蹭著“AI”熱，他們都形成了哪些共識？

時過半年，AI大模型熱度仍然有增無減，造就了幾乎全員參與的盛況。 

那些身處一線的從業者，他們在不同的論壇、會議、沙龍上從不同視角講述著他們的理解。

但深入去理解每個人的發言又會發現，他們似乎在某種程度上講著趨同的論斷。 

從早期的算力、參數、數據到如今的垂直大模型、數據飛輪、prompt、應用融合等一個個陌生的詞匯進入視野，或許一線從業者已經在心中勾勒出關于AI2.0時代的發展藍圖。 

那么， 但他們在討論AI大模型時，他們究竟討論了些什么？又形成了怎樣的共識？

作為學習者，在如今信息大爆炸的環境下，如何學會避免因為信息過載而喪失汲取“信息盛宴”的機會？作為從業者，如何透過他們的共識，找到AI發展浪潮中屬于自己的船 ？ 

這些都值得反復深思。 

“所有的產品都值得用AI重做一遍” ，這句話最早出現在公眾視野來自微軟CEO Satya Nadella在微軟新聞發布會時的講話，緊隨其后的英偉達黃仁勛、百度李彥宏、阿里張勇、360周鴻祎等等各個領域頭部企業負責人也在公開場合有過同樣的論斷。 

“未來，面向智能化時代，所有公司在同一起跑線上。所有的軟件、應用等都可以基于AIGC、大模型等新技術下都可以再重新做一遍。”阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里云智能集團CEO張勇在2023阿里云峰會上說道。 

從技術發展的角度上看，做出這樣的論斷無可厚非。AI大模型的出現是一個劃時代的里程碑，它將人類帶入到一個全新的智能化時代，重新定義了人機交互，成功地壓縮了人類對于整個世界的認知，讓大家看到了實現通用人工智能的路徑，也因此造就了今天全員參與的熱鬧場面。 

從商業層面上講，這一論斷他們似乎也不得不講。半年里通過大模型賦能或重構軟件的案例每日都在發生，以AI大模型為中心的新的產業鏈條也正在形成，從最底層提供芯片和算力，模型層提供引擎底座到應用層提供智能服務，新的商業生態分層開始顯著，于是可以看到，過去半年大家都忙得不亦樂乎，并將這一觀點奉為圭臬。 

當然，同樣一句話從不同人口中說出意思并不相同，要知道任何觀點的背后都有其訴求和深意，同一鏈條上的上下游企業都擁有“分到蛋糕”的理由。 

以芯片為主的廠商正在不斷對外售賣著鎬和鏟子，以模型為主提供基礎服務的廠商逐漸走向商店模式，以應用層為主的SaaS廠商也在盤算著經濟賬 ，并大多都表示愿意為新的技術新的產品進行溢價投入，作為新商業生態下的每層玩家似乎都看到了商業前景。 

至于，誰最終會依靠新商業生態乘風而上，誰會沉沒在該生態之下，誰都說不清。但企業應該時刻明白，我是否能駕馭它，還是成為它的奴隸。 

大模型之下，什么才是最重要的？給出最多的答案是數據以及構建一個有效運轉的數據飛輪。

過去幾年，大約有一半的語言模型是通過擴大數據量來改進性能，沒有數據“源料”，也就意味著大模型這臺發動引擎就無法運轉，自然也不會進步。 

一項來自 Epoch AI Research 團隊提供的數據，全球高質量的語言數據存量將在 2026 年耗盡，那么未來的數據該從哪里來？

在當下這個問題正在被嘗試解決，一種方案是，運用計算機模擬生成的合成數據，通過計算機“舉一反三”的模擬數據，為訓練、測試、驗證AI大模型和算法而生，相當于為AI大模型打造一片“題海”，不斷去提升大模型能力。 

另一種方案是，理想狀態下需要模型不斷為用戶提供服務，用戶不斷為模型生成新的數據，形成反饋閉環， 最終通過數據飛輪不斷優化模型能力，提供貼合客戶需求的解決方案。 

通用大模型需要C端用戶提供反饋，行業大模型則更需要去各個領域的具體場景中尋找答案。最后形成從使用者中來，再到使用者中去的良性循環，因為你實際采集的有效反饋越多，你就會比你的對手更清楚如何為客戶提供有效服務。 

這一方式也決定了未來各大模型廠商的價值差異化，同時也是各垂直賽道企業間的勝負手。不可否認的是，實際操作過程自然不會簡單，靜態數據如何清洗，動態數據如何捕捉，怎樣去打造屬于自己的數據飛輪都是值得長期驗證的事情。 

神州數碼董事長兼首席執行官郭為在其年會上也同樣表示，云生態和開源生態將使得數云融合真正進入一個新時代，AIGC大模型則加速了數據生成飛輪的驅動，成為引爆數字原生最重要的一個技術奇點。 

對大模型有一定了解的人對“prompt （提示） ”一定也不陌生，幾乎所有的從業者都不可避免的提到這個詞，盡管它目前沒有準確的官方定義。 

獵豹移動董事長兼CEO傅盛在混沌大學的演講中關于prompt的解釋比較貼合實際。“自然語言天然的壓縮性導致的天然歧義性，以及每個行業的專業屬性，使得promot是嫁接大模型邏輯能力和應用需求的橋梁”。

prompt重要的原因是因為，在使用大模型的過程中，超過80%以上的問題都是出于溝通不暢的原因導致的，而Prompt其實就是能跟AI溝通明白的話，這會促使溝通變得更加有效。 

也因此，對于應用層的企業而言，當前階段應該是從數據里面充分挖掘出Prompt或者提示鏈，或者將專屬的行業知識總結成prompt詞，屆時才能釋放出大模型技術強大的能力，而避免因為溝通問題引發認知鴻溝。 

正如中關村科金技術副總裁張杰在接受澎湃科技記者采訪時所言：“一定程度上，企業自身打造的prompt模板是密度更高的行業know-how”。

創業者勸告投資人，不要過分依賴于過往來自消費互聯網的成功經驗來審視AI大模型時代，過往互聯網的經驗可以通過用戶角度去理解產品，但大模型時代需要去了解技術，它如何運行、如何評價一個團隊訓練和迭代模型的能力等等都是判斷標準。 

創業者也在說服自己，拒絕用過去的移動互聯網思維試圖再打造下一個“抖音、拼多多、微信、淘寶”等超級應用，而應該腳踏實地，從細小顆粒度的小事慢慢做起。

模型雖大，但背后的應用價值往往體現在細分場景之間。一個事實是，那些最早開始擁抱AI大模型并初次在各自業務場景進行探索的企業已經收獲不小的成績。 

在線3D云設計平臺酷家樂聯合創始人、董事長黃曉煌稱基于AIGC實驗室，酷家樂此前著力研究的“空間AIGC”場景應用帶來超過40%的轉化率，而此后又馬不停蹄推出面向家居設計場景的“酷家樂AI”，將致力于為用戶提供更加智能化的設計體驗。 

國內領先的數字商業服務商微盟此前發布的大模型應用WAI，在618當周使用量迎來倍增趨勢，以SaaS融合場景為例，微盟WAI單周內容生成增幅達到63%，其中公眾號推文增幅400%，種草筆記標題增幅達257%，輪播圖增幅達到了243%，場景生成內容的暴增從側面反映了微盟WAI的實際應用中的不菲實力。 

基于大數據和AI技術的數字化轉型服務商惟客數據也向「ToB行業頭條」透露，通過大模型能力，其內部代碼編寫效率大幅提升，客服、知識問答場景實施成本降低90%，使用效果大幅提升。 

當然，做這些探索的不止于他們，實際上可以看到，越來越多的企業將AI應用帶入到制造、客服、營銷等多個生產環節，涉及的場景也從設計、OA、CRM走向各個軟件領域。 

或許這種對應用場景的升級和探索接下來會成為SaaS扭虧為盈的一劑良方。 

作為門檻極高的“燒錢游戲”，具有雄厚資金和產研團隊的頭部企業都爭相趕著上“大模型”的牌桌。正 如 百度李彥宏 所講，先上牌桌，才有與國內甚至國際同行競爭的資格。

作為創業派和SaaS從業者他們則更多專注于將大模型能力應用到其優勢業務領域中，也如經緯創投創始管理合伙 人張穎所 說一般，先用起來、有效迭代大于一切。

而作為產業里面不可或缺的一環，投資機構也在積極嘗試尋找投資機會。常壘資本創始管理合伙 人石矛也 表示，真正的機會永遠屬于深入學習和不斷思考復盤的人，而不是坐而論道，隔岸觀火的人。

他們作為整個產業鏈的參與者，盡管站在不同的角度，但都形成了“實踐大于理論”的共識。 

按照各智庫以及研究機構給出的發展趨勢預測看，從當前的技術萌芽期走向膨脹期最少還需要3-5年的時間，而AI與應用的結合產品爆發期有望在今年下半年至明年持續走高。

從整體市場表現來看，關于“AIGC”的話題熱度或許會逐漸減少，但它會變為一個新的常態，貫穿在整個AI新時代發展之中。 

本文來自微信公眾號“ToB行業頭條”（ID：wwwqifu），作者：樊航，36氪經授權發布。