10月12日，以“科技无界——智能、绿色、融合”为主题的【2023未来大会】系列活动将在成都举行。我们特别发起『智库看未来』线上思想交流活动，邀请知名高校及智库专家学者关注本届大会主题，为广大科技企业更好实现高质量发展、融入中国式现代化建设指点迷津。

本期观点，来自成都市复旦西部国际金融研究院研究员、全球宏观交易员熊鹏。他认为，现在正是投入大语言模型行业落地的最佳时刻，是最需要企业家精神的时候，是需要有行业的领先者率先尝试。

熊鹏 图片来源：川商总会微信公众号

解读嘉宾：熊鹏，成都市复旦西部国际金融研究院研究员、全球宏观交易员

大语言模式融入行业的挑战

ChatGPT从推出到现在刚刚10个月的时间，但是全球的商业精英都已经在思考带来的行业变革。

需求是客观存在的，但是目前的技术能力是否足以满足需求呢？这是目前最令人兴奋的创业方向，但是也充满了巨大的技术路线、商业模式风险。

投资基座模型还是投资运用？

与国内热衷于讨论基座大模型不同，除了几家布局很久的大公司，国外的创业热潮完全集中在运用领域，因为距离大模型落地，从技术上还有相当长的路线要走。基座模型目前分成开源和封闭两个方向，典型的如Meta的LIama2模型就是开源模型，而OpenAI公司的GPT4则是闭源模型。这实际上是对商业模式的不同选择。开源模型可以从多个角度收取费用，常见的包括商业授权、订阅、物理捆绑、技术支持与服务、专有插件和扩展等。而闭源系统则致力于打造生态，即由一家主要的供应商来整合生态资源，从而为各类客户提供服务，赚取利润。

对于大语言模型领域，是否会出现一家类似苹果在移动互联网时代的闭源生态企业，现在并不能下结论。原因在于基座模型的竞争非常激烈，一些开源模型在多项测评中已经超过了GPT3.5的水平，这使得OpenAI公司的护城河看起来并没有那么高。

当然，就目前而言，GPT4依然是远远领先于对手的基座模型。OpenAI如何能将基座模型的优势与运用开发结合起来，是一个巨大的挑战。目前它推出的插件商业模型并不成功，但是最近推出的数据分析功能，的确让人看到其模型的巨大优势。

国内企业如何选择基座模型？

除了一些具备特殊政府资源优势的企业，国内围绕大语言模型的创业，基本都会侧重运用。国内目前提供的中文基座模型已经很多，基于国外开源的Llama，Falcon等模型的中文微调模型，表现也相当优异。所以，中文的基座模型至少有两个选项：选择国内厂商提供的中文基座模型，选择开源的中文微调后的基座模型。至于国内的基座模型竞争，我们认为很大程度上不完全是商业的竞争，政府关系在里面扮演了重要角色。

国内企业如何突破？我们认为，国内企业无论是TO B还是TO C，都有巨大的发展空间。这里主要谈TO B。

第一，目前所有技术路线都是围绕着大语言模型的固有弊端展开的，尤其是解决信息的真实、及时、稳固等。这里面有相当多的可能选择，从提词工程学、检索增强生成、微调、自动代理等。这方面的技术前沿都在Arxiv预印本论文网站和github代码仓库。各种路线都有优劣，而国内创业者在这个领域有相当的技术优势，很多领域的领先论文都有中国人参与。

第二，行业运用必须有切实的运用场景，比如零售商的客服和物流调度，比如律师事务所的阅卷，这些个性化的要求需要特有的行业知识、行业数据、满足监管需求。这个领域是一个完全待开发的蓝海，只要选择合适的技术路线，综合考虑成本与收益，国内企业具有相当的优势，可以在中文世界率先将大语言模型落地。在这点上，国内的科技初创企业与国际同行，其实是完全在一个起跑线的。

突破的契机何在？

我们认为，需要供给和需求方的共同努力。现在是需求方对运用大语言模型充满期望，但是也有非常多怀疑。供给方虽然测试了很多技术方向，但是往往缺乏实际落地的运用场景。这就是最需要企业家精神的时候，需要有行业的领先者，率先尝试。目前技术总体，已经没有太大的风险，剩下的技术问题，虽然有不及预期的风险，但是相比投入产出比，现在正是投入大语言模型行业落地的最佳时刻。

封面图片来源：每日经济新闻 刘国梅 摄