。

　　从参与企业规模、大模型数量与市场规模来看，澳门新葡萄新京注册澳门新葡萄新京注册中国已是仅次于美国的全球第二大大模型产业中心。

　　作为国产大模型的“扛旗者”，李彦宏在上个月的西丽湖论坛上提及一组数据：截止今年10月国内发布的大模型多达238个，较6月翻了整整三倍，Hugging Face平台上可供下载的文本生成大模型则接近3万个。按比例划分，美、中两国已上线/在研大模型数量占到全球的80%以上，吊打其他国家或地区。

　　据速途网测算，2023年中国大模型市场规模约为147亿元，同比翻了一倍，预计在2028年将突破千亿大关。庞大的市场规模，巨头的高度重视，诱惑着资本不断加大投入；AI对提升生产效率与经济质量有着重要意义，一定程度关系到国家核心竞争力，因此也得到了有关部门高度重视。可以说，大模型狂飙一整年，离不开政策的支持、巨头的重视和资本的热情。

　　在大模型技术有序发展上我国走在世界前列，网信办等七部委联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》、北京科委发布的《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施（2023-2025）（征求意见稿）》等中央和地方政府扶持措施相继出炉，为大模型的发展扫清障碍，既提供必要资源倾斜，也避免技术无序发展。

　　资本方面，百度、阿里、腾讯、字节、科大讯飞、美团、京东、网易等大厂均在布局大模型技术，有实力的初创企业则成了VC们争抢的香馍馍，热钱不断涌入。中国新一代人工智能发展战略研究院的报告显示，截止10月底，国内已有38起大模型投融资事件，现存AI企业已超过2200家。

　　而在技术层面，文心大模型、阿里通义、讯飞星火、智谱等国产基础大模型在多个榜单上的评测均位居前列，一定程度上已能与GPT PK。

　　大模型行业欣欣向荣，但依然存在一些隐忧比如困扰大部分从业者的产业化落地问题。任何前沿技术都要转化为产品或者说应用才能为人所用，才能发挥价值。AI大模型当前在基础技术迎头直追的同时，更需要深入到产业端的场景中，在企业的生产经营中，或者用户的生活学习中发挥作用。事实上，后者正是中国AI产业一直以来的优势：相较于下棋、画画、作诗而言，中国科技从业者更接地气，善于将技术应用到场景中，让其为产品、应用或者服务所用哪怕没那么炫酷也不重要。

　　大模型产业化的难点很多，比如不同行业数字化程度参差不齐，不同规模、不同领域的企业对AI的应用需求、可承担的成本，有显著差别，这里的成本除了资金等经济成本外，还有应用AI技术改造业务的风险、时间与边际成本。正因为此，当前虽然很多企业都在关注大模型技术，但真正做到用大模型技术来改造业务甚至打造AI原生应用的企业，却少之又少。

　　数据驱动的金融业是数字化程度较高的产业，数据库、存储、服务器、自动化、信息安全等等数字化基础设施，均是在金融业率先应用普及。在AI技术普及过程中，金融业很早就在积极探索将AI与客服、风控、授信、营销等场景结合，降本增效的同时，提升客户体验。

　　2023年，大模型技术爆发。金融科技先锋平台度小满在5月就率先开源了国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕”；9月，“轩辕70B”开源开放可被自由下载和使用。作为金融场景而生的行业大模型，轩辕在智能化能力、功能服务以及信息安全上均有很强的针对性。

　　这种针对性体现在多个方面：比如轩辕用来训练的数据集包含大量机构研报、专业名词、行情数据等金融行业资料，赋予了其极强的金融信息理解和处理能力。

　　在技术实力上，轩辕大模型不遑多让。其已通过注册会计师考试、银行/证券/保险/基金/期货从业资格、理财规划师、经济师等金融领域权威考试。而在清华大学、上海交大和爱丁堡大学联合发布的C-Eval大语言模型测评榜单和微软亚洲研究院、MBZUAI、上海交大联合推出的CMMLU榜单中，轩辕均取得了国内所有开源模型排名第一的成绩。C-Eval和CMMLU是目前较为权威的两大专业榜单，能够同时夺得第一，对轩辕这样的行业大模型来说绝对算得上好成绩了。

　　在内部，轩辕大模型已深入赋能度小满营销、客服、风控、办公再到研发等场景，并已初见成效。在代码助手方面，用大模型辅助生成的代码，采纳率能够达到42%，帮助公司整体研发效率提升了20%;在客服领域，大模型推动服务效率提升了25%。在智能办公领域，大模型目前的意图识别准确率已达到97%。

　　度小满向来都很重视金融科技能力对外输出。度小满CTO许冬亮透露，轩辕在5月开源时就有上百家金融机构发出试用申请。从企业客户的反馈来看，轩辕大模型的专业能力有口皆碑，2.0版本上下文对线K，对“非利息收入增长趋势”等金融业的深度问题也能给出专业解释。

　　2023年阿里巴巴有许多大的变动，“用户为先、AI驱动”成为新的战略方向。4月11日发布通义千问大模型的时候，时任阿里巴巴集团董事长、阿里云智能集团CEO张勇就表示“所有软件都值得用大模型升级改造，阿里所有产品都会接入通义千问。”

　　阿里确实说到做到，作为阿里大本营的电商业务就早已全面AI化。以通义千问大模型为基础，淘天集团推出了一系列面向B、C两端的AI工具。

　　面向B端的工具包括官方客服机器人、图片智能生成、营销投放自主监测等，今年双11大促期间商家调用后台AI工具的次数超过15亿次；面向C端则推出AI智能助手淘宝问问，上线两个月受邀试用人数突破500万。B端工具可提高商家经营效率、降低流量成本，C端功能则可显著改善用户体验，在电商行业狂卷价格时形成差异化竞争力。

　　大模型与电商场景的结合，阿里走得最快也最远，马云在阿里内网回帖中甚至提到了“AI电商”这一让人耳目一新的概念。

　　为了进一步强化大模型技术实力，以及深化AI与业务的融合，近日淘天集团被爆暗中组建新的AI团队，高调高薪招聘AI顶尖人才，抓紧时间训练针对电商产业的专属大模型“图灵”。根据淘天集团此前透露的消息，未来一年会向商家发布更多AI工具，包括AI开店、经营咨询、智能周报等，服务范围涉及商家日常经营的方方面面。在阿里的推动下，大模型和电商产业的结合才刚刚开始。可以预见，2024年，头部电商平台均会加码“大模型电商”。

　　科大讯飞的第一标签是语音智能，第二标签就是智能教育科技巨头。在大模型技术出现前，科大讯飞在AI技术上就已耕耘多年，其相当一部分营收就来自智能教育服务，如口语评测、教育硬件等教育智能化服务。

　　在大模型技术爆发后，星火大模型和教育行业的结合更是轰轰烈烈。今年5月讯飞星火认知大模型1.0版本发布次日，带飞了A股教育科技板块，除了科大讯飞外，学大教育、行动教育、国新文化全跟着涨停，呈现出“星火燎原”之势。

　　从1.0到3.0，讯飞星火大模型一直重点攻克代码能力和多模态能力，并基于技术上的突破开发出更多针对学校、教育企业以及教师和学生群体的功能、应用。比如针对学校管理环节的学生及教师信息管理、离校申请审核功能，为教师量身打造的教学课件制作助手，给学生提供的AI一对一启发式对话功能等。与此同时，讯飞在其翻译笔、录音笔、学习机、办公本等教育硬件上也在深入应用大模型技术，强化产品力，巩固在这一品类上的优势。

　　金融、电商与教育，三个行业的头部玩家，均能在大模型的改造下获得全新增长点，可见大模型产业化并非痴人说梦，而是必然趋势。

　　度小满、阿里、科大讯飞们只是开了个好头，大模型产业化程度依然有很大提升空间，特别是历史悠久、数字化程度较低的农业、制造业、物流航运业、能源业等产业，更是亟需拥抱大模型技术提高生产效率，实现从数字化到智能化的跨越。鉴于此，加速AI技术产品化、产业化和商业化将是大模型行业在2024年的头号任务。谁能率先跑通产业化落地路径，谁就可以在“千模大战”中笑到最后。那么，标杆玩家们给大模型产业化带来了什么启示呢？

　　基础大模型已经很多了，市面上缺的是能跟抗衡甚至超越GPT的顶尖基础大模型，以及可让千行百业更低成本、更低门槛、更快应用的“产业大模型”。而要做出强大的产业大模型，需要“既懂AI技术又是产业专家”。

　　度小满就是一个很好的例子，一边有背靠百度的AI技术底子，另一边有深耕金融科技行业多年积攒下的产业认知、能力、场景、生态等资源。

　　据悉，轩辕虽是基于拥有1760亿参数的Bloom大模型训练而成，但也离不开度小满这些年积累的千亿tokens中文预训练数据集，包括银行、保险、基金等行业的基础知识与巨量参数。因为有后者，轩辕大模型才有远超同类竞品和通用大模型的金融信息处理能力，也才可以面向金融业的痛点场景提供针对性的功能服务。

　　技术类公司容易出现“拿着锤子找钉子”的问题，如果不能贴合真实需求，技术再强大都可能只是自嗨。

　　为什么度小满、阿里和科大讯飞可以在大模型产业化上先尝到甜头？因为阿里本身就是电商产业的龙头，度小满从成立之日起一直深度参与国内科技金融行业建设，科大讯飞也深耕智能教育行业十数载，它们对相应行业理解非一般企业所能及。读懂行业运作逻辑和深层次问题，就能洞悉企业、从业者的真正痛点，并给出行之有效的解决方案。

　　以度小满为例，基于的理解、生成、逻辑和记忆四个基础能力，轩辕大模型融合金融行业的使用习惯、优化需求，提供了一系列针对性功能。比如个人信贷管理服务，轩辕大模型为银行客户提供客户历史信息管理、用户多层次需求分析功能，给用户提供专业问题自然语言交互问答服务，澳门新葡萄新京注册充分提高双方的处理效率。度小满在服务金融机构和自有客户时洞察了许多需求，才可以做出真正能用、有用、好用的金融大模型产品。

　　中小企业是产业链的主力军，然而因为受限于资金实力与人才资源，往往很难再第一时间应用新技术，特别是门槛很高的新技术。相较于深度学习而言，大模型需要巨量算力、巨量数据和巨量算法，门槛高出了许多，对很多企业来说有些可望不可即。这对头部玩家来说是机遇所在，如果坚持普惠开放路线，既可让大模型技术有“产业化”的落点，也可以在大模型产业化中获取对应价值。

　　在度小满和北大光华管理学院联合举办的大模型技术与应用论坛上，度小满CTO许冬亮就发表过类似观点，他认为大模型是中小金融机构突围而出的机会，因为它们可通过应用创新加快数字化、智能化升级进程，继而跨越数字化鸿沟。

　　也不难发现，“开放”成了成功落地产业的大模型的最大公约数。度小满的轩辕、阿里的通义千问、科大讯飞的星火走的均是开源开放路线。正如许冬亮所言，将大模型能力开放给金融机构，不仅可以加快技术的推广普及，还能降低使用门槛，是实现技术普惠的必然选择。

　　跟区块链等新兴技术的昙花一现不同，大模型的热度不会骤然下降。一方面，大模型技术在2024年将会纵深到更多产业，C端，大模型驱动的爆款现象级应用一定会出现，B端，大模型产业化的案例只会越来越多。另一方面，大模型技术本质是深度学习技术的延续。AI技术已发展10余年，未来几十年都将是科技产业的基础技术。大模型是AI浪潮上最大的一朵浪花，而AI浪潮，将持续澎湃。

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