AI大模型产业更新
作者：微信文章AI大模型产业更新
Q：在大模型领域，目前竞争态势如何？
A：目前大模型领域的竞争日趋激烈，各主要玩家如互联网大厂和六条龙、六条虎都在快速推进大模型的发展。尤其是互联网大厂，尽管起步较晚，但投入了大量资源进行布局，比如百度、字节、腾讯等都在加速迭代自家的大模型产品。
Q：第二梯队的模型厂商有哪些特点？
A：第二梯队的模型厂商中，最靠谱的三家是MiniMax、Qwen、Zhipu（通义千文）。其中，MiniMax全面拥抱阿里生态，KIMI坚定地做TOB业务并拥有深厚的基础设施，而Zhipu在推进AI产业化落地方面表现出明确的战略调整，如发布生态计划等。
Q：大厂在大模型领域的投入情况如何？
A：大厂在大模型领域的投入非常大，包括人力、材料等资源。例如字节跳动从2023年上半年开始重仓投入，并表现出All in AI的状态。百度、字节、腾讯是头部大厂中竞争最为激烈的角色，其中腾讯在大模型领域的布局相对较晚且较为佛系，而华为因业务路线不同，较少参与土地商用模型的竞争。
Q：大模型迭代的速度有多快？
A：大模型的迭代速度非常快，几乎每周都有新的进展，参数量或能力都在不断更新迭代，各家大厂都不敢说自己在某一方面最强，且新功能的发布周期极短，因为市场竞争激烈，格局变化迅速。
Q：目前AI应用层的发展状况如何？
A：相较于基础模型的快速发展，AI应用层的发展在2024年并未达到预期速度，尤其是在B2B领域。大模型的应用能力尚未完全满足普及型需求，更深层次的应用场景如金融、医疗、客服等还处于浅层次应用阶段，智能体的表现也未达到理想的专家级别。同时，C端内容生成类应用如AI写作、AI绘画等已经有所显现，但整体上B端应用拓展的速度滞后于C端。
Q：阿里云在去年整体营收增速情况如何，以及在AI领域的商业化进展如何？
A：阿里云去年的营收增速较低，增速仅3%，远低于市场预期。在24年尤其是上半年，阿里云并未将重点（更多实时纪要加微信：aileesir）放在通义千问等AI产品的售卖上，而是继续推动原有云业务的发展，特别是在政企市场中，由于丢掉了很大一部分份额给华为和字节等竞争对手。同时，阿里云也在努力拓展在SMB领域的业务增量，并通过直播等方式进行营销。尽管在AI技术研发方面表现靠前，但在商业化及售卖层面，阿里云尚未取得显著成效。
Q：百度在B端AI落地方面表现如何？
A：百度在B端AI落地方面最为积极且深入，尤其重视与行业特点结合的产品开发，例如在金融等行业推出定制化的AI解决方案。百度相较于其他公司，在B端市场上的动作更为明显。
Q：目前哪些场景是AI较为明显的落地场景？
A：AI落地的主要场景可以从行业维度和应用角度进行分析。从行业角度看，金融、客服和营销是最早被寄予厚望的领域；从应用角度看，客服、营销以及企业内部的知识库管理是最先被提出的场景。其中，智能客服是最早被看好的场景之一，但由于基础模型能力限制和模型幻觉等问题，目前智能客服的全面铺开并未达到预期效果。
Q：智能客服的实际应用状况是怎样的？
A：当前智能客服主要应用于收集需求、做工单分级和派发，而非直接面向客户处理复杂问题，以避免因模型错误导致的品牌风险。在售前咨询领域，智能导购作为一种新兴场景正逐渐崭露头角，因为其对模型准确度的要求相对较低，且能直接提升销售业绩。
Q：在各行业中，哪些行业对AI应用更为有利且进展较快？
A：尽管最初预期金融行业会在AI应用上取得突破，但目前看，金融行业在AI深度应用方面仍面临挑战，多停留在浅层次应用如独立财报阅读理解等。类似地，医疗行业也未能实现预期中的深度临床应用，目前主要集中在远程问诊等浅层次场景。然而，C端尤其是快消品行业的小C场景，因其商品价值低、消费群体庞大，AI辅助售前导购的应用反而较为贴切并取得了一定成效。
Q：在AI技术的应用中，哪些行业或场景落地比较鲜明且进展较快？
A：汽车行业的智能座舱是进展比较快的领域，尤其是新势力车企通过将AI大模型融入车机系统以提升驾乘体验和集成现有应用。此外，游戏行业在营销和智能NPC方面也有显著应用，如利用AI生成个性化对话内容，增强玩家体验。电商行业在商品拍摄、营销册等方面已快速应用AI，现在进一步发展到C2M个性化定制，以及与供应链打通实现定制化生产。法律行业在判决文书撰写等方面也开始尝试应用AI大模型，尤其是在英美法系国家；而在大陆法系国家，目前更多应用于前期咨询和法律文本生成。
Q：AI玩具这一块当前的格局如何？未来有哪些商业展望？
A：AI玩具领域在二三年上半年发展迅速，许多玩具厂商及创业公司迅速捕捉到这一趋势并开始开发相关产品。模型厂商主要将AI玩具作为自己模型落地的一个客户，提供支持服务。基于AI的玩具能够解决传统数字化玩具内容丰富度有限、更新难度大等问题，并通过持续学习和交互，增强陪伴式体验的粘性。虽然大型互联网公司尚未亲自下场做玩具（更多实时纪要加微信：aileesir），但会在可穿戴设备如耳机、眼镜等领域探索基于大模型的应用场景，从而拓展该赛道的想象空间。
Q：陈江老师，您能否回答一下网络端的提问，关于AI能否处理专利申请的场景，如果可以处理到什么程度，并且能否生成申请文书？
A：专利申请如果仅是文书层面，AI是可以处理的。但若涉及模型精调，尤其是针对特定企业所需的专利文书撰写，AI需要进行一定的模型精调才能胜任。
Q：张总，能否更新一下目前国内算力侧的情况，包括国产算力与英伟达HAI的相关产业现状？
A：目前国内算力主要集中在N卡上，如华为的升腾等，但大部分仍使用英伟达的卡。市场上对英伟达卡的需求较大，且各大厂都有解决算力紧缺的方法，包括高价购买市场上资源或其他方式。此外，近一两年出现许多为中型企业提供算力服务的新公司。
Q：目前对于训练端的卡的需求能满足吗？更多需求是在推理侧芯片的预测方面，对吗？
A：目前训练端的卡的需求相对能够满足，现在更多需求集中在推理侧芯片的预测。
Q：海外在AR和AI商业化变现方面比国内快，请问海外有哪些变现较快的典型场景或案例？
A：海外在B端应用方面变现较快，比如AI销售侧的应用，如AI worker（数字员工）处理销售线索；创作侧也有AI驱动的内容创作公司，例如基于AI生成式技术为营销链路赋能的公司。同时，海外还有像11X点A2这样的AI数字员工公司，以及专注于搜索引擎优化的荷兰公司type on type 2点AI等。
Q：前段时间国家对英伟达相关卡进行了审查，未来这一块政策是否会进一步收紧，导致国内算力供给失衡？
A：对于这一政策的影响，目前观察认为其不会对算力供给造成大规模影响，因为当前AI应用落地更多的是依赖模型训练和特定领域的AI能力结合，而非单纯的大规模算力需求。各大厂商及专门的算力公司提供的算力资源基本能满足当前AI应用的需求。行业难点主要在于找到细分行业场景并与AI能力结合，以及提升基础模型能力以减少幻觉，尤其是垂直领域的模型能力提升。
Q：下周12月19号火山引擎在上海有一个发布会，想问一下会有哪些亮点？
A：这个发布会中，火山引擎会展示其大模型能力的提升合成发布，尤其是豆包大模型的模型家族会有更新，并且在汽车行业和消费行业的落地应用会有新的进展，比如与汽车、手机、PC以及消费行业联盟的合作方案。同时，火山引擎还会展示豆包大模型与其他产品线如视频云、AI、数据等的结合与应用。
Q：火山引擎在边缘云、数据产品等方面如何结合AI进行创新？
A：火山引擎将在下周的发布会上展示基于模型能力的产品升级，包括云基础产品安全解决方案、视频云边缘云产品，以及数据产品的AI结合创新。此外，火山引擎还致力于通过AI技术强化开发者生态，推动开发者社区的活跃度和影响力。
Q：国内外B端在消费侧应用存在明显差异的原因是因为模型的成熟度吗？
A：模型成熟度并非主要原因，国内外B端应用差异更多源于商业模式和环境的不同。海外商业环境更加依赖工具和系统提升效率，对数据规范性和系统规范性要求严格，且监管制度较为健全，这促使企业在营销、销售、客服等方面更倾向于使用工具和服务。而国内由于人口密度大、人力资源成本相对较低等因素，更倾向于关系型销售和人海战术，对于工具的需求相对薄弱。
Q：为什么海外广告业务如i loving的盈利能力高于国内汇量科技？
A：这个问题具体涉及到i loving和国内汇量科技的盈利能力差异，由于时间原因未能深入讨论，需要更（更多实时纪要加微信：aileesir）多具体分析。但可以肯定的是，不同国家和地区在广告行业的发展环境、法规要求以及市场成熟度等方面存在差异，这些因素可能会影响广告业务的盈利能力。
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