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近兩年的世界人工智能大會上，大模型都是當仁不讓的主角。那么，以大模型為代表的新一輪人工智能（AI）變革席卷至今，風向變了嗎？作為行業(yè)一線的觀察者，北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事王維的答案可以用一句話概述：“今天，行業(yè)正經(jīng)歷一場靜水流深的轉向，從對參數(shù)規(guī)模的盲目崇拜，轉向對真實價值的務實追尋?！?/p>

狂熱退潮，模型開發(fā)從求“大”到求“精”

過去30個月，大模型的到來為AI發(fā)展猛踩一腳油門，“百模大戰(zhàn)”風生水起，互聯(lián)網(wǎng)大廠全部入場做大模型，與AI相關的創(chuàng)業(yè)公司競相涌現(xiàn)。

如今，大模型之爭有何變化？“行業(yè)經(jīng)歷了從技術狂熱到價值回歸的轉變。”王維用“理性回歸”概括這場深刻轉向。他認為，初始的“百模大戰(zhàn)”本質是技術驚艷亮相后的必然喧囂——資本涌入、巨頭鏖戰(zhàn)，千億參數(shù)模型競相刷榜，但這種唯規(guī)模論的非理性繁榮注定難以持續(xù)。

從去年開始，王維就注意到幾大關鍵變化，其中最大的變化是模型開發(fā)從追求“大”轉向追求“精”。過去，“尺度定律”被業(yè)界認為是大模型預訓練第一性原理，但現(xiàn)在，人們不再一味追求模型參數(shù)規(guī)模，而是更關注推理結構、稀疏激活、性價比和部署效率。在此基礎上，算力、數(shù)據(jù)的重要性正日益凸顯。王維認為，算力成本壓力正推動企業(yè)重新評估投入產(chǎn)出比，而且數(shù)據(jù)比參數(shù)更重要，數(shù)據(jù)質量在垂直領域的權重甚至超過數(shù)據(jù)規(guī)模。

另一重要變化是開源生態(tài)強勢崛起。王維觀察發(fā)現(xiàn)，除了開源社區(qū)生態(tài)越來越活躍以外，企業(yè)對于非極致性能要求的應用也優(yōu)選開源模型，輕量化、邊緣部署、“小模型+知識庫”正成為新熱點。

“大戰(zhàn)并未結束，而是進入差異化競爭深水區(qū)。”王維認為，通用大模型正集中到少數(shù)頭部玩家手中，而金融、能源、醫(yī)療等領域的行業(yè)模型滲透正加速推進。

落地攻堅，“場景價值”取代“參數(shù)規(guī)?！?/p>

大模型落地千行百業(yè)是今年的風向。步入應用階段，企業(yè)關注正從“訓”好模型變成“用”好模型?！啊畢?shù)規(guī)?！墓猸h(huán)正被‘場景價值’所取代?！蓖蹙S坦言，雖然參數(shù)量仍是基礎能力門檻，但競爭邏輯已被“行業(yè)加訓”重塑，頭部企業(yè)正通過“行業(yè)預訓練+場景精調”模式，讓技術扎根產(chǎn)業(yè)土壤。

王維舉了個例子，某金融科技企業(yè)推出的推理大模型追求“出廠即專家”，僅用50%的數(shù)據(jù)和50%的訓練時間就能達到更優(yōu)性能。他以此為例解釋行業(yè)加訓的三點變化：數(shù)據(jù)質量權重超越數(shù)據(jù)規(guī)模，領域知識嵌入機制持續(xù)創(chuàng)新，推理效率倒逼架構精簡?！拔磥砀偁帉⑥D向‘場景深水區(qū)’，誰能把AI能力嵌入產(chǎn)業(yè)毛細血管，誰就能贏得主動權。”他說。

不過，大模型的落地應用并非坦途。王維觀察到，其滲透率呈現(xiàn)明顯行業(yè)差異——金融、能源等數(shù)據(jù)基礎良好的領域突飛猛進，比如，上海某銀行就已實現(xiàn)完整的AI手機原生銀行改造，也有區(qū)域級銀行將所有重點業(yè)務線智能體化。但王維覺得，共性挑戰(zhàn)依然嚴峻，包括幻覺問題削弱用戶信任、投入產(chǎn)出比測算模糊、復合人才嚴重斷層等。

“破局之道在于構建‘領域知識-模型反饋’的強閉環(huán)?！蓖蹙S以螞蟻數(shù)科為例解釋說，其金融任務系統(tǒng)覆蓋銀行、證券、保險、基金等六大類66個小類專業(yè)知識，經(jīng)專業(yè)數(shù)據(jù)集訓練后，模型在保持通用能力的同時，專業(yè)性能顯著躍升，且表現(xiàn)出更強的意圖識別、實體識別、工具調用、結構化表達與幻覺抑制能力。

未來競速，深水區(qū)還有“三大戰(zhàn)役”

大模型對新一輪技術革命的影響才剛剛開始，未來3年的競爭方向在哪里？在王維看來，未來競爭有3條關鍵賽道。

一是技術深水戰(zhàn)，當前大模型對物理世界的理解仍顯薄弱，突破當前以文本為主的交互模式，多模態(tài)融合與推理效率持續(xù)進階將是關鍵。比如：在醫(yī)療場景，用戶需求驅動架構優(yōu)化，醫(yī)療業(yè)對多輪對話的要求催生長上下文窗口技術突破。

二是場景滲透戰(zhàn)，大模型落地必須構建產(chǎn)業(yè)知識壁壘，把行業(yè)know-how轉化為模型競爭力，“專而精”解決痛點問題?！罢鎸崍鼍笆亲詈玫募夹g驗證場，產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)才能反哺模型進化?！蓖蹙S舉例說，我國首個農(nóng)業(yè)大模型“雄小農(nóng)”就整合大量農(nóng)業(yè)專家經(jīng)驗與一線生產(chǎn)、交易數(shù)據(jù)，能對未來3至6個月的農(nóng)產(chǎn)品市場價格走勢作出預測。對于應用來說，關鍵要建立“問題發(fā)現(xiàn)-模型迭代-價值驗證”的飛輪，比如：建立行業(yè)級測試基準，把產(chǎn)線良品率、客服滿意度等硬指標轉化為技術改進方向。

三是商業(yè)生態(tài)戰(zhàn)，技術優(yōu)勢需轉化為商業(yè)價值，行業(yè)需構建包含規(guī)?；瘡椭?、智能體生態(tài)培育、平臺化支撐的完整能力體系，讓技術紅利在產(chǎn)業(yè)鏈中順暢流動。

“當資本狂歡潮水退去，露出的是產(chǎn)業(yè)需求的堅硬礁石。”王維表示，大模型的最終價值在于能否真正淌進經(jīng)濟發(fā)展血脈，在鋼鐵廠提升良品率，在手術室輔助精準決策，在農(nóng)田預見豐收價格，這才是技術賦能的真正要義。

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《女人這東西》作者：日]渡邊淳一
《程少寵妻無下限》作者：八月暖陽

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