大模型，大机遇。舆论喧嚣了几个月，有能力的企业都在抢占生态位。
芯片层，英伟达凭借其GPU优势，成为ChatGPT热潮中最先赚到钱的人，博通、微软、谷歌也都紧盯着芯片机遇，出门问问CEO早前也表示，大模型创业，门槛至少需要5000万美元，其中的2000万美元就是用来购买算力的;字节跳动旗下的火山引擎虽然不做大模型，但也发布了大模型训练云平台占位基建;百度、阿里、华为、商汤等大公司，以及以MiniMax为代表的创业公司，都已经在大模型领域占有一席之地。
如果再把各种产业链细分概念股都算上，大模型产业生态还能更丰富。产业链的丰富将触发新一轮变化，比如更多玩家参与的“大模型混战”，以及应用层的百花齐放。
从近期的行业动态来看，国内厂商正在“默契”地奔向办公场景，将办公作为大模型落地的第一站。
但“工具 大模型”的解法可能不适用于缺乏优势获客渠道的创业公司。在英伟达NVIDIA初创加速计划的闭门活动中，泰岳梧桐资本合伙人杨扬提到了应用层的一些机会可能产生于AR或其他下一代消费品与ChatGPT结合的原生性应用创造方面。「深响」了解到，目前不少SaaS企业已在接入各类大模型，为自身产品做智能化改造。
大模型生态正在加速繁荣，但繁荣能够持续多久，取决于行业能否在应用层有质的突破。落地应用是技术进步的永恒母题，关系到公司能否建立健康的业务模式，产业能否形成正循环。
办公是当下大模型最清晰的应用场景之一。
4月7日，阿里云宣布大模型“通义千问”开始邀请测试。不到半个月时间，钉钉就带来了大模型落地成果展现。在2023春季钉峰会上，钉钉总裁叶军现场演示了钉钉在接入大模型后，如何输入斜杠“/”在钉钉唤起10余项AI能力。利用斜杠“/”，用户可以在文档中生成文字或图片，在群聊里快速总结并生成摘要和待办，在视频会议里生成核心纪要，还可以只靠一张图“拍照生成应用”，操作门槛比近年行业热议的“低代码”更低。
除了钉钉，百度也将“文心一言”应用在内部工作平台“如流”上。据了解，百度此次在内部发布的智能工具涵盖了文本和图片生成、代码推荐两个场景。面向B端，“百度智能云”近期公布了文心一言企业服务在办公、政务、电商、金融、旅行等场景的内测demo，展现文心一言如何帮助使用者生成PPT内容大纲、撰写报告等。
阿里巴巴和百度都有自己的大模型，也都把办公场景作为大模型落地首选。与此同时，办公场景里的应用也试图依靠AI的加持紧跟浪潮。除了金山办公的WPS AI，近期飞书推出了智能AI助手“My AI”，印象笔记也推出了“印象AI”。
这些AI能力，在逻辑上和微软此前发布的Copilot有诸多共通之处。
今年3月，微软把GPT-4整合进Office全家桶，消息一出立即在全球引发热议。有微软珠玉在前，国内的厂商几乎无需再对办公场景下的AI产品做市场教育，需要的更多是抓紧时间公布自家的产品。
不少行业动态都在验证这一点。2023春季钉峰会上，叶军提到，以往钉钉的新功能需要主动找客户试用，而这一次，客户纷纷要求自己“必须第一个试用”。
除了需求端的热情，办公本身也确实是合适的技术落地场景。
一方面，办公场景覆盖的人群足够广，需求足够高频。以钉钉为例，QuestMobile数据显示，2022年11月，钉钉的月活跃用户数达2.53亿。另一方面，办公场景下的需求通用且具体，职场人都要做“脑暴”、PPT、投票，不同行业的公司都有模版化的人事、财务、报销工作，这些都适合用“基于大模型调优小模型”的思路来做升级。
再者，和To B高度关联的办公场景，也高度符合大厂的产业互联网战略。通义千问之于阿里云和钉钉，文心一言之于百度智能云，有着类似的价值。大模型的出现是对已有业务方向的延伸和突破，能否在客户最有“体感”的办公场景里先下一城，将决定着云厂商能否抢先迈出下一步。
「深响」在此前的文章中提到，相比ChatGPT在用户端的热潮，国内厂商更愿意谈大模型和产业的结合。“客户”和“MaaS（模型即服务）”是高频词，“接入我们的大模型”是共同目标。
正因如此，一种接近于“着急”的情绪弥漫在行业。叶军在现场演示钉钉AI能力时，并不避讳生成内容不尽人意的现实，强调未来AI输出的结果会随着大模型的迭代得到优化。此外，行业在AI能力上，时常发布的是“期货”而非“现货”。先“有”再“优”，成了行业在本轮大模型及大模型应用军备竞赛中的重要思路。
当然，无论是大模型在办公场景的落地，还是此前掀起热潮的ChatGPT形态的聊天机器人，这些都只是刚刚开始。
比尔·盖茨在《人工智能时代已经开启》中表示，自1980年首次看到图形用户界面以来，OpenAI的GPT人工智能模型是他所见过的最具革命性的技术进步。王小川在用完ChatGPT之后，断言“通用人工智能时代已经到了”。这些稍显激进的判断，都在极大地扩充大模型应用的想象空间。
源码资本合伙人黄云刚提到，大模型将作为基础平台支持无数智能应用。浪潮将催生三类机会:
一是原有产品因AI的加入变得能力更强，好比电商因为加入推荐引擎而获得突破;
二是因新技术的产生，很多产品有机会重做一遍，类似于从PC到移动互联网的变化;
三是更好的模型和更低的成本解锁了全新场景，催生此前未曾想过的应用。
目前，海外的应用切入点主要分为几类:以New Bing代表的下一代搜索，以Midjourney、Stability.AI为代表的AI绘画，Runway所代表的视频生成产品，Jasper.ai代表的行业工具。此外，代码生成、个人助手、社交社区也是目前较受关注的应用方向。
相比之下，国内虽有已有各种尝试，但标志性的大模型应用还在酝酿中。
根据21世纪经济报道的采访，创世伙伴CCV合伙人梁宇表示，现在是通用人工智能的奇点时刻，也是商业化应用的前夜。AI大模型还没有经过大量的商业包装和训练，需要从业者像园艺师一样去修剪，形成符合行业规律的商业化产品。
华创资本合伙人熊伟铭则提到，“现在AI的基础设施有点像上世纪90年代末时的互联网基础设施”，由于AI基础设施还没搭建好，国内还没有出现特别好的公司。
不少观点兴奋于大模型带来的机遇。这里面既有技术本身带来的想象空间，也是行业期待的折射。在移动互联网红利几近消失的情况下，创业者和投资人，以及不断涉足同行业务，试图以此抢占空间的大公司们，都渴求一个“灵药”般的变量，让行业突破现有的天花板。
大模型承载了很多期待。以困扰许多厂商的“标准化-定制化”平衡难题为例，在阿里云的设想中，预训练大模型带来的新可能表现为，企业只需将数据放在专属数据空间，用于大模型自动学习，然后就能生成企业专属的大模型。相比原本“什么都要从头做”的业务模式，大模型提供了效率更高的选择。
再以钉钉为例，在最佳状态里，不管什么行业的公司，都能用斜杠“/”这种标准化的方式开启智能化升级。AI直接改变了原有的业务思路。在叶军的“畅想”中，未来企业可以借助钉钉这个入口，训练自己的专属大模型。每家企业都可以有专属的、深刻理解自身企业业务知识的智能客服、智能导购、文案助手、AI设计师。
但这些变化目前还处于“展望”阶段，依然有很多问题等待解答——应用本身给客户、用户带来的是颠覆性的体验升级，还是只是叠加优化?大模型成本高，在习惯了“免费”或“低价”的竞争环境里，To B应用如何建立健康可持续的收入模式?要先“有”再“优”，厂商自己乃至整个大模型生态，需要进一步突破的是什么?
种种问题，都需要一个成功的落地应用来给出答案。
和上一次AI浪潮相比，这一次由大模型掀起的浪潮依然要面对落地应用和商业化能力的考验。AI四小龙曾经被质疑的“巨亏”问题，也将以新的形式被提起。
无法否认的是，大模型浪潮有多重助推力，舆论情绪是其中之一。而目前，舆论端大模型的降温已经开始，这一切到底是一股风还是推动人类前进的新动力，关键还要看落地应用的表现。
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