张晏佳：所有企业必须有自己的“AI算法模型”

AIGC生成式AI革命性创造了新的交互结构和方式，改变了人机交互的关系，从而逐渐改变生产力方式和结构，改变生产关系。在新的AI时代，都是在“算法模型”的驱动下进行商业行为和价值交易，所有企业都应该具有“算法模型”。

(资料图)

“大模型”即基础大模型：基于大规模模型参数、大规模数据训练，提供各种领域的通用基础大模型。面向于： 个人用户、企业用户、服务商。商业模式： 订阅制收费、API接口、定制化服务、按量收费、广告流量收入；“中模型”即行业/场景大模型：构建企业专属模型与模型能力，调用基础大模型和协调/接入 “小模型”应用，连接企业数据与计算资源。面向于： 对应场景/行业的企业。商业模式 ：定制化服务、API接口、按量收费；“小模型”即垂直细分场景/行业模型：基于模型能力为细分的场景 或行业提供具体服务。面向于： 对应场景/行业的企业。商业模式 ：订阅制收费、API接口、按量收费。

不同企业掌握模型的方法不同，五个字诀“选、练、调、配、等”。

选模型：战略的本质就是“选择”，俗语讲到“男怕入错行，女怕嫁错郎”。在“大模型”驱动的时代，所有企业都将面临“选择模型”的问题，模型选对了，事半功倍，模型选错了，将事倍功半，甚至导致企业衰败！

练模型：很多行业级的企业（央企、国企、行业龙头企业），因为牢牢掌控着本行业上下游产业链资源及大量数据资源，所以掌握的模型就是“行业级的大模型”，而这部分模型就需要他们去拿资源、拿数据去训练（也只能他们有资格去训练大模型），才能得到行业的验证。

调模型：所有的模型对于企业来说都不是“量身定制”的，所以当企业选定模型后，就需要根据企业的实际情况，把真实的管理数据、运营数据、业务数据、财务数据等等投喂到模型之中，从而促使模型进行“微调”，适合于自身；

配模型：在模型的创新和进化过程中，对于绝大多数企业来说，没有练和调的权利，只有企业去适配模型，而不是模型适配企业，所以企业的业务、管理、运营，要根据主流的模型进行调整，才能让企业“掌握模型”；

等模型：80%的企业一旦进入AI化，就是要跟随和等待“大模型、中模型、小模型”的更新而进行更新，没有终局可言，这将是一场持续迭代的生态。

张晏佳：推动企业AI算法模型落地的两个关键，第一是角色即推动AIGC落地的关键角色，第一位是CEO，第二位是CDO，第三位是CIO，第四位是CSO。他们需要具有超前的思维模式，具有超前的思维，来创造和发现AI新的落地点和方式；还要具有深刻的产业链思维模式，能够对AI驱动产业链的发展和价值空间转移有精准把控；更要具有超熟练的组织思维模式，能够协调好人、业务和AI的关系；推动企业AI落地的第二个关键是“合作”，能够真正具备独立开发AI的企业是极少的，所以企业应该以与第三方合作为主，相信第三方的专业性且能提高效率，而且要建立长期的合作关系，所以新的交易结构，不只是甲方与乙方的买卖关系，更是长期共生共存的生态合作关系。

企业AI算法模型能不能成功的关键，取决于已有的数字化基础。 现有的数字化原生企业，和具有一定数字化基础的企业，业务和作业流程，将是生成式AI落地的第一场景。因为数字化企业具备丰富的数据、先进的技术基础、自动化需求和市场竞争压力，通过AI算法模型的应用，数字化企业可以实现更智能、高效和个性化的运营和管理，从而获得更大的竞争优势。

张晏佳：产品为王、渠道为王、用户为王、数据为王、到新的算力为王，算法为王新时代，并不是说每家企业都要拥有和使用“大模型”，而是要有适合自己的“中模型”和“小模型”。 我是张晏佳未来有多近，在于我们已走了多远，未来有多美，在于我们与谁同行，我们在一起，创造无限可能！更多的AI及数字化商业趋势洞察与政策解读，请关注“未来标杆实验室”微信公众号。

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