記者?| 郭輝
AI大模型在經歷整整一年的技術爆發和創業創新后，如今逐步邁入實現商業化的“第二賽程”。
《科創板日報》記者了解到，華為云盤古大模型正尋求創新行業落地。在過去四個月中，華為云在構建大模型能力同時，還重建了大量B端面向不同產業的應用落地方案。
業內人士表示，華為云曾表示明年將重點推行盤古大模型在其內部軍團當中的應用，同時也希望盡快在創新生態領域企業做出標桿案例。“華為現在不想放棄千行百態當中的任何一個重要角度。”
但需要注意的是，大模型商業化普遍面臨成本問題，且降本路徑不夠明確。有大模型產品用戶向《科創板日報》記者表示，近一年以來大模型成本確已逐步下降，但對于中小企業和部分面向C端用戶的項目來說，仍有不小壓力。
▌盤古大模型尋求落地
自盤古大模型3.0發布以來，華為正發力搭建基于其人工智能大模型的應用生態。
在過去的四個月里，華為重建了大量面向B端的應用落地。據華為相關業務人士表示，華為云盤古大模型在行業大模型層面，精選并落地了數個高優行業，包括政務、礦山、氣象、汽車、醫學、數字人、計算研發等。
圍繞上述幾個L1級行業，華為內部在探討，大模型目前究竟在哪些產業具備了最后一公里落地的可能，同時還能獲得正向的商業閉環。
據介紹，其中由于政務板塊市場有國產信創需求、有數據敏感性訴求，同時政府對基礎設施有相對充裕的商業策略，因此政務將會是華為云大模型目前Top1的to B賽道，未來會相對投入較多的實踐、人員和技術支撐。
在大模型落地策略上，一方面由于華為近年實行集中力量辦大事的軍團制打法，自身具備多達15個面向不同行業的場景能力。據業內人士向《科創板日報》記者透露，華為云曾表示明年將重點推行盤古大模型在軍團中的應用賦能。
另一方面，華為云也在大量接觸創業公司，尋找在外部創新領域的行業能力和商業化可能。另有業內人士向《科創板日報》記者稱：“華為云現在不想放棄千行百業當中的任何一個重要角度。”
據了解，在日前舉行的華為云加速器——盤古大模型AI生態加速營結營開放日上，華為云與薪人薪事、圣曈科技、橫方健康、愛設計、萬店掌網進行了合作簽約，并宣布將基于昇騰AI云服務和盤古大模型進行聯合創新。
圣瞳科技創始人高圣哲接受《科創板日報》記者采訪表示，該公司與華為云聚焦礦山領域，有兩個項目正在往下落。“華為在多個區域有落地礦山CV大模型的需求，因此需要圣瞳科技這樣擁有創新技術的生態商在L1級別去訓練L2級別模型以供客戶使用。
高圣哲表示，從雙方合作來看，“華為云開放生態價值網絡，希望聯接創新企業技術，打造標桿案例，賦能千行萬業。”
如身機器人創始人師云雷接受《科創板日報》記者采訪表示，該公司康復與健康機器人的創業項目發展處于相對前期，團隊正在搭建硬件產品能力，通過華為云加速器的賦能，跟華為云的合作將在明年年初推進接入盤古大模型的語言交互能力。
▌大模型應用前景清晰 但降本路徑仍不明確
對于未來是否會呈現一個或兩個大模型占據市場“統治地位”的情況，華為云全球生態部總裁康寧表示，“不能夠做判斷。盤古希望能夠在確定性的行業中，去解決關鍵問題，并在過程中構建華為的能力。”同時，其坦言：“讓行業客戶真正理解人工智能、用好人工智能，需要花費時間，要靠國內的算力儲備，靠華為云行業客戶的能力積累。”
康寧表示，華為的AI能力將會是一個開放的系統，不只支持盤古大模型，還要支持百模千態，“跟科大訊飛、百川、智譜等都將保持開放合作。”
有企業負責人在現場向《科創板日報》記者表示，該公司目前全員使用GPT，同時使用微軟GitHub Copilot用于編程，云服務則使用華為云。“若未來盤古發展速度不及預期，華為的方案實際可以給GPT等留出API接口，實際不需要擔心二選一問題。”
“大模型行業到今年年底來看，前景就非常清晰了。”如身機器人創始人師云雷表示，自己幾乎是最早一批GPT的付費用戶，從最早的文本模型到混合的多模態模型，發展速度非常快。“大模型會類似于當年的互聯網，重構各行各業，在醫療健康領域——尤其是有著強人機交互需求的場景，需要盡早擁抱大模型帶來的變革。”
圣瞳科技創始人高圣哲表示，從實踐來看，在業務層面大模型的泛化能力直接減少了算法在現場需要調試的時間，因此也直接降低了使用的成本。“接入大模型后，初創公司更多需要關注軟件層怎么讓客戶把產品用起來。”
值得關注的是，業內普遍認為，成本是目前大模型落地和實現商業化的一大核心障礙。
對此，圣瞳科技創始人高圣哲表示，現在購買大模型能力的用戶多為大型企業，但如果真要落到百模千態，讓每一個企業都能夠用大模型能力來處理他們內部或外部的業務，就需要更多關注中小企業，關注用戶成本的問題。
“現在國內大模型市場競爭已經非常激烈了，成本已經逐步下降。”如身機器人創始人師云雷向《科創板日報》記者表示，但對于業務面向C端場景的項目來說，若成本核算至用戶月度付費層面，情況仍不夠樂觀。
整體來看，目前包括盤古大模型在內，行業降本的路徑或尚未明確。
對此，素問科技創始人王巍向《科創板日報》記者表示，“大模型用戶數量大了之后，實際大規模的用戶交互也會隨之而來，背后算力支出也會相應增多。所以究竟是在整體算力上進行調用方式優化，還是擴大用戶量分攤成本，實際很難界定。”
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