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刚刚过去的五月,运营商大模型集体完成了一次PMF(Product-Market Fit,产品市场契合度)的“进化”。
所谓PMF,指的是产品能够满足目标市场的需求,并且能吸引和保留用户的程度,关系到产品的成功与否。人工智能领域,很难有一次成功的PMF(产品市场匹配),往往需要经过多次匹配。即使是“划时代”的ChatGPT,也是在GPT-1、2、3的基础上,成长起来的。
一次又一次完成市场匹配,找到产品市场结合点,意味着一个成功的大模型,必须具备持续演化的特质。
一位AI公司创始人曾跟我说,“循序渐进、从小到大地做AI产品,这种可演进性,才是AI公司最核心的因素”。而长期以来,相比AI独角兽和创业公司,运营商的管理文化被认为偏向于保守,这可能给快速调整产品和服务以适应市场需求,带来一些挑战。
自2023集体入局大模型之后,三大运营商又在今年5月底,集体带来了新变化。运营商大模型的进化路线,也开始呈现出明显分野。
我们从这些变化中,去审视一下运营商探索PMF产品市场匹配的路线分野,从中看到运营商大模型的可演进性。
集体进化
但路线各有差异
先说事实。如果我们把大模型看做是一场“进化生存游戏”,那么三大运营商近期的大模型动作在进化路线上,开始呈现出明显的分野:
中国移动,像是在为大模型“筑巢”,构建更适宜的生长条件。
今年数字中国峰会上,中国移动发布的九天智能基座,包括万卡集群的智算中心,实现行业定向增强、行业模态匹配、全栈国产化、安全可信等四大技术突破的九天基座大模型,链接大模型厂商和用户的汇聚平台,以及三大产业融通基地(训练基地、评测基地、联创基地)。
每一大项的建成都有极高挑战,但综合起来,可以为大模型走向产业,营造良好条件。
中国电信,专注于自身能力的提升,精心培养和训练拥有强大能力的模型。
近期中国电信最出圈的AI动向,是星辰超多方言语音识别大模型。该模型可同时识别理解粤语、上海话、四川话、温州话等各地方言,是国内支持最多方言的语音识别大模型。
一方面,展现了中国电信在大模型端到端语音交互上的技术能力,以及在高质量语音数据上的常年积累优势。同时,大模型与方言的结合,也展现了“国家队”的社会责任和使命感,在服务方言用户、保护方言等公益性事务上发挥作用。模型的“出圈”,也说明大模型本身还有很多细分应用可以挖掘,打造成各家厂商的差异化亮点。
中国联通,则注重对特定需求的适应和满足,营造更加良好的外部产业环境。
中国联通在今年2月的2024年世界移动通信大会上,发布了元景“1+1+M”大模型体系。5月25日发布的中国联通元景大模型MaaS平台,通过模型库、工具箱、原生应用商店三大服务,具有更懂行业、更易定制、安全可靠的三大特点,实现了“四个开放(算力开放、通用大模型开放、Maas服务开放、行业专家能力开放)”。
上述特质,都是从满足行业客户个性化定制需求出发,为大模型行业应用创新创造了更好的产业环境。
可以看到,三家运营商在近期的大模型布局上,呈现出不同的策略,以自己的方式不断进化。
加速探索
运营商大模型和市场匹配
保持演进的目的,是为了一次次完成产品市场匹配(PMF),让自家产品在不同阶段、不同场景中,都能够满足市场需求,实现商业回报。
从各家进化路线可以看出,运营商做大模型主要从几个方面来满足需求,完成市场匹配:
1. “国家队”身份→自主化需求。作为“国家队”的一部分,运营商的大模型国产自主化程度高,有利于数据安全和隐私保护,是国民经济骨干行业,比如通信、政务等行业用大模型的更优选。中国移动的“九天”大模型,定位就是在政府治理、工业生产、民生服务、通信特色这四大领域发挥重要作用,目前已经实现全栈国产。
2.算力网络→算力需求。运营商具备算力网络的先天优势,不仅可以用于自身模型的训练推理,还能够整合为AI训推一体化解决方案,为行业客户提供更具成本优势、时延体验优势的大模型算力服务,撬动商业价值。目前,训练类GPT-4及以上的大模型,超万卡集群将是标配,中国移动便率先谋篇布局,近期宣布年内将建成3个国产近2万卡智算中心,结合千亿多模态大模型和汇聚百大要素的生态平台,构成了一个AI技术基础基座,服务于各种行业数智应用。
3.行业积累→定制需求。运营商此前服务大量垂直行业的客户,积累了庞大的业务数据,当其他大模型厂商头痛于行业专有数据稀缺、客户关系难建立的时候,运营商反而可以“抢跑”行业场景。比如说,工业生产对模型的精度、鲁棒性等要求极高,目前中国联通涵盖了通用大模型、工业领域行业大模型、工业场景模型及基础小模型等,在工业制造领域,如发动机下线装配质检、家电生产操作流程监测、服装款式设计和创新、设备故障诊断、码头安全生产管理、船舶身份核验等场景落地。
4.网络大模型→自身需求。通过大模型对智能客服、5G用电等进行精细化运营管理,运营商可以从大模型落地自身通信业务中降本增效,快速收获价值回报。
比如近日中国电信推出的星辰超多方言语音识别大模型,就已经在福建、江西、广西、北京、内蒙等地的中国电信万号智能客服系统试点应用,帮助万号智能客服秒懂 30 种方言,日均处理约200万通电话,更好地服务很多方言用户。
不难看到,运营商大模型的进化,正是为了充分发挥优势,找到产品市场结合点,支撑大模型技术在产业中兑现价值。
持续演进
一道运营商大模型的共同考题
2024年,“落地”成为大模型的主基调,而落地能力来自更多元的客户关系与更多挖掘需求。无法完成PMF(产品市场匹配)、形成商业闭环的大模型,只能成为叫好不叫座的项目。
从这一点上看,做大模型不仅仅是技术问题,而是一个进化策略问题。
当我们将时间轴拉长,会发现运营商大模型虽然路线各有不同,但共同点是,都保持了持续演进:
一方面,持续补全模态能力。目前三大运营商都完成了语义、语音、视觉的多模态大模型布局,覆盖种类全面,成为面向各类行业应用场景,充分供给的“模型超市”。
另一方面,持续增强模型能力。中国移动最新自研的「九天」千亿多模态基座大模型,中国电信推出的星辰超多方言语音识别大模型,以及联通布局10亿、70亿、130亿、340亿、700亿多参数量语言模型,都说明运营商在大模型技术上的投入决心之大、战略可持续。
此外,还在持续做厚AI基础生态。移动的九天智能基座包含算力、模型、平台,联通的元景“1+1+M”大模型体系和电信的“1+1+1+M+N”大模型体系,无不说明,运营商要以全栈AI能力跨入大模型的巨大产业空间,为后续一步步验证产品市场契合度,降低风险与成本,从而为商业回报奠定基础。
因此,当科技企业的大模型,纷纷打起价格战的时候,运营商大模型经受住了市场的洗礼,纵向深入一个个行业市场,保持着快速迭代。
将近一年时间的实际检验,或许我们可以得出一个肯定的结论:运营商做大模型,是具备循序渐进、不断完成市场匹配的演进能力。
《天演论》中写道:“万物莫不如是,人其一耳。进者存而传焉,不进者病而亡焉。”只有不断进步,适应环境的物种,才能生存和传承,否则就会衰败和死亡。
从这个角度看,持续“进化”的运营商大模型,凭借着良好的技术价值转换条件,一次次完成产品市场匹配。沿着这个应用节奏不断演化下去,运营商大模型或将后发而先至,比AI科技公司快一步完成商业跃迁。
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