扎根产业，腾讯云为大模型找到了最好的练兵场。对腾讯云来说，这是一种务实的选择。
作者|黄枪枪
编辑|Cindy
ChatGPT推动的AI大模型浪潮，已深入行业领域。
最近两个月，从国外微软、OpenAI到国内百度、科大讯飞、阿里、360、中国移动等，纷纷针对政企、教育等行业客户，推出相关产品和解决方案。
现在，又一家企业正式入局闯关行业大模型。
6月19日，腾讯云在北京举办行业大模型及智能应用技术峰会，公布腾讯云在行业大模型方面的技术方案，以及多款SaaS智能应用升级、产业客户应用落地进展。
简单而言，腾讯云行业大模型锚定方向，是面向产业领域的应用落地，而非通用聊天助手类产品。
打造一站式行业大模型精选商店。根据腾讯云副总裁吴运声演讲来看，其将依托腾讯云TI平台打造模型精选商店，为客户提供MaaS一站式服务，和量体裁衣、普惠适用的行业模型解决方案。
开拓应用场景，加速To B落地，关系着新技术的发展与迭代。对行业大模型来说，伴随神秘面纱逐渐被揭开，也是其带来巨大生产力改变的关键。
当前，全球大模型探索仍处于早期阶段，尚未形成权威、通用的行业标准。那么，面对挑战与价值，腾讯云为何选择行业大模型其落地能力、技术路径情况如何？百家争鸣中，企业到底需要怎样的行业大模型？
4月19日，极点商业深入峰会现场进行多方观察，并和业界多方人士进行了交流探讨，试图从中找到问题答案。扎根产业，腾讯云为大模型找到了最好的练兵场。分析人士称，对腾讯云来说，这是一种务实的选择。?
01
To B复杂场景，
需要行业大模型
未来10年内，每家公司都会建立自己的大模型。全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者特伦斯·谢诺夫斯基近日预测，每家公司都会拥有自己特定目的的大模型，要么用于处理数据，要么用于提升效率，创新经营。
企业转向人工智能时代，国内多家科技企业也有类似表态。问题是，对政企、金融以及更多中小、To B企业来说，需要怎样的大模型？
大模型与行业、企业融合，是目前各个企业都在考虑的迫切问题。6月19日的腾讯云峰会现场，多家企业负责人对极点商业表示，多数企业受技术、资金、人才等限制，无法独立去自己搭建大模型，因此往往需要搭载第三方大模型工具和服务。
对企业需要怎样的第三方大模型考量上，极点商业根据多家企业和业内人士的说法，归纳总结为以下几点：
1、需聚焦自身企业场景，让AI服务范围更聚焦与可控。2、针对具体场景，挑选合适模型满足实际需求。3、有专业的云厂商工具，搭建一体化模型服务，提高效率。4、能建立服务质量评估流程。5、数据及模型应用安全、合规、可控。
上述考量中，低成本低门槛、全栈技术、强大算力、高效处理、优质服务是标配需求。
此外，由于To B千行百业，业务量大、需求复杂，很多企业要在第三方框架平台基础上，将微调、性能调优等工具简化，以此去低门槛开发、高度定制化自己的专属大模型。
对政企、金融、制造等行业来说，安全是重中之重。一位To B金融行业人士告诉极点商业，金融行业搭建大模型，不仅需对数据进行清洗、去重、脱敏、加密，同时数据来源、获取也需要合法合规。最后才会考虑到复杂、多样的实际应用和业务场景。
在工业领域大模型，则需要满足不同的应用场景，涉及生产优化、产品设计研发、质量控制检测、供应链管理、安全生产等等，都需要根据不同的业务场景，设计相应模型和算法。
垂直化、专业化复杂需求意味着，当前火热的通用大模型，很难完全满足To B垂类行业——尽管通用大模型价值也很大，比如适用性较广，可以与C端业务、产品结合甚至重做一遍，但并不一定适合B端的所有场景落地。对To B来说，上述提及的复杂生产逻辑，需要构建行业预训练模型，才能更好满足实际落地场景需求。
实际上，布局行业大模型的平台、工具与服务并不算少，但从现状来看，依然存在计算资源少、数据质量差、投入成本高、专业经验少等几大核心痛点，真正落地应用成熟的产品，还很少。
算力是打造所有类型大模型生态的动力源泉。但大模型喂养训练、开发成本太高。比如，要训练像ChatGPT这样的生成式AI，至少需要1万张英伟达A100加速卡的支持，大模型训练每月成本在数百万美元以上量级。
目前，国内只有包括腾讯云在内的少数几家企业，具备这样的硬实力。考虑到To B行业需要结合复杂应用场景喂养，那么成本会更高。
另外从专业经验看，行业大模型部署需考虑到计算资源、网络带宽、安全性等多方面问题，但很多企业、机构缺乏相关技术、人才和经验，导致模型无法顺利部署和应用。
对腾讯云而言，上述难题或许并不是问题——以算力为例，多年来基础设施领域持续投入后，腾讯云搭建起了行业领先的高性能、低成本、超大规模的算力基础设施。今年4月，腾讯云发布面向大模型训练的新一代HCC高性能计算集群，整体性能比过去提升3倍。
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腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生表示，HCC 获得了很多客户的高度认可，几家 AI 独角兽都与腾讯云展开了合作。
02
不止一站式，
腾讯云的行业大模型实践
希望能以最低的成本、最合适的模型和最好的服务把大模型真正做好，会在预算和成本可控的情况下提供最符合逻辑的模型，让其在场景中达到目的，解决问题。吴运声表示。
从极点商业现场观察来看，腾讯云推出的为何是行业大模型，而非通用大模型，这并非鱼和熊掌不可兼得的故事。更多只是站在政企等客户角度，进一步对外释放自身在行业上的技术、服务能力。
腾讯云行业大模型具体路径是，依托腾讯云TI平台打造模型精选商店两种服务，包括为客户提供MaaS一站式服务，以及量体裁衣、普惠适用的行业模型解决方案。
腾讯云TI平台，是基于腾讯先进AI能力和多年技术经验，向开发者、政企提供的一站式AI开发服务平台。精选商店作为一种消费理念很好理解，提倡优秀、高品质的产品，强调对商品的精心挑选和甄选。
这意味着，在腾讯云的模型精选商店中，企业可以根据自身实际需求，像去精选商店购物一样，挑选Mass一站式服务，或者个性化、专业化定制的解决方案。
MaaS是云计算行业公认的未来商业模式变革，中文名是模型即服务。去年底，美国知名投资人Chamath指出，MaaS将会颠覆SaaS。今年，百度CEO李彦宏等也有类似表述，未来云计算的主流商业模式将从IaaS变为MaaS。
具体而言，作为AI时代基础设施，MaaS为下游应用提供安全、高效、低成本的模型使用与开发支持。用户可以直接在云端调用、开发与部署模型，而无需投资构建和维护自己的模型所需的基础设施、硬件和专业知识。
上述阐述略微生涩，通俗易懂的说法是，腾讯云将自己的一系列行业大模型服务，以及媒体AI中台、数智人等一整套模型服务工具链，集成在了MaaS一站式商店中，企业可以根据自己需求，进行选择。
应用建立在大模型上。基于50多个基础模型，不同行业、企业还可以只要加入自己的场景数据，就可以生成契合自身业务需要的专属模型。
比如，每个企业都可以在腾讯云MaaS中，拥有自己的专属大模型空间，既可以调用全部能力和所有商品，也可以结合所属行业专业性及场景需求，用自己的数据一站式训练精调，开展多模型训练任务，打造自己的企业大模型。
无论哪种模式，都是为了解决To B千行百业搭建大模型的成本、门槛、技术、人才等难题。有观察人士就认为，不能将腾讯云MaaS视为一个简单的行业大模型工具，而应视为一个AI基座型的生态开放平台。
其道理很简单，对政企等ToB行业来说，其实都需要自己的专属模型。接入腾讯云MaaS的B端生态越多，就会带来更多业务、算力训练等工作，最终形成一个生态开源平台。
得益于过去积累的庞大业务数据，以及算力基础设施，腾讯云行业大模型具备五大特点：提供高质量的行业大模型、完善的平台工具、成熟的流程服务、全面的配套服务、领先的安全能力保障。
比如，多年深耕产业互联网的经验，让腾讯云TI平台内置多个高质量行业大模型，涵盖金融、传媒、文旅、政务、教育等多个行业场景。TI-ONE平台提供的大模型全套工具链，则可以让用户客户快速进行一站式大模型精调。
从极点商业观察来看，做好行业大模型的逻辑，并不止技术和算力。
那就是对企业具体应用场景、服务模式，是否有深入了解。毕竟，对To B行业来说，没有Know-how的深厚积累，就很难结合相关应用场景，为政企等设计出个性、专属的Demo。
这正是腾讯云优势之一。腾讯云对政企市场布局深远，此前在IaaS层、PaaS和SaaS三个层次都具有核心技术能力。相关数据显示，截至目前服务超过30个部委、二十多个省、五百多个市县的数字化转型工作，为超11亿民众提供近三千项移动政务服务。
03
落地应用是关键，
腾讯云答卷如何？
目前，腾讯云行业大模型能力已在腾讯企点、腾讯会议、腾讯云AI代码助手等多款产品中落地使用。而外部最后一公里落地应用，无疑是所有大模型竞争焦点，更是外界对腾讯云布局政企等行业大模型的重要考量。
去年7月，腾讯云宣布成立政企业务线，将政务、工业、能源、文旅、农业等众多传统领域作为重点目标市场，首次进行政企业务大整合。
对所有互联网和科技企业而言，传统政企市场显然是一块难啃的硬骨头。但从目前来看，腾讯云在推出MaaS一站式行业大模型之前，其实就已有多个案例悄然落地。
比如在数字福建建设上的落地打造。
今年4月，腾讯云与福建大数据集团正式签署合作协议，共建福建智力中心项目，并助力打造互动式政务大模型应用小闽助手。
作为全国率先成立的省管国有全资大数据企业，福建大数据集团是数字福建建设主力军，负责省级电子政务网络、云、平台等系统的建设和运维。福建智力中心则是福建省基于大语言模型能力而打造的首个智慧政务平台。
福建智力中心全面依托腾讯云在数据接入、处理，模型构建、训练、评估、管理等方面的技术能力，并结合福建省政务民生的切实需求，主要面向当地政府部门、企事业单位等政务机构，提供全方位的智能化支持。
作为福建智力中心的重要创新成果，小闽助手是福建政务领域发布的首个互动式大模型应用，未来将为福建市民提供零距离、高质量、7X24小时管家式政务的办事体验。
相比传统客服应用，小闽助手具有更快的响应速度、更准确的服务推送和更好的用户体验——这并不容易，需要强大的算力资源的高效调度和管理，也是政企搭建专属大模型的难题之一。
背后，显然离不开腾讯云MaaS一站式服务和量体裁衣行业模型解决方案中，提供的强大技术支撑，算力和存储等能力。
其中，腾讯云智能AI算力调度平台为小闽助手提升政务互动的效率和质量；腾讯云TI平台则为其提供配套完善的训练和推理框架工具链，减少模型生成时间，提升部署效率。
上海大学与腾讯云的牵手，则是共同打造教育行业大模型的典型标杆。
基于腾讯云教育行业大模型能力，上海大学此前结合自身场景数据，通过腾讯云TI平台进行精调，构建专属教育行业大模型，计划覆盖包括在校生、毕业生全生命周期，提供咨询和问答内容，首个场景聚焦招生专业咨询和规章制度咨询。
从具体使用场景来看，在招生专业咨询中，学生可以通过平台向助手提问关于专业的培训目标、校企合作、就业前景、课程设置、实习基地等。而在规章制度咨询场景，学生可以通过平台向助手提问关于学分、户籍、奖学金、交换生、安全管理制度等。
实际上，政企行业需求不同，痛点也完全不同。其合适的行业大模型，也就截然不同。
比如对传媒行业来说，多年下来积累海量的音视频、图片、文稿等信息资源。但过去由于缺少智能的技术手段，大多是传统人工方式做资源编目，难以满足媒体采编存管播发全流程的时效性、高质量需求。这意味着在数字化时代，媒资管理也需提升智能管理水平，才能服务媒体内容生产与传播。
面对央视总台这一痛点，腾讯云解决方案是，基于腾讯云智能媒体AI中台的行业大模型能力，帮助央视部署TI 平台原生模型服务，打造人工智能开放平台，通过引入自研标签权重引擎，让内容标签颗粒度更细、理解度更深、泛化性更高。在这样的数据标签体系支撑下，视频编辑用自然语言就能实现跨模态检索。
最终，重新构建了细分场景的标签体系，包括新闻、综艺、融媒体、影视剧等，关注各场景中应用价值最大的标签。同时在原本智能标签检索的基础上，通过跨模态的文本－图像理解模型，可以做到以文搜图、以文搜视频，实现跨模态检索。
又比如在金融落地上，保障安全重中之重外，某国家首批股份制商业银行的核心痛点就有两个：一是实现相关单据信息的自动化录入、匹配、分析和校对，降本增效；二是通过大语言模型打造银行专属AI助手，助力银行投资、财富管理、绿色金融等业务发展。
两大核心痛点，背后是无数复杂原因导致，一个行业大模型很难解决所有痛点，实现所有诉求。
OCR产业生态图
最终，腾讯云找到的方案是，利用OCR大模型去匹配大量单据处理场景，将识别的字段准确率提升至90%以上，更好地满足了银行业务场景的需要。OCR基于腾讯优图实验室的深度学习技术，将图片、手写的文字内容，智能识别成为可编辑的文本。
而在金融智能客服场景，则基于腾讯云金融行业大模型能力，客户结合自身场景数据，通过腾讯云TI平台进行精调，构建了专属的金融客服大模型，并进行私有化部署。
04
业界共识，
行业大模型迎来分水岭
上述只是目前腾讯云行业大模型众多应用落地中的几例，对原有模式、生产力的颠覆改变、运营效率的提升，明晰可望。那么，这是否意味着，更大规模落地应用的开端？
政企选择接入大模型根本动力离不开四个字：降本增效。业内人士认为，整体来看，腾讯云是从ToB/G政企端自身需求场景出发，去思考打造什么样的行业大模型。不但要为政企等行业的大模型落地搭平台、找场景、降门槛、降成本，也需要为安全边界负责。这是大规模落地应用的基础。
我们期望和腾讯云等一起，推动行业构建专属大模型及智能应用的普及。在峰会现场，多位业内人士对此表示，从大模型发展趋势看，已经形成了ToC/B、多模态场景应用并行路径，行业大模型只会越来越沸腾。
AI技术深度嵌入中国工业生产、高端制造各个环节，智能化、数字化转型升级成为政企等各行各业共同目标，都让外界意识到了行业大模型的巨大潜在价值。
发力行业大模型，也就成为行业共识。不止腾讯，也是微软、百度、阿里、360、科大讯飞、中国移动等大厂共同竞逐方向。有消息称微软，正在使用其Azure云服务把 OpenAI 的强大的语言生成模型引入政府机构；在国内，中国移动今年6月展出了他们的九天行业大模型在网络运维领域的应用。
另外，金融、教育、医疗、自动驾驶、智能物流、安防等多个领域行业公司都已相继传出要推行业大模型的消息。
可以判断的是，随着落地应用加速，行业大模型将迎来分水岭。比如MaaS将随着AI不断深入应用到各行各业，在金融、教育、医疗、交通、能源等核心领域，用MaaS+SaaS的模式，重构SaaS行业，撬动新的亿万级的市场。
比如在教育市场，腾讯与上海大学的牵手，也许就是教育行业大模型打造的开端。
针对大模型对教育行业的影响，同济大学校长、教授郑庆华表示，其将会重塑传统的教学方法和模式。这意味着，行业大模型不仅会彻底颠覆传统的师生二元结构，重塑教育产业的浪潮，还会推动中国教育信息化市场规模的攀升。
中商情报网数据显示，预计2023年，中国教育信息化市场规模为 5573 亿元，复合年增长率8.3%。这一增长速度预计会加快——因为伴随规模化与在线化行业大模型的落地，将有利于打破阶层化的教育资源，让学习真正摆脱时间和空间的限制，实现全民教育同权。
政务、工业、能源、文旅、农业等众多政企，以及制造细分领域，也被给予相同期望。显然，这会推动行业大模型和相关技术的市场规模。
比如已然成为科技巨头能力标配的OCR，已在金融、保险、医疗、交通、教育等诸多行业有深入成熟的应用。随着OCR行业模型应用范围和场景扩展，市场规模将进一步增大。有权威机构预测，2025年全球OCR市场规模将达到133.81亿美元。
这就是众多科技企业竞逐行业大模型的巨大机会——面对To B千行百业，复杂细分痛点和需求，没有一家企业能做到完全通吃。
所有有实力企业，都可以在不同场景应用中，利用自己优势找到自己位置，跑出更多的独角兽。比如，腾讯云在算力、软件、数据、生态上的优势，华为在芯片、系统上的优势，中国移动不可替代的网络优势。
行业迭代、商业化潜力的加速释放，又将成为助推行业大模型应用落地的引擎。最终在理想状态下，在脱虚向实过程中，成为人类强有力的生产力工具。
新的宏大故事画卷已经开启。实现前提，是记住马克思说的一点：事物发展，总是波浪式前进，螺旋式上升的。行业大模型的未来发展，也无任何捷径可言。
END
出品人：黄枪枪
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