中小企业，如何在大模型热潮中站稳脚跟？_中小企业如何在大模型市场中发力

前言

在世界人工智能WAIC大会上，AI大模型成为了全场的绝对焦点。

在这次展会上，国内大模型厂商们的态度和关注点发生了变化。上半年，AI厂商们还热衷于鼓吹概念、强调参数量；步入下半年，他们转而迅速追求大模型在B端的行业落地和商业化。

大模型玩家，两条腿走路

自OpenAI发布ChatGPT以来，国内各大互联网公司、AI厂商接连召开发布会，对外公布自家大模型的最新进展。但凡看到一个新的大模型发布会，不论是实景演示，还是Demo播放，无一例外，演讲人都在不断提及ChatGPT。一时间，主动认领“中国版ChatGPT”、“xx行业ChatGPT”称号的企业不在少数。有观点认为中国的通用大模型追赶上GPT-3.5还差10个月，也有观点说还差2年，而ChatGPT还在继续进化成GPT-4甚至GPT-5。

不少玩家意识到，短时间内国产通用大模型无法追平甚至全面超越ChatGPT，而通用大模型也并不是唯一解，他们开始盯上了行业大模型这块肥肉，认为大模型真正的机会在企业级市场。6月，还未正式公开通用大模型的腾讯，一口气先公布了腾讯云的行业大模型进展，推出了覆盖金融、文旅、政务、教育等十大行业的多个模型，提供超过50个解决方案，率先打响了互联网公司大模型在产业落地的第一枪。7月，华为宣布盘古大模型3.0正式发布，为客户提供从L0到L3的基础大模型、行业大模型和细分场景大模型，可在金融、制造、医药研发、煤矿、铁路、气象等诸多行业发挥价值。除了各大厂外，中小型企业和初创公司也在积极探索大模型在各行各业的应用。

在产业数字化的国家战略下，将人工智能与产业结合，打造更多落地应用，赋能千行百业的企业，跟随产业一同发展，“大模型+产业”则是一项更符合中国本土市场实际情况的发展战略。

中小企业的突破口——行业大模型

在通用大模型的竞赛中，先入局者往往能占据先发优势，成为AI 2.0时代的领头羊；且通用大模型的研发投入大、盈利周期长，对企业的资金、人才和技术积累要求颇高，这些都不是普通中小企业的优势所在。

而行业大模型的竞争格局又有不同。B端企业客户需要一个懂行业know-how、能帮助解决业务问题、真正赋能产业升级的大模型，这样的大模型需要工程师不断投喂行业数据对其进行持续迭代，因此在行业大模型的比拼中，高质量的行业标注数据最为关键。互联网和科技大厂在这方面并无明显优势，反倒是一些深耕行业、坐拥垂直领域大量用户数据的中小企业更显得天独厚。

另一方面，大厂通常采取的是捆绑销售策略，即B端客户只需提供数据，其他所有包括模型微调、云边端部署等工作均由大厂解决。这一模式下高昂的行业大模型购入和使用门槛，会让一大批观望的潜在用户转而将目光投向中小企业。

更聚焦、更灵活，是中小企业与大厂打出差异化策略的关键。

行业大模型战场，厮杀激烈

入局行业大模型，看似大家站在相近的起跑线，但对于中小企业来说，依然面临着巨大的竞争压力。

不同于背靠大厂的内部创业团队或手握投资人大笔热钱的明星创业公司，普通中小企业无法不计成本地投入大模型训练而不求回报，怎样让产品快速落地、实现商业化以自我造血，成为了这部分企业主急需考虑的问题。这其中，考验的是模型厂商本身对具体行业、具体任务的认知。学院派创始团队的新公司往往采取外聘商业化人才的方式来弥补团队短板，但在稀缺人才的争夺上，这些中小企业又要面临相中的人才被“财大气粗”的大厂抢先挖走的风险。

在人工智能的三驾马车——算力、算法、数据中，算力是大模型的“根”。大模型的训练需要大量算力，而GPU、计算网络、服务器等配置的高低则对算力能否有效支持模型训练举足轻重。训练大模型的速度与效率是创新的基础，如果算力跟不上，大模型之间的差距就会进一步拉大。

在AIGC时代，算力成为越来越稀缺的资源。

2023年8月8日，36氪联合联想，举办「“大模小用”，AI赋能垂直领域淘金」直播活动，与屏幕前的观众分享中小型AI企业如何在大模型激烈的竞争格局下找到突破口，并应对随之而来的挑战，助力中小企业在“百模大战”中找到自己的生态位，抓住AI技术带来的时代红利。

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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