大模型泡沫退去，谁能活到下半场？

前言

从今年3月开始，国内企业纷纷下场大模型，铆足劲秀肌肉，如今转向垂直行业淘金，试图争霸行业大模型。我们的心态也逐渐从看乐子，到严肃讨论。

在人工智能的世界，我们经历了众多的概念游戏，在繁荣与衰退之间，只有对产业有价值的技术，才在最后阶段活了下来。

事实上，大模型就好比是卖给企业的科技大铲，只有让人买得起，用得顺手，才能创造更多价值。

不难预见，未来诸多行业将要经受大模型洗礼，变革正在悄然发生。

提前入局

机会来临之际，市场从不缺乏炒作。闻风而动的人一面不想错过天降的蛋糕，一面又忌惮大模型的高投入与薄利润。话虽如此，但更多人会选择先排个队，即便自己完全不知道会走向哪个终点。

商业的游戏从来都不是稳赚不赔，短短七个月，国内已有超过80个大模型公开测试，热闹异常的市场背后，有着残酷现实：以ChatGPT为代表的通用大模型，或许已经涨到头了。

第三方网站SimilarWeb监测数据显示，今年6月，ChatGPT网站与移动客户端的全球流量（PV）环比下降了9.7%，美国地区的流量环比下降了10.3%。与此同时，ChatGPT的独立访客数量（UV）下降了5.7%，访客在网站上花费的时间也下降了8.5%。

不止如此，投资人也开始谨慎评估大模型，一是他们看到了模型层与应用层巨大的鸿沟，二是他们看清大模型趋于同质化的现象，三是他们的算盘，不会为缺乏行业数据的人而拨动。

大模型的喧嚣正在远去，种种迹象表明，国内大模型正在退去泡沫。走向产业，成为数智创新者和数智实干家，思考的方向。
2023京东全球科技探索者大会暨京东云峰会，推出了京东言犀大模型。这个源于产业，服务产业的大模型，以数智供应链为着手点，切开了大模型的应用瓶颈。言犀大模型训练时融合70%的通用数据与30%数智供应链原生数据，致力于面向知识密集型、任务型产业场景，解决真实产业问题。

硬科技的提出者米磊曾说过，必须在泡沫退去之前，把泡沫变成自己的能力，这样才能在泡沫退去之后还能挣到钱，否则泡沫退去就只是裸泳了。大模型正是需要这样的过程。

历经数月洗牌，大模型逐渐找到了要去的方向

此时，与通用大模型相比，为医疗、工业、消费等领域带来红利的行业大模型，开始变得更受追捧。
可以说，供应链训练了产业大模型，而大模型也会在供应链上落地开花。

“做实做好大模型，深入产业，是现阶段最为重要的任务。” 在京东集团技术委员会主席、京东云事业部总裁曹鹏看来，每个企业都有自己的行业大模型，是大模型的未来趋势，谁用得好，谁就能在行业中占据优势。而京东现在也正致力于在具体场景中100%解决问题，而不需要在100个场景中解决10%问题。

泡沫在现代经济扩张中在所难免，但也没必要畏惧泡沫。历史上，6000多个手机品牌超过9成都消失了，留下的都是硬实力强大的企业，也是懂得消费者需求的企业。

行业变革才刚刚开始，大模型的进化之路还很长。正如京东CEO许冉所言，“从产业端切入大模型，如同是从北坡攀爬技术珠峰，道路虽然更加艰难，却有更波澜壮阔的风景。”

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍