大模型之问，腾讯打出了第一张牌。
6月19日，腾讯云发布了行业大模型解决方案——依托腾讯云TI平台打造行业大模型精选商店，为客户提供MaaS（Model-as-a-Service）一站式服务，助力客户构建专属大模型及智能应用。
此前，在5月中旬的腾讯股东大会上，腾讯公司董事会主席兼CEO马化腾说，互联网企业在AI领域都有很多的积累，腾讯也一样在埋头研发，但是并不急于早早做完，把半成品拿出来展示。
“关键还是要把底层的算法、算力和数据扎扎实实做好，而且更关键的是场景落地，目前（我们）还在做一些思考。我感觉现在有很多公司太急了，感觉是为了提振股价，我们一贯不是这种风格。”
不同于人们想象中的微信或者游戏场景，腾讯的大模型突破口率先选在了CSIG（云与智慧产业事业群）。
CSIG成立于2018年的“930大改革”。彼时，腾讯提出“拥抱产业互联网”，由此，外界观察腾讯的视角有了to C和to B两种视角。但因为to B业务庞杂分散，迥异于to C打法，这个市场站立着如阿里华为的大巨头，以及一众行业的小而美企业，CSIG只能一边打仗一边摸索。
产业互联网提了很多年，这是一个旧战场。从2013年，马化腾大力推动“互联网+”开始，腾讯的进化路线经“数字互联网”再到“产业互联网”。
但不管是腾讯云还是智慧零售，人们看到的是腾讯云市场份额在适应变化的环境中经历了一次次调整，同时不断寻求新的增长机会；智慧零售业务也在不断优化和重新定位，以适应市场需求的变化。
在腾讯内部，一直流传着这样一句话——在腾讯做业务好做，插个扁担也能开花。但这话不适用于CSIG。很长一段时间，CSIG一直想给腾讯做增量，而不是围绕存量做文章，这是一个难而正确的事情。
以ChatGPT为代表的AI浪潮，验证了腾讯对于产业互联网的判断，让腾讯在产业互联网的角色，从“连接”真正向“数字化助手”转进。
大厂正在急速竞赛中。中国的科技互联网巨头，都或多或少阐述了公司在大模型领域的战略和想法，各家也都有自己的策略重点。腾讯为何选择行业大模型作为突破口？大公司内部又是如何做创新的？
腾讯云的思路
对于大模型技术，腾讯云的思路是抓场景，抓应用。
“我们更多的是结合我们原有产品，加上现有的技术能力，去变化我们的场景，我觉得这样的能力，也不完全要出一个所谓的新产品。”腾讯云副总裁、腾讯云智能研发负责人、优图实验室研发负责人吴永坚在接受《中国企业家》专访时说道。
以腾讯企点的智能客服为例，在加入大模型能力之后，企业微信客服将变得更智能，摆脱传统的“人工智能，人越用越多”的怪圈。
如果一个用户问，“节假日有哪些比较经济的旅游景点推荐？”以前客服机器人只能给出一些简单的景点介绍和路线规划。当用行业大模型精调之后，客服机器人能够规划出每天的交通、景点安排，给出经济实惠的定制化推荐方案。
AI助手还应用在腾讯会议、腾讯云代码助手等场景中。吴永坚说，腾讯不求一下子就做很全的，“找几个关键点来打，做好技术的提升”。
场景一直是腾讯所强调的产品文化。做一个产品或者上线一个功能，首先考虑的是，能不能找到场景，找到用户。
吴永坚说：“如果有一些行业或企业的确原来数据沉淀也不多，我们愿意和客户一起去奔跑，双向凝合，一起做事。对新的行业，我们选择进去做，也可以跟客户一起走这条路，把路走通。”
不同于移动互联网的C端用户驱动，在大模型时代，这场技术变革的初期动力将由行业B端用户驱动。
“互联网已经走到从最开始的纯免费阶段，慢慢向某些场景去如何商业化的阶段，这不是大模型带来的，但大模型将我们商业化的途径变得更清晰了。”吴永坚说。
相较于移动互联网的用户免费、广告收费模式，大模型时代所需要的算力成本和技术沉没成本大部分将由B端用户尤其是企业分担。
据国盛证券《ChatGPT需要多少算力》报告，GPT-3训练一次的成本约为140万美元，一些更大的大模型，训练成本介于200万美元到1400万美元之间。
但根据OpenAI的数据，其按次数收费的价格为每次2.5美分，即每发送一条消息将扣除一个计费次数，每个计费次数的价格为2.5美分。这些收入对于OpenAI数百万美元训练一次的成本，微不足道。
好在微软为OpenAI提供了场景适配。除了基于Windows系统的Copilot助手，微软还推出了面向企业的Azure OpenAI云服务。近期，微软和OpenAI将与穆迪合作开发一款名为“穆迪研究助手”的人工智能助手，旨在帮助穆迪的客户分析大量信息以进行风险评估。
吴永坚也表示，对于新技术而言，最初的阶段会选择一些敢于尝试新事物的行业和头部客户，以打开市场局面。随后，技术会逐渐演化，并变得更加平民化。这样一来，技术就更容易普及到广大用户，包括中小型企业和长尾用户。这种技术的演化过程是不可避免的。
来源：中国企业家 作者：闫俊文
