作者
河马君
如果说年被称为“大模型元年”，就应该是“大模型应用元年”。
在这个“诸神战场”中，共识已经悄然改变，主要参与者纷纷转向优先落地而不是继续无休止地研发迭代。一方面，小型化模型的应用正在稳步增长，“低代码（Low-code）”及“无代码（No-code）等开发理念广泛传播，成本概念在持续强化。另一方面，具体应用场景得到了空前的重视，从谷歌生物声学基础模型HeAR，到支小宝，阅文妙笔等，研发者的注意力转向更具体、更专业的垂直领域；而B端市场同样齐头并进，试图更高效地探索产业大模型应用的实际落地路径。
一、大模型B端市场如何破局？或许始于一场场“实战竞赛”
大模型一个显著的新趋势，是B端市场得到了更多重视。
全球范围内，真正有意愿、有能力为AI付费的用户大多数集中在B端。根据IDC在年四季度的调研，对生成式AI完全没有规划的企业只有7%，也就是说超过九成的企业至少已经意识到了AI与未来的强关联；其中已编列明确预算的企业有24%，这才是当前AI付费的主力市场。
“落地”本就是中国互联网企业最擅长的部分，阿里、腾讯、百度都在探索基础的大模型服务平台。
巨头们已经意识到，或许未必需要躬身入局去走完模型商业落地的最后一公里，在B端建立起合作生态，由下游企业自行“炼成”符合需求的模型产品，能够最大限度地优化资源配置，而过程中积累的高质量数据，则可以反哺基础大模型开发，从而在长期竞争中为国产大模型赢得优势。前几天，我正好在云栖大会现场体验了一场AI应用竞赛，从中也感受到B端市场大模型落地的一个关键——需要极度重视具体的业务场景。据介绍，这场阿里云“百炼杯”智能好客服PK赛，是业界首个以企业实际落地场景效果为目标的AI应用系列开发赛，不只
