戴文渊：最适合大模型的商业模式是什么

责任编辑：新商业来源: 中国315防伪网 2024-07-11 13:43:53

　　第四范式(北京)技术有限公司创始人

　　ChatGPT的崛起虽意外，却也在情理之中。自GPT—3问世时，我们就已预见到大模型的重要性，只是难以确定其突破时机。2023年，ChatGPT的出圈对整个产业产生了巨大的推动作用。技术进步可能是线性运动，但信心则是跳跃式的。在技术未达到临界点之前，公众对其几乎没有信心。

　　因此，此轮风暴主要源于信心的转变，而非技术上的重大突破。以AI(人工智能)绘画为例，该技术早已存在，但当时人们对AI作画兴趣寥寥。2023年，即便我们不主动提及，大家也会追问，渴望了解AI作画。

　　第四范式拥有一个由100多名研究员组成的团队，类似于公司的“达摩院”。对我们而言，大模型是一个不能错过的方向。

　　自2018年Google(谷歌)推出BERT模型起，我们便着手相关工作。尽管BERT当时存在局限性，但GPT—3的出现为我们指明了技术发展的明确方向。我们在此过程中的投入与2023年有所不同，特别是在技术临界点突破后，团队的士气和信心大增。

　　信心问题一直困扰着我们。2022年若推出“式说”1.0和2.0版本，市场接受度恐怕不高。因此，尽管我们长期储备了大模型技术，却未给予足够重视。技术临界突破后，我们立即着手产品化，于是在2月和3月迅速推出了“式说”1.0、2.0版本。

　　在此过程中，我们面临的主要挑战是“可控性”问题。我们需要明确哪些事是可控的，哪些是不可控的，同时探索客户对于可控与不可控范围的接受度。以AI功能实现为例，即便准确率高达99%，若无法满足用户的100%要求，便无法使用。或者至少应确保在指出错误时，AI能够进行自我迭代与修正。

　　对于大模型能力的涌现，我们并不感到意外或激动，而是视为理所当然。我们对自身大模型的评价是“理应如此”。因此，在这波大模型投入上，我们未设明确上限，只要现金流允许，就会增加投入。目前，我们最高能产出千亿(参数)规模的模型或产品。

　　目前外界将AI分为1.0和2.0阶段。过去的AI，是点上的AI，在参数规模达到1亿或10亿时便被广泛接受。而现在热议的AGI(人工通用智能)，是面上的AI，其模型需达到一定参数量级，方能展现可接受的能力。例如，参数规模低于100亿的大语言模型，其能力难以被认可。

　　过去我们寻求的AI应用场景，如搜索引擎、资讯推荐、金融交易等，均需具备足够大的价值，因为以往的模型仅适用于特定场景。如今，多模态大模型能力可成为底座，支撑多个场景。这就意味着，模型研发从以往注重投入产出比，转变为现在全面升级换代。

　　过去点上的AI无法脱离软件单独存在，如抖音的推荐算法必须嵌入APP中才能为用户服务。如今，AI技术带来的巨大机遇在于，它有望推动整个软件产业，包括to C(面对企业)和to B(面对消费者)领域再次升级换代。

　　在大模型的实际应用上，我一直认为其将首先变革to B行业。由于B端企业软件的起点相对较低，可改进空间更大。这就像二维码支付在中国迅速普及，但在信用卡业务高度发达的美国却难以推广一样。

　　中国的to C软件在过去十余年里已发展至较高水平，而B端企业软件更注重功能且交互门槛较高。AI大模型引入的新交互模式(如对话框式)，有望创造出交互简洁、功能全面且能自我优化的新型软件工作流，提升B端软件的用户体验。此外，在开发层面，传统的B端软件采用菜单式开发，功能更新周期长，而AI在改写数据和API(应用程序编程接口)方面的效率远超以往，从而将软件迭代周期缩短至以天为单位，无论用户体验，还是开发者体验，都得到了飞跃式提升。

　　ChatGPT的出现提升了客户对AI的接受度和信心，也推动市场的发展。我们正与各行业客户，包括金融、能源、运营商、零售和医疗等，共同推动技术产品的实际应用。同时，技术的迅速发展也提高了我们吸引新客户的效率。

　　关于大模型的商业模式，我认为最适合的盈利点是算力。AI算力的重要性不容忽视，例如，每次访问ChatGPT都会消耗一定的算力资源，这种按使用量计费的模式非常合理。关于to C领域，我们虽无明确商业计划，但会持续保持开放的态度。

　　近期，我们这家to B科技公司的工作模式愈发趋向于互联网企业的风格。过去在互联网公司，快速迭代是常态，每天都会创新并实验，依据结果持续优化。尽管第四范式是一家高科技企业，主要从事to B业务，但我们的迭代和反馈周期正逐渐加快。在to B软件企业中，我们每年更新两个大版本已算迅速迭代。

　　过去，每个月甚至每天迭代对我们而言是难以想象的，然而，在ChatGPT的交互模式影响下，我们的产品和技术研发流程已经发生了深刻变革。传统上，研究部门开发的算法需经历工程化、产品化到解决方案的漫长过程，至少耗时一年，甚至两到三年才能推向市场。而现在，借助AI的力量，我们研究团队的成果能在一两天内迅速进入产品阶段。

　　团队如今的工作体验与以往截然不同。以前，我们百余人的研究团队在外界鲜为人知，因为研究成果至少需要一年才能实现商业价值，这期间，我们只能自我激励。但现在，新成果一旦出现，就能迅速被大众看见并对产业产生影响。我们很享受这种类似互联网公司的运作模式——快速迭代、不断试错，并与客户共同打磨产品。这不仅提升了产品能力，还让我们与客户更紧密地协作，共同进步。

　　关于公司的发展愿景，早在创业初期，我便与其他创始人探讨过这个话题。我们期望人们或许不熟悉戴文渊这个名字，但提起第四范式，却人人皆知，至于创始人身份，或许需要查阅一番。许多海外企业的创始人已逐渐“隐身”，例如IBM和微软，即便创始人不再活跃，公司依旧蓬勃发展。虽然创业公司鲜有能达到此境界者，但我们寄希望于第四范式有朝一日能实现这一目标。

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