政企市场，“观望”AI大模型产业家关注

政企市场，“观望”AI大模型产业家关注

产品经理的职业发展路径主要有四个方向：专业线、管理线、项目线和自主创业。专业线是指沿着技能线不断提升自己。数据安全等“刚需”下，私有化成为政企市场的准入门槛，然而私有化下，行业模型局限性尚未可知，加之信创化等因素，厂商仍需取长补短，为政企客户提供全方位的解决方案。政企领域，似乎正在成为AI落地的又一标的。几个最新的动态是：新华三针对政企客户发布私域大模型“百业灵犀”LinSeer、中国电科发布专为党政企行业用户服务的AIGC大模型“小可”、百应科技发布政务行业专有大模型“万机”……百度智能云、阿里云、三六零、科大讯飞、商汤等也都在针对政企客户，发布了相关产品和解决方案。这一趋势同样发生在海外。有消息称微软正在使用其Azure云服务把OpenAI的强大的语言生成模型引入政府机构，这些模型包括OpenAI最新、最先进的大型语言模型（LLM）GPT-4以及GPT-3。

然而，从国内发布政企大模型的各大厂商的动作来看，并未有较多的落地案例。背后的原因有很多，一是产品发布时间短，无法及时得到较大反馈；二是由大模型引起的AI热潮还处于爆发期，政企对于合作厂商的选择还需考量。除了这些因素之外，几个关键的问题是，这些厂商针对政企客户发布的AI产品，真的是政企所需要的吗？再或者，于政企而言，其需要什么样的AI产品与服务？

政企市场，“观望”AI

“我们接触的客户都在探索这方面的内容，政企会有这方面的诉求。”某业内人士告诉产业家，“但对于AI大模型在政企领域的应用，大家都处于观望+探索的阶段。”在国内，政企普遍体量大、业务复杂、定制化要求高，有着沉重的IT建设包袱，各部门、业务之间难以协同，数据壁垒也难以打破，这使得政企的数字化转型困难重重。而大模型可以把人与人、人与机器之间的交互过程数据完整的沉淀下来，让它自主学习进步，持续演进。杜绝了过去的烟囱式建设，降本增效的同时还能推动政企数字化进程。这种技术应用的趋势，推动着诸多厂商开始将自身的TOG产品与大模型结合。不过客观来看，当下虽然深耕AI产业链的玩家众多，但在政企领域，出于对算力、行业专业度、数据安全、国产化等各方因素的考量，厂商难以给出合适的AI解决方案。AI大模型作为数字化的新基建，如何赋能行业仍需不断探索、实践。很多企业也在不断进行新的尝试。周鸿祎曾在微博上发文表示，“大型企业或者政府要私有化大模型。即在加入公有GPT知识和能力的基础上，再训练一个私有的GPT，只给企业自己或客户使用。”与周鸿祎有相同见解的，还有新华三安全产品研发总监韩小平。

私有化，会是一个好的选择吗？

“全面禁止使用ChatGPT”这句话时不时就会喜提科技榜热搜，最近一次的主角是三星。具体源于三星允许半导体部门的工程师使用ChatGPT参与修复源代码问题。但在过程当中，员工们输入了机密数据，包括新程序的源代码本体、与硬件相关的内部会议记录等数据。起初三星全面禁止使用ChatGPT，自3月11日开始才部分开放给DS部门使用，却没想到在短短时间内就传出机密外泄。诸如此类机密数据泄漏事件，层出不穷。在海外市场，苹果、三星、摩根大通、花旗银行等知名企业都曾明确表示，禁止或限制员工在工作场合使用ChatGPT等大模型产品。

事实上，大模型的底层逻辑是将行业数据标注出来进行深度学习，训练出专注于某一行业的垂直模型。这也意味着，企业的数据要集成到通用大模型的数据池中。然而，政企的数据大多涉及商业机密、个人隐私等问题，对数据安全要求甚高。所以，数据不出域，成为关键。而私有大模型无疑是政企的必选项。不过，私有化意味着需要政企客户自己收集数据进行训练。一般情况下，AI决策的及时性和准确性，取决于数据质量、数量以及算力。这意味着输入预训练模型的数据维度、数量越多，质量越高，才能真正发挥大模型真正价值。一个有争议的点是，专业厂商打造的私有模型，比起通用大模型的能力，能否满足政企需求。

政企大模型，亦需“群战”

术业有专攻，大模型能力同样如此。在政务AI大模型应用方面，周鸿祎曾直言，预测未来中国不会只有一个大模型，每个城市、每个政府部门都会有自己的专有大模型。信创化的浪潮下，全技术栈的国产化已经成为服务政企客户的准入门槛。所以对于政企而言，信创生态能力成为其选择厂商的重要标准。目前来看，能实现全技术栈国产化的AI大模型厂商屈指可数。能否吸引更多信创伙伴成为关键，取长补短，或将实现双赢。此外，在国产化的基础上，不同的场景应用，也需要与不同的厂商合作，例如互联网云厂商在终端软件应用的优势；运营商的网络优势；华为在芯片、系统上的优势。除了基于客户需求的合作，还有来自算力等资源稀缺所带来的压力。AI新一轮热潮袭来，服务器需要配备大量GPU/NPU/FPGA/ASIC等芯片以支持高算力，但就目前来看，算力不仅价格高昂且资源紧张。所以，对于布局政企大模型的厂商而言，在私有化的前提下，通过开源、API接口等形式，以通用大模型和客户或自身集成的数据，帮助客户调教模型，形成定制化的AI产品，或将推动政企大模型快速落地。

政企AI服务的走向逐渐清晰，即政企或许更需要“自助餐”式的服务模式。客户可以选择适合自身需求的芯片、模型技术方、数据集成方、软件厂商等。经历过多次寒冬的AI，能否抓住这次时代的机遇，仍需时间来验证。