AI爆火两年，技术飞快跑，大模型突破商业化困局了吗？

始终以解决具体场景中的需求点为核心目标，锚定融合大模型能力的切入点

原标题：AI爆火两年，技术飞快跑，大模型突破商业化困局了吗？
文章来源：爱范儿
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AI大模型：从实验室到商业化落地的挑战与机遇

ChatGPT的出现掀起了AI热潮，两年时间里，大语言模型的能力已从科幻走向现实。然而，大模型赛道也面临着新技术如何转化为新产品、满足真需求并发展成商业生态的挑战。这篇文章将探讨大模型商业化的路径，以及国内厂商在这一过程中面临的机遇与挑战。

1. 大模型商业化的十字路口

目前，基座模型竞争格局已趋于稳定，OpenAI领衔，其他厂商各有优势。但竞争焦点已从参数规模和速度转向如何将技术转化为可用产品。哈佛商业评论指出，生成式AI应用多达100类，主要涵盖技术问题解决、内容生产、客户支持、学习教育和艺术创作等五大领域。虽然一些通用型和垂直型产品涌现，但订阅模式并未广泛接受，广告植入时机尚不成熟，大模型商业化面临巨大压力。

2. To B业务：大模型商业化的突破口

与To C业务相比，To B业务展现出更强的增长潜力。财富500强企业对AI的关注度持续提升，生成式AI已成为企业关注的焦点。中国信通院预测，2026年超过80%的企业将使用生成式AI API或部署相关应用。To B业务更注重专业定制和效益反馈，大模型需要证明其能够切实解决企业场景中的问题，提升效率和效益。

3. 腾讯混元：精准找到切角，实现技术落地

腾讯混元大模型在技术实力方面不容忽视。其通用文生文模型混元Turbo采用混合专家模型结构，在多个任务中展现出强大性能。腾讯云通过提供多种尺寸和类型的模型，结合其他AI产品和能力，帮助模型应用落地到具体场景中。腾讯的策略是聚焦特定行业和场景，逐步拓展。

4. 严肃场景与娱乐场景：两种不同的应用方向

大模型的应用场景可分为严肃场景和娱乐场景。严肃场景例如企业核心业务运营，要求高准确性和可靠性；娱乐场景则包括机器人、陪伴类应用等。腾讯云帮助外呼服务商构建客服体系的案例，展示了大模型在严肃场景中的应用，以及克服性能和逻辑准确性挑战的经验。通过快速迭代，最终实现了人力成本大幅降低的效果。

5. 与小米的合作：精准定位，实现双向奔赴

腾讯与小米的合作，是另一个成功的案例。小米希望在问答互动中引入大模型，而混元在AI搜索方面的能力正好满足需求。双方合作，通过细化场景需求，优化模型，最终实现了高准确率、快速响应的问答体验。腾讯的内容生态为混元提供了丰富的数据支撑，成为其独特的竞争优势。

6. 持续迭代，提升泛化能力

大模型在不同行业和产品的落地，促进了技术自身成长。To C端的反馈可以优化模型，而To B业务对迭代速度和泛化能力的要求更高。 “少年得到”的作文批改功能应用了混元的多模态能力，通过持续迭代，准确率不断提升。 服务更多企业客户，也增强了模型的泛化能力，使其能够从严肃场景扩展到娱乐、创意等更广泛的场景。

7. 未来展望：走向更广泛的应用场景

大模型未来发展方向是覆盖更广泛的应用场景，从严肃的商业场景拓展到娱乐、创意、内容生产等领域。这需要以解决具体场景需求为核心，并与应用软件和硬件厂商合作，提供更贴近用户日常生活的服务。快速迭代和自我提升能力，将成为大模型保持竞争优势的关键。

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