始終以解決具體場景中的需求點為核心目標，錨定融合大模型能力的切入點

原標題：AI爆火兩年，技術飛快跑，大模型突破商業化困局了嗎？
文章來源：愛范兒
內容字數：9839字

AI大模型：從實驗室到商業化落地的挑戰與機遇

ChatGPT的出現掀起了AI熱潮，兩年時間里，大語言模型的能力已從科幻走向現實。然而，大模型賽道也面臨著新技術如何轉化為新產品、滿足真需求并發展成商業生態的挑戰。這篇文章將探討大模型商業化的路徑，以及國內廠商在這一過程中面臨的機遇與挑戰。

1. 大模型商業化的十字路口

目前，基座模型競爭格局已趨于穩定，OpenAI領銜，其他廠商各有優勢。但競爭焦點已從參數規模和速度轉向如何將技術轉化為可用產品。哈佛商業評論指出，生成式AI應用多達100類，主要涵蓋技術問題解決、內容生產、客戶支持、學習教育和藝術創作等五大領域。雖然一些通用型和垂直型產品涌現，但訂閱模式并未廣泛接受，廣告植入時機尚不成熟，大模型商業化面臨巨大壓力。

2. To B業務：大模型商業化的突破口

與To C業務相比，To B業務展現出更強的增長潛力。財富500強企業對AI的關注度持續提升，生成式AI已成為企業關注的焦點。中國信通院預測，2026年超過80%的企業將使用生成式AI API或部署相關應用。To B業務更注重專業定制和效益反饋，大模型需要證明其能夠切實解決企業場景中的問題，提升效率和效益。

3. 騰訊混元：精準找到切角，實現技術落地

騰訊混元大模型在技術實力方面不容忽視。其通用文生文模型混元Turbo采用混合專家模型結構，在多個任務中展現出強大性能。騰訊云通過提供多種尺寸和類型的模型，結合其他AI產品和能力，幫助模型應用落地到具體場景中。騰訊的策略是聚焦特定行業和場景，逐步拓展。

4. 嚴肅場景與娛樂場景：兩種不同的應用方向

大模型的應用場景可分為嚴肅場景和娛樂場景。嚴肅場景例如企業核心業務運營，要求高準確性和可靠性；娛樂場景則包括機器人、陪伴類應用等。騰訊云幫助外呼服務商構建客服體系的案例，展示了大模型在嚴肅場景中的應用，以及克服性能和邏輯準確性挑戰的經驗。通過快速迭代，最終實現了人力成本大幅降低的效果。

5. 與小米的合作：精準定位，實現雙向奔赴

騰訊與小米的合作，是另一個成功的案例。小米希望在問答互動中引入大模型，而混元在AI搜索方面的能力正好滿足需求。雙方合作，通過細化場景需求，優化模型，最終實現了高準確率、快速響應的問答體驗。騰訊的內容生態為混元提供了豐富的數據支撐，成為其獨特的競爭優勢。

6. 持續迭代，提升泛化能力

大模型在不同行業和產品的落地，促進了技術自身成長。To C端的反饋可以優化模型，而To B業務對迭代速度和泛化能力的要求更高。 “少年得到”的作文批改功能應用了混元的多模態能力，通過持續迭代，準確率不斷提升。 服務更多企業客戶，也增強了模型的泛化能力，使其能夠從嚴肅場景擴展到娛樂、創意等更廣泛的場景。

7. 未來展望：走向更廣泛的應用場景

大模型未來發展方向是覆蓋更廣泛的應用場景，從嚴肅的商業場景拓展到娛樂、創意、內容生產等領域。這需要以解決具體場景需求為核心，并與應用軟件和硬件廠商合作，提供更貼近用戶日常生活的服務。快速迭代和自我提升能力，將成為大模型保持競爭優勢的關鍵。

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