巨量模型是個“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。彼時，人們對巨量大模型既有期待、也有恐懼。更有甚者，認(rèn)為人類歷史或許將因此而畫上終止符。

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）初步測算，未來還將有更多產(chǎn)品問世。

真理越辯越明，在對話多位行業(yè)資深人士后，我們發(fā)現(xiàn)了垂直模型的未來。它不僅限于提供超越個體智力的“認(rèn)知對話框”，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”，開始正視這項(xiàng)技術(shù)所帶來的真正價值。

01 

越通用，越尷尬

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

在過去，科學(xué)家們將主要精力放在了“如何將對話答案呈現(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需求。

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

他不是唯一一個抱怨于此的從業(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。”

對于垂直行業(yè)來說，增多的參數(shù)只是拓寬了大模型的知識面，但并沒有落實(shí)到具體行業(yè)。換句話講，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)。即對行業(yè)從業(yè)者而言，開發(fā)出好用的行業(yè)工具的價值比一個看似“全知全能”的Copilot的價值多得多。

一位出海小模型從業(yè)者對數(shù)科星球（ID：digital-planet）稱，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)2000萬營收。就其項(xiàng)目本質(zhì)，是利用開源模型和公開數(shù)據(jù)結(jié)合多模態(tài)構(gòu)建出海營銷工具。該項(xiàng)目可以繞開Temu、TikTok、亞馬遜或Shopify等“媒介型”產(chǎn)品，通過EDM、即時通訊和電話/短信等方式觸及東南亞的用戶。

雖然，電話營銷看起來又土又招人煩。但在ToB行業(yè)，在形形色色的獲客手段都如過眼云煙后，證明了一個曾被反復(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)者們正在展開對通用大模型的思辨，在現(xiàn)在，人們比以往任何時候都更希望簡單直接、甚至直接創(chuàng)造營收。

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內(nèi)大模型。其給出的解釋是：“Copilot的故事被微軟講到頭了，國內(nèi)大模型之間的差距不大，現(xiàn)在開源數(shù)據(jù)集越來越多，國內(nèi)相關(guān)產(chǎn)品的優(yōu)勢就更小了。”

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

上述現(xiàn)實(shí)的市場情況導(dǎo)致幾個結(jié)果：

其一，對于國內(nèi)非通用大模型類廠商而言，選擇做垂直則意味著跟國內(nèi)無數(shù)個“作坊式”AIGC團(tuán)隊(duì)競爭，陽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銷售環(huán)境，越來越多的團(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。對比國內(nèi)廠商所提供的接口，很多企業(yè)更愿意用GitHub開源軟件；

這樣一來，曾經(jīng)被行業(yè)看作“折中”路線的小模型，在性價比思維下“復(fù)活”了，并且呈現(xiàn)出愈演愈烈趨勢。但反過來說，這似乎打了AGI一個耳光。

03 

是模式還是收入 

是模式還是收入，這是一個問題。

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

客觀而言，上述幾種情況同時存在。究其原因：一方面，對于投資人而言，“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)人才常年供過于求、AI人才鳳毛麟角，加之對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)庫工程師，但我們又不能質(zhì)疑這類團(tuán)隊(duì)的造血能力。

“當(dāng)你以一種立場出發(fā)，其實(shí)便已經(jīng)得到了答案。”一位投資人對我們說。硅谷的模式燒錢很多、本土的案例似乎也可以日進(jìn)斗金，我們看到一個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投吧。”某項(xiàng)目創(chuàng)始人感慨的說。

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”？

垂直和通用誰能笑道最后？

*數(shù)科星球（ID：digital-planet）出品

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