通用大模型如何“抢滩登陆”？慧辰马亮：高质量行业数据是垂直行业模型的关键

上海科技在近期推出

「元宇宙」系列

大模型的竞争将是一场残酷的大浪淘沙，这已成为许多业内人士的共识，而能“抢滩登陆”的关键，是快速与场景相结合。

然而，对于垂直领域来说，是否真正需要一个通用大模型？通用大模型的落地应该从哪里切入？“你再牛，你没这些行业数据，就还是做不好。”慧辰股份CTO马亮近日在接受上海科技采访时，一针见血地指出了大模型落地垂直领域的瓶颈——当大模型正在卷算法、卷算力时，对于场景落地来说，最需要的却是数据。

大模型进入垂直行业，数据是关键

在马亮看来，作为大平台服务商的大模型，随着大浪淘沙的冲刷，未来国内可能只会剩下不超过四五家，“和搜索引擎类似。”

让大模型与细分行业做结合，是大模型落地的常见模式，但马亮认为，这种结合模式并不需要足够“大”，而需要足够“专”，在细分行业中专业的小模型，或许反而能在B端脱颖而出。“现在，包括像科大讯飞等大的平台公司，都在积极寻找各种合作伙伴。”马亮透露道，许多大模型平台找到了慧辰，“因为实际上他知道我们能把模型与商业场景相结合，能落地。”

作为一家专注于数据本质的数据智能解决方案提供商，慧辰在商业场景上，已服务于汽车、通信、家电、科技、金融等多个垂直行业。“我们可以基于平台基本的开源模型，用我们积累的数据，进行训练。”马亮介绍道，“我们的模型不用大，只要数据能拿来训练，我们就能做得更好、更深入。”

相比高举高打，

轻量级专业模型优势何在？

许多细分场景与通用大模型的能力并不匹配，来自行业的专业数据可以帮助其更好地进行训练，以商业调研中的深访为例，“ChatGPT现在非常火热，大概一分钟就能读写成千上万字，但是在商业深访中却无能为力。”马亮谈道，“深访”是一种特定行业下的特别需求，而每个行业的深访内容也相差很多，动辄几十万、上百万的字数，以及非常深度的行业洞见，令目前的通用大模型“摸瞎”。

因此，在B端场景中，专业小模型优于通用大模型这样的案例十分常见，“对于B端客户来说，用AI的目的还是为了节约成本。”成本上，大模型成本十分高昂，小模型在速度上可能会比较慢，但依然是比较方便的，“五十万字的深访，用小模型，可能吃个午饭的功夫也就分析得差不多了，也是很省事的。”马亮说道。

除了成本，在马亮看来，轻量级小模型还有一个更大的优势，在于“本地部署”——“做成私有化部署放在内部，大家安心”，是许多行业头部企业的一个共识。

非本地部署的云端模型，对于许多行业较敏感的B端用户来说，有着信息安全的风险。在马亮接触过的客户中，就遇到过“绝对不会用公开的模型”的情况，甚至在某些行业，数据只要出了本地，就是违规、违法的。

通用大模型的庞大，使得本地部署将消耗大量时间与精力，因此，与行业数据深度结合的专业型小模型，恰可以填补这方面的缺位，轻量的身形也让本地部署变得方便。

大模型解决的是效率问题，

“AI创新的天花板是

该行业专家的下限”

“创新”，在各行各业都是关键词，在竞争激烈的快消领域，不断推陈出新，也是赢得竞争的关键。

大模型等人工智能工具，会带来“创新”吗？“AI创新的天花板，是这个行业的专家的下限，AI是超越不出去的。”马亮认为，作为一个生产力工具，AI带来的是效率的提升，而非真正的创新。

以快消行业的活动广告为例，过往常常要绞尽脑汁想一整天的灵感，但现在只要输入一段话，“比如需要有桃子的元素，需要体现夏天很凉爽的元素，一下子就能生成100张图。”马亮说道，“这100张候选图里，或许能挑出来几个点，并由活动策划拼出一张完美的图，一个小时就能做完了。”

“但是你仔细看，如果你让它做一幅画，要惊世骇俗、有思想性的，你一看，‘这图太有意境了’，它做不出来。”马亮说道，“就相当于在一定能力之下，AI能做得很快，但是真正牛的东西还是要靠人，所以AI解决的还是效率问题。”

因此，随着AI作为效率工具出现在商业场景中，一些较低端的工作可能面临风险，但真正的“创新”无法被取代。马亮以游戏公司为例，无论大模型如何迭代，一个好的游戏公司中，主美的地位依然无法取代，“主美画的东西AIGC就是画不出。”马亮谈道，“他对美术的认知、对游戏的理解，包括感情，是AIGC无法表现的。”

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