大模型时代，企业如何重构 AI 应用落地范式？

近一年来，生成式人工智能（AIGC）技术的快速发展和各种大模型的涌现，引发了全球范围内对于通用人工智能（AGI）时代是否即将到来的讨论。在 AIGC 大模型公共服务逐渐被大众辩证地接受后，如何用 AIGC 技术重塑企业智能服务成为一个深水区。

现在，几乎所有的企业都在尝试 AIGC 技术在自身领域的落地，但是，在落地过程中会面临各种挑战和难题。然而，我们清晰地看到，新的人工智能（AI ）技术已经改变了企业原来通过 AI 原子化能力赋能业务的链路。在统一的企业 AI 数据基础设施之上，通过大模型中沉淀的泛化的智能与精准的企业知识进行深度融合，再浓缩成特定场景化的服务，带领企业迈入真正的全面智能化时代。

2006年，Geoffrey Hinton 等发表了论文《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》，开启“深度学习”时代。到如今，通过近 20 年的时间，越来越多的企业已经构建了相对完善的 AI  应用开发和运维体系，这个体系通常分为三层：底层是机器学习平台，中间层是 AI 服务，最上层是基于 AI 服务的企业应用。

在深度学习时代的 AI 存在诸多落地问题：具体来说，在数据侧，由于传统小模型泛化能力较差，难以将现有模型直接结合更加完整的企业私有数据对外提供服务，企业私有数据在面向 AI 的应用方面并没有实现连通和链接；在 AI 服务生态方面，企业期望能够直接复用已有的 AI 服务来快速构建应用，但实际只有一小部分服务（如 OCR、语音识别等）实现了较高的可复用性，企业仍需为其自有数据和业务场景不断开发新的算法和模型，AI 应用的落地效率有待提高。

随着以大模型技术为核心的 AIGC 技术的快速发展，AI 时代的 iPhone 时刻正式来临，AI 正在从深度学习时代迈向大模型时代。全新的技术范式正在重新定义企业 AI 应用的落地方式，加速企业全面智能化升级，也将带来传统 AI 应用开发和运维的新变化。

大模型可以结合更多的企业数据进行智能化应用开发，而不局限于非常有限的数据进行 AI 智能化；大模型的泛化能力可以使一个大模型处理多个下游 AI 任务，节省模型开发时间和多个模型的运维成本；同时数百亿参数级别的大模型具有泛化能力和智能涌现能力，模型效果相较传统深度学习模型有较大提升。这些大模型优势也吹响了 AIGC 在企业落地的号角。

从深度学习时代到大模型时代的 AI 应用落地范式转移

大模型由于其技术优势，各企业已经逐步尝试结合企业数据进行落地。在实践过程中，也存在诸多挑战：

• 企业海量数据管理难、成本高，如何让企业丰富的数据为 AI 落地做好准备？

• 结合向量数据库和企业数据，大模型在落地过程中存在幻觉、不可解释等问题，如何应对企业对精准知识以及可解释性的需求？

• 如何在有限资源下实现更快的模型推理效果？

• 如何打通从企业数据到模型服务的整个企业智能价值链