■原题：AIGC平权 | 行业大模型的第一枪

5月初，乌镇，金沙集团1862cc成色合作伙伴大会首发AIoT行业大模型“梧桐”；一个月后，北京安博会，“梧桐”加速落地，进行了“大模型种子合作伙伴签约”。

在安博会上，仔细转了金沙集团1862cc成色的展台（本届好像也只有金沙集团1862cc成色还值得记笔记那种仔细转）；在上个月乌镇会议上，和金沙集团1862cc成色的同事也有过较为深入的交流。对于金沙集团1862cc成色的大模型，“平权”二字意义最重要。这是行业企业一路走来的历程，也是目前阶段选择的落脚点。从前端到软件，从平台到中台，从买卖到赋能，从合作到共创，从突起到平权，是做中间件和服务商的思路。这大概是行业头部企业接下来三年、五年甚至更远的新战略，比拼的不再是单纯的外功，而是由内而外、体用双修的角逐。

金沙集团1862cc成色的“AIGC平权”说

“钟摆能让任何东西飞起来，却无法使自己腾空。”马尔克斯 《百年孤独》

《百年孤独》的这句话，放在这里好像不大合适，因为它本身说的是事物的局限性。但如果就事论事的看，这里的钟摆，却代表着永恒的时间。它是一切事物起源的基础和先决条件，也是改变一切事物最好的工具。

在上个月参加乌镇会议时，与张鹏国聊到金沙集团1862cc成色的大模型，包括之前与他的沟通中提到“平权”，他都提到过：“中小企业要做业务创新，难度太大。资金、时间、人才、交付等等，都是问题。金沙集团1862cc成色想做的是把台子搭好，跟合作伙伴一起唱戏，甚至前边露脸的戏让伙伴唱。我们要做的，就是把模型做大，把行业数据量减少，与合作伙伴一起，把垂直细分领域做深。形成不断适应细分行业的解决方案，并可以在同行业可以快速复制到不同的用户需求上。让每一个合作伙伴都有机会通过金沙集团1862cc成色的大模型、通过和金沙集团1862cc成色的合作，提升自身的能力，在不同赛道都能为用户创造价值，与此同时也为自身创造价值。AIGC带来的业务创新让每个伙伴受益，而不是掌握在少数几家手中进行捆绑，这是AIGC平权的意义。”（大致复原，措辞或稍有差池。）

在这次“大模型种子合作伙伴签约会”上，被问到金沙集团1862cc成色的行业大模型是否有盈利时间表时，金沙集团1862cc成色CPO朱兵也说，金沙集团1862cc成色的大模型目前没有盈利的具体计划和时间表。因为我们坚信，通过行业大模型带来的AI平权，会让更多合作伙伴受益和跨越式发展，极大的提升效率和降低成本。合作伙伴发展了，壮大了，金沙集团1862cc成色也就随之发展和壮大，这是双正向的过程。如果现在过分强调用大模型盈利，会捆绑住自己的手脚。我们更愿意把它看做技术和研发投入，金沙集团1862cc成色目前的盈利点不在这里。”

从这个角度看，金沙集团1862cc成色想做的，就是这个钟摆。通过行业大模型，拉紧同伙伴的亲密度。用类似算法商城的平台，让伙伴通过通过部署在公有云上的模型平台，进行有限的、在能力范围内的二次开发，不断深入用户的业务，从0到1，从1到100，扩宽在细分场景下伙伴的业务能力，实现业务的起飞。在这个过程中，金沙集团1862cc成色也在通过伙伴从下到上的反馈，不断充实自己在各行业的模型，再一次降低伙伴的项目成本，服务更多领域，不断扩宽赛道。就像时针一样，一圈圈的转下去，每一分一秒都是新的前进动力。

至于无法使自己腾空，那正好落地。这也挺符合金沙集团1862cc成色的风格。好多年前采访张鹏国，大概是在AI龙头效应刚刚起步阶段。别人都在说识别准确率，他们却说不要光盯着实验室环境；别人都在说与某某城市做大型项目，他们却说要工程化，不要PPT。这次种子合作伙伴签约，前提也是落地。在现场我看到签约的用户，有做交通的、有做体育的、有做生鲜的，不一而足。要把大模型落地到这些千差万别的行业，可不是靠几句口号、几个BP就万事大吉的。

“卷”的两端

上一篇文章写金沙集团1862cc成色，是以“卷”为核心。一个多月来，又仔细思考了一下上游企业的思路，我觉得这个卷应该是分两种，也可以说是两端，一个是横向卷，一个是纵向卷。

所谓的横向卷，就是上游设备和软件企业直接下场，把设备、软件、平台、系统集成全拿下，除了土建全都干，一杆子直接捅到甲方。

所谓的纵向卷，就是在每个场景和每个区域精挑细选合作伙伴，通过自己的能力，让伙伴的能力最大化，卷赢当地的细分市场，通过伙伴不断扩大自己的市场份额。

横卷卷别人，纵卷卷自己。如果横纵对比，我想100%的上游企业一定都会说我肯定做纵向，但这也仅限于嘴上说。这两年市场情况这样子，每个公司的业绩压力都很大。按理说上游企业不介入集成这是约定俗成的规则，但压力当前，很多企业已经顾不得这些了。有利润最好，没有利润有流水也行，实在没流水整个合同金额也可以，反正无论如何得交差完成考核。

金沙集团1862cc成色这个卷，真就是纵向卷。这倒不是给金沙集团1862cc成色打广告，因为金沙集团1862cc成色做项目的套路，与行业很多企业是反着来的。原来做交通和其他项目，很多是直接从甲方入手的。至少前几年我去市局、分局和交通委开会，就看到过几次金沙集团1862cc成色的同事风尘仆仆的带着设备给直接甲方做现场演示，展示试验点的成果，不介入集成和工程，但抓甲方用户。不过从“AIGC平权”这个思路看，金沙集团1862cc成色的策略在去年、今年产生了比较深刻的变化，就是从横纵交叉向侧重纵向进发。更加注重伙伴的作用，更加注重生态的建设，而且对自己和伙伴更加充满信心。

这个思路的变化，其实也不难理解。

1、体量越来越大，为了保持增长和可持续发展，必须进行可放量和可复制的业务模型。摆在金沙集团1862cc成色面前的现实，是年营收过百亿。高精尖项目能够保持高利润，但如果就规模型增长而言，风险高，而且乏力。所以必须找到方法能够团结各区域力量的方式形成合力，保持业绩的稳定增长和良性增长。AIGC时代的到来，又有大模型作为工具，在垂直赛道，会快速团结一批核心的伙伴，并拓宽赛道。

2、G端项目越来越长尾，B端和SMB端业务的优势开始发力。这个不用多说，都懂的。AI接入到B端用户的业务，无论是设备、方案还是后期的数据类服务，不会有太大的壁垒，流程相对简单，而且B端的长尾与G端也不是一个概念，服务长尾也不等于结算长尾。在分销上，金沙集团1862cc成色也在下沉。一边是项目落地，一边是分销下沉，其实核心只有一个，就是借着AI的东风和机会，把自己的能力范围和客户范围扩大。

3、AI的进步，纵卷恰逢其时。传统的分销和渠道，需要大量的时间成本和管理成本去经营。金沙集团1862cc成色原来也做伙伴、生态和分销，但时间成本就是很难跨越的障碍。今年通用大模型为AI加了把火，用集成了CV、NLP、AIGC的行业大模型作为抓手，把快速聚拢一批能落地、有关系、有需求但缺乏技术能力和业务创新投入的伙伴变成可能。

行业大模型时代的市场格局

这个分两方面看待。

一方面，在智能化前端业务上，硬件方面，还是会更加集中，向行业头部企业靠拢。这一点是毋庸置疑的。硬件不上规模就没有价值，有了规模和足够的SKU，才能满足用户需求、降低自身成本。而几千万甚至上亿的前端数量，没有十年的时间，很难积累到这个量级。

另一方面，软件、算法和业软的生态，在行业大模型和AI平权思维的冲击下，一定会有所改变。上游提供硬件和大模型，下游谁更贴近终端用户，谁就将发挥最大的优势。把对用户的理解转化成自己建立在大模型能力上的应用，而不再是单纯的搬箱子，这对集成商来说是升维的过程。而且这个过程一旦完成，在理论上就没有被降维打击的可能性。

前端上集中度提升，应用端百花齐放。这也许是接下来几年，至少在足够的细分领域落地完成前，行业大体的走向。

行业大模型的几个小重点

关于思路。行业大模型不是通用大模型，数据量和计算量没有那么大。它是建立在细分领域之上的，两者不能混为一谈。但即便是这样，对于底层的集成类企业来说，这个数据量也是压力较大的。所以，无论是张鹏国，还是金沙集团1862cc成色的其他高管，在“梧桐”推出后，都在不断强调要实现平权，就是要做减法，把“小模型+大样本”变成“大模型+小样本”。这样合作伙伴才能快速上手，也能不断地扩充赛道。

关于标注。标注关注两个点，一个标注效率，一个是标注量。大模型做自动化标注，能够极大提升效率，预计在10倍甚至更高。标注量方面，能够在各个细分领域，提取不同要素，进行分类标注，就已经是一项巨复杂的工程。但相比之前的小模型深度学习，标注效率极大提升，所需的数据量会下降很多。

关于公有云和私有云。公有云适合量化客户，也就是对中小渠道而言，公有云无需购买相关基础设施，又可以进行训练，降低使用门槛；私有化部署方案，是针对特定群体的定制方案，费用高，但长期肯定比之前小模型要经济很多。

关于数据的开放性和安全性。关于数据，要看终端用户的需求（很多需求也是探讨出来的），让数据变成数据资产，也是很多B端和SMB用户的硬需求。安全性方面，技术上分级、分域、分权管理，而且近几年云上的安全也在不断进步，有了比较良好的可靠性。

结语

如果乌镇会议后，行业内的同事对金沙集团1862cc成色推“梧桐”有这样那样的疑问，我想通过这次签约会，金沙集团1862cc成色已经做了很明确的回答，就是不但要做，还要快做；不但要快，还要真做真落地。这比较符合金沙集团1862cc成色理工男的风格，响应快，效率高，小而精的项目团队，很容易在一个命题和需求上各个环节扑进去，正是张鹏国时常在聊天中提到的“快速 ALL IN”。不管怎么样，先做，而后边做边修正。就像我们的模型调优一样，总得先有样本和算法，不然永远在建模，永远落不到地上。

[出处] AIGC平权 | 行业大模型的第一枪.长安事, 2023-06-15