01

國產(chǎn)大模型，干啥啥不行，內(nèi)斗第一名

上周，國內(nèi)發(fā)布類chatGPT產(chǎn)品又進入了一個小高潮，國產(chǎn)大模型紛紛問世并很快進入亂斗局面：

不過，所有國產(chǎn)大模型都有一個共同點：不對用戶開放，僅限邀請內(nèi)測。

所以，做的好不好，大家只能觀望。

但產(chǎn)品沒出來，不耽誤廠家之間打口水仗。

前搜狗創(chuàng)始人王小川在一次采訪中說李彥宏在平衡宇宙，因為李彥宏說百度大模型跟openAI 的差距是兩個月，而王小川認為是三年，雖然是三年，但王小川又認為自己能在年底之前做出來匹敵chatGPT3.5的產(chǎn)品。

王小川說完沒多久，百度高管就諷刺說，王小川脫離一線太久，不知道當前的科研水平，所以認為我國的科研水平跟openAI 差距大。

但王小川隨機反駁，我才脫離一線1.5年，有些人已經(jīng)脫離一線15年了。暗指李彥宏脫離一線更久。

真是沒想到，國產(chǎn)大模型產(chǎn)品還沒搞好，干啥啥不行，內(nèi)斗倒是第一名，為了到底落后多少年而打口水仗，實在有點丟份兒！

百度和搜狗的恩怨，還是互聯(lián)網(wǎng)上古時期——PC時代種下的，沒想到跨過了移動互聯(lián)網(wǎng)時代，還帶入了入AI時代，其實，如果都不是純原創(chuàng)的大模型產(chǎn)品，誰都沒必要看不起誰。

OpenAI看似石破天驚的發(fā)布了大模型產(chǎn)品chatGPT，并且快速進化到了GPT5.0，其實，當初之所以匆忙發(fā)布GPT3.5而不是更好用的GPT4，就是因為聽說別家要發(fā)布了，要第一個占坑。

這意味著GPT產(chǎn)品并非獨門秘籍，對自己的門檻也沒有太自信。

最近從多為科學(xué)家的普及來看，大模型產(chǎn)品誕生于50年前，如今通過硬件升級算力和數(shù)據(jù)積累，終于跑出了奇點。

除了openAI的產(chǎn)品，美國還有多個大模型產(chǎn)品，甚至還有多個是開源的，F(xiàn)acebook的首席科學(xué)家說，在美國，有成千上萬的科學(xué)家能做出大模型產(chǎn)品。

也就是說，目前世界上，有成批量的產(chǎn)品，有成規(guī)模的人才，都能做出類似的大模型。

國內(nèi)幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭也有部分積累，否則不會兩三個月這么短時間就推出半成品，只不過，大家不知道大模型的核心是算力而不是模型，模型都會做，但是瘋狂燒錢堆算力來訓(xùn)練模型，這種瘋狂的事兒，巨頭們沒想過。

現(xiàn)在OpenAI挽起袖子摸黑到了AI成功的對岸，國內(nèi)大模型摸著OpenAI過河，可以少走一些彎路，但是真正讓他們?nèi)ピ瓌?chuàng)的、底層大模型，還是不太可能，時間來不及，而且，他們也不愿意重復(fù)發(fā)明輪子，也可能是沒能力發(fā)明輪子。

不過，使用國外開放的大模型產(chǎn)品也不是啥罪過，你看，國產(chǎn)手機套殼安卓就很成功，顛覆了國際手機行業(yè)的格局，推動了中國移動互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，一度被認為超越美國獨步全球。

通過中國的人力和資本優(yōu)勢，對國外開源的大模型進行改造，在一年之內(nèi)拿出一個像樣的類GPT3.5的產(chǎn)品，我認為是沒有問題的。不用在意中文互聯(lián)網(wǎng)被污染被限制這種事兒，作為一個語言類產(chǎn)品來說，有部分成熟的內(nèi)容用于訓(xùn)練就可以做出來了。還有很多人說國內(nèi)的大模型只有巨頭能做，這是不對的，現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)做大模型公司，完全可以做起來，只是要差異化，這是另一個可以寫一萬字的話題，暫且不表。

但是，做出來的大模型怎么用，要比大模型產(chǎn)品能不能做出來，更加艱難！

02

我想用你的模型，你竟然想要我的數(shù)據(jù)？

一個月前，百度發(fā)布文心一言的時候，說有幾萬家企業(yè)聯(lián)系希望主動接入，一個月之后，百度和接入的企業(yè)，都沒有再對這事有只言片語的分享。

原因是什么呢？

當企業(yè)聽說大模型能提高效率的時候，很多企業(yè)熱情很高，但是，當企業(yè)聽說接入大模型，要把自己的數(shù)據(jù)上傳，用來訓(xùn)練大模型的時候，他們沉默了，誰都知道，只有喂模型數(shù)據(jù)，模型才能生成精度更高的產(chǎn)出。

問題是：我想用你的模型，你竟然想要我的數(shù)據(jù)？

且不說平臺對數(shù)據(jù)的使用是否安全，就算是安全，可數(shù)據(jù)是大企業(yè)的核心資產(chǎn)啊，比如很多游戲服務(wù)公司的特效數(shù)據(jù)庫，電商公司的用戶數(shù)據(jù)，還有互聯(lián)網(wǎng)公司的代碼庫，這些東西要是共享出去了，那跟把自己公司的命運交給別人有什么區(qū)別？

再說了，也沒有任何平臺敢說自己對數(shù)據(jù)的使用是絕對安全的，舉個例子，假如百度的文心一言幫有贊訓(xùn)練客服產(chǎn)品“吃掉了”有贊的數(shù)據(jù)，后來又對微盟服務(wù)，你怎么保證對微盟的輸出沒有采用有贊的數(shù)據(jù)呢？畢竟都是同一個大模型“吃掉”的數(shù)據(jù)。

有人說，數(shù)據(jù)使用可以脫敏，可以本地部署。

脫敏的數(shù)據(jù)，準確性就會降低，不脫敏，采取本地部署，難不成把百度的大模型拷貝到某個公司的服務(wù)器上操作嗎？那百度就沒有泄露自己核心機密的風(fēng)險嗎？何況你知道大模型訓(xùn)練一次多少錢嗎？

當然，未來會有某種雙方都能接受的方式，低成本運作，比如只拿出部分數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，成型之后再本地部署。

但是，我以為，大模型這種服務(wù)，只能私有，不能公用！公用的必然是to C的，針對用戶層面的，to B的大模型產(chǎn)品，只能企業(yè)自己搞，自己搞不定那就交給服務(wù)商。

就好像CRM系統(tǒng)一樣，部署在企業(yè)自己的服務(wù)器里才更安心，以后，可能CRM系統(tǒng)自帶智能化大模型產(chǎn)品，不需要去公共平臺，如果大大小小的公司都能做出大模型產(chǎn)品，那服務(wù)商自己搞一套也很正常，反正無非是套殼，做應(yīng)用層面的創(chuàng)新，又不需要有硬件接入的關(guān)口卡脖子，就跟現(xiàn)在的機器學(xué)習(xí)一樣，是一個軟件的智能模塊，很多產(chǎn)品都有這功能。

關(guān)于數(shù)據(jù)安全的問題，看起來不大，怎么能阻擋科技進步呢？

其實，數(shù)據(jù)安全才是最底線的要求，為什么滴滴上市會惹惱高層，最后滴滴不得不退市；為什么當年阿里搞新零售，希望和品牌商零售商互通數(shù)據(jù)，后者都不同意，最終還是阿里自己收購的銀泰大潤發(fā)同意互通。

對于大型企業(yè)來說，數(shù)據(jù)安全是根本性的，大模型產(chǎn)品使用的最大障礙就是數(shù)據(jù)。

大模型在用戶營銷和服務(wù)的使用有天花板，但是在生成文字內(nèi)容和圖片視頻方面，可能會稍微好一點。

比如，有些服務(wù)公司已經(jīng)通過AI給客戶寫文案，做圖片了，還有的企業(yè)，為了了解客戶意圖，先用AI畫簡單的圖，摸清客戶需求之后，再由人工完成，這就大大提高了效率。

但是要讓AI完全替代人的操作，現(xiàn)階段還是不靠譜的，都說GPT5出來以后會特別驚艷，能抓到實時的信息，會更加智能。

但不管怎么智能，與人的智能相比，還是有很遠距離，這是因為：

人類的智慧可以分為幾個階段，語言、認知、智慧、能力，現(xiàn)在AI的本領(lǐng)剛剛突破語言階段，會說話了，但還在認知階段，沒有達到智慧階段。

什么叫智慧階段？一個產(chǎn)品在市場競爭中，應(yīng)該采取什么策略？這些需要走訪調(diào)研、數(shù)據(jù)分析、競對分析，找出差異點，做出應(yīng)對策略，集中資源，執(zhí)行策略，這些是智慧，這不是AI能做的，GPT是一個語言生成和理解工具，能做的是輔助人類，減少重復(fù)勞動。GPT輸出的語言是按照概率給出排列組合，而不是產(chǎn)生智慧，它能理解你的意思，不代表它有智慧，它是在語言方面給你一種可能是你需要的回應(yīng)。

現(xiàn)在有人在討論GPT會毀滅人類，簡直莫名其妙，有些科技媒體一天到晚一驚一乍的標題，每天推送五篇文章，三篇都是革命，兩篇是顛覆，科技恐怖主義的泛濫，他們是罪魁禍首。

經(jīng)過幾年的發(fā)展，GPT類產(chǎn)品或許真的可以全面部署，但就算是能用了，使用之后的效果如何？真的是革命級的應(yīng)用顛覆現(xiàn)有格局嗎？

也不見得！

03

GPT，把轉(zhuǎn)化率干到極致

調(diào)皮電商問了一些電商廣告行業(yè)從業(yè)者，大家目前能想到的GPT使用場景是能根據(jù)用戶生成詳情頁或者落地頁。

現(xiàn)在，商家們的詳情頁是固定的，長達十幾米，詳細介紹了商品的特點，但是，消費者可能看不過來，而且他在意的需求點，有可能隱藏的很深；或者這個產(chǎn)品有幾十上百個應(yīng)用場景，但是詳情頁只能展示幾個。

雙向都有痛點，現(xiàn)在GPT能干啥呢？

當一個用戶點開廣告頁或者詳情頁時，根據(jù)每一個用戶的特點（后臺給他的畫像或者標簽），GPT立刻生成給他展示的定制詳情頁，從而提高轉(zhuǎn)化率！

想想這個應(yīng)用是不是還挺激動，商家最在意的轉(zhuǎn)化率終于可以做到極致了，再也沒有信息不對稱，產(chǎn)品特點被針對性的展示得淋漓盡致，如果消費者有疑問，還能立刻給出解答或者拉來一個更對口味的客服接待。

但是這里卻有幾個問題：

第一，由于是GPT產(chǎn)生的內(nèi)容，而且是臨時隨機的，商家來不及審核萬一詳情頁的內(nèi)容有違規(guī)內(nèi)容怎么辦？

有人說，怎么會違規(guī)呢？讓GPT不違規(guī)就行了啊，首先，GPT從來都不是一個靠譜的機器人，只是一個內(nèi)容生成機器；其次，你想想最近商家對拼多多的“炸店”是咋回事？商家不同意西藏新疆包郵，但是平臺讓他們必須包郵，否則罰款；平臺跟消費者溝通，直接僅退款，對黑標商家卻沒有僅退款，實行雙標。所以，如果平臺完全掌握了詳情頁的權(quán)力，你覺得商家真的樂意嗎？

第二，如果讓你的流量轉(zhuǎn)化率做到了極致，但也讓你的對手做到了極致啊，這樣一來，不還是扯平了嗎？競爭的本質(zhì)是你比對手更強，而不是跟對手一樣。另外，對商家來說，我缺的是極致轉(zhuǎn)化率嗎？我缺的是流量！

第三，平臺如果完全掌握了詳情頁生成，為什么不把最好的轉(zhuǎn)化率給哪些設(shè)置高傭金的商家而要給一個小商家呢？

第四，有人說，轉(zhuǎn)化率做到了極致，至少平臺的流量得到了最大程度的轉(zhuǎn)化。問題是，消費者本來想多逛幾家店鋪，現(xiàn)在被機器人伺候的點擊一次就完成了購物需求，然后就離開了購物平臺區(qū)別的平臺娛樂了，結(jié)局是：流量會變少，而不是會變多。

這還僅僅是建立在GPT能夠勝任的情況下，萬一GPT生成的頁面或者產(chǎn)品視頻太生硬，缺乏個性呢？

商業(yè)是一種平衡博弈，而不是某些科技恐怖主義者說的那樣絕對如何如何，GPT的應(yīng)用的確能提高效率改善用戶體驗。

但你發(fā)現(xiàn)沒有，現(xiàn)在GPT能做的還是小幅度降低成本，而不是激發(fā)創(chuàng)意刺激需求，屬于節(jié)流，而不是開源，減少一些行政成本，并不會讓行業(yè)發(fā)生顛覆。

再比如，有人說，GPT的成熟，會讓教育培訓(xùn)行業(yè)發(fā)生革命，老師會失業(yè)，這種胡扯八道的論調(diào)不知道怎么還讓很多人信以為真？

如果只是有內(nèi)容就能做好教育，那直接有課本就行了，為什么還要讓學(xué)生去學(xué)校學(xué)習(xí)？

GPT雖然能給學(xué)生講課，但學(xué)生就能聽嗎？如果有人給講課，學(xué)生就能學(xué)好，那把全國特級老師的講課視頻全面分發(fā)到每一個學(xué)校每一個家長手里不就行了？

你會說，GPT能因材施教，根據(jù)每一個學(xué)生的特點來講課，但老師是教書育人，單存的講課并不能育人。

我不明白，哪些散布科技恐怖主義的大V們，就不能說GPT能幫助老師更好的培養(yǎng)學(xué)生嗎？為什么非要把GPT和老師對立起來？

04

總結(jié)

大模型產(chǎn)品不難做出來，難的是如何應(yīng)用，就算是應(yīng)用了，使用效果也因為博弈關(guān)系，難以評估。

所有優(yōu)秀的產(chǎn)品，都需要與現(xiàn)行利益格局博弈很久，才能站穩(wěn)腳跟，電商之所以在日本韓國臺灣香港都不發(fā)達，原因之一是當?shù)卦械睦娓窬痔珡姶罅?，我們堅定的相信AI會帶來豐富的社會價值，但GPT類產(chǎn)品，還是不應(yīng)該被神話，等待它的，將是殘酷的商業(yè)戰(zhàn)爭！

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