今年以来，中国科技公司掀起“百模大战”，大厂、创业公司都发布了自己的AI大模型。
大模型越来越多，有闭源有开源，有通用也有垂直;企业做大模型的策略也不尽相同，有的坚持从底座做起，有的在开源架构之上抄近道。
不过，虽然路径有差异，但有一点逐渐成为行业共识——大模型要落地，得从产业开始。B端的使用效果，成为评价一个大模型靠不靠谱的重要指标。
做出一个大模型不难，难的是让大模型具备产业价值，在应用的时候稳定、安全、易用。
对于To B企业而言，面对如此众多的大模型产品，该如何选择?
短短半年时间，大模型创业就经历了共识之变。
年初，很多人认为，通用大模型是未来。大家看到GPT3.5大模型强大的泛化能力，感到非常兴奋，认为大模型似乎可以解决一切问题。
这里简单科普一下，大模型分为两类，一类是通用大模型，可以聊天、问答、通用数理计算等，另一类是垂直大模型或行业大模型，面向产业，突出应用，强调降本增效的作用。
有创业公司基于开源的大模型，快速做出了一些有意思的产品，AI绘画、AI写作、AI数字人等火爆。
然而没过多久大家发现，做出类似产品的门槛不高。受制于算力的稀缺性，很难将大模型包装成类似微信这种大范围使用的付费C端产品。而大模型训练的成本很高，部分参数量很大的大模型，训练一次动辄耗资数千万。
盲目烧钱不可持续，如何让大模型在产业里发挥作用，产生价值，成为很多大厂考虑的问题。
百度就发现，文心一言发布后，一开始来交流的企业都是CEO级别的人出面，后来大多是技术负责人或业务负责人。字节跳动发现，来找火山引擎的企业，四五月份都是模型厂商，需求是训练模型，现在是一些行业客户，希望在营销、客服等场景落地。
从玩具到工具，落地才是王道。所以我们看到，近期国内科技公司新发布的大模型，大多都面向垂类产业落地。而垂直行业里的企业们，都有很强的降本增效的需求。
这导致一个结果，全球的基础大模型，现阶段都主要面向To B行业市场。
To B客户在选择大模型产品时，应该重点考察哪些方面?
首先，有没有“云”很重要。
这波AI2.0浪潮，很多能力都是建立在云平台之上。通过云平台输出模型能力，支撑更多应用生长，是一套比较高级的打法。
大模型离不开云厂商。国内现在跑的最快的大模型公司，如百度、阿里，都有自己的云业务。而在它们公司内部，云部门也是冲在最前面。
这是大厂跟创业公司非常大的一个区别，即便是OpenAI，也要借助微软云平台Azure。而微软也借此实现了对OpenAI更强的控制，成为其独家云厂商。
一些在算法上实力不弱的创业公司，也许能在很短时间内，基于开源代码开发出自己的大模型，但它们没有自己的云底座，必须得找云厂商合作，后期在系统部署、数据归属、利益分成方面，难免存在隐患。
其次，要看有没有“生态”。
大模型创业的生态分为四层——芯片层、框架层、模型层、应用层。其中芯片层 框架层是基础设施，企业的进入门槛最高;模型层对算力、算法、数据、人才的要求非常高;应用层是基于前两类大模型，调用API开发应用。
所有的玩家都要在这四大层级里站位，纵向覆盖的层级越多，竞争壁垒越深厚。
中国的科技公司在布局时，尤其是BAT这样的超级巨头，往往会交叉覆盖四大层级。基础打法是先发布通用大模型或者行业大模型底座，其他公司再基于这些基础模型，结合自身拥有的行业数据，微调出自己的大模型应用。
最后，服务体验也不能忽视。
企业客户在选择大模型时，不能只看中技术实力，是否懂行，能否保证交付，运维有没有长期保障，同等重要。
以上这三个方面，将决定哪些公司的大模型产品，更能获得客户青睐。
综合来看，大厂的优势明显。
业界普遍认为，百度、阿里、华为是综合实力排名靠前的玩家。
就像当年的云计算市场一样，底层算力和平台能力可以构建壁垒，市场需要算力强悍、模型全面的服务商。那些在算力、平台、模型、应用方面都有布局的大厂，对企业客户具备更强吸引力。
百度、华为，除了自研大模型产品，还完成了从芯片到应用的布局。百度是“昆仑芯 飞桨平台 文心大模型”，华为是“昇腾芯片 MindSpore框架 盘古大模型”，这是其他公司在短期内很难追上的优势。
也是基于这些优势，大厂一方面在技术上做到了领先，另一方面在服务客户上更接地气。
比如百度，百度是国内第一个推出类ChatGPT产品，开放内测，硬刚ChatGPT的公司。在SuperCLUE中文大模型7月最新榜单中，百度的大语言模型产品文心一言，以62分的总成绩超过了GPT-3.5-turbo和ChatGLM-130B。IDC最新发布的《AI大模型技术能力评估报告，2023》中，百度文心大模型3.5拿下12项指标中的7个满分，综合评分第一。
现在，国内的大模型厂商，都在积极拓展ToB业务。百度的文心千帆，是全球首个一站式企业级大模型平台，可以为企业提供从数据处理、模型训练、模型部署到模型运维等全流程的大模型服务。
因为有完善的工具链，配套更丰富，文心千帆在为客户提供服务时，能更全面、更易用、更安全。这大大降低了企业开发大模型的门槛，基本接近“开箱即用”的效果。
抛开这些硬实力，在软实力方面，大厂的优势也很明显。无论是资金储备、人才厚度，还是产业洞察、数据积累，都非创业公司所能比。大厂过去十几年的经验，在持续构建竞争壁垒。
尤其是在垂直行业资源方面，大厂布局很深。百度一口气推出十多个行业大模型，华为推出矿山大模型、实时预测全球海浪的大模型，以及京东面向零售、金融、城市、健康和物流领域提供行业解决方案，都体现出大厂已经在“用大模型赋能千行百业”。
这场AI大模型的长跑，不同背景的玩家，并不是站在同一个起跑线上。
具备资金储备、生态能力、产业洞察、战略意志的实力玩家，最有可能率先到达终点。
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