AIGC平权 | 行业大模型的第一枪

5月初,乌镇,宇视合作伙伴大会首发AIoT行业大模型“梧桐”;一个月后,北京安博会,“梧桐”加速落地,进行了“大模型种子合作伙伴签约”。

在安博会上,仔细转了宇视的展台(本届好像也只有宇视还值得记笔记那种仔细转);在上个月乌镇会议上,和宇视的同事也有过较为深入的交流。对于宇视的大模型,“平权”二字意义最重要。这是行业企业一路走来的历程,也是目前阶段选择的落脚点。从前端到软件,从平台到中台,从买卖到赋能,从合作到共创,从突起到平权,是做中间件和服务商的思路。这大概是行业头部企业接下来三年、五年甚至更远的新战略,比拼的不再是单纯的外功,而是由内而外、体用双修的角逐。

宇视的“AIGC平权”说

“钟摆能让任何东西飞起来,却无法使自己腾空。”——马尔克斯 《百年孤独》

《百年孤独》的这句话,放在这里好像不大合适,因为它本身说的是事物的局限性。但如果就事论事的看,这里的钟摆,却代表着永恒的时间。它是一切事物起源的基础和先决条件,也是改变一切事物最好的工具。

在上个月参加乌镇会议时,与张鹏国聊到宇视的大模型,包括之前与他的沟通中提到“平权”,他都提到过:“中小企业要做业务创新,难度太大。资金、时间、人才、交付等等,都是问题。宇视想做的是把台子搭好,跟合作伙伴一起唱戏,甚至前边露脸的戏让伙伴唱。我们要做的,就是把模型做大,把行业数据量减少,与合作伙伴一起,把垂直细分领域做深。形成不断适应细分行业的解决方案,并可以在同行业可以快速复制到不同的用户需求上。让每一个合作伙伴都有机会通过宇视的大模型、通过和宇视的合作,提升自身的能力,在不同赛道都能为用户创造价值,与此同时也为自身创造价值。AIGC带来的业务创新让每个伙伴受益,而不是掌握在少数几家手中进行捆绑,这是AIGC平权的意义。”(大致复原,措辞或稍有差池。)

在这次“大模型种子合作伙伴签约会”上,被问到宇视的行业大模型是否有盈利时间表时,宇视CPO朱兵也说,宇视的大模型目前没有盈利的具体计划和时间表。因为我们坚信,通过行业大模型带来的AI平权,会让更多合作伙伴受益和跨越式发展,极大的提升效率和降低成本。合作伙伴发展了,壮大了,宇视也就随之发展和壮大,这是双正向的过程。如果现在过分强调用大模型盈利,会捆绑住自己的手脚。我们更愿意把它看做技术和研发投入,宇视目前的盈利点不在这里。”

从这个角度看,宇视想做的,就是这个钟摆。通过行业大模型,拉紧同伙伴的亲密度。用类似算法商城的平台,让伙伴通过通过部署在公有云上的模型平台,进行有限的、在能力范围内的二次开发,不断深入用户的业务,从0到1,从1到100,扩宽在细分场景下伙伴的业务能力,实现业务的起飞。在这个过程中,宇视也在通过伙伴从下到上的反馈,不断充实自己在各行业的模型,再一次降低伙伴的项目成本,服务更多领域,不断扩宽赛道。就像时针一样,一圈圈的转下去,每一分一秒都是新的前进动力。

至于无法使自己腾空,那正好落地。这也挺符合宇视的风格。好多年前采访张鹏国,大概是在AI龙头效应刚刚起步阶段。别人都在说识别准确率,他们却说不要光盯着实验室环境;别人都在说与某某城市做大型项目,他们却说要工程化,不要PPT。这次种子合作伙伴签约,前提也是落地。在现场我看到签约的用户,有做交通的、有做体育的、有做生鲜的,不一而足。要把大模型落地到这些千差万别的行业,可不是靠几句口号、几个BP就万事大吉的。

“卷”的两端

上一篇文章写宇视,是以“卷”为核心。一个多月来,又仔细思考了一下上游企业的思路,我觉得这个卷应该是分两种,也可以说是两端,一个是横向卷,一个是纵向卷。

所谓的横向卷,就是上游设备和软件企业直接下场,把设备、软件、平台、系统集成全拿下,除了土建全都干,一杆子直接捅到甲方。

所谓的纵向卷,就是在每个场景和每个区域精挑细选合作伙伴,通过自己的能力,让伙伴的能力最大化,卷赢当地的细分市场,通过伙伴不断扩大自己的市场份额。

横卷卷别人,纵卷卷自己。如果横纵对比,我想100%的上游企业一定都会说我肯定做纵向,但这也仅限于嘴上说。这两年市场情况这样子,每个公司的业绩压力都很大。按理说上游企业不介入集成这是约定俗成的规则,但压力当前,很多企业已经顾不得这些了。有利润最好,没有利润有流水也行,实在没流水整个合同金额也可以,反正无论如何得交差完成考核。

宇视这个卷,真就是纵向卷。这倒不是给宇视打广告,因为宇视做项目的套路,与行业很多企业是反着来的。原来做交通和其他项目,很多是直接从甲方入手的。至少前几年我去市局、分局和交通委开会,就看到过几次宇视的同事风尘仆仆的带着设备给直接甲方做现场演示,展示试验点的成果,不介入集成和工程,但抓甲方用户。不过从“AIGC平权”这个思路看,宇视的策略在去年、今年产生了比较深刻的变化,就是从横纵交叉向侧重纵向进发。更加注重伙伴的作用,更加注重生态的建设,而且对自己和伙伴更加充满信心。

这个思路的变化,其实也不难理解。

1、体量越来越大,为了保持增长和可持续发展,必须进行可放量和可复制的业务模型。摆在宇视面前的现实,是年营收过百亿。高精尖项目能够保持高利润,但如果就规模型增长而言,风险高,而且乏力。所以必须找到方法能够团结各区域力量的方式形成合力,保持业绩的稳定增长和良性增长。AIGC时代的到来,又有大模型作为工具,在垂直赛道,会快速团结一批核心的伙伴,并拓宽赛道。

2、G端项目越来越长尾,B端和SMB端业务的优势开始发力。这个不用多说,都懂的。AI接入到B端用户的业务,无论是设备、方案还是后期的数据类服务,不会有太大的壁垒,流程相对简单,而且B端的长尾与G端也不是一个概念,服务长尾也不等于结算长尾。在分销上,宇视也在下沉。一边是项目落地,一边是分销下沉,其实核心只有一个,就是借着AI的东风和机会,把自己的能力范围和客户范围扩大。

3、AI的进步,纵卷恰逢其时。传统的分销和渠道,需要大量的时间成本和管理成本去经营。宇视原来也做伙伴、生态和分销,但时间成本就是很难跨越的障碍。今年通用大模型为AI加了把火,用集成了CV、NLP、AIGC的行业大模型作为抓手,把快速聚拢一批能落地、有关系、有需求但缺乏技术能力和业务创新投入的伙伴变成可能。

行业大模型时代的市场格局

这个分两方面看待。

一方面,在智能化前端业务上,硬件方面,还是会更加集中,向行业头部企业靠拢。这一点是毋庸置疑的。硬件不上规模就没有价值,有了规模和足够的SKU,才能满足用户需求、降低自身成本。而几千万甚至上亿的前端数量,没有十年的时间,很难积累到这个量级。

另一方面,软件、算法和业软的生态,在行业大模型和AI平权思维的冲击下,一定会有所改变。上游提供硬件和大模型,下游谁更贴近终端用户,谁就将发挥最大的优势。把对用户的理解转化成自己建立在大模型能力上的应用,而不再是单纯的搬箱子,这对集成商来说是升维的过程。而且这个过程一旦完成,在理论上就没有被降维打击的可能性。

前端上集中度提升,应用端百花齐放。这也许是接下来几年,至少在足够的细分领域落地完成前,行业大体的走向。

行业大模型的几个小重点

关于思路。行业大模型不是通用大模型,数据量和计算量没有那么大。它是建立在细分领域之上的,两者不能混为一谈。但即便是这样,对于底层的集成类企业来说,这个数据量也是压力较大的。所以,无论是张鹏国,还是宇视的其他高管,在“梧桐”推出后,都在不断强调要实现平权,就是要做减法,把“小模型+大样本”变成“大模型+小样本”。这样合作伙伴才能快速上手,也能不断地扩充赛道。

关于标注。标注关注两个点,一个标注效率,一个是标注量。大模型做自动化标注,能够极大提升效率,预计在10倍甚至更高。标注量方面,能够在各个细分领域,提取不同要素,进行分类标注,就已经是一项巨复杂的工程。但相比之前的小模型深度学习,标注效率极大提升,所需的数据量会下降很多。

关于公有云和私有云。公有云适合量化客户,也就是对中小渠道而言,公有云无需购买相关基础设施,又可以进行训练,降低使用门槛;私有化部署方案,是针对特定群体的定制方案,费用高,但长期肯定比之前小模型要经济很多。

关于数据的开放性和安全性。关于数据,要看终端用户的需求(很多需求也是探讨出来的),让数据变成数据资产,也是很多B端和SMB用户的硬需求。安全性方面,技术上分级、分域、分权管理,而且近几年云上的安全也在不断进步,有了比较良好的可靠性。

结语

如果乌镇会议后,行业内的同事对宇视推“梧桐”有这样那样的疑问,我想通过这次签约会,宇视已经做了很明确的回答,就是不但要做,还要快做;不但要快,还要真做真落地。这比较符合宇视理工男的风格,响应快,效率高,小而精的项目团队,很容易在一个命题和需求上各个环节扑进去,正是张鹏国时常在聊天中提到的“快速 ALL IN”。不管怎么样,先做,而后边做边修正。就像我们的模型调优一样,总得先有样本和算法,不然永远在建模,永远落不到地上。

责任编辑：石旭