王小川谈大模型商业化：这次和上一轮AI热潮不一样

经济观察网 记者 任晓宁

12月19日，百川智能发布Baichuan2-Turbo系列API（应用程序编程接口），可以让企业低成本定制自己的大模型产品。百川智能创始人、首席执行官王小川接受经济观察网在内媒体采访时判断说，之前业界流行行业大模型，企业通过预训练或者微调训练做自己的行业大模型，但这并不是最优解。他认为，通用大模型可以在大部分场景下替代行业大模型，通用大模型+搜索增强可以解决99%企业知识库的定制化需求。

Baichuan2-Turbo系列API是一个商业化产品，此举也可以视作百川智能在商业化领域迈了一大步。大模型在国内发展近一年后，年底进入冷静期，一些业内人士对大模型商业化表示悲观，认为可能会像2016年的AI（人工智能）热潮一样，一开始很热闹，但开启商业化后遇到难题。王小川对此并不认同，他觉得，这次跟上次不一样。

“上一波AI热潮主要集中在图像处理领域，不够通用。不够通用带来两个问题：一是大家都挤在同一个赛道里，都跑去做安防，不能赋能千行百业。第二个问题是，当赛道很窄时，每个项目都会很重，实施成本很高。这一次美国已经证明AI大模型可以在很多行业运行，所以我觉得商业化是可行的。”王小川说。

通用大模型目前的商业化主要是为B（Business，商用）端企业提供服务，记者了解到，百川智能已经从B端客户获得实际的商业收入。此前，大模型商业化的难点在于，企业不知道大模型能解决什么问题，也不知道自己需要什么样的AI服务。百川智能联合创始人、联席总裁洪涛告诉记者，现在，企业客户对于大模型的认知已经很清晰了，他们开始懂得，自己的哪些场景可以用AI了。

上半年时，很多B端企业会尝试自己做行业大模型，临近年底时，一些行业客户开始发现，与通用大模型厂商合作更省钱。

王小川用了一个比喻：“我们是养猪的。有些没吃过猪肉的人，之前会考虑自己也要养猪，现在他们直接吃猪肉就行了。”他认为，能让企业客户“直接吃猪肉”，建立在定制大模型成本下降的前提下。之前，企业自己做行业大模型，需要招聘AI算法人员，购买GPU（图形处理器）芯片，用一两个月时间训练大模型，花费少则几十万元，多则几百万元。使用百川智能定制化服务后，企业不再需要这些额外成本，用原有技术就可以定制一个自己的大模型。

王小川告诉记者，定制成本下降的一个核心技术是搜索增强技术。他表示，这项技术是解决现阶段大模型有幻觉、时效性差、缺乏专业领域知识，难以落地等问题的一种有效途径。具体做法是，通过搜索增强技术，提升大模型获取外部知识的能力，并把搜索增强知识库和超长上下文窗口结合，让模型连接全部企业知识库以及全网信息。王小川认为，这能替代绝大部分的企业个性化微调，解决99%企业知识库的定制化需求。

目前百川智能正在与泛互联网行业、金融行业、国央企等B端客户进行商业化合作，大模型落地方向有20多个场景，“需要处理大量文本数据的场景，以及需要跟客户打交道的场景，都是我们要做的。”王小川说，这两个领域最能发挥大模型的优势。

此外，百川智能也正在研发C（Consumer，消费）端领域的超级应用。王小川告诉记者，预计明年推出超级应用。他研发的是健康、快乐、个人助理方向的超级应用。

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任晓宁经济观察报记者

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