GPT重塑商业模式：他们已经把大模型引入业务流

来源：钛媒体

作者：秦聪慧

图片来源：由无界 AI工具生成

随着一众明星大佬陆续入局GPT，大模型领域俨然一幅欣欣向荣的景象。不过，虽然OpenAI在ChatGPT展现出了惊人表现，但根据诸多业内人士判断，GPT在落地场景方面还处于“摸着石头过河”的初级阶段。产业界对于GPT更多还是一众观望情绪，“怕掉队，又怕太超前，有数据等方面的风险。”

不可否认的是，虽然观望情绪很强烈，但企业的行动很“诚实”。据美国全国经济研究所(NBER)公布的最新报告，AIGC（生成式人工智能）可有效提高员工的生产力，对客户服务部门员工的影响最为明显，报告发现AIGC可以使员工的工作效率平均提高14%。

也正是这种显而易见的效果，让大部分企业无法拒绝GPT的诱惑，他们跃跃欲试，动作最快的已经尝试将GPT纳入业务流。

预训练大模型并非新鲜事，但ChatGPT的出现为业界提供了AI发展可能性的新思路。“之前只是小规模尝试，一两次不达预期就没有再尝试。而ChatGPT用事实告诉我们这条路行得通，大家才敢放手投入。”一位垂直领域的GPT操盘手对钛媒体App表示。

“可以理解为一种路线的颠覆，原来行业可能认为通用大模型走不通，一直在垂直小模型投入资源和精力，但是ChatGPT让大家对AI的看法发生了180度的转变，很多AI科学家的职业生涯可能都被颠覆掉了。”正在带领团队进行GPT相关研发的弘玑CPO贾岿博士对钛媒体App坦言。

谷歌的Transformer于2017年推出，紧接着OpenAI于2018年、2019年、2020年分别迭代推出了GPT1.0-3.0，直到2022年底ChatGPT上线，业界逐渐认识到了大模型巨大的应用潜能。

据钛媒体App不完全统计，目前已经有有赞、金山办公、钉钉、飞书、美图秀秀、知乎、彩云科技、讯飞听见等诸多软件选择引入大模型来向用户提供服务。

软件公司应用GPT情况

在上述落地场景中，这些先行试用的企业大多使用GPT进行AI创作、素材/图片生成优化等方面的工作，为了避免方向的局限性，关于还有哪些领域最先将GPT引入业务流，钛媒体App也询问了ChatGPT（开源版本），并让其绘制成了表格。

GPT率先被应用领域

根据ChatGPT的梳理，最先将GPT引入业务流的行业无外乎六大领域：NLP领域中的文本生成、情感分析等，客户服务和支持领域的客服机器人、虚拟人等，内容管理和生产领域的标题、文本、新闻稿、图片等的AI创作，市场推荐方面基于用户数据的个性化推荐等，以及沟通体验方面对邮件、聊天等通信方式的改进，包括但不限于自动补全等。

据钛媒体App了解，他们中的大多数其实是在今年ChatGPT火了之后，开始上马GPT项目。“大概做了一个多月，ChatGPT出来之后也有过一些交流，我们在想哪些场景可以用到自己的产品上。”有赞COO浣昉对钛媒体App表示。不久前有赞发布了基于GPT4.0的加我智能，“有赞商家在营销内容方面一直是个痛点，加我智能可以帮助商家生成对应场景下的文字、图片等等。”

“我们大概是春节后，金山文档是我们整个公司的‘先遣队’。我们测了国内外所有的大模型，包括拿到了谷歌大模型的内测。”金山办公CEO章庆元近日与媒体交流时表示，WPS AI也正是在这一过程中产生。可以看到，目前市场上飞书、钉钉也先后宣布了基于大模型的AI产品，智能办公有望出现突破性进展。

但他们中间有的其实再2-3年前就已经在尝试用生成式AI辅助创作，并且很容易构建起了新的商业模式。“我们把网文用深度学习的模型跑了一把，效果很惊人，它几乎可以做任何的事情。比如说你想做一个诗人，诗人看着月色开始吟诗，你就得到了一个吟诗bot。 ”彩云科技的创始人&CEO袁行远曾表示。?2021年，彩云科技上线可以写小说的彩云小梦，如果使用彩云小梦大模型，还可每月向用户收取25元的订阅费，目前已经运行2年。

截至发稿前一日，小红书、讯飞听见会写也相继披露了GPT的应用消息，小红书正在组件AI团队，并且已于4月份推出了AI绘画应用Trik，讯飞听见会写则是作为首批搭载讯飞星火大模型的应用上线，“基于对文件内容的AI分析，可快速生成全文摘要、制定工作计划、梳理工作待办、编写品宣文案、新闻稿件，助你提升规划、管理工作的效率。”讯飞表示。

彩云小梦大模型付费界面

钛媒体App也了解到，除了彩云小梦以外，上述几家也都不同程度将GPT应用场景作为了增值服务提供给有用户。在这方面，金山办公也正在展开相关计划，“你愿不愿意一个月花100块钱请一个7x24小时随时在线，速度飞快不出错的Office高手来帮你工作……答案显而易见，我们未来的商业模式可能就建立在这个基础之上。”章庆元表示，他透露未来几个月内金山办公的产品上就会逐渐上线这些功能，但7x24小时的订阅版本可能还得一年左右。

也就是说，越来越多的软件应用开始应用GPT，并且由于具备一定的付费意愿，商业模式的建立也较为顺理成章。那么，既然GPT利大于弊，另一个问题来了，软件应用上马GPT是一件难事吗，企业需要做哪些准备？

软件公司用上大模型，其实并不是一件难事。上述企业中，大部分其实是在ChatGPT火了之后的2-3个月便披露了GPT在自己业务内的进展，不过他们都有两个共同的要素：第一，数据有沉淀；第二，AI有积累；然后找到确定的合适的应用场景进行试点。

为什么数据和AI积累很重要，这是因为GPT在垂直具体场景的应用会涉及到基于大模型来调用小模型的过程。ChatGPT最大的突破实际上是解决了语义理解的问题，也就是AI在于人类交互的过程中，能够将人类语言翻译成计算机听得懂的话，把这段计算机语言再交给执行命令的下一个环节。

“大模型理解人的意图，你到底想干什么，小模型做的是在具体场景能干什么。”浣昉表示。据钛媒体App了解，有赞的加我智能对GPT的应用就是按照这一链路完成了在电商内容生产上的闭环。

“商家给出指令，比如生成一张618大促宣传语言，这个指令会先给到GPT4.0，在翻译成计算机语言后，这段指令再给到有赞自有小模型，然后给出最佳答案。”这一过程，进行最终命令执行的小模型就显得异常重要，而更符合使用场景的小模型的训练，正来自SaaS应用的自有数据。

对于大模型与小模型甚至是自身产品之间的关系，章庆元也说：“大模型出来之后，办公软件（文字、字体、排版等）的负责功能都变成了API的调用。用户只需要和它对话就能实现任意功能，也就是说，用户的需求直达我们产品功能的底层，这是革命性的。”

据钛媒体App了解，彩云小梦也是一个基于彩云科技自有中文大模型的应用产品，“也有很多人质疑我们与GPT3等海外大模型不同的地方，比如他们数据量更大、更有常识，但我觉得小梦和海外版 Dreamily 能够带来很多中国文化特色的东西，这也会更有人情味。”袁行远说。

对于美图秀秀来说更是如此，美图近两年一直在探索会员订阅的商业模式，而驱动订阅量增长的一个环节就是基于AI的智能抠图、滤镜以及商品图生成，而这其中的每个场景实际上都是根据美图秀秀自身的业务特色来做.

相反，如果没有源自自身业务的数据采集、沉淀、处理，GPT只是所有人都可用的GPT，很难上升为企业独特的核心竞争力。

SaaS企业要做的就是借助GPT这一新武器，激发自有能力，并将其转化为生产力。

随着ChatGPT跟业务流的关系逐渐密切，人们对数据安全的认识也逐渐加强。

前段时间，三星因员工使用ChatGPT而泄露公司机密的风波尚未平息，引入ChatGPT工具不到20天，三星便发生了3起相关事故，两起涉及半导体设备，一起涉及会议内容。也因此，三星出台政策禁止员工在工作场所使用生成式人工智能工具，包括OpenAI的ChatGPT和谷歌Bard等。

禁止使用ChatGPT的公司不止三星一家，亚马逊的公司律师也曾警告员工，不要与ChatGPT分享“任何亚马逊的机密信息(包括你正在编写的亚马逊代码)”，另外也有一些头部金融机构也均已禁止员工使用ChatGPT处理工作任务。ChatGPT自己也表示：“ChatGPT不适合用于处理敏感信息 ”。

一位BI行业从业者也对钛媒体App表达了这种担心，其所在公司之所以还没上马ChatGPT项目，一个重要原因就是对于大部分公司来说BI与生产经营强关联，所以都是私有化部署，而接入公域的ChatGPT并不是最佳选择：“仅用于聊天还行，但是BI涉及到核心数据，仓促上马会出问题。”

或许也正是由于观察到企业加强了对ChatGPT在“公域”的使用控制，5月初，微软Azure云服务器部门计划季度内推出在专用云服务器上运行的ChatGPT版本，该版本的数据将与其他客户的数据分开保存。“这样做是为了让客户放心，他们的秘密不会泄露到ChatGPT的主系统。”但这款产品的成本可能是客户目前使用ChatGPT常规版本的10倍之多。

私有/专有部署大模型

横向来看，诸多国产GPT也大都面向了企业场景，MaaS（模型即服务）也逐步受到追捧，他们大都也支持私有/专有部署，比如除了上文提到的微软Azure，百度、阿里、华为等也纷纷开启大模型的私有或专有部署版本，这给软件公司在数据安全越发严峻的情况下提供了多元化的选择。

大模型狂欢之下，GPT正在率先改变一些行业，AI写作、AI绘画、AI会议纪要未来会逐渐常态化，人类的工作效率将会因为GPT突破而越来越高效和便捷。

“可以将GPT技术类比于从短信到微信的聊天革命。”北京大学教授、CAAI副理事长刘宏这样理解GPT对人们生活的改变，“目前GPT技术正处在从‘玩具’向工具的快速发展过程中，近期GPT技术引发社会各界的巨大关注部分源于其‘好玩’的特性，而未来GPT技术的发展目标应该是逐步取代越来越多的创造性劳动。”（本文首发钛媒体APP 作者 |秦聪慧）?

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编译者/作者：AIcore

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