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大模型落地，又進(jìn)了一步。

2023年7月13日，在2023京東全球科技探索者大會(huì)暨京東云峰會(huì)上，京東云推出了京東言犀大模型，直擊知識(shí)密集型、任務(wù)型產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景。

現(xiàn)場(chǎng)，京東集團(tuán)CEO許冉表示：“從產(chǎn)業(yè)端切入大模型，如同從北坡攀登技術(shù)珠峰，道路雖然更加艱難，卻有更波瀾壯闊的風(fēng)景。”

這意味著，京東堅(jiān)持做難而正確的事情。

喧囂之后，大模型的歸途從通用走向產(chǎn)業(yè)，終成行業(yè)的共識(shí)？賦能千行百業(yè)，大模型落地到底難在哪兒？京東憑什么成為產(chǎn)業(yè)大模型的開拓者、領(lǐng)導(dǎo)者與集大成者？

產(chǎn)業(yè)厚度，決定大模型的高度

大模型，成為“兵家必爭(zhēng)之地”。

據(jù)《證券日?qǐng)?bào)》報(bào)道，截至2023年7月4日，國(guó)內(nèi)10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上的AI大模型已超80個(gè)，還有進(jìn)一步增加的趨勢(shì)。

然而，熱潮之下，一個(gè)詭異的現(xiàn)象出現(xiàn)了：據(jù)Similarweb的數(shù)據(jù)顯示，2023年1月至6月，ChatGPT全球訪問(wèn)量環(huán)比增速分別為131.6%、62.5%、55.8%、12.6%、2.8%、-9.7%，降溫的勢(shì)態(tài)肉眼可見。

ChatGPT之外，微軟的Bing、谷歌的Bard等的訪問(wèn)量也同步出現(xiàn)了降溫。

一名私募人士告訴鋅刻度：“大模型 To C被當(dāng)成了娛樂(lè)工具，需求大同小異，導(dǎo)致大模型的同質(zhì)化問(wèn)題嚴(yán)重，亟須正本清源，而縱觀互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展史，任何技術(shù)遲早要面對(duì)商業(yè)化，這波人工智能亦是如此，需要加速在產(chǎn)業(yè)端落地，大規(guī)模解決真實(shí)需求。”

關(guān)于此，從全球搜索引擎市場(chǎng)的份額幾乎沒(méi)有大的變化，就可見一斑。

事實(shí)上，京東對(duì)大模型有更深入的思考。

大模型的競(jìng)爭(zhēng)高地勢(shì)必從通用走向產(chǎn)業(yè)，唯有徹底扎根產(chǎn)業(yè)，解決產(chǎn)業(yè)的實(shí)際問(wèn)題，才能避免白菜化、娛樂(lè)化與泛濫化，解鎖更大的商業(yè)價(jià)值。

對(duì)此京東提出，大模型的價(jià)值=算法×算力×數(shù)據(jù)×產(chǎn)業(yè)厚度的平方。

許冉解釋道：“前三個(gè)指標(biāo)固然重要，但技術(shù)在產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景落地應(yīng)用，創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值才是關(guān)鍵。當(dāng)產(chǎn)業(yè)效率和產(chǎn)業(yè)的邊界拓展得到質(zhì)的提升以后，大模型才有了更重要的實(shí)際價(jià)值和意義，這將不亞于又一次工業(yè)革命。”

京東集團(tuán)CEO許冉

簡(jiǎn)而言之，京東對(duì)于大模型的思考，除了追求技術(shù)本身，更在意技術(shù)在產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中落地。許冉表示，以大模型為代表的AI技術(shù)領(lǐng)域，能夠讓產(chǎn)業(yè)伙伴，更加放心、更沒(méi)有門檻地使用技術(shù)創(chuàng)新的成果，幫助技術(shù)走出實(shí)驗(yàn)室和公司的圍墻，真正推動(dòng)行業(yè)生產(chǎn)效率的提升，在產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景發(fā)揮更大價(jià)值。京東選擇基礎(chǔ)研究和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用兩條腿走路，“技術(shù)只有和現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)場(chǎng)景和產(chǎn)品產(chǎn)生緊密融合，才有可能真正產(chǎn)生AI落地的價(jià)值”。

如此一來(lái)，京東探索了一條新的大模型之路，即從基礎(chǔ)研究到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，再到終端用戶，構(gòu)建了一條完整的 AI 技術(shù)與商業(yè)融合的閉環(huán)。

賦能千行百業(yè)，為何這么難？

需要注意的是，產(chǎn)業(yè)大模型要走的路，可比通用大模型艱難得多。

首先，產(chǎn)業(yè)需求“千人千面”。

通用大模型強(qiáng)調(diào)的是“全”，在產(chǎn)業(yè)端落地時(shí)，可以解決較為簡(jiǎn)單的問(wèn)題，但難以解決較為復(fù)雜的問(wèn)題，從而提升生產(chǎn)力僅僅停留在紙面，對(duì)產(chǎn)業(yè)繼續(xù)的降本增效幫助不大。

而產(chǎn)業(yè)大模型強(qiáng)調(diào)的是“專”，要了解行業(yè)的Know-How，對(duì)產(chǎn)業(yè)的專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備須豐富，對(duì)產(chǎn)業(yè)的理解須深入，對(duì)產(chǎn)業(yè)的迭代須適應(yīng)。

這么一來(lái)，才可以真正解決問(wèn)題，避免“大事用不了、小事用不上”的尷尬局面。

此外，產(chǎn)業(yè)的需求可謂“千人千面”，不同行業(yè)對(duì)大模型的需求不同，哪怕同一個(gè)行業(yè)的不同企業(yè)，需求也是千差萬(wàn)別。

譬如，有的企業(yè)對(duì)產(chǎn)業(yè)大模型的需求是“高響應(yīng)，低容錯(cuò)”，強(qiáng)調(diào)的是好用，對(duì)經(jīng)營(yíng)效率更為看重。

再譬如，有的企業(yè)對(duì)產(chǎn)業(yè)大模型的需求是解決具體問(wèn)題，強(qiáng)調(diào)的是適用，不管之前解決了多少個(gè)問(wèn)題，不能解決當(dāng)下的這一個(gè)就不行。

這考驗(yàn)著，產(chǎn)業(yè)大模型的底蘊(yùn)。

產(chǎn)業(yè)大模型的要求更高

其次，數(shù)據(jù)質(zhì)量要求苛刻。

通用大模型對(duì)算力與算法更為看重，而產(chǎn)業(yè)大模型則更為看數(shù)據(jù)，之所以如此與產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)難以獲取有關(guān)。

畢竟，產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)往往為非公開數(shù)據(jù)，且匯聚于企業(yè)或供應(yīng)鏈中，而在實(shí)際場(chǎng)景中還存在樣本量不足導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集不穩(wěn)定、呈現(xiàn)碎片化的情況。

如若產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的積淀不足，則不可避免地影響產(chǎn)業(yè)大模型的專業(yè)深度、服務(wù)精度、迭代速度，發(fā)揮不出全部的實(shí)力。

京東探索研究院院長(zhǎng)、京東科技智能服務(wù)與產(chǎn)品部總裁何曉冬表示：“產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)還分為靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)相對(duì)穩(wěn)定，不會(huì)發(fā)生即時(shí)變化，獲取路徑也較為清晰。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)則是不同產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中，每時(shí)每刻產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)是‘活的’場(chǎng)景數(shù)據(jù)。不容易獲取，但卻是產(chǎn)業(yè)大模型的必備要素之一。”

再次，要算“經(jīng)濟(jì)賬”。

產(chǎn)業(yè)大模型的數(shù)據(jù)越多、模型越大，成本也會(huì)水漲船高，隨之而來(lái)的是一個(gè)現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題：

產(chǎn)業(yè)大模型可以創(chuàng)造價(jià)值增量，企業(yè)自然愿意買單，但企業(yè)也會(huì)考慮性價(jià)比，即投入與產(chǎn)出相比要?jiǎng)澦恪?/p>

一言以蔽之，讓企業(yè)用得起，產(chǎn)業(yè)大模型才能構(gòu)建健康的商業(yè)“正反饋”。

京東言犀，最懂產(chǎn)業(yè)的大模型

以上可見，涉足產(chǎn)業(yè)大模型并非易事，但對(duì)京東而言卻是水到渠成。

早在2017年，京東集團(tuán)董事局主席劉強(qiáng)東就有所預(yù)見，提出技術(shù)、技術(shù)、技術(shù)。第一個(gè)技術(shù)，是解決京東內(nèi)部大規(guī)模人力的效率問(wèn)題；第二個(gè)技術(shù)，是組件化、模塊化的技術(shù)服務(wù)對(duì)外輸出；第三個(gè)技術(shù)，是對(duì)前沿技術(shù)進(jìn)行探索和有秩序地創(chuàng)新。

那一年，京東成立了人工智能研究院。

從此，京東走上了擁抱AI、探索AI、落地AI的道路，并長(zhǎng)期扎根產(chǎn)業(yè)，以技術(shù)促產(chǎn)業(yè)，以產(chǎn)業(yè)謀增長(zhǎng)。

這一切，為京東言犀大模型的奮進(jìn)，打下了堅(jiān)實(shí)的地基。

京東言犀大模型

針對(duì)“千人千面”的需求，京東推出了言犀AI開發(fā)計(jì)算平臺(tái)，沉淀了零售、物流、健康、金融等多個(gè)行業(yè)的Know-How，提供100多種訓(xùn)練和推理優(yōu)化工具，企業(yè)借此可以進(jìn)行定制化訓(xùn)練，打造專屬的大模型。

通俗易懂地說(shuō)，京東從提供產(chǎn)品變成提供服務(wù)，從而不再“單打獨(dú)斗”，而是“眾人拾柴火焰高”，與企業(yè)共同尋求韌性增長(zhǎng)。

至于數(shù)據(jù)質(zhì)量，則更不在話下。

京東在垂直行業(yè)的知識(shí)沉淀豐富，京東連接6億用戶，服務(wù)超過(guò)800萬(wàn)家活躍企業(yè)客戶，包括90%以上的在華世界500強(qiáng)企業(yè)以及全國(guó)近70%的專精特新中小企業(yè)。

這為京東積累下每年數(shù)百億條優(yōu)質(zhì)交互數(shù)據(jù)，訓(xùn)練言犀大模型的數(shù)據(jù)庫(kù)，就由70%通用數(shù)據(jù)和30%供應(yīng)鏈原生數(shù)據(jù)組成。這些脫敏后的高質(zhì)量、精準(zhǔn)的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，為京東言犀大模型的不斷進(jìn)化，提供了源源不斷的驅(qū)動(dòng)力。

另外，京東言犀大模型也在努力降低成本。

京東從2019年開始研發(fā)向量數(shù)據(jù)庫(kù)，歷經(jīng)電商大促場(chǎng)景磨練，向量數(shù)據(jù)庫(kù)Vearch已經(jīng)能支撐百億級(jí)高性能檢索，延時(shí)降低到毫秒級(jí)，將向量數(shù)據(jù)庫(kù)用于大模型預(yù)訓(xùn)練，將推理成本下降了80%；京東全國(guó)首個(gè)超算中心——天琴α集群正日夜不停地運(yùn)轉(zhuǎn)，推理速度較過(guò)去提升6.2倍，推理成本下降了90%。

推理成本低了，企業(yè)的使用成本也會(huì)隨之下降，京東言犀大模型的價(jià)值進(jìn)一步做實(shí)。

“京東的大模型技術(shù)演進(jìn)，遵循了京東的技術(shù)追求：成本、效率、體驗(yàn)、可信、普惠、突破。成本、效率和體驗(yàn)是從京東的經(jīng)營(yíng)理念傳承而來(lái)，可信、普惠和突破則是技術(shù)服務(wù)于產(chǎn)業(yè)和社會(huì)的承諾。”許冉稱。

目前，京東已經(jīng)拿出幾個(gè)將大模型能力與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用結(jié)合的案例。

在金融領(lǐng)域的AI營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，就能夠讓使用者通過(guò)簡(jiǎn)單的對(duì)話，就能一站式生成營(yíng)銷活動(dòng)。過(guò)去需要5類職能人員、2000次人機(jī)交互的工作，如今1人在50次交互內(nèi)就能完成，營(yíng)銷方案的生產(chǎn)效率有了百倍提高。

在電商領(lǐng)域的京東云AIGC內(nèi)容營(yíng)銷平臺(tái)，能夠從一張商品圖出發(fā)，理解商品特征，快速生成電商運(yùn)營(yíng)需要的各種圖片，滿足快速開店和營(yíng)銷需求。較之人工作圖時(shí)代，每套圖的制作成本能降低90%，制作周期也從7天縮短到半天。

總而言之，大模型的未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)，注定比拼的是深耕產(chǎn)業(yè)、把脈行業(yè)場(chǎng)景，而京東憑借長(zhǎng)時(shí)間的產(chǎn)業(yè)積淀與產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)，打通了大模型落地的“最后一公里”，勢(shì)必成為人工智能2.0時(shí)代的旗手。

毋庸置疑，京東蹚出一條新路。

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