央企國企等大型企業(yè)成為大模型落地的急先鋒。
這些企業(yè)業(yè)務(wù)覆蓋寬廣，企業(yè)體量龐大。它們既可以為大模型提供用武之地的豐富場景，又能支付起早期大模型落地的巨大成本。不過，隨著DeepSeek免費(fèi)開源崛起，數(shù)據(jù)問題成為阻礙大模型落地進(jìn)程新的攔路虎。很多央企國等大型企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分散且格式多樣，需解決非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)注和知識(shí)化問題。
“大模型應(yīng)用場景市場剛剛開始，目前的應(yīng)用還是冰山一角。企業(yè)會(huì)先拿出邊緣性場景做嘗試，逐步走到核心場景，也會(huì)從一些局部的部門或者局部崗位開始嘗試，逐漸走到全部崗位，也就是所有系統(tǒng)都用大模型迭代。”亞信科技執(zhí)行董事兼CEO高念書對(duì)記者表示。

落地大企業(yè)
大模型交付的業(yè)務(wù)，對(duì)沖了亞信科技傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的下滑。
三大通信運(yùn)營商近年來縮減了對(duì)5G的投資，這直接影響亞信科技的相關(guān)業(yè)務(wù)。而另一方面，央企國企等大型企業(yè)正在積極搭建自己的大模型能力，這為亞信科技的轉(zhuǎn)型提供了緩沖地帶。
“垂直行業(yè)我們不想把攤子鋪得太大，也不想踩太多坑，所以風(fēng)險(xiǎn)控制方面會(huì)非常關(guān)注，因此會(huì)聚焦在兩個(gè)大的方向，一個(gè)是我們5G專網(wǎng)的應(yīng)用，另外一個(gè)就是大模型應(yīng)用交付。”高念書表示。
阿里巴巴、百度等企業(yè)的大模型是亞信科技向企業(yè)交付垂直產(chǎn)業(yè)模型的底座。2023年4月份，亞信科技跟阿里云簽署合作協(xié)議，從當(dāng)年6月份開始大量做場景部署。
“大模型交付商機(jī)主要在能源、電力、航空、煙草、金融、政務(wù)、醫(yī)療這些大的領(lǐng)域。”高念書對(duì)記者表示，“我們很多標(biāo)桿案例，主要面向一些央企、國企。”
央企國企等大型企業(yè)落地大模型，也是從最初簡單的問答、BI（商業(yè)智能）場景，逐漸做更深入的場景，比如亞信科技幫電網(wǎng)做的調(diào)度場景、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃等場景，以及航空領(lǐng)域的機(jī)務(wù)助手、零配件調(diào)度場景。
中關(guān)村科金總裁喻友平同樣感覺到央企國企對(duì)人工智能的熱情，該公司專注垂類大模型技術(shù)與應(yīng)用，拿到不少做垂類場景的央企國企訂單。
亞信科技和中關(guān)村科金有相似之處。它們目前都不做基礎(chǔ)大模型，而專注于在基礎(chǔ)大模型之上，幫企業(yè)落地垂類大模型應(yīng)用，成為打通產(chǎn)業(yè)和模型的橋梁。
大模型還在不斷迭代，落地過程尚處于探索階段。企業(yè)在落地大模型的過程中，都必須投入不菲的成本。
算力底座是必需的花費(fèi)，購買英偉達(dá)或者本土企業(yè)的算力卡，這就一筆高昂的開支。即便DeepSeek大模型，它的滿血版所需要的算力投入“也得好幾百萬”。而此前，企業(yè)還需要購買閉源大模型，據(jù)喻友平觀察，“大模型剛出來的時(shí)候，奇貨可居，上千萬價(jià)格都有”。
這么大額的投資，企業(yè)不得不考慮投資回報(bào)。
“投多少，能掙多少錢，能節(jié)省多少成本？企業(yè)得算賬。”喻友平表示。在一些應(yīng)用場景，比如智能營銷和客服，企業(yè)的賬目容易算出來，央國企和民企都愿意落地場景垂類大模型應(yīng)用，甚至民企積極性更大。智能客服就是中關(guān)村科金最主要的產(chǎn)品之一。
但是在生產(chǎn)、研發(fā)和運(yùn)維這些核心業(yè)務(wù)場景中，大模型如何發(fā)揮作用，企業(yè)還看不到清晰的圖景。
“目前大家還在摸索階段，很多人還處在不知道怎么做的階段。企業(yè)去算ROI（投資回報(bào)率），可能算不清楚，就只能算長期賬。”喻友平表示，“我覺得這就是央國企等大型企業(yè)的長處，它們基本盤大，敢于投入。在核心的生產(chǎn)、研發(fā)等業(yè)務(wù)場景中投入大模型，它們更積極。”
數(shù)據(jù)是難題
DeepSeek把大模型價(jià)格打下來，企業(yè)落地大模型的成本低了。
在大模型的價(jià)格戰(zhàn)中，大模型價(jià)格從千萬級(jí)下降。“后來百萬級(jí)別也很多，再后來就是200萬也賣、100萬也賣。”喻友平對(duì)記者表示，DeepSeek出來之后，一個(gè)顯著的變化就是，沒有人去買一個(gè)閉源大模型了，“模型成本直接降到零了”。
“DeepSeek來了后確實(shí)對(duì)大模型交付工作產(chǎn)生了非常大影響，之前大廠提供的大模型基本上不會(huì)為客戶提供微調(diào)和訓(xùn)練的服務(wù)，因?yàn)橛?xùn)練一圈大概是千萬級(jí)以上投入，客戶一般支付不起。而且訓(xùn)練需要海量數(shù)據(jù)，一般客戶私有數(shù)據(jù)也不具備這個(gè)數(shù)量級(jí)。”亞信科技副總裁、云事業(yè)部總經(jīng)理傅葳對(duì)記者表示。
價(jià)格不是大模型落地企業(yè)唯一的攔路虎。
大模型的能力日新月異。企業(yè)本身對(duì)于什么場景可以用大模型，這個(gè)大模型怎么用以及預(yù)期效果是什么，會(huì)帶來什么樣的新問題，這些方面的經(jīng)驗(yàn)都不充足。
“在這里面更重要一點(diǎn)就是企業(yè)的數(shù)據(jù)問題。”傅葳說，數(shù)據(jù)是大模型的前站，也是企業(yè)的核心資產(chǎn)。
在人工智能浪潮里，應(yīng)用大模型的企業(yè)通常既沒有能力自產(chǎn)算力，更難以開發(fā)自己的基礎(chǔ)大模型，只有經(jīng)年累月積累的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是自己的，而且是核心秘密。企業(yè)擔(dān)心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)外流造成損失，所以大型企業(yè)往往愿意本地化部署大模型。但這些數(shù)據(jù)通常是初級(jí)和粗糙的，難以直接投喂給大模型。如果企業(yè)內(nèi)部沒有做過數(shù)據(jù)收集、整理、清洗，就很難一站式地部署大模型。
“我們接觸很多客戶，他舉手說要做大模型，提出很多場景，但是我們?nèi)雸龅谝徽径歼€是幫助他做數(shù)據(jù)收集清洗，包括整理、標(biāo)注這些工作。這些工作量比較大，也會(huì)帶來比較大的成本。”傅葳表示。這些工作都需要亞信科技、中關(guān)村科金等企業(yè)去做。
“我們認(rèn)為大模型應(yīng)用場景市場才是剛剛開始，我們目前看到的應(yīng)用還是冰山一角。”高念書認(rèn)為，未來的石油、石化、機(jī)場等各個(gè)行業(yè)，都會(huì)有自己專業(yè)模型以及專有智能體。
喻友平認(rèn)為，隨著越來越多的企業(yè)將大模型應(yīng)用到核心業(yè)務(wù)中，企業(yè)大模型的勝負(fù)手不再是模型參數(shù)大小，而是誰更懂用垂類知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)提升業(yè)務(wù)價(jià)值。垂類大模型作為大模型進(jìn)一步商業(yè)化的關(guān)鍵，已成為企業(yè)數(shù)智化升級(jí)的必選項(xiàng)，無論是央國企還是民企，都一樣。