運營商大模型的進化路線“分野”_風聞
脑极体-脑极体官方账号-从技术协同到产业革命,从智能密钥到已知尽头21分钟前
剛剛過去的五月,運營商大模型集體完成了一次PMF(Product-Market Fit,產品市場契合度)的“進化”。
所謂PMF,指的是產品能夠滿足目標市場的需求,並且能吸引和保留用户的程度,關係到產品的成功與否。人工智能領域,很難有一次成功的PMF(產品市場匹配),往往需要經過多次匹配。即使是“劃時代”的ChatGPT,也是在GPT-1、2、3的基礎上,成長起來的。
一次又一次完成市場匹配,找到產品市場結合點,意味着一個成功的大模型,必須具備持續演化的特質。
一位AI公司創始人曾跟我説,“循序漸進、從小到大地做AI產品,這種可演進性,才是AI公司最核心的因素”。而長期以來,相比AI獨角獸和創業公司,運營商的管理文化被認為偏向於保守,這可能給快速調整產品和服務以適應市場需求,帶來一些挑戰。
自2023集體入局大模型之後,三大運營商又在今年5月底,集體帶來了新變化。運營商大模型的進化路線,也開始呈現出明顯分野。
我們從這些變化中,去審視一下運營商探索PMF產品市場匹配的路線分野,從中看到運營商大模型的可演進性。
集體進化,但路線各有差異
先説事實。如果我們把大模型看做是一場“進化生存遊戲”,那麼三大運營商近期的大模型動作在進化路線上,開始呈現出明顯的分野:
中國移動,像是在為大模型“築巢”,構建更適宜的生長條件。
今年數字中國峯會上,中國移動發佈的九天智能基座,包括萬卡集羣的智算中心,實現行業定向增強、行業模態匹配、全棧國產化、安全可信等四大技術突破的九天基座大模型,鏈接大模型廠商和用户的匯聚平台,以及三大產業融通基地(訓練基地、評測基地、聯創基地)。
每一大項的建成都有極高挑戰,但綜合起來,可以為大模型走向產業,營造良好條件。
中國電信,專注於自身能力的提升,精心培養和訓練擁有強大能力的模型。
近期中國電信最出圈的AI動向,是星辰超多方言語音識別大模型。該模型可同時識別理解粵語、上海話、四川話、温州話等各地方言,是國內支持最多方言的語音識別大模型。
一方面,展現了中國電信在大模型端到端語音交互上的技術能力,以及在高質量語音數據上的常年積累優勢。同時,大模型與方言的結合,也展現了“國家隊”的社會責任和使命感,在服務方言用户、保護方言等公益性事務上發揮作用。模型的“出圈”,也説明大模型本身還有很多細分應用可以挖掘,打造成各家廠商的差異化亮點。
中國聯通,則注重對特定需求的適應和滿足,營造更加良好的外部產業環境。
中國聯通在今年2月的2024年世界移動通信大會上,發佈了元景“1+1+M”大模型體系。5月25日發佈的中國聯通元景大模型MaaS平台,通過模型庫、工具箱、原生應用商店三大服務,具有更懂行業、更易定製、安全可靠的三大特點,實現了“四個開放(算力開放、通用大模型開放、Maas服務開放、行業專家能力開放)”。
上述特質,都是從滿足行業客户個性化定製需求出發,為大模型行業應用創新創造了更好的產業環境。
可以看到,三家運營商在近期的大模型佈局上,呈現出不同的策略,以自己的方式不斷進化。
加速探索,運營商大模型和市場匹配
保持演進的目的,是為了一次次完成產品市場匹配(PMF),讓自家產品在不同階段、不同場景中,都能夠滿足市場需求,實現商業回報。
從各家進化路線可以看出,運營商做大模型主要從幾個方面來滿足需求,完成市場匹配:
“國家隊”身份→自主化需求。作為“國家隊”的一部分,運營商的大模型國產自主化程度高,有利於數據安全和隱私保護,是國民經濟骨幹行業,比如通信、政務等行業用大模型的更優選。中國移動的“九天”大模型,定位就是在政府治理、工業生產、民生服務、通信特色這四大領域發揮重要作用,目前已經實現全棧國產。
2.算力網絡→算力需求。運營商具備算力網絡的先天優勢,不僅可以用於自身模型的訓練推理,還能夠整合為AI訓推一體化解決方案,為行業客户提供更具成本優勢、時延體驗優勢的大模型算力服務,撬動商業價值。目前,訓練類GPT-4及以上的大模型,超萬卡集羣將是標配,中國移動便率先謀篇佈局,近期宣佈年內將建成3個國產近2萬卡智算中心,結合千億多模態大模型和匯聚百大要素的生態平台,構成了一個AI技術基礎基座,服務於各種行業數智應用。
3.行業積累→定製需求。運營商此前服務大量垂直行業的客户,積累了龐大的業務數據,當其他大模型廠商頭痛於行業專有數據稀缺、客户關係難建立的時候,運營商反而可以“搶跑”行業場景。比如説,工業生產對模型的精度、魯棒性等要求極高,目前中國聯通涵蓋了通用大模型、工業領域行業大模型、工業場景模型及基礎小模型等,在工業製造領域,如發動機下線裝配質檢、家電生產操作流程監測、服裝款式設計和創新、設備故障診斷、碼頭安全生產管理、船舶身份核驗等場景落地。
4.網絡大模型→自身需求。通過大模型對智能客服、5G用電等進行精細化運營管理,運營商可以從大模型落地自身通信業務中降本增效,快速收穫價值回報。
比如近日中國電信推出的星辰超多方言語音識別大模型,就已經在福建、江西、廣西、北京、內蒙等地的中國電信萬號智能客服系統試點應用,幫助萬號智能客服秒懂 30 種方言,日均處理約200萬通電話,更好地服務很多方言用户。
不難看到,運營商大模型的進化,正是為了充分發揮優勢,找到產品市場結合點,支撐大模型技術在產業中兑現價值。
持續演進:一道運營商大模型的共同考題
2024年,“落地”成為大模型的主基調,而落地能力來自更多元的客户關係與更多挖掘需求。無法完成PMF(產品市場匹配)、形成商業閉環的大模型,只能成為叫好不叫座的項目。
從這一點上看,做大模型不僅僅是技術問題,而是一個進化策略問題。
當我們將時間軸拉長,會發現運營商大模型雖然路線各有不同,但共同點是,都保持了持續演進:
一方面,持續補全模態能力。目前三大運營商都完成了語義、語音、視覺的多模態大模型佈局,覆蓋種類全面,成為面向各類行業應用場景,充分供給的“模型超市”。
另一方面,持續增強模型能力。中國移動最新自研的「九天」千億多模態基座大模型,中國電信推出的星辰超多方言語音識別大模型,以及聯通佈局10億、70億、130億、340億、700億多參數量語言模型,都説明運營商在大模型技術上的投入決心之大、戰略可持續。
此外,還在持續做厚AI基礎生態。移動的九天智能基座包含算力、模型、平台,聯通的元景“1+1+M”大模型體系和電信的“1+1+1+M+N”大模型體系,無不説明,運營商要以全棧AI能力跨入大模型的巨大產業空間,為後續一步步驗證產品市場契合度,降低風險與成本,從而為商業回報奠定基礎。
因此,當科技企業的大模型,紛紛打起價格戰的時候,運營商大模型經受住了市場的洗禮,縱向深入一個個行業市場,保持着快速迭代。
將近一年時間的實際檢驗,或許我們可以得出一個肯定的結論:運營商做大模型,是具備循序漸進、不斷完成市場匹配的演進能力。
《天演論》中寫道:“萬物莫不如是,人其一耳。進者存而傳焉,不進者病而亡焉。”只有不斷進步,適應環境的物種,才能生存和傳承,否則就會衰敗和死亡。
從這個角度看,持續“進化”的運營商大模型,憑藉着良好的技術價值轉換條件,一次次完成產品市場匹配。沿着這個應用節奏不斷演化下去,運營商大模型或將後發而先至,比AI科技公司快一步完成商業躍遷。