文 / 四海 

來源 / 節(jié)點(diǎn)財(cái)經(jīng)

從百模大戰(zhàn)的興起，再到市場有關(guān)大模型PMF（產(chǎn)品市場匹配）的討論沸沸揚(yáng)揚(yáng)。這一切都隨著DeepSeek的橫空出世發(fā)生變化。DeepSeek全面免費(fèi)開源，在全球掀起了一場超級(jí)風(fēng)暴，不光將算力成本打了下來，更是改變了模型開源閉源的攻守站位。幾乎所有的大型科技公司、互聯(lián)網(wǎng)公司和初創(chuàng)公司，都在宣布自有大模型的開源，或者基于開源模型進(jìn)行業(yè)務(wù)重建。

如果說過去閉源模型過高的成本限制了企業(yè)對(duì)大模型的應(yīng)用，那么在開源模型聲浪越大的今天，大模型如何重構(gòu)企業(yè)商業(yè)模式？什么樣的生態(tài)才是真正繁榮的AI生態(tài)？企業(yè)在用大模型賦能自身業(yè)務(wù)時(shí)有哪些痛點(diǎn)與誤區(qū)？我們采訪了累計(jì)8位從業(yè)者，涵蓋了B端技術(shù)服務(wù)商與C端應(yīng)用方，共同探討大模型的本質(zhì)與應(yīng)用方法論。

01 大模型是AI時(shí)代的水電煤

在大模型生態(tài)日漸繁榮之時(shí)，市場上浮現(xiàn)出一種聲音，大模型時(shí)代的殺手級(jí)應(yīng)用是誰？是元寶、豆包還是ChatGPT？各大模型商家揮灑營銷費(fèi)用買量提高日活之時(shí)，業(yè)內(nèi)人士拿著放大鏡，尋找大模型時(shí)代的微信與QQ。

在《節(jié)點(diǎn)財(cái)經(jīng)》看來，大模型與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)差異在于 —— 前者是 “生產(chǎn)力工具”，后者是 “生產(chǎn)關(guān)系重構(gòu)者”。

阿里云智能集團(tuán)副總裁安筱鵬告訴《節(jié)點(diǎn)財(cái)經(jīng)》，大模型的優(yōu)勢在于能夠深度融入千行百業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)，可以作為智能大腦系統(tǒng)嵌入各類硬件設(shè)備；以軟件形態(tài)，通過協(xié)作的方式與人共同完成任務(wù)；或是成為自動(dòng)駕駛的控制系統(tǒng)，指揮其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)自動(dòng)完成工作流程。大模型多元化的應(yīng)用形態(tài)，使得其價(jià)值形態(tài)和商業(yè)模式也更加豐富多樣，若要尋找與大模型適配的參照坐標(biāo)系，集成電路會(huì)比互聯(lián)網(wǎng)更為合適。

針對(duì)不同的應(yīng)用方式，《節(jié)點(diǎn)財(cái)經(jīng)》也采訪了應(yīng)用端企業(yè)，在與多位受訪對(duì)象交流過程中，我們發(fā)現(xiàn)效率的提升、成本的降低是大模型最突出的特點(diǎn)。

以控制系統(tǒng)為例，專注提供井工礦無人駕駛解決方案的雷科智途，其創(chuàng)始人黃琰表示，過去中國礦山機(jī)械品牌售價(jià)只有海外品牌的一半，但是用大模型重構(gòu)場景作業(yè)能力后，旗下無人車礦山機(jī)械售價(jià)幾乎與海外品牌持平，不光提升了場景作業(yè)能力，也提升了品牌的溢價(jià)。

以軟件形態(tài)與企業(yè)業(yè)務(wù)協(xié)同為例，新藍(lán)標(biāo)數(shù)字集團(tuán)李唯涵透露，智能體的應(yīng)用大大提升了內(nèi)容的生產(chǎn)效率，僅2025年第一季度，藍(lán)色光標(biāo)由AI直接驅(qū)動(dòng)的營收已經(jīng)逼近去年全年，今年預(yù)計(jì)達(dá)到30到40億元的規(guī)模。

作為智慧大腦嵌入硬件設(shè)備，提升場景應(yīng)用能力為例。專注酒店場景智能產(chǎn)品研發(fā)的睿沃科技CEO王琦透露，依托大模型開源特性，睿沃科技得以快速開發(fā)新功能，將自助入住機(jī)流程從 2 分鐘縮短至 10 秒，高峰期分流 60% 客人，為中小酒店節(jié)省至少 2 名前臺(tái)人力成本。

相較于了解大模型對(duì)企業(yè)或產(chǎn)業(yè)的滲透方式而言，探索企業(yè)如何用大模型改造業(yè)務(wù)更具價(jià)值。

在安筱鵬看來，今天要想客觀衡量一個(gè)國家AI行業(yè)，并非只盯著模型的排行榜，而是整個(gè)軟件應(yīng)用生態(tài)是否足夠繁榮，這才是判斷AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地的標(biāo)準(zhǔn)。李彥宏也曾提到，不管是開源還是閉源，模型的排行榜并不重要，重要的是應(yīng)用。

國內(nèi)頂級(jí)創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)昆侖學(xué)堂也持有類似的觀點(diǎn)，基礎(chǔ)大模型需要高昂的算力成本支持，是少數(shù)企業(yè)的事，大多企業(yè)應(yīng)該聚焦在場景應(yīng)用的優(yōu)化上。

市場才是檢驗(yàn)技術(shù)價(jià)值和產(chǎn)品競爭力的終極標(biāo)準(zhǔn)，那么走在應(yīng)用最前沿的企業(yè)如何形成商業(yè)化閉環(huán)的？

02 應(yīng)用端企業(yè)如何用好大模型？

大模型通過智慧大腦嵌入硬件、軟件協(xié)同作業(yè)、自動(dòng)化系統(tǒng)控制三種形態(tài)滲透業(yè)務(wù)場景，而發(fā)揮其效能的核心，在于企業(yè)能否運(yùn)用獨(dú)有場景數(shù)據(jù)形成業(yè)務(wù)閉環(huán)。在昆侖學(xué)堂看來，技術(shù)應(yīng)該與應(yīng)用場景深度融合，避免拿著屠龍刀找龍的尷尬。

五節(jié)數(shù)據(jù)核心業(yè)務(wù)涉及輿情監(jiān)測，在大模型興起之前就用AI賦能旗下輿情監(jiān)測平臺(tái)，但是彼時(shí)的AI還不夠聰明。打個(gè)比方，對(duì)100篇文章識(shí)別的話，普通AI的情感判斷準(zhǔn)確度僅70%。后來，大模型技術(shù)不斷精進(jìn)，五節(jié)數(shù)據(jù)借助自有數(shù)據(jù)微調(diào)后的大模型，對(duì)文本與視頻內(nèi)容的情感分析準(zhǔn)確度上升到了98%，大大降低了輿情監(jiān)督的人力成本。

在五節(jié)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人田文軍看來，大廠業(yè)務(wù)廣泛，在其密集的觸手之外，抓住細(xì)分場景商機(jī)，用獨(dú)有數(shù)據(jù)賦能大模型，形成業(yè)務(wù)閉環(huán)，是中小企業(yè)的商業(yè)化出路。

以數(shù)據(jù)結(jié)合大模型賦能業(yè)務(wù)場景，進(jìn)而提升企業(yè)競爭力的還有雷科智途。黃琰表示，對(duì)于礦井場景來講，市面上大部分通用大模型算力都過剩了，真正欠缺的是細(xì)分場景的數(shù)據(jù)。

想要有數(shù)據(jù)積累并不簡單。礦山場景聚焦井下非標(biāo)準(zhǔn)交通場景，數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)少于公開道路。與此同時(shí)，通用大模型難以直接滿足礦山的特殊需求，因此也需結(jié)合行業(yè)特性，對(duì)算法做定制化優(yōu)化。

雷科智途通過微調(diào)后的大模型賦能礦山L4無人駕駛場景應(yīng)用，提升了在復(fù)雜場景下，決策模塊的感知能力與高效協(xié)同能力，最終減少了近50%的井下作業(yè)人力，提升了礦山場景的安全性。據(jù)了解，旗下自產(chǎn)的礦山機(jī)械從過去“價(jià)格僅為進(jìn)口設(shè)備一半仍難獲認(rèn)可”到“逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)海外品牌的技術(shù)替代”。

除了深挖細(xì)分場景提升競爭力，各大企業(yè)對(duì)大模型的應(yīng)用也絕非聚焦在單點(diǎn)突破，而是應(yīng)用于全鏈路提效上。

當(dāng)紅齊天聯(lián)合創(chuàng)始人馬子涵坦言，大模型對(duì)公司業(yè)務(wù)的賦能覆蓋了全鏈路，包括內(nèi)容創(chuàng)作、用戶洞察分析、后期的運(yùn)營與優(yōu)化上。

當(dāng)紅齊天集團(tuán)是一家AI+XR生態(tài)型文化科技企業(yè)，全鏈條布局創(chuàng)造沉浸式數(shù)智體驗(yàn)，深度融合人工智能（AI）、5G云渲染、大空間定位、先進(jìn)傳感器、5G-A等前沿技術(shù)，應(yīng)用于科技文旅、教育、電競等多元場景。據(jù)了解，一個(gè)項(xiàng)目的落地通常涵蓋，用戶市場調(diào)研、內(nèi)容創(chuàng)作、落地執(zhí)行、用戶數(shù)據(jù)分析等多個(gè)環(huán)節(jié)。

內(nèi)容作為非標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)，再疊加不同地區(qū)用戶喜好與文化的差異問題，每次項(xiàng)目的規(guī)劃都具備不可復(fù)制的特點(diǎn)。但大模型能力的提升剛好解決了這個(gè)問題。

馬子涵透露，大模型能參與代碼開發(fā)、劇本優(yōu)化、圖像生成多個(gè)環(huán)節(jié)，縮短內(nèi)容生產(chǎn)周期。與此同時(shí)，大模型也能應(yīng)用于用戶洞察上，有助于當(dāng)紅齊天緊緊把握地域文化特色與流行趨勢。此外，XR/VR虛擬場景體驗(yàn)包括多模態(tài)交互，而AI剛好可以追蹤用戶體驗(yàn)行為的互動(dòng)時(shí)長等，捕捉用戶對(duì)內(nèi)容的反饋，借此反哺產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意迭代。

就在大模型幾乎成為垂直細(xì)分領(lǐng)域的標(biāo)配之時(shí)，如何讓企業(yè)避免“劇場效應(yīng)”？答案是智能體。

在新藍(lán)標(biāo)數(shù)字集團(tuán)李唯涵看來智能體是大模型到場景應(yīng)用的必然演進(jìn)。安筱鵬也表示了類似的觀點(diǎn)，Agent是軟件在AI時(shí)代的新形態(tài)，就像SaaS是10年前的軟件形態(tài)一樣。

據(jù)《節(jié)點(diǎn)財(cái)經(jīng)》觀察，智能體在公司業(yè)務(wù)中也發(fā)揮越來愈大的作用，我們以內(nèi)容為王的營銷行業(yè)為例。

AIGC普及以來，市面上同質(zhì)化內(nèi)容亂流，如何產(chǎn)生優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，吸引用戶注意力是每個(gè)營銷領(lǐng)域的公司都應(yīng)該思考解決的問題，對(duì)此藍(lán)色光標(biāo)給出了解決方案。

早在2023年，藍(lán)色光標(biāo)就開始激進(jìn)的布局全鏈路AI營銷，與阿里云、百度智能云、火山引擎等頭部平臺(tái)合作，打造專屬營銷大模型 BlueAi。

但垂類營銷模型對(duì)藍(lán)色光標(biāo)來說只是一個(gè)開始，“不同領(lǐng)域的客戶還是有know—how與信息差壁壘的。”李唯涵表示。為此，藍(lán)色光標(biāo)將過去服務(wù)客戶積攢的數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)，沉淀生成智能體。哪怕一個(gè)行業(yè)新手在智能體的幫助下，也能為品牌客戶交付不錯(cuò)的成果。目前，藍(lán)色光標(biāo)已經(jīng)打造了超過100個(gè)智能體，其中達(dá)到專家級(jí)別的智能體多達(dá)30多個(gè)。

在智能體幫助下，只需要10分鐘就能實(shí)現(xiàn)B站、小紅書等多個(gè)平臺(tái)社媒數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析，生成營銷趨勢洞察，精準(zhǔn)把握時(shí)下熱門內(nèi)容風(fēng)格，相比較傳統(tǒng)工具可能得需要至少一周的時(shí)間。此外，智能體還能自動(dòng)生成合規(guī)文案，減少人工創(chuàng)意成本。

03 大模型應(yīng)用的挑戰(zhàn)與誤區(qū)

聚焦細(xì)分場景形成閉環(huán)，用AI賦能全鏈路，甚至生成智能體，看起來似乎很簡單，但是這些企業(yè)在摸索出解決方案之前，也不可避免的走上了彎路，為此，《節(jié)點(diǎn)財(cái)經(jīng)》也特意與企業(yè)探討出一些方法論供業(yè)內(nèi)人士參考。

首先，拒絕技術(shù)盲目崇拜。

大模型的先進(jìn)與否固然重要，但是黃琰告訴我們，很多企業(yè)一定要等基礎(chǔ)大模型十分先進(jìn)了才肯為業(yè)務(wù)場景融入AI。其實(shí)，現(xiàn)有大模型算力已經(jīng)充足，垂直企業(yè)需要做的就是脫下孔乙己的長衫，從實(shí)驗(yàn)室鉆研技術(shù)，走到具體的應(yīng)用場景，才能打通軟件與硬件的壁壘，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的閉環(huán)。“不要怕苦不要怕累，不要閉門造車，要多實(shí)踐多試錯(cuò)。”黃琰總結(jié)。

此外，很多垂直領(lǐng)域企業(yè)在宣傳產(chǎn)品時(shí)側(cè)重于強(qiáng)調(diào)搭載了哪個(gè)知名大模型，有多大的參數(shù)加持。事實(shí)上，細(xì)分領(lǐng)域的企業(yè)關(guān)注點(diǎn)要落到用戶體驗(yàn)的優(yōu)化上，特別是要降低用戶的使用成本。

維度AI專注于打造研究型Agents，其創(chuàng)始人兼CEO楊宇梁表示，agent的價(jià)值核心是context，為此，我們用交互體驗(yàn)更佳的agents為用戶提供精準(zhǔn)、可靠的學(xué)術(shù)和知識(shí)研究服務(wù)。比如，過去學(xué)生，研究者和專業(yè)人士在寫論文，報(bào)告，或跨領(lǐng)域搜集資料時(shí)，通常存在搜索資料耗時(shí)、對(duì)陌生領(lǐng)域知識(shí)分析困難的難題，現(xiàn)在用維度AI自主研發(fā)的維度X1：智能研究助手，可以在很短的時(shí)間內(nèi)提取關(guān)鍵信息，獲得可靠研究成果。

昆侖萬維也有類似的看法，底層模型固然重要，這是衍生出足夠強(qiáng)大上層產(chǎn)品的根基，但是精準(zhǔn)把握產(chǎn)品市場契合點(diǎn)，深度洞察市場需求，才能真正打造出解決用戶痛點(diǎn)的產(chǎn)品。此外，企業(yè)也需要針對(duì)新的市場動(dòng)態(tài)，形成快速反饋、快速行動(dòng)、快速驗(yàn)證的產(chǎn)品價(jià)值閉環(huán)。

其二，數(shù)據(jù)的積累與隱私。

多位受訪對(duì)象向我們表示，AI 模型的訓(xùn)練依賴大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的收集、整理和標(biāo)注需要耗費(fèi)大量的資源和時(shí)間。正是因?yàn)槠渲匾�性，�?shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)也是關(guān)鍵問題，因此，企業(yè)有必要建立完善的數(shù)據(jù)管理和安全機(jī)制，防止數(shù)據(jù)泄露和被惡意利用。

李唯涵認(rèn)為，應(yīng)用大模型對(duì)企業(yè)AI轉(zhuǎn)型來說，只是一個(gè)開始，特別是智能體的進(jìn)化并不是一蹴而就的事，企業(yè)要特別注意數(shù)據(jù)的長期積累，才能實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的不斷進(jìn)化，打造堅(jiān)固的護(hù)城河。

其三，AI還不能徹底取代創(chuàng)作者。

當(dāng)然，AIGC的風(fēng)掀起來之時(shí)，行業(yè)有關(guān)AI替代創(chuàng)作者的爭論沒有休止，但幾位受訪者均向我們傳遞了AI不能替代人類的觀點(diǎn)。

馬子涵表示，內(nèi)容創(chuàng)作的本質(zhì)是傳遞情感，傳遞態(tài)度，傳遞個(gè)人風(fēng)格。AI有時(shí)候確實(shí)會(huì)提供天馬行空的創(chuàng)意，那是AI的表達(dá)，內(nèi)容表達(dá)本來就應(yīng)該是豐富的，AI有AI的風(fēng)格，不同創(chuàng)作者有不同的風(fēng)格，會(huì)有不同的受眾群體。AI會(huì)提效生產(chǎn)，但是人類個(gè)體的創(chuàng)作表達(dá)依然有其獨(dú)特的價(jià)值。

其四，組織適配與挑戰(zhàn)。

就在各大企業(yè)紛紛加碼AI技術(shù)轉(zhuǎn)型時(shí)，組織架構(gòu)的轉(zhuǎn)型也很必要。一個(gè)能真正擁抱AI、理解AI并善于應(yīng)用AI的組織，比單純應(yīng)用技術(shù)更重要。這需要新型的人才培養(yǎng)體系和組織形態(tài)。比如，從招聘到晉升再到激勵(lì)，AI已經(jīng)成為藍(lán)色光標(biāo)最剛性的考核標(biāo)準(zhǔn)。今天在藍(lán)色光標(biāo)有數(shù)百名產(chǎn)品技術(shù)人才、AI種子人才。

最后，中國的AI應(yīng)用仍處于初級(jí)階段。

在基礎(chǔ)大模型上，中國只落后美國1到3個(gè)月的時(shí)間，但是在基礎(chǔ)大模型的應(yīng)用上，中國還處于萌芽階段。安筱鵬表示，美國在2024年AI相關(guān)的獨(dú)角獸公司大概有28家，其中在代碼生成領(lǐng)域有6家到8家獨(dú)角獸公司，但是中國市場雖然很多公司都用AI賦能了，但是所創(chuàng)造的收入規(guī)�；蛘逜I原生企業(yè)的規(guī)模還無法與美國市場相提并論。

不過從長遠(yuǎn)視角來看，這并不代表中國企業(yè)勢必落后于美國。昆侖學(xué)堂告訴《節(jié)點(diǎn)財(cái)經(jīng)》，美國企業(yè)在大模型基礎(chǔ)技術(shù)、算法積累上確實(shí)有優(yōu)勢，但是中國在應(yīng)用落地與數(shù)據(jù)場景上潛力空間巨大，打破技術(shù)限制，與行業(yè)資源融合才是中國企業(yè)的破局之道。

當(dāng)然，大模型作為基礎(chǔ)設(shè)施，其蓬勃發(fā)展實(shí)現(xiàn)對(duì)各行各業(yè)的滲透乃大勢所趨。安筱鵬預(yù)測，一切智能硬件會(huì)被大模型所驅(qū)動(dòng)；一切軟件會(huì)被大模型所重構(gòu)；一切數(shù)據(jù)會(huì)被大模型所激活。盡管中國 AI 應(yīng)用生態(tài)尚處早期，但開源浪潮下，中小企業(yè)正通過“場景深耕 + 數(shù)據(jù)積累”實(shí)現(xiàn)差異化突破。正如安筱鵬所言，大模型時(shí)代的競爭不是“百米沖刺”，而是“馬拉松耐力賽”，這為中國企業(yè)構(gòu)建本土生態(tài)提供了戰(zhàn)略窗口期。

*題圖由AI生成

       原文標(biāo)題 : 從基礎(chǔ)大模型到場景適配，企業(yè)如何做好商業(yè)化最后一公里？