大模型落地，又進(jìn)了一步。
2023年7月13日，在2023京東全球科技探索者大會暨京東云峰會上，京東云推出了京東言犀大模型，直擊知識密集型、任務(wù)型產(chǎn)業(yè)場景。
現(xiàn)場，京東集團(tuán)CEO許冉表示：“從產(chǎn)業(yè)端切入大模型，如同從北坡攀登技術(shù)珠峰，道路雖然更加艱難，卻有更波瀾壯闊的風(fēng)景?！?/p>
這意味著，京東堅(jiān)持做難而正確的事情。
喧囂之后，大模型的歸途從通用走向產(chǎn)業(yè)，終成行業(yè)的共識？賦能千行百業(yè)，大模型落地到底難在哪兒？京東憑什么成為產(chǎn)業(yè)大模型的開拓者、領(lǐng)導(dǎo)者與集大成者？
大模型，成為“兵家必爭之地”。
據(jù)《證券日報》報道，截至2023年7月4日，國內(nèi)10億級參數(shù)規(guī)模以上的AI大模型已超80個，還有進(jìn)一步增加的趨勢。
然而，熱潮之下，一個詭異的現(xiàn)象出現(xiàn)了：據(jù)Similarweb的數(shù)據(jù)顯示，2023年1月至6月，ChatGPT全球訪問量環(huán)比增速分別為131.6%、62.5%、55.8%、12.6%、2.8%、-9.7%，降溫的勢態(tài)肉眼可見。
ChatGPT之外，微軟的Bing、谷歌的Bard等的訪問量也同步出現(xiàn)了降溫。
一名私募人士告訴鋅刻度：“大模型 To C被當(dāng)成了娛樂工具，需求大同小異，導(dǎo)致大模型的同質(zhì)化問題嚴(yán)重，亟須正本清源，而縱觀互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展史，任何技術(shù)遲早要面對商業(yè)化，這波人工智能亦是如此，需要加速在產(chǎn)業(yè)端落地，大規(guī)模解決真實(shí)需求?！?/p>
關(guān)于此，從全球搜索引擎市場的份額幾乎沒有大的變化，就可見一斑。
事實(shí)上，京東對大模型有更深入的思考。
大模型的競爭高地勢必從通用走向產(chǎn)業(yè)，唯有徹底扎根產(chǎn)業(yè)，解決產(chǎn)業(yè)的實(shí)際問題，才能避免白菜化、娛樂化與泛濫化，解鎖更大的商業(yè)價值。
對此京東提出，大模型的價值=算法×算力×數(shù)據(jù)×產(chǎn)業(yè)厚度的平方。
許冉解釋道：“前三個指標(biāo)固然重要，但技術(shù)在產(chǎn)業(yè)場景落地應(yīng)用，創(chuàng)造實(shí)際價值才是關(guān)鍵。當(dāng)產(chǎn)業(yè)效率和產(chǎn)業(yè)的邊界拓展得到質(zhì)的提升以后，大模型才有了更重要的實(shí)際價值和意義，這將不亞于又一次工業(yè)革命。”
京東集團(tuán)CEO許冉
簡而言之，京東對于大模型的思考，除了追求技術(shù)本身，更在意技術(shù)在產(chǎn)業(yè)場景中落地。許冉表示，以大模型為代表的AI技術(shù)領(lǐng)域，能夠讓產(chǎn)業(yè)伙伴，更加放心、更沒有門檻地使用技術(shù)創(chuàng)新的成果，幫助技術(shù)走出實(shí)驗(yàn)室和公司的圍墻，真正推動行業(yè)生產(chǎn)效率的提升，在產(chǎn)業(yè)場景發(fā)揮更大價值。京東選擇基礎(chǔ)研究和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用兩條腿走路，“技術(shù)只有和現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)場景和產(chǎn)品產(chǎn)生緊密融合，才有可能真正產(chǎn)生AI落地的價值”。
如此一來，京東探索了一條新的大模型之路，即從基礎(chǔ)研究到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，再到終端用戶，構(gòu)建了一條完整的 AI 技術(shù)與商業(yè)融合的閉環(huán)。
需要注意的是，產(chǎn)業(yè)大模型要走的路，可比通用大模型艱難得多。
首先，產(chǎn)業(yè)需求“千人千面”。
通用大模型強(qiáng)調(diào)的是“全”，在產(chǎn)業(yè)端落地時，可以解決較為簡單的問題，但難以解決較為復(fù)雜的問題，從而提升生產(chǎn)力僅僅停留在紙面，對產(chǎn)業(yè)繼續(xù)的降本增效幫助不大。
而產(chǎn)業(yè)大模型強(qiáng)調(diào)的是“?！?，要了解行業(yè)的Know-How，對產(chǎn)業(yè)的專業(yè)知識儲備須豐富，對產(chǎn)業(yè)的理解須深入，對產(chǎn)業(yè)的迭代須適應(yīng)。
這么一來，才可以真正解決問題，避免“大事用不了、小事用不上”的尷尬局面。
此外，產(chǎn)業(yè)的需求可謂“千人千面”，不同行業(yè)對大模型的需求不同，哪怕同一個行業(yè)的不同企業(yè)，需求也是千差萬別。
譬如，有的企業(yè)對產(chǎn)業(yè)大模型的需求是“高響應(yīng)，低容錯”，強(qiáng)調(diào)的是好用，對經(jīng)營效率更為看重。
再譬如，有的企業(yè)對產(chǎn)業(yè)大模型的需求是解決具體問題，強(qiáng)調(diào)的是適用，不管之前解決了多少個問題，不能解決當(dāng)下的這一個就不行。
這考驗(yàn)著，產(chǎn)業(yè)大模型的底蘊(yùn)。
產(chǎn)業(yè)大模型的要求更高
其次，數(shù)據(jù)質(zhì)量要求苛刻。
通用大模型對算力與算法更為看重，而產(chǎn)業(yè)大模型則更為看數(shù)據(jù)，之所以如此與產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)難以獲取有關(guān)。
畢竟，產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)往往為非公開數(shù)據(jù)，且匯聚于企業(yè)或供應(yīng)鏈中，而在實(shí)際場景中還存在樣本量不足導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集不穩(wěn)定、呈現(xiàn)碎片化的情況。
如若產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的積淀不足，則不可避免地影響產(chǎn)業(yè)大模型的專業(yè)深度、服務(wù)精度、迭代速度，發(fā)揮不出全部的實(shí)力。
京東探索研究院院長、京東科技智能服務(wù)與產(chǎn)品部總裁何曉冬表示：“產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)還分為靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)相對穩(wěn)定，不會發(fā)生即時變化，獲取路徑也較為清晰。動態(tài)數(shù)據(jù)則是不同產(chǎn)業(yè)場景中，每時每刻產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)是'活的’場景數(shù)據(jù)。不容易獲取，但卻是產(chǎn)業(yè)大模型的必備要素之一?！?/p>
再次，要算“經(jīng)濟(jì)賬”。
產(chǎn)業(yè)大模型的數(shù)據(jù)越多、模型越大，成本也會水漲船高，隨之而來的是一個現(xiàn)實(shí)的問題：產(chǎn)業(yè)大模型可以創(chuàng)造價值增量，企業(yè)自然愿意買單，但企業(yè)也要考慮性價比，即投入與產(chǎn)出相比要劃算。
一言以蔽之，讓企業(yè)用得起，產(chǎn)業(yè)大模型才能構(gòu)建健康的商業(yè)“正反饋”。
以上可見，涉足產(chǎn)業(yè)大模型并非易事，但對京東而言卻是水到渠成。
早在2017年，京東集團(tuán)董事局主席劉強(qiáng)東就有所預(yù)見，提出技術(shù)、技術(shù)、技術(shù)。第一個技術(shù)，是解決京東內(nèi)部大規(guī)模人力的效率問題；第二個技術(shù)，是組件化、模塊化的技術(shù)服務(wù)對外輸出；第三個技術(shù)，是對前沿技術(shù)進(jìn)行探索和有秩序地創(chuàng)新。
那一年，京東成立了人工智能研究院。
從此，京東走上了擁抱AI、探索AI、落地AI的道路，并長期扎根產(chǎn)業(yè)，以技術(shù)促產(chǎn)業(yè)，以產(chǎn)業(yè)謀增長。
這一切，為京東言犀大模型的奮進(jìn)，打下了堅(jiān)實(shí)的地基。
京東言犀大模型
針對“千人千面”的需求，京東推出了言犀AI開發(fā)計(jì)算平臺，沉淀了零售、物流、健康、金融等多個行業(yè)的Know-How，提供100多種訓(xùn)練和推理優(yōu)化工具，企業(yè)借此可以進(jìn)行定制化訓(xùn)練，打造專屬的大模型。
通俗易懂地說，京東從提供產(chǎn)品變成提供服務(wù)，從而不再“單打獨(dú)斗”，而是“眾人拾柴火焰高”，與企業(yè)共同尋求韌性增長。
至于數(shù)據(jù)質(zhì)量，則更不在話下。
京東在垂直行業(yè)的知識沉淀豐富，京東連接6億用戶，服務(wù)超過800萬家活躍企業(yè)客戶，包括90%以上的在華世界500強(qiáng)企業(yè)以及全國近70%的專精特新中小企業(yè)。
這為京東積累下每年數(shù)百億條優(yōu)質(zhì)交互數(shù)據(jù)，訓(xùn)練言犀大模型的數(shù)據(jù)庫，就由70%通用數(shù)據(jù)和30%供應(yīng)鏈原生數(shù)據(jù)組成。這些脫敏后的高質(zhì)量、精準(zhǔn)的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，為京東言犀大模型的不斷進(jìn)化，提供了源源不斷的驅(qū)動力。
另外，京東言犀大模型也在努力降低成本。
京東從2019年開始研發(fā)向量數(shù)據(jù)庫，歷經(jīng)電商大促場景磨練，向量數(shù)據(jù)庫Vearch已經(jīng)能支撐百億級高性能檢索，延時降低到毫秒級，將向量數(shù)據(jù)庫用于大模型預(yù)訓(xùn)練，將推理成本下降了80%；京東全國首個超算中心——天琴α集群正日夜不停地運(yùn)轉(zhuǎn)，推理速度較過去提升6.2倍，推理成本下降了90%。
推理成本低了，企業(yè)的使用成本也會隨之下降，京東言犀大模型的價值進(jìn)一步做實(shí)。
“京東的大模型技術(shù)演進(jìn)，遵循了京東的技術(shù)追求：成本、效率、體驗(yàn)、可信、普惠、突破。成本、效率和體驗(yàn)是從京東的經(jīng)營理念傳承而來，可信、普惠和突破則是技術(shù)服務(wù)于產(chǎn)業(yè)和社會的承諾?！痹S冉稱。
目前，京東已經(jīng)拿出幾個將大模型能力與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用結(jié)合的案例。
在金融領(lǐng)域的AI營銷運(yùn)營平臺，就能夠讓使用者通過簡單的對話，就能一站式生成營銷活動。過去需要5類職能人員、2000次人機(jī)交互的工作，如今1人在50次交互內(nèi)就能完成，營銷方案的生產(chǎn)效率有了百倍提高。
在電商領(lǐng)域的京東云AIGC內(nèi)容營銷平臺，能夠從一張商品圖出發(fā)，理解商品特征，快速生成電商運(yùn)營需要的各種圖片，滿足快速開店和營銷需求。較之人工作圖時代，每套圖的制作成本能降低90%，制作周期也從7天縮短到半天。
總而言之，大模型的未來競爭，注定比拼的是深耕產(chǎn)業(yè)、把脈行業(yè)場景，而京東憑借長時間的產(chǎn)業(yè)積淀與產(chǎn)業(yè)運(yùn)營，打通了大模型落地的“最后一公里”，勢必成為人工智能2.0時代的旗手。
毋庸置疑，京東蹚出一條新路。
