国产大模型创业一哥：秀商业化，布局Sora，“全线对标OpenAI”

衡宇 发自 白马寺
量子位 | 公众号 QbitAI

左手融钱，右手投资，还刚刚发布了过去一年与商业化博弈的成果。

这就是智谱AI在发布ChatGLM千亿对话模型一周年之际，对外界的一顿狂轰乱炸。

融资方面，据悉北京市人工智能产业投资基金刚参与了智谱AI在今年年初完成的新一轮融资。此前，智谱AI表示已经在2023年年内（截至10月）累计获得超25亿元融资。

投资方面，智谱对外猛投同为清华系班底的大模型公司：先头有幂律智能、聆心智能，几天前又最新参与投资了多模态大模型公司生数科技，融资额数亿元。

这两条新消息密集地先后对外公布，智谱CEO张鹏再加码：公开智谱大模型商业化案例合集。

进入3月，大模型五小虎争先恐后公布技术或融资进展，但特地对外展示商业化成果，还是头一份。

所以，万众瞩目的国产大模型赛道，这家头部公司的商业化进展，到底怎么样了？

商业化进展

数量上，超2000家生态合作伙伴，实现超1000个大模型规模化应用，与超200家企业进行共创。

领域上，涵盖了传媒、咨询、消费、金融、新能源、互联网、智能办公等多个细分场景。

这就是智谱AI已经打下的商业版图。

更进一步的，在3月14日的媒体沟通会上，张鹏发布了10个商业案例，公开客户包括德勤中国、分众传媒、华泰金融、蒙牛、上汽集团、金山办公、马蜂窝、华信永道、智己汽车、智联招聘。

通过通用能力和可定制特性，实现智谱推进着自家大模型的商业化落地。

量子位对其公布的客户场景进行了分类梳理。

面向C端，主要是打造垂域AI客服、智能车机语音助手，或根据非结构化内容为用户推荐个性化服务等。

对B端，则主要是打造企业内部问答系统、提升日常工作流智能化程度、整合分析企业内部沉淀数字数据等。

“面向不同的客户，智谱提供不同的落地模式。”张鹏进一步阐述了3种商业化落地模式——

第一种最轻量级，把模型封装成开放平台，提供API对外开放，按照调用量进行付费。这也是国际市场上的基本商业模式，已经足够简单成熟。

第二种是基于云端算力的云端私有化方案。这种模式针对的主要是强调自有数据隐私性、独立性的企业，但它们又并不希望自己维护算力等基础设施。具体操作是利用智谱的云端算力开辟不同客户的专门模型专区，同时在服务过程中保持用户数据之间的相对隔离。

第三种是完全私有化。张鹏举例道，很多国企或其它关注数据安全的行业，格外要求自有数据和系统的独立性。智谱AI提供的就是私有化落地方案，在客户提供硬件和算力的技术平台上，注入智谱大模型能力开发应用。

其中包含了一种称为软硬件结合一体机的方案。

即智谱把模型和国产化硬件进行绑定，提升了适配性，减免在客户环境部署和实施调试的过程，立体管理文件一体化。

张鹏还说，之所以智谱AI能够在过去一年取得相对不错的商业成果，核心原因在于智谱AI并不是在2023年才开始做大模型。

“Sora不只是文生视频的产品”

如上是智谱AI公布的大模型商业化进展实录，那么，在技术方面，智谱又有怎样的新谋篇布局？

先说现有成绩：

目前为止，智谱ChatGLM-6B全球累计下载量已超过了1300万，GitHub揽星5万，超过了Meta的Llama两个版本的总和。

其次，聊到技术，必然逃不过被追问“对OpenAI视频模型Sora的看法”。

第一眼看到Sora，张鹏表示自己并没有产生太大波澜。

他表示，这是因为Sora的发布只是再一次让国内技术与世界先进水平的差距再一次显示出来。

但是，“它不只是一个文生视频的产品，更代表了此前基于人类语言系统的AI技术正在打通视觉、声音等低级信号，是实现通用人工智能（AGI）的关键。”

张鹏同时说，既要看到领先者在做什么，虚心承认差距再去研究学习；又要有自己的技术路线、创新想法，如此才能在落后情况下实现反超。

“智谱AI的特色就是对标OpenAI的全线产品。”

这是张鹏最新在公开场合的坦率之语。

当然，他进行了补充说明，“不是人家说什么，我们就做什么，是因为我们追求AGI的目标是一致的。”

也因如此，智谱AI此前就已经逐个落子，布局多模态产品。2022年，智谱放出CogVideo，是首个开源的文生视频模型；今年年初，又发布了文生图模型CogView3。

Sora的发布让我们布局多模态产品的计划加速。
因为Sora帮我们证明了一些新的思路和方案是可行的，我们会做一些细节上的调整。

他肯定地表示，智谱会继续布局AI视频模型、多模态AGI能力。

沟通会现场，张鹏还表示，相比传统机器学习等AI技术存在天花板（即对数据的依赖），泛化能力不够——这就是上一代AI创业公司以为基石的AI技术。

技术本身有瓶颈，造就的相应的业务形态、商业化落地形态，也就带有持续的问题。

“大模型技术相比上一代AI技术，大幅提升了AI的泛化能力，它不再强烈地依赖数据标注，不再依赖具体的任务和场景，适用范围能力更强了。”张鹏说，“并不是说没有天花板，而是说天花板要比之前更高。”

他称，在更高的天花板之下，智谱为代表的大模型公司业务活动并不聚焦在某一个具体行业，可以保持更大的发展空间、更快的发展速度。

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