集微网消息，7月2日，“2023全球数字经济大会人工智能高峰论坛”在京举办。论坛由爱集微、北京集智未来人工智能产业创新基地有限公司、中国电信股份有限公司北京分公司承办，北京人工智能产业联盟、中国信息通信研究院、国家工业信息安全发展研究中心支持。

360集团创始人周鸿祎发表了《中国进入大模型时代 未来发展机会在企业级市场》的主题演讲。

(资料图片)

360集团创始人周鸿祎

ChatGPT之火点燃了人工智能燎原之势，唤醒了世界对人工智能技术的重新认知，并震撼于大模型所创造出的惊人生产力或将改变千行百业，不亚于又一次产业革命。

周鸿祎强调道，大模型不是风口和泡沫，将真正引领一场新的工业革命，直接提高每个人、每个组织的劳动生产力，同时实现一种通用人工智能能力的赋能。而且，大模型必须“通用”，只有大模型走进千家万户、赋能百行千业，才能真正推动人工智能带来的这场革命。此外，未来大模型的趋势不会只有一个，而是会像数据库一样，变成每个数字化系统的标配，小到手机上的部署，中等规模的汽车上的部署，当然也包括在企业和政府内部的部署。

据周鸿祎分享，业内普遍认为，大模型发展真正的机会在企业级市场，因此中国做“大模型“应该抓住产业发展的机会。

但必须指出，企业级场景落地大模型还面临“四大问题”：

其一，公有大模型是“通才”，但是缺乏行业深度。公有大模型与组织内部业务结合不紧密、知识不互通，不能满足企业级应用场景的垂直性、专业性要求。

其二，公有大模型存在数据安全隐患。组织内部Know How不适合训练到公有大模型中，公有大模型易造成企业内部数据泄露。

其三，公有大模型无法保障内容可信。公有大模型存在“幻觉”，无法保障内容真实可信、有据可查，且企业内部数据更新迭代速度快，公有大模型无法实现知识及时更新。

最后，公有大模型无法实现成本可控。直接训练和部署千亿级参数大模型成本过高，企业级应用应该使用百亿级基础模型，根据不同需求训练不同的垂直模型(如代码、法律、客服)，企业只需要负担垂直训练的成本。

面对这些问题，周鸿祎指出，做企业级市场需要的大模型，“五化“是关键方法论。

一是行业化，企业需要行业数据，才能有深度。

二是企业化，需要组织内部的KnowHow进行训练才能更“懂”企业。

三是垂直化，不要试图用一个大模型解决所有问题，大模型的落地形态是多个垂直模型的组合。

四是小型化，做小规模的大模型，百亿参数的大模型成本更低，部署升级也更灵活。

五是专有化，专有部署才能保证安全可控。

展望大模型的发展和前景，周鸿祎表示，大模型的发展要真正和国家战略相结合，一方面是要发展核心技术，另一方面要找各种应用场景。作为投资人，一个纯粹的技术只有和应用场景相结合才能创造持续不断的商业价值。大模型在城市、行业、企业数字化转型到智能化的过程中大有可为，进化迭代刚刚开始，相信未来会成为数字化系统的标配。未来可能不是百模大战，而是万模穷舞，无论是To B、To G还是SaaS化的企业都有很多机会。