巨量模型是個(gè)“坑”，但垂直模型不是。 

@數(shù)科星球原創(chuàng) 

作者丨苑晶 

編輯丨大兔

2023年4月，GPT-5的相關(guān)消息引起了一陣轟動(dòng)。彼時(shí)，人們對(duì)巨量大模型既有期待、也有恐懼。更有甚者，認(rèn)為人類(lèi)歷史或許將因此而畫(huà)上終止符。

但很快，從業(yè)者便發(fā)現(xiàn)，巨量大模型存在“不經(jīng)濟(jì)”、“不適用”的缺陷。隨即，垂直模型開(kāi)始興起。以至于，在2023年的Q2和Q3，垂直模型正在大批量的出現(xiàn)。

除已發(fā)布的垂直模型外，據(jù)數(shù)科星球（ID：digital-planet）初步測(cè)算，未來(lái)還將有更多產(chǎn)品問(wèn)世。

真理越辯越明，在對(duì)話(huà)多位行業(yè)資深人士后，我們發(fā)現(xiàn)了垂直模型的未來(lái)。它不僅限于提供超越個(gè)體智力的“認(rèn)知對(duì)話(huà)框”，還可以結(jié)合具體行業(yè)賦能千行百業(yè)。

現(xiàn)在，人們正在跳出OpenAI為行業(yè)“挖的坑”，開(kāi)始正視這項(xiàng)技術(shù)所帶來(lái)的真正價(jià)值。

01 

越通用，越尷尬

以往，人們對(duì)通用大模型的觀感是，它是一位良師益友，也無(wú)所不知。在產(chǎn)品角度，它被認(rèn)為是一種認(rèn)知型產(chǎn)品，用戶(hù)體驗(yàn)體現(xiàn)在對(duì)話(huà)中給出的答案。

在過(guò)去，科學(xué)家們將主要精力放在了“如何將對(duì)話(huà)答案呈現(xiàn)地更聰明”。但實(shí)際上，卻忽略了除認(rèn)知功能外的絕大部分用戶(hù)需求。

一位專(zhuān)注于營(yíng)銷(xiāo)獲客的企業(yè)家對(duì)數(shù)科星球（ID：digital-planet）說(shuō)：“我們需要更多的多模態(tài)數(shù)據(jù)以讓用戶(hù)畫(huà)像更精確，但隨著通用大模型參數(shù)量的增大，這種反饋結(jié)果反而越來(lái)越不精準(zhǔn)。”

他不是唯一一個(gè)抱怨于此的從業(yè)者。更多人認(rèn)為，在諸如LLaMA7B-65B的大模型中，參數(shù)量的提升對(duì)一些行業(yè)的幫助微乎其微。有一位出海領(lǐng)域從業(yè)者甚至認(rèn)為“3B就夠用了。”

對(duì)于垂直行業(yè)來(lái)說(shuō)，增多的參數(shù)只是拓寬了大模型的知識(shí)面，但并沒(méi)有落實(shí)到具體行業(yè)。換句話(huà)講，大模型所增加的“智力”是千行百業(yè)中不需要的，客觀上造成了供需不匹配的情況出現(xiàn)。

一位從業(yè)者表示，“它（指國(guó)外某大模型）以前是初中畢業(yè)水平，現(xiàn)在可能已經(jīng)博士后了，可是我們行業(yè)其實(shí)高中畢業(yè)、大專(zhuān)生就可以了。”所以，在給定的計(jì)算預(yù)算下，垂直領(lǐng)域最好的性能不是由最大的模型實(shí)現(xiàn)的，反而可以通過(guò)在更多數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的小模型實(shí)現(xiàn)。

以上，便是如今垂直模型能大型其道的根本原因。

02 

“我想要的現(xiàn)在就要” 

這些天，小模型和智能體（AI Agents）的火爆似乎印證了上述事實(shí)。即對(duì)行業(yè)從業(yè)者而言，開(kāi)發(fā)出好用的行業(yè)工具的價(jià)值比一個(gè)看似“全知全能”的Copilot的價(jià)值多得多。

一位出海小模型從業(yè)者對(duì)數(shù)科星球（ID：digital-planet）稱(chēng)，他們的項(xiàng)目順利拿到種子融資后，今年預(yù)計(jì)可以輕松實(shí)現(xiàn)2000萬(wàn)營(yíng)收。就其項(xiàng)目本質(zhì)，是利用開(kāi)源模型和公開(kāi)數(shù)據(jù)結(jié)合多模態(tài)構(gòu)建出海營(yíng)銷(xiāo)工具。該項(xiàng)目可以繞開(kāi)Temu、TikTok、亞馬遜或Shopify等“媒介型”產(chǎn)品，通過(guò)EDM、即時(shí)通訊和電話(huà)/短信等方式觸及東南亞的用戶(hù)。

雖然，電話(huà)營(yíng)銷(xiāo)看起來(lái)又土又招人煩。但在ToB行業(yè)，在形形色色的獲客手段都如過(guò)眼云煙后，證明了一個(gè)曾被反復(fù)證明的結(jié)論：最粗暴的做法往往是最有效的。

說(shuō)回正題。最近一些天，我們看到的現(xiàn)實(shí)情況是，各行各業(yè)的從業(yè)者們正在展開(kāi)對(duì)通用大模型的思辨，在現(xiàn)在，人們比以往任何時(shí)候都更希望簡(jiǎn)單直接、甚至直接創(chuàng)造營(yíng)收。

一位服裝行業(yè)從業(yè)者的回答更加直接了當(dāng)：他既不看好智能助理也不看好國(guó)內(nèi)大模型。其給出的解釋是：“Copilot的故事被微軟講到頭了，國(guó)內(nèi)大模型之間的差距不大，現(xiàn)在開(kāi)源數(shù)據(jù)集越來(lái)越多，國(guó)內(nèi)相關(guān)產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)就更小了。”

在大模型打的頭破血流之際，似乎，智能助理的市場(chǎng)空間只能寄希望于信創(chuàng)。

上述現(xiàn)實(shí)的市場(chǎng)情況導(dǎo)致幾個(gè)結(jié)果：

其一，對(duì)于國(guó)內(nèi)非通用大模型類(lèi)廠商而言，選擇做垂直則意味著跟國(guó)內(nèi)無(wú)數(shù)個(gè)“作坊式”AIGC團(tuán)隊(duì)競(jìng)爭(zhēng)，陽(yáng)春白雪如何打敗螞蟻雄兵，前者的商業(yè)模式仍需推敲；

其二，由于不友好的GPU銷(xiāo)售環(huán)境，越來(lái)越多的團(tuán)隊(duì)正在租用算力資源，用訓(xùn)練小模型的方式推出產(chǎn)品。對(duì)比國(guó)內(nèi)廠商所提供的接口，很多企業(yè)更愿意用GitHub開(kāi)源軟件；

這樣一來(lái)，曾經(jīng)被行業(yè)看作“折中”路線的小模型，在性?xún)r(jià)比思維下“復(fù)活”了，并且呈現(xiàn)出愈演愈烈趨勢(shì)。但反過(guò)來(lái)說(shuō)，這似乎打了AGI一個(gè)耳光。

03 

是模式還是收入 

是模式還是收入，這是一個(gè)問(wèn)題。

有人說(shuō)，AIGC看似火爆、被投卻很少，無(wú)疑是行業(yè)虛火、是美麗的泡沫；有人說(shuō)，現(xiàn)在活下去才是王道、賺錢(qián)比什么都強(qiáng)，所以“野路子”頻出、也有不少人悶聲發(fā)大財(cái)。

客觀而言，上述幾種情況同時(shí)存在。究其原因：一方面，對(duì)于投資人而言，“不是名校、大廠、科班我不投”，這是一種信仰正確，短期難以改變；另一方面，普通的計(jì)算機(jī)人才常年供過(guò)于求、AI人才鳳毛麟角，加之對(duì)GitHub的使用習(xí)慣，盲目跟風(fēng)在所難免。

在數(shù)科星球（ID：digital-planet）所接觸的諸多項(xiàng)目里，一些BP中的CTO甚至是大廠前端背景、資深數(shù)據(jù)庫(kù)工程師，但我們又不能質(zhì)疑這類(lèi)團(tuán)隊(duì)的造血能力。

“當(dāng)你以一種立場(chǎng)出發(fā)，其實(shí)便已經(jīng)得到了答案。”一位投資人對(duì)我們說(shuō)。硅谷的模式燒錢(qián)很多、本土的案例似乎也可以日進(jìn)斗金，我們看到一個(gè)蓬勃而又扭曲的世界。“既然一線基金認(rèn)為我們是三線項(xiàng)目，那么就讓三線基金來(lái)投吧。”某項(xiàng)目創(chuàng)始人感慨的說(shuō)。

是模式，還是收入？有人選擇前者，有人更貼合實(shí)際。

在當(dāng)下，“全知全能”的AGI似乎漸行漸遠(yuǎn)，如果垂直模型證明了自己，那么先前行業(yè)里豈不在為自己“挖坑”？

垂直和通用誰(shuí)能笑道最后？

*數(shù)科星球（ID：digital-planet）出品

       原文標(biāo)題 : 垂類(lèi)模型大有前景，但AGI卻給自己“挖了個(gè)坑”