走进智谱——企业如何在大模型时代构建自己的竞争力？丨华兴的朋友们

近日，华兴资本与智谱AI企业应用事业部联合举办了“走进智谱——大模型应用闭门交流会”。作为智谱AI在资本市场的长期合作伙伴，我们邀请到了华兴生态圈数十位企业核心管理层及技术负责人，以及智谱AI COO张帆先生和企业应用事业部团队成员共同参加此次活动。在活动现场，大家探讨了大模型对企业的重要性和应用场景，也进一步探讨了企业如何在大模型时代构建自己的竞争力。下面，我们摘取了此次活动上智谱专家团队分享的核心内容，希望对大家有所启发，enjoy：

张帆就大模型技术的国内发展和商业实践提供了深入洞见。他表示生成式AI是颠覆式的技术创新，相较于移动互联网是更具有革命性的技术突破，正在颠覆人们的生产方式、提高工作效率、创造全新的交互模式，从而推动各行各业的革新。从技术维度看，大模型存在规模效应、涌现效应，随着参数规模拓展至千亿，模型性能将发生质变。大模型带领AI进入2.0时代，带来全新的底层交互能力，推动产品体验和商业模式的进化。

其次，张帆分享了关于大模型商业落地的思考，以及大模型为企业带来怎样的新机会。他提出了企业AI化的5个等级，并展示了大模型如何在不同阶段提供支持，从简单的AI局部应用、AI赋能内部提效、AI赋能业务功能到AI重构核心业务场景、AI重构商业模式。张帆表示在大模型时代，企业构建自己的竞争力需要综合考虑基座模型、组织、数据资产以及企业内部的业务场景，为企业如何有效利用这一前沿技术提供了实际指导。

企业需要从多个方面评估，以判断是否已准备好使用大模型。首先，要评估业务流程的数字化程度，包括数字化覆盖度、数据规模和质量、时效性以及数据定义的统一性。其次，需要定义明确的测试目标和评测方法，以便在实际应用中检验大模型的效果。此外，选择试点场景是关键，要找到业务和大模型的最大公约数，确保大模型能够解决企业内部的重要问题。同时，明确大模型负责人有助于提高落地效率和持续性。最后，保持合理的期待至关重要，既要看到大模型的短期效果，也要充分认识到其长期潜力，以确保持续投入。

大模型获取知识的三个阶段分别是预训练、微调和Prompt工程，分别对应大模型的通用能力、领域能力和任务能力。大模型预训练是通过大量的无监督训练来学习语言的普遍的特征和模式，使其可以高效地完成各种通用任务，而非特定任务。大模型微调部分是通过对模型进行微小的调整来提高目标数据集上模型的准确性，从而更好地适应新的任务和领域。大模型Prompt部分是对任务和需求的精确描述，以便帮助模型更好地理解输入文本，从而提高模型的准确性和效率。在应用方式上，则可以通过产品化/工程化来实现模型的产品能力。大模型的落地使用需要工程化和产品化，比如外挂知识库、意图分类和提取、任务Prompt生成、任务拆解调度等。