在AI技術日新月異的今天，ChatGPT的問世無疑為整個行業點燃了一把熊熊烈火，已經過去了兩年時間，大眾對大語言模型的熱情依舊不減。曾經只存在于科幻電影中的場景，如今已經觸手可及，一條簡單的指令便能生成流暢且自然的文本。
然而，隨著大模型技術的不斷發展，行業也逐漸進入了一個關鍵的轉折點。新技術如何轉化為切實可用的新產品，滿足真實的市場需求，并形成新的商業生態，成為了擺在從業者面前的一道難題。正如移動支付、智能手機和LTE共同推動了移動互聯網時代的繁榮，AI行業也在焦急地尋找著屬于自己的PMF（產品市場契合點）。
在這片新技術的海洋中，大航海時代已經拉開序幕，每一個參與者都在期待著能夠發現新大陸。這不僅關乎大模型能否擺脫燒錢的資本游戲標簽，避免重蹈.com泡沫的覆轍，更關乎它能否成為黃仁勛口中的新工業革命的開端。
從當前的競爭格局來看，基座模型的競爭已經趨于穩定。OpenAI憑借其ChatGPT在市場上穩坐頭把交椅，而Anthropic、DeepMind、Llama和Grok等也各有千秋。然而，今年的焦點并不在于誰家的模型參數更多、響應速度更快，而在于如何將大模型技術轉化為實際可用的產品。
大語言模型的技術落地問題從一開始就困擾著從業者。哈佛商業評論的調查顯示，生成式AI的應用種類多達100種，但大體上可以分為技術問題解決、內容生產及編輯、客戶支持、學習和教育、藝術創作和調查研究等五大類。
在商業化方面，一些知名的投資公司如a16z也給出了他們心目中的優秀生成式AI產品名單，其中既有通用類的Perplexity、Claude和ChatGPT，也有更為垂直的Granola、Wispr Flow、Every Inc.、Cubby等筆記類產品，以及教育領域的NotebookLM和聊天機器人Character.ai、Replika等。
對于普通用戶而言，這些產品大多免費即可使用，訂閱版或專業版的費用并非必需。盡管ChatGPT的訂閱收入已經增長到每月2.83億美元，但與巨大的成本相比仍顯得微不足道。享受科技發展的紅利是用戶的樂事，但從業者卻面臨著更為嚴峻的挑戰：如何將激動人心的技術進化轉化為商業社會的實際效益。
相比之下，toB業務的發展前景更為明朗。自2018年以來，財富500強財報電話會議中提及AI的次數幾乎翻了一番，生成式人工智能已成為最熱門的主題之一。根據中國信通院發布的《人工智能發展報告（2024年）》藍皮書預測，到2026年，超過80%的企業將使用生成式人工智能API或部署生成式應用。
在面向企業側和消費側的應用中，兩者展現出不同的發展態勢。消費側的應用更注重低門檻和創意性，而企業側則更注重專業定制和效益反饋。大模型需要在實際場景中證明自己的價值，才能真正贏得企業的青睞。
在國內，大模型的競爭同樣激烈。根據工信部數據，2023年中國大語言模型市場規模增長率突破100%，達到147億元。各家廠商在商業化進程上積極嘗試，價格戰成為首要手段。以tokens計費、API調用等方式的成本不斷降低，許多主流熱門通用類大模型的價格已接近免費。
然而，降低成本只是第一步，理解業務、分析切入場景才是更為崎嶇的道路。騰訊云智能AI產品專家、騰訊混元ToB產品負責人趙新宇認為，在這種情況下，更重要的是找到自身的特點并發揮優勢。騰訊內部擁有豐富的場景資源，這些場景為團隊提供了更多洞察和打磨能力的機會。同時，團隊也注重聚焦特定行業和場景，逐步拓展市場。
騰訊混元在技術實力上不容小覷。其發布的通用文生文模型混元Turbo采用全新的混合專家模型（MoE）結構，在語言理解、生成、邏輯推理、意圖識別以及編碼、長上下文和聚合任務中均表現出色。目前，騰訊混元的能力正在通過騰訊云全面輸出，幫助模型應用落地到各種場景中。
在模型應用落地方面，大致可以分為嚴肅場景和娛樂場景兩種。嚴肅場景主要指向企業核心業務運營中對準確性和可靠性要求較高的應用場景，如騰訊云幫助一家外呼服務商構建客服體系。在這個項目中，團隊面臨性能問題和對話邏輯準確程度兩大挑戰，通過密集迭代和快速響應，最終實現了95%的準確度，并為客戶節省了四分之三的人力成本。
在與小米的合作中，混元團隊展示了其在搜索場景中的優勢。通過自建搜索引擎和意圖分類模型，團隊將問答互動按照不同話題層級逐步細化，并優化了時延和搜索內容整合問題。最終，無論是回答質量、響應速度還是性能等方面都完全滿足了小米的需求，并成功上線到實際業務中。
toB業務的成功在于能夠實現營收并贏得客戶的信任，這需要實實在在地給客戶的業務帶來價值。通過服務不同企業場景，混元的迭代速度和泛化能力都得到了顯著提升。這種能力不僅適用于嚴肅場景，還能拓展到偏娛樂向的場景中。
例如，在角色扮演內容平臺“造夢次元”中，混元大模型的角色扮演專屬模型Hunyuan-role得到了應用。該平臺定位于服務年輕用戶，提供交互式、劇情化的虛擬角色互動體驗。Hunyuan-role在長短文本對話處理、意圖識別和響應等方面展現出領先優勢，能夠勝任多樣化的應用場景，并展現出出色的內容擬人化能力。
隨著技術的成熟和成本的降低，大模型勢必將向更廣泛的應用場景擴展。從嚴肅的商業場景到娛樂、創意和內容生產等領域，大模型需要始終以解決具體場景中的需求點為核心目標，找到融合大模型能力的切入點。同時，與應用軟件和硬件廠商的合作也將成為推動大模型技術落地的重要力量。
