中小企业如何拥抱AI商业化转型

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今年的AI发展可谓是进入了“千模大战”时代，国内外大厂基本都已经进入了ChatGPT这个赛道。我们可以把GPT模型看作是AI的基础设施，类似发电厂的电流。AI的“发电厂”目前基本都被大厂们布局了。

然而大部分普通人对短期的商业化还持观望态度。其实这是正常现象，过去几乎每个现象级技术革新出现时，大部分人会对落地商业化表现的较为悲观。但AI终将是一个确定性的风口，将成为不可阻挡的趋势。大部分中小企业做不了AI“发电厂”，但我们可以用发出来的电为我们服务、创造财富。

转型 01

Vertical

场景模型垂直化

大模型厂家更擅长在开放性的场景中保持竞争优势。Open AI已经在加速ChatGPT的商业化，比如现在有越来越多应用的核心功能将被纳入GPT模型中，成为具备API服务的超级APP。但这个场景生态中的玩家会面临市场上同类产品的同质化竞争，最终会进入一片红海市场。

加上大模型的数据更新目前还停留在2021年，即使ChatGPT4.0上线也是更新到2022年。这造成商业化落地时会遇到准确率这个瓶颈。

就目前AI落地的商业化价值来看，值得进一步挖掘的场景存在于封闭场景下。封闭场景对数据获取能力要求更高，因此门槛也高；这将大大有利于一直深耕垂直领域，且具备数据储备能力的企业。

未来拥有数据资源的渠道和企业将比大模型能力还重要。垂直场景模型的商业化将会有更大和时间更长的机会，比如把GPT“封装”成心理咨询机构，只要有一定的开发能力就可以突出ChatGPT的“陪聊”功能。

在对数据安全性要求更高、同时数据获取难度也更高的垂直领域，比如医疗，核心产业，教育培训等将出现基于AI大模型的垂直小模型不断迭代，从而获取更大的商业价值。

转型 02

Ingenuity

聚焦工程化

众所周知，Open AI对于GPT的技术是完全开源的，但为什么目前还没有超越ChatGPT的模型？

这是因为，Open AI更擅长数据训练，比如数据如何收集和预处理，算法选择和优化，模型训练和调优，部署和测试等等。这一系列的工艺过程才是ChatGPT的核心竞争力。

企业走上AI商业化转型之路上也是一个工程化能力提升的过程。但不应仅仅满足于赋能现有产品和流程。在过去互联网浪潮下，杀手级的应用往往是那些技术革新下诞生的新生代产品。比如，在决策型AI算法出现后诞生了抖音，今日头条这样的千亿市值公司。

现在ChatGPT的最大优势是可以在前端通过自然语言来实现整体交互。叠加一些垂直领域的软件应用，将有更多机会可以实现标准化开发。

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