如果说，各大厂商纷纭推出大模型产品形成“百模大战”的场合排场，是大模型这场“战役”的上半场的话，那么这场“战役”的下半场将更聚焦在大模型的垂直化运用以及生态化发展。
从通用大模型到行业大模型
《北京市人工智能行业大模型创新运用白皮书（2023年）》中显示，截至2023年10月，我国10亿参数规模以上的大模型厂商及高校院所共计254家，分布于20余个省市/地区。商业咨询机构爱剖析的报告称，2023年中国大模型市场规模约为50亿元，估量到2024年这一数字将达到120亿元。
显然，2024年，大模型将连续其火热的征象，进一步渗透到各行各业的数字化进程中。
大模型真正的代价在于行业侧的运用落地，就目前业内对大模型的认知来看，绝大多数人对大模型干系产品的发展不雅观点类似于互联网——消费级只是开始，家当级代价更大。但就犹如互联网一样，消费互联网发展迅速，乃至已经靠近“天花板”；家当互联网也仅是近年来在政策勾引，数字技能驱动下，逐步发展提速。
大模型的发展与互联网的发展类似。回看刚刚过去的2023年，以ChatGPT为代表的措辞大模型发展迅速，除了ChatGPT、必应以外，海内浩瀚厂商也纷纭布局，包括华为、阿里、百度、京东、科大讯飞、商汤等在内的浩瀚科技公司也都积极布局，纷纭推出了各自的大模型产品。
不过回看这些大模型产品，大多是聚焦C端，也便是终端用户的产品，为用户供应了办公、生活上的赞助。
不过，企业对付大模型产品还是保持开放的态度，据IBM商业代价研究院最近发布的调研报告显示：有四分之三的受访CEO认为，支配前辈的天生式人工智能将为企业带来竞争上风。
大模型真正的代价是：家当侧运用的落地，也便是行业级大模型产品成熟度的提高。据市场研究机构预测，到2025年，环球天生式AI市场规模将达到100亿美元以上。个中，企业级天生式AI市场将霸占相称大的份额，成为最大的运用领域之一。
行业大模型是指针对特定行业或领域的大模型，这种模型针对特定领域的任务进行了优化和定制。比较通用大模型，行业大模型专业性更强、性能更优。不过行业大模型在发展的过程中，与通用大模型也存在着不少差别。
目前已知的紧张差别是——行业大模型不仅须要通用的语料库，还须要针对不同行业，不同场景的专业语料库。神州数码副总裁CTO李刚曾对钛媒体表示，行业大模型具有极强的专业性，须要大量行业专业知识库，“目前，这个行业知识库的语料需掌握在20%，不多不少。”李刚强调，“超过20%，演习出来的大模型可能就‘不会说人话’，造成沟通障碍；少于20%，又不具备行业的专业性。”
医疗、法律、金融等行业率先落地
目前行业级大模型还处于发展的低级阶段，虽然有很多家企业推出了行业大模型，但是运用并不成熟。就现阶段大模型在各个行业的运用现状，以及发展趋势来看，医疗、金融、法律等行业正率先落地较成熟的行业级大模型运用。
智源研究院大模型行业运用卖力人周华曾对钛媒体表示，现阶段，容错性比较高的通用领域大模型成熟度较高，在类似智能客服、文档处理等方面能够发挥更多赞助浸染，还有通用领域的文生图运用，以及通过检索增强技能缓解部分幻觉问题的专业领域运用，都是目前企业比较好落地的一些运用处景。
不足为奇，IEEE标准协会新标准立项委员会副主席兼IEEE数字金融与经济标准委员会主席林道庄也有着相似的意见，林道庄表示，目前，大模型的运用紧张集中在“三产”（做事业）居多，重点是赞助人更快、更好地做事其他人，而行业级的大模型也有望在做事业干系领域率先落地成熟度较高的运用。
就目前的发展现状来看，行业大模型发展较快的行业紧张有金融、医疗、法律等。
金融行业方面，2023年3月，彭博首度针对金融业推出大型措辞模型BloombergGPT，引发市场对金融垂直领域大模型的关注；6月，哥伦比亚大学联合上海纽约大学推出FinGPT 。
在海内，同年7月，华为全新发布盘古大模型，金融行业大模型正是个中数个行业通用大模型之一；同年9月，蚂蚁集团正式发布自研“蚂蚁根本大模型”，以及在此根本上进行定制的“蚂蚁金融大模型”。
虽然浩瀚具备大模型能力的公司都在积极布局金融行业大模型产品，不过基于金融行业的分外性——对安全合规哀求极高，大模型在金融行业具备完备成熟落地的能力仍需时日。
张劲曾对钛媒体表示，金融行业不同于其他行业，其监管哀求极高，从技能上看，像贷款审核等业务实在已具备初步落地的技能能力，但由于安全合规的哀求，大模型只能在个中起到解放生产力的赞助浸染。
现阶段，大模型在金融行业的运用紧张还是集中在风险评估和管理，以及知识图谱平台搭建方面。在风险评估方面，大模型可以通过剖析大量的历史数据和实时信息，预测市场风险、评估信用风险等，为金融机构供应更加准确和及时的风险管理决策支持。
另一方面，将大模型与知识图谱平台结合，用大模型代替NLP技能，金融机构可以在提升效率的同时，提升风控水平。
除了在金融行业有望在今年有较成熟的运用处景涌现以外，林道庄对钛媒体表示，像医疗、法律咨询、教培、娱乐等风险要求较低、偏做事的行业，在今年有望有较多成熟的运用处景落地。“在2024年，大模型将会在一些有人赞助校验、风险及精准程度哀求较低的行业落地，通过大模型赞助人类去进行事情，可以使更多人享受到更好的做事。但还远不到代替人的能力。”林道庄强调。
以医疗行业为例，通过行业大模型对大量医疗数据的学习和剖析，可以自动识别病变特色，赞助年夜夫进行疾病诊断，提高诊断准确率与诊断效率。对此，林道庄表示，现阶段，我国医疗资源比较紧缺，许多人排了良久的队才能看上病，而年夜夫也很忙，通过大模型的赞助，能帮助年夜夫快速的识别诸如X光片、CT等病历，从而大幅提升年夜夫事情效率，也能降落患者等待的韶光。“对付医疗、法律及翻译做事等这类信息或能力严重不对称的行业，大模型的参与将大大提高做事供应的效率，推动做事流程的标准化。”林道庄强调。
除“增效”以外，大模型在医疗行业的落地还可以帮助患者和医院实现“降本”，通过自动化和智能化的医疗赞助系统，可以降落医疗本钱，提高医疗做事的效率和质量。
另一方面，行业大模型在医疗行业还可以帮助年夜夫优化治疗方案。通过大模型对对患者病情、病史、药物过敏等情形进行综合剖析，为年夜夫供应更加全面和个性化的治疗方案，提高治疗效果。
在林道庄看来，行业大模型能率先落地的垂直行业具有一个普遍的共性——知识密集型行业，“行业大模型能率先落地的行业一定是可以通过知识密集供应代价的行业，”林道庄指出，“某种程度上讲，通过知识网络、知识管理，实现赞助人天生内容、提出决策建议，而不是代替人的目标。”
在医疗、金融等行业之外，大模型在诸如工业、制造业等行业的落地还仍需时日。对此，周华对钛媒体表示，现阶段，大模型紧张的能力还是表示在笔墨、文档处理，一样平常性的谈天和较浅近的专业问答方面，以及通用视觉领域的问答和天生方面，对付逻辑推理哀求和准确性哀求高的专业措辞领域，涉及学科和工程干系图片、视频识别的专业视觉领域，以及“文生视频”等能力仍需技能迭代，“这种具备多模态能力的大模型产品目前仍难以在行业侧的落地运用的能力，”周华如是说，“2024年，多模态模型将成为大模型领域各大厂商竞赛的焦点。而随着多模态模型成熟度不断变高，会有更多的行业运用处景涌现。”
安全依旧“不容忽略”
行业大模型在落地运用的过程中，企业也会遇见很多问题，除了大模型的“幻觉”问题以外，最大的一个问题便是安全的问题。
数据安全自从互联网涌现以来，一贯是所有参与者共同关注的焦点问题，在AIGC时期，亦是如此。大模型在为我们带来更多便利，提高效率的同时，也带来了日益严厉的安全寻衅。
当下，数据已成为企业，乃至国家主要资产，数据安全、隐私保护等问题也成为各行业企业关注的焦点，据IBM Security 发布的《2023年数据透露本钱报告》中显示，仅数据透露一项，2023年环球数据透露的均匀本钱达到 445 万美元，创该报告有史以来以来最高记录，较过去 3 年均值增长了 15%。
而随着大模型干系产品的落地，数据安全面临的威胁也势必将越来越大。IEEE调研显示，2024年将会涌现其他更具威胁的网络安全问题，包括打单软件攻击（2024年为37%，高于2023年的30%）、网络钓鱼攻击（2024年为35%，高于2023年的25%）以及内部威胁（2024年为26%，高于2023年的19%）。
以目前技能发展来看，AIGC紧张从三个方面给网络安全带来更大的寻衅，分别是：恶意软件/网络攻击、分布式谢绝做事攻击，以及网络监控和隐私陵犯等；另一方面，企业在AIGC还面临着数据透露、数据修改/假造等数据安全方面的寻衅。
在林道庄看来，虽然AI时期，企业面临着更大的网络安全和数据安全的寻衅，但是在这个过程中，企业也可以充分运用AI的能力进行预警、防御，“通过AI自动学习识别，预测一些潜在的风险，并将这些风险自动隔离起来，”林道庄如是说，“通过AI的赋能，让企业级防火墙具备更强的应变能力。”
立足安全领域，实在已经有不少头部的厂商考试测验将AIGC能力整合进安全产品及办理方案中，例如，云起无垠2023年底发布了名为「SecGPT」的网络安全大模型开源项目；360于2023年9月开放360智脑大模型，据理解，该模型是全国首个原平生安大模型；腾讯安全在混元大模型根本上投喂安全知识语料库二次演习出安全大模型，并基于安全大模型打造了腾讯云AI安全助手........
确实，AIGC就彷佛一把“双刃剑”，一方面，带来了更多便捷，提升了效率；另一方面，基于AIGC技能的网络攻击，以及给数据安全的威胁也会越来越多。
而对付险些所有企业来说，选择运用数字技能的时候，所有统统的条件便是——安全。企业在享受AIGC带来的技能红利的过程中，对付安全的考虑也将成为AIGC发展的一个主要赛道。
（本文首发于钛媒体APP，作者｜张申宇）
