本文來自微信公眾號“天翼智庫”，作者/張紀(jì)元、潘波。
近日，中共中央、國務(wù)院頒布了《關(guān)于促進(jìn)民營經(jīng)濟(jì)發(fā)展壯大的意見》，旨在促進(jìn)民營經(jīng)濟(jì)發(fā)展，其中就明確指出要著力推動民營經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，支持提升科技創(chuàng)新能力，加快推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型和技術(shù)改造。支持中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動低成本、模塊化智能制造設(shè)備和系統(tǒng)的推廣應(yīng)用。中小型企業(yè)是民營經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，也是民營經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵力量。中小企業(yè)通過應(yīng)用AI大模型可提高生產(chǎn)經(jīng)營效率、提升競爭力，從而促進(jìn)民營經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。
AI大模型應(yīng)用是趨勢
AI大模型是指由大量參數(shù)構(gòu)成的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通常由數(shù)百萬到數(shù)十億個數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練出的百億級參數(shù)構(gòu)成，具備強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和處理復(fù)雜問題能力，是人工智能發(fā)展歷程中的里程碑式技術(shù)。
企業(yè)可以在以下幾個方面應(yīng)用大模型。
1.有助于數(shù)據(jù)分析和預(yù)測
大模型能從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)趨勢和規(guī)律，通過應(yīng)用大模型技術(shù)自動對企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、輿論檢測、用戶評論等大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可幫助企業(yè)快速了解市場趨勢、用戶需求等信息，從而提升市場策略的準(zhǔn)確性。
2.自動化生產(chǎn)和內(nèi)容制作
在生產(chǎn)過程中，企業(yè)需要處理大量的信息，包括產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)計劃、原材料采購等等，通過大模型技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)可以優(yōu)化生產(chǎn)流程、實現(xiàn)自動化生產(chǎn)，提高生產(chǎn)效率。例如，通過對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實現(xiàn)自動化檢測和修正，提高產(chǎn)品的一致性和可靠性。此外，企業(yè)應(yīng)用AIGC大模型，能更方便地制作客戶需要的內(nèi)容，降低生產(chǎn)成本。
3.提供個性化服務(wù)
企業(yè)使用大模型技術(shù)可以生成客戶的專屬客服，通過擬人化的人機(jī)對話，了解客戶需求和問題，并根據(jù)客戶畫像和行為偏好等特征，為客戶提供個性化的服務(wù)和產(chǎn)品支持，滿足客戶個性化需求，提升用戶體驗。
4.智能高效管理
應(yīng)用大模型技術(shù)可以提升企業(yè)管理的智能化水平。例如在人力資源管理方面，可以利用自然語言處理技術(shù)對招聘信息進(jìn)行篩選，提高招聘效率和成功率。
中小企業(yè)構(gòu)建和應(yīng)用大模型遇到的困難
相比大型企業(yè)，中小企業(yè)通常在資源、成本、技術(shù)水平等方面存在諸多的限制和約束，因此更需要通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，應(yīng)用大模型技術(shù)，提高經(jīng)營效率和競爭力。然而，在構(gòu)建和應(yīng)用大模型的過程中，中小型企業(yè)面臨諸多挑戰(zhàn)。
1.構(gòu)建大模型的成本較高
大模型需要大量的計算資源和硬件設(shè)備來進(jìn)行訓(xùn)練。從下圖可以看出，從2016年到2021年，訓(xùn)練模型的參數(shù)量從200多萬增長到了1.6萬億，平均每18個月翻了40倍，而與之形成鮮明對比的是大模型訓(xùn)練主要使用的GPU顯存增長相對有限，每18個月只翻了1.7倍，模型訓(xùn)練還需要價格同樣高昂的高性能計算機(jī)、數(shù)據(jù)存儲、網(wǎng)絡(luò)等硬件設(shè)備。同時模型的訓(xùn)練和優(yōu)化通常需要數(shù)天甚至數(shù)周的時間，而且需要不斷調(diào)整和迭代，增加了整個過程的時間成本。大量的數(shù)據(jù)、計算資源、硬件設(shè)備和時間成本。這些成本因素使得大模型的構(gòu)建和應(yīng)用對于中小企業(yè)和個人來說具有較高的門檻，中小企業(yè)難以承受。
圖1大模型訓(xùn)練需要大參數(shù)量和GPU（資料來源：互聯(lián)網(wǎng)）
2.中小企業(yè)尤其缺乏技術(shù)人才
當(dāng)前，在大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用上，無論是大型IT企業(yè)還是中小企業(yè)都普遍缺乏這方面的技術(shù)人才，而中小企業(yè)尤為明顯。大模型從訓(xùn)練到部署使用，需要經(jīng)過數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、微調(diào)、部署、評測五個環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)都需要專業(yè)的技術(shù)人才和技術(shù)儲備，這正是中小企業(yè)所缺乏的，而且，很可能中小企業(yè)在很長時間內(nèi)都難以組建這樣的人才隊伍。
3.數(shù)據(jù)資源有限
構(gòu)建、訓(xùn)練大模型需要大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)，相對大型企業(yè)，中小企業(yè)往往缺乏數(shù)據(jù)，因此很難訓(xùn)練出理想大模型。目前人工智能領(lǐng)域一個重要發(fā)展方向就是“以數(shù)據(jù)為中心的AI”，即在模型相對固定的前提下，通過提升數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量來提升整個模型的訓(xùn)練效果。
圖2以數(shù)據(jù)為中心的AI（資料來源：華泰研究）
參數(shù)量和數(shù)據(jù)量是判斷大模型質(zhì)量和準(zhǔn)確性的重要參數(shù)，自2018年以來，大語言模型訓(xùn)練使用的數(shù)據(jù)集規(guī)模持續(xù)增長，2018年的GPT-1數(shù)據(jù)集約4.6GB，2020年的GPT-3數(shù)據(jù)集達(dá)到了753GB，而到了2021年的Gopher，數(shù)據(jù)集規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了10550GB。
高質(zhì)量的大模型得益于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是大模型競爭關(guān)鍵要素之一，準(zhǔn)確率越高的AI大模型需要高質(zhì)量、大規(guī)模、多樣性的數(shù)據(jù)集，1）高質(zhì)量：高質(zhì)量數(shù)據(jù)集能夠提高模型精度與可解釋性，減少訓(xùn)練時間；2）大規(guī)模：獨立增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和模型參數(shù)規(guī)模，模型訓(xùn)練出來的效果會越好；3）多樣性：數(shù)據(jù)多樣性能提高模型泛化能力。而海量的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)在收集、清理和標(biāo)注方面的工作是一項復(fù)雜的工作，中小企業(yè)幾乎不可能完成。
4.合作存在困難
中小企業(yè)在大模型的構(gòu)建和應(yīng)用上，都難以找到合作伙伴。中小企業(yè)單憑自身的力量難以完成理想大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用，因此需要合作，在算力、數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用和投資等方面尋找合作伙伴，然而中小企業(yè)往往很難找到有實力和信譽保障的合作伙伴，很難找到符合自己需求的大模型。
運營商引導(dǎo)和幫助中小企業(yè)構(gòu)建及應(yīng)用大模型
工信部頒布的《“十四五”信息通信行業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中提出，信息通信行業(yè)的功能和定位是構(gòu)建國家新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、提供網(wǎng)絡(luò)和信息服務(wù)、全面支撐經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的戰(zhàn)略性、基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性行業(yè)。這就要求運營商要在全社會數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)中擔(dān)任不可或缺的角色，一方面要為中小企業(yè)提供基于云、網(wǎng)、5G、大數(shù)據(jù)、人工智能的“一攬子”整體信息化服務(wù)，另一方面要依托云網(wǎng)融合優(yōu)勢打造智能算力體系，圍繞各行各業(yè)的應(yīng)用需求，量身打造行業(yè)應(yīng)用大模型，促進(jìn)中小企業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型。
1.建設(shè)面向通用智能的“人工智能大平臺”
運營商從現(xiàn)在開始應(yīng)致力于建設(shè)“人工智能大平臺”并加大力度，將其定位為新型人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，承載通用類和垂直類行業(yè)大模型等。大模型將進(jìn)一步激發(fā)對高價值數(shù)據(jù)、高性能算力、高標(biāo)準(zhǔn)算法的迫切需求，同時對于運營商基礎(chǔ)設(shè)施能力也會提出了更高的要求。在國家東數(shù)西算大戰(zhàn)略實施后，運營商要將自身定位為算力基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)者與未來服務(wù)的提供商，推動信息基礎(chǔ)設(shè)施和信息服務(wù)體系向連接、算力、能力深度融合的方向加速演進(jìn)，基于泛在的算網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高質(zhì)量利用，服務(wù)更多的中小企業(yè)。
2.建立適應(yīng)中小企業(yè)需求的MaaS模式
運營商現(xiàn)在有IaaS、PaaS、SaaS等商業(yè)模式，當(dāng)前應(yīng)順應(yīng)技術(shù)發(fā)展趨勢和中小企業(yè)需求建立MaaS（模型即服務(wù)Model as a Service）商業(yè)模式。MaaS是一種類云計算服務(wù)的新型AI商業(yè)模式，將人工智能大模型變成可服務(wù)化的產(chǎn)品，不需要用戶具備很高的技術(shù)水平和底層設(shè)施，用戶只需通過API接口調(diào)用即可使用，這樣不但降低了中小企業(yè)的使用門檻，并且大幅度提高了模型的使用效率。比如OpenAI推出的ChatGPT、DALL·E 2等“工具”的同時，其核心業(yè)務(wù)模式就是基于通用大模型底座為用戶提供API接口或定制服務(wù)；國內(nèi)的通用大模型、行業(yè)大模型其業(yè)務(wù)模式也是基于基礎(chǔ)設(shè)施及NLP大模型底座，通過API接口和模型微調(diào)對外提供賦能及服務(wù)。
3.致力打造中小企業(yè)AI大模型生態(tài)
中小企業(yè)是運營商重要的客戶，運營商應(yīng)致力打造中小企業(yè)AI大模型生態(tài)，推動算力合作、數(shù)據(jù)合作、模型合作、投資合作。1）算力合作。運營商提供一系列的人工智能開發(fā)增值服務(wù)工具，降低中小企業(yè)大模型開發(fā)的算力門檻；2）數(shù)據(jù)合作。運營商聯(lián)合同行業(yè)的中小企業(yè)，共同提供數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的有效供給、共享；3）模型合作。運營商在通用大模型基礎(chǔ)上助力中小企業(yè)開發(fā)各自行業(yè)的模型，中小企業(yè)通過開放自身典型場景，支撐打造基于行業(yè)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)模型，實現(xiàn)差異化競爭優(yōu)勢；4）投資合作。運營商發(fā)揮孵化、引導(dǎo)、帶動作用，驅(qū)動科技創(chuàng)新、促進(jìn)大模型構(gòu)建和落地應(yīng)用。
本文作者
張紀(jì)元 二級分析師
主要從事業(yè)務(wù)規(guī)范研究和測試用例編制、新業(yè)務(wù)商用前的測試工作，以及客戶服務(wù)等相關(guān)的工作。
潘波 二級分析師
碩士，高級工程師，主要從事市場營銷、數(shù)據(jù)治理相關(guān)的研究，在數(shù)字化營銷、數(shù)字化平臺、新銷售模式等研究方向上具有豐富經(jīng)驗。
