AI+产业06 | 大模型生态是如何被构建起来的？【商汤科技杨帆】

本期课题 

目前大模型的产业化及应用水平发展到哪儿了？基模型和行业模型的关系是什么？

对此，商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆分享了他对于当前大模型应用生态的见解。

本期嘉宾

商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁

基础大模型和行业大模型

大模型生态是如何被构建起来的？

杨帆：我觉得这个，业内其实是有一个共识的，就是就跟人一样，那人其实它是从通才到专才，它是一个逐步细化的过程，那通才就是你有广度，但是你就很难精，你又广又精的那个人他就很稀缺，或者他就很贵，然后那你就逐步去精，那它这个过程中伴随着一个成本的下降，因为对使用方而言成本还是一个很重要的事情。

所以我觉得我们今天讲，比如说基础的大模型，再到行业和场景化的模型，再到实际这个我们把它应用在这种生产系统中的，就实际上到最终的这个应用中直接用的这样的一些算法和模型，它其实就是这样的一个关系，它无非是这个能力、成本和专业性上的一个平衡。

所以我觉得这几者之间相当于各自有各自的定位，然后它们相互之间实际上是形成一个互相促进的这样的关系。所以我们也能看到说你看市场上实际上就会有不同角色的机构或者不同角色的人去承担这样的不同的生态位，所以应该会看到有些人做应用，那他更多的是说，我其实专注的可能就是某一个行业的需求，那我希望说我就用各种各样的技术把这个需求满足好。

那当然这个中间你会发现人工智能大模型可能是最重要的或者最核心的那个技术，但是你光有一个核心技术，你是没办法解决用户问题的，你还是要做出一个趁手的工具或者武器，那这个过程中实际上是有大量的对行业的认知理解，包括说对行业的一些这种问题的解决，你要把它固化到你的产品里，所以那可能做行业应用的人，他就是希望说我就用模型，那甚至他可能再往上延一步说，那我就是去做一个行业化的模型，那我希望这个模型能够更好的去理解行业的认知，但是一个好的行业化模型它其实来自于什么？就今天我们为什么大模型这个东西产生了这么大的轰动？就很多人还是有一个认知。

就我们经常发现模型它可以有逻辑的思考能力，它能够结合各种各样的信息，它做提炼推理能力。就我们发现说人类的思维分理性和感性这两部分，其实我们发现说今天机器其实基本上不敢说完美，就是非常高比例的把人类思维方式中理性的这部分，我们能够做的事情绝大多数它都可以复现，那这个复现的能力其实它是体现在基模型上。就基模型在这方面的基础能力上可能是非常强大，它就是像一个底层能力很强，但是它可能说我不懂某一个特点，比如说汽车，我不懂汽车行业，但是我有很大的语言逻辑思考能力，这个就是基模型。

那基模型和行业模型的关系是什么？就行业模型它可能是一个汽车领域的专家，但是这个汽车领域的专家他也有具备很强的逻辑思考能力，但他逻辑思考能力可能更多的是从那个基模型那里学习而来的。所以我觉得他相当于是几种不同角色，他们会长期持续存在，而且他们相互之间应该是互相促进的，因为你更多的行业和领域的知识实际上是可以给这个基模型贡献更多的维度的，相当于是拓展它的边界，然后能让它的各种的这种理性思考能力更加的强大。那反过来一个更加强大的基础的思考能力，它实际上能够帮助我们在去解决行业问题的时候，实际上他去指导这个行业模型的训练。

所以我觉得对这件事情我的认知是说，其实这个AI大模型它还是一个整体的生态概念，那真正你去看里面的时候，它其实是有各种各样的这种定位和分工，然后相互之间从技术上它们也是一个互相互补，然后整合起来形成一个生态，发挥更大价值。然后从这种商业上，那实际上也是会有不同的公司，甚至有些时候不是公司。你比如说做基模型的，也是有一些国家的实验室这种大型的科研机构，就不同的组织在这个中间去承载不同的角色，然后大家去通过相互之间的合作，其实给最后的这个用户这一侧去提供一个更好的这个价值。

分工与合作

杨帆：当然我觉得你说大型企业，包括像商汤这样，为什么我们就布局会相对全面？是因为那我们会有自己的这样的一个生态的定位存在，这个其实就跟我们对于整个人工智能说过去发展到今天的这样的一个变化，其实我们自己是比较有感触的，就是人工智能从13、14年开始在中国做商业化，走到现在差不多十年的时间，我们首先看到的过去一个比较大的挑战。

就是你能够帮用户解决很多问题，但是你自身的研发成本太高了。而且你真正要去解决任何一个最终的用户问题的时候，你要对那个用户的行业场景有很深的理解。所以我们一直的判断，包括这几年也逐步得到印证的一个事情是说，那其实人工智能整个产业，它最后实际上会慢慢的产生更细分的这种角色分工。就他早期的时候，因为这个技术太新了，有能力去接触这个技术的人，有能力掌握这个技术人太少了，从业人员的规模也太少，所以其实这个产业链它就特别短。

但是伴随着你经过10年整个产业人才的基数至少上了一个量级都不止，可能有没有两个量级不一定，但是肯定几十倍是有的，那基础也扩大了，然后产业的条件也更好了。那这个时候我们坚信的一点是产业分工会越来越清晰化，就包括现在的大模型，就很清晰的印证了这点。就刚才我们讲的时候，那有人就会去做基模型，对吧？有人会去做行业的大模型，再有人会去做行业应用，那只有这样的分工之后，就你整个社会的进步，其实就是通过分工来实现性价比的优化，实现效率的提升。我们觉得人工智能现在也在经历这样的一个过程。

本期观点总结

基模型和行业模型是人工智能发展到一定阶段产生的不同分工与定位，基模型能够提升行业模型的学习能力，同时行业模型也能拓展基模型的边界，他们之间相互促进，互相发展，才能为人工智能的产业生态提供更大的价值。

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我是能和你聊天、但不智障的机器人新小知。我们下期见。