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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


大模型无“门槛”后,这些场景下的AI应用将加速落地
发布日期:2024-06-14 07:24:16 浏览次数: 1676



近期,OpenAI宣布允许用户无须注册ChatGPT即可直接使用该服务,这个引起大模型热潮的产品终于把使用条件限制取消,这也引起了行业内关于ChatGPT即将取代搜索引擎相关话题的热议。


另外,马斯克在3月中旬宣布开源3140亿参数的大模型Grok-1,昆仑万维开源4000亿参数的大模型天工3.0,有不少公司正在推动大模型开源风潮,有人认为这是在将模型选择的主动权交给开发者,能够加速AI应用的落地进程。

 

这些事件释放着大模型的“门槛”不断降低的信号,究竟这对AI应用的影响是什么?当前AI应用的场景探索有哪些特点或趋势?在哪些场景下,企业AI应用会率先落地?

 

4月29日,虎嗅智库特邀喜马拉雅珠峰AI产品总监吕睿韬、昆仑万维科技股份有限公司解决方案总监黄智彬、商汤科技 Copilot 产品负责人贾安亚一起聊了聊上述问题。以下内容为观点回顾:



当下企业的AI应用场景探索呈现出的特点和趋势

论在toB还是toC方向,AI应用在垂直行业的场景探索越来越多,尤其在教育、法律、金融,这些行业的渗透一定会有所加速。

AI应用的数据隐私会越来越敏感。
 
AI应用在生产力工具领域的应用场景越来越多,聚焦也会越来越细,如代码审计等。
 
在整个内容生产上,包括无论是音频还是视频的内容。AI的无限供给其实会从供给端解构掉原有的供给结构。
 
会更注重应用的差异化。随着应用落地的加速,吃螃蟹的企业越来越多,应用也会竞争加剧,大家就会去找差异化,要么是在应用层找到一个更垂直的切入点,要么是寻求多模态(文本/语音/视频)的结合。


AI应用的场景探索上,开源模型和闭源模型各具的特点 

开源模型可以帮助企业更好地确定AI应用所需场景,验证过哪些场景有效。
实际落地中,闭源模型更具有优势,因为它可以更好地结合工程、产品和算力等因素,提高推理性能和适配能力。因此,在产品落地过程中,闭源模型比开源模型更具优势。
开源模型适合于预算有限、需要较大定制和可控性的项目,如学术研究、AI底层开发等;闭源模型则更适合于大模型厂商提供的商业化产品,提供完善的商业化和售后服务。在实际应用中,开源和闭源之间并非竞争关系,而是互补关系。
 
在场景和应用的探索上,开源会更快,因为灵活性会更好。在业务端,当一个开源的方向被尝试出来,大量的组织无论是做底座还是上层应用都会涌入进去。
 


这些行业/产业或者场景上会率先迎来商业模式的升级或效益的增长

着音视频大模型的发展,无论是sora还是相似的产品出现,本质上都是在内容供给端不断地解锁新方法,这在广告营销、影视创作上会带来改变。
 
优先拥抱大模型的行业,主要集中在金融,医疗,汽车等几大行业,这也是因为其本身的数字化转型程度相对较高。而应用的具体场景的范围越来越广,比如代码助手、智能检索等。
 
从C端和B端两个领域的应用场景来看,C端方面,泛娱乐行业如网文、短剧、动漫游戏等IP创作,AI应用通过降低创作门槛,吸引更多内容创讲者参与,形成生态链。B端方面,AI大模型的应用可以为企业提供生产力工具,帮助企业应对经济下行、采购量下降等问题,提高获客效果,获取更多商机。同时,AI大模型可以帮助企业实现全链路能力的平台,重塑链条里的商业模式。

在活动过程中,线上参会观众也都积极参与互动交流,既有来自荣耀、安东石油、吉利汽车等企业的人士,也有来自北京交通大学、清华大学等学院机构的人士,还有安永咨询、中国电信研究院战略所为代表的行业研究机构的从业者们,嘉宾们对于相应问题进行了一一回复,也圆满结束了本次502线上同行研讨活动。


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