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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


大模型生态:“SaaS+AI”商业化的新解法
发布日期:2024-07-18 08:34:27 浏览次数: 2147



大模型技术,之所以能为 SaaS 行业带来质变,核心在于能够下沉到具体业务场景,真正帮助客户解决问题,为客户带来实际的业务成果。

在大模型“下沉”的过程中,SaaS 所在的垂直应用层,起到了承上启下的作用,扮演着极为重要的角色。这里面既有机遇,也有挑战。

在 “SaaS+AI” 的角逐中,一部分 SaaS “先行者”,已经通过将自身行业积累与大模型技术相结合,构建了在 AI 创新方面的先发优势。

01

场景突围

场景缺失,是大模型落地的一大困扰。

经过一年多的探索,大家对于大模型的关注点,开始从参数规模,转向商业化。

并不是所有的大模型应用,都可以产生商业价值。这也为 SaaS 厂商带来了挑战:如何在客户痛点、自身产品,以及大模型能力边界的交叉区域,完成“ SaaS+AI ” 的产品验证,找到商业化的机会。

优秀的 SaaS 厂商,大多拥有基于行业 Know-how 的产品价值主张、对业务场景的深刻理解、对客户痛点的精准把握,以及高质量的业务数据,这些积淀为大模型技术提供了落地场景和发挥空间;一部分 SaaS “先行者”,已经通过将自身行业积累与大模型技术的结合,构建了在AI创新方面的先发优势。

大模型技术,之所以能为 SaaS 行业带来质变,核心在于能够真正帮助客户解决问题,为客户带来实际的业务成果。正如一家 SaaS 厂商技术负责人所提到的:“只有对客户确实有价值的AI技术,我们才会深入去用;SaaS 企业 AI 升级的核心,在于围绕我们的客户和场景,让技术创新真正能为行业带来变化。

在向 AI 升级的过程中,SaaS 厂商需要思考的,是如何基于行业 Know-how ,融合 AI 能力,帮客户实现更多业务成果。除此之外,通用大模型厂商,也需要在大模型产品和服务上,补上垂直能力不足的短板,更贴近行业和具体业务场景,为不同类型的 SaaS 厂商提供“开箱即用”的使用方案。

火山引擎生态合作高级总监薛川表示,受大模型“幻觉”等因素影响,大模型技术目前在一些高精确度要求的 To B 场景,还无法更深入地应用。为了减轻大模型“幻觉”,也有 SaaS 厂商在积极探索提示词工程、RAG(检索增强生成)技术,将自身数据与大模型能力结合,以提升大模型输出内容的准确度和客户体验。然而,控制大模型“幻觉”,并不是只在应用侧增强能力就能奏效的。

“ SaaS 厂商可以把提示词工程做得很好,但解决不了大模型本身的一些缺陷,这需要大模型厂商把基础模型做得足够强,让 SaaS 厂商使用起来不用精调,开箱即用”。

薛川做了一个西红柿炒鸡蛋的比喻:通用大模型厂商提供的是一个通用版本的“西红柿炒鸡蛋”,它的口味是固定的。如果客户想要加点糖,或加点盐,通用大模型厂商可以在原来固定口味的基础上,调出更符合客户口味的“西红柿炒鸡蛋”,这好比大模型的精调;如果通用大模型厂商,预先提供了“加糖”“加盐”“普通版”三个版本,客户想用哪个直接调用,不用再精调,这就好比“开箱即用”。

在字节跳动“豆包大模型家族”中,既有通用模型,也有角色扮演、语音合成等面向具体细分领域的模型, SaaS 厂商可以根据自身业务场景需求灵活选择、快速落地。这也是字节跳动“包大模型”一直在不断迭代大模型版本的原因。

大模型和许多数智化工具一样,具有“数据飞轮”效应:即有了数据反哺后,越用越强。当更多开箱即用的大模型产品在客户业务场景落地,这些场景数据再被用来迭代大模型能力,可以实现更好的“开箱即用”效果。

转动“数据飞轮”,需要更多 SaaS 伙伴使用大模型技术;随着调用量和使用深度的增加,大模型也会越用越好用。这也是火山引擎“万有计划·豆包企服联盟”期望带给 SaaS 伙伴的帮助:通过政策、技术、服务等资源上的支持,鼓励更多 SaaS 伙伴尝试大模型技术,解除在大模型探索、商业化过程中的种种顾虑。

02

服务闭环

在“ SaaS+AI ”的探索中,SaaS 厂商主要存在以下三个比较明显的痛点:

一是不知道如何去“+AI ”,不清楚大模型到底能干什么、功能强不强、是否真的可以帮到自己;二是担心测试和产品验证成本过高,不敢尝试;三是商业化的问题:如果用大模型把我的产品改造了,后续怎样解决商业化和变现的问题。

薛川表示,围绕以上三大痛点,豆包企服联盟对 SaaS 伙伴的权益做了进一步梳理,帮助 SaaS 伙伴避免这些后顾之忧。

比如:针对找场景的痛点,推出了场景共建、模型优先体验,以及技术和服务优先支持等权益,帮助 SaaS 伙伴更好地了解大模型能力和适用场景,先行一步体验到最新的大模型技术;针对使用成本的痛点,推出了代金券,让 SaaS 伙伴能够以极低成本使用到大模型技术。

火山引擎的生态渠道,还可以帮助 SaaS 伙伴解决商业化的痛点。

薛川介绍,火山引擎的万有商城,除了火山引擎官网的自然流量,还对接了抖音企业号资源,这些流量都可能促进大模型产品的采购;SaaS 伙伴也可以将产品,与火山引擎上其它产品打包为整体解决方案,火山引擎的销售团队,也会成为这些 SaaS 伙伴的销售通路;此外,巨量引擎、抖音商城、生活服务等抖音集团业务背后巨量的客户资源,如果同时符合 SaaS 伙伴的客户画像,也可以对接发展成为 SaaS 伙伴的客户,帮助 SaaS 伙伴解决获客难的问题。

在“ SaaS+AI ”的探索中,当 SaaS 厂商找到落地场景之后,还要面对如何实施交付,如何商业化等一系列挑战。对于大模型厂商来说,不仅要提供 API 服务,还要和伙伴共建服务生态,解决好“最后一公里”的问题。薛川介绍,火山引擎产品团队,成立了一个大模型专项产品技术支持团队,为 SaaS 伙伴提供各种需要的技术和服务支持。

03

生态共建

“无生态,不 SaaS ”。AI 时代,则是“无生态,不 AI ”。

Canalys 全球调查数据显示:生成式 AI ,正在成为全球云服务厂商重要的增长引擎,而生态合作,则是增长引擎的重要“燃料”:2023 年,全球投入应用的生成式 AI 技术中,有 36% 是由合作伙伴交付的。

SaaS+AI” ,不仅加速了 AI 的商业化,也带动了云厂商和生态伙伴的新增长。AI 时代,无论大模型厂商还是 SaaS 伙伴:生态,都是构筑先发优势的战略关键。

自推出云服务以来,火山引擎一直也将 SaaS 厂商视作非常重要的伙伴。

2021 年,火山引擎发布了云服务平台,为了让 SaaS 伙伴在火山云生态中能够发展得更好,同时也推出了“万有计划”。薛川说,实实在在为伙伴解决问题,提供增长机会,是“万有计划”最鲜明的特色。三年来,火山引擎生态团队通过“内外联动”,为伙伴对接了抖音集团内部许多优质资源。

2024 年,是“万有计划”推出的第三个年头,也是大模型与 AI 技术迅猛发展的一年。AI 引领 SaaS 行业“代际”升级,火山引擎的大模型技术,能否助力 SaaS 伙伴完成 AI 跃迁,破局新增长?沿着这一思路,火山引擎“万有计划·豆包企服联盟”应运而生。

薛川表示,与 SaaS 伙伴共建大模型生态,是火山引擎“万有计划·豆包企服联盟”未来的重心所在。豆包企服联盟背后的逻辑,是围绕“ SaaS+AI ”的三大核心痛点:如何更好地使用大模型,如何降低大模型的使用成本,如何实现大模型应用的商业化,以此梳理出面向 SaaS 伙伴的专属权益:

在 5 月份“火山引擎 Force 原动力大会”上,薛川表示,2024 年“万有计划”将由营销和电商两类 SaaS 伙伴,扩展到更多 SaaS 版图,做宽、做深、做强;此外,还要把“内外联动”策略进行到底,在抖音电商业务链条、生活服务领域等方面,引入 SaaS 伙伴合作。

纵观火山引擎的生态策略,业务增长始终是最鲜明的关键词,也让更多的 SaaS 伙伴看到了火山引擎在生态合作上的务实。正如薛川所言,“我们讲的内外联动,是真的帮助伙伴做了很多内部资源拉通的事。不论是帮伙伴带客户,还是和伙伴一起共创产品,都是为了帮客户解决难题,搞定结果。”

这一务实态度,也让“万有计划”生态伙伴的权益清单不断丰富:从最初简单的权益项,演变成上面的十大权益项,这些都是实实在在可以帮助伙伴做到的。

从这些权益中,也可以看出火山引擎与客户共建生态的几种方式:

第一种,是商机引流,解决获客难的痛点。这种方式,比较适合已经想好了要做什么、怎么做的 SaaS 伙伴,可以借助豆包企服联盟的销售通道直连客户;

第二种,是共创产品。火山引擎和 SaaS 伙伴共同探索,火山引擎提供大模型技术, SaaS 厂商提供应用技术,双方共创产品,共同销售,按收益分成。这种方式,既可以发挥 SaaS 厂商行业 Know-how 的优势,也可以借助火山引擎技术、渠道优势,快速完成产品创新和商业化闭环;

第三种,是生态延展。巨量引擎、抖音商城、生活服务等抖音集团业务,同样也在进行 AI 化尝试,可以和 SaaS 伙伴一起共创产品。通过这种方式,火山引擎的 SaaS 伙伴,也可以成为抖音集团内部业务的生态伙伴。

谈及目前国内的大模型生态现状,薛川认为大概可分为两类情况:一类是围绕大客户做定制化,SaaS 厂商在定制项目中提供一部分应用服务;另一类是生态型大模型厂商,做好底层的基础模型,应用层交给 SaaS 等伙伴去做。

通用大模型,无法满足全行业、全场景的需求,天然需要大量的生态伙伴丰富上面的应用层,开放就显得非常重要。薛川表示,“火山引擎的方舟平台上面,不仅有豆包大模型,还包括一些伙伴的大模型产品。客户可以根据业务场景的不同,自由选择适配的大模型,这也是火山引擎与其它大模型厂商生态的一个重要区别。”

04

结语

大模型落地的四大要素:算力、算法、数据、场景,共同决定了大模型应用的体验和效果。

大模型具有“数据飞轮”效应:随着调用量和使用深度的增加,大模型也会越用越好用。这也是“豆包企服联盟”期望带给 SaaS 伙伴的帮助:通过政策、技术、服务等资源上的支持,鼓励更多 SaaS 伙伴尝试大模型技术,创新产品和服务,共建 AI 时代,To B 增长的新通道。


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