騰訊云吳運(yùn)聲：用戶需要的不是簡單聊天，而是對場景的全面理解

ChatGPT代表的大模型“走紅”以來，諸多玩家紛紛入場，作為國內(nèi)科技三巨頭之一的騰訊卻表現(xiàn)得并不著急。

6月19日，騰訊云公布了其行業(yè)大模型研發(fā)進(jìn)展，此時(shí)距離百度“文心一言”發(fā)布已過去了3個(gè)月、距離阿里“通義千問”發(fā)布過去了2個(gè)月。

而且不同于百度、阿里率先發(fā)布了類ChatGPT的ToC聊天機(jī)器人產(chǎn)品，騰訊云選擇直接瞄準(zhǔn)ToB場景提供大模型服務(wù)。

在7月7日舉辦的2023世界人工智能大會·騰訊論壇上，「市界」與騰訊云副總裁、騰訊云智能負(fù)責(zé)人、優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人吳運(yùn)聲進(jìn)行了交流，了解騰訊云在大模型ToB戰(zhàn)略背后的思考。

吳運(yùn)聲解釋了騰訊云大模型戰(zhàn)略專注ToB場景的原因：“從大的方向來說，我們專注于落地實(shí)際的問題，是希望在每個(gè)特定場景里面100%解決客戶的問題。”

他用智能客服場景為例進(jìn)行了說明，“用戶需要的不是與通用大模型進(jìn)行簡單的問答聊天，而是要查詢具體的訂單信息，這需要模型能夠理解用戶意圖、檢索數(shù)據(jù)庫、把關(guān)鍵信息篩選出來、組合成人能夠理解的文本，然后再回復(fù)給用戶。不僅如此，當(dāng)用戶在與客服交流過程中，往往是多個(gè)意圖混雜的。”在諸如此類的特定場景中，通用大模型由于并不掌握特定場景下的具體規(guī)則，往往難以滿足用戶的期待，因此更需要對客戶場景有全面理解的行業(yè)模型。

吳運(yùn)聲進(jìn)一步解釋道：“雖然客戶的規(guī)模、預(yù)算等因素會影響到最終結(jié)果，但我認(rèn)為在客服場景中，用行業(yè)大模型提升30%以上的效率是沒有問題的。”據(jù)官方數(shù)據(jù)，“騰訊云MaaS服務(wù)解決方案”現(xiàn)階段已覆蓋金融、文旅、政務(wù)、傳媒、教育等10余個(gè)行業(yè)，能提供超過50個(gè)解決方案。

從產(chǎn)品布局來看，騰訊云為促進(jìn)行業(yè)大模型落地應(yīng)用，在算法、算力、數(shù)據(jù)的人工智能三要素環(huán)節(jié)均進(jìn)行了布局。換句話說，騰訊云并非僅僅針對大模型在場景側(cè)的落地進(jìn)行布局，還可以為其他大模型研發(fā)企業(yè)提供基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)支持。

吳運(yùn)聲稱：“我們不管是對于獨(dú)角獸也好，還是其他企業(yè)的大模型方案也好，都能提供一系列的云上的支持或者能力，比如算力平臺我們發(fā)布了高性能計(jì)算機(jī)HCC，還有加速的能力，數(shù)據(jù)方面有前兩天剛剛發(fā)布的向量數(shù)據(jù)庫，這些門類的產(chǎn)品可以開放給所有的廠商。除了算力和數(shù)據(jù)的底層能力，騰訊云還提供整個(gè)一體化的基于TI平臺大模型精調(diào)的解決方案，包括一系列的工具、流程、服務(wù)的支持。”

事實(shí)上，不僅僅是騰訊云，現(xiàn)階段從ToB場景切入大模型應(yīng)用市場，幾乎已成為各個(gè)玩家的共識。

在6月28日的行業(yè)活動上，360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎曾經(jīng)講到：“大家做ToC大模型，給用戶提供大模型的智能能力，都是對已有存量市場的瓜分或者賦能。真正的機(jī)會，是在ToB，面對政府、企業(yè)級市場包括行業(yè)級市場。 ”他還特別強(qiáng)調(diào)，在這一點(diǎn)上，“我和李彥宏、張勇等老朋友的觀點(diǎn)比較一致”。

而從產(chǎn)品布局來看，不少玩家都在著力打造從底層算力層到頂層模型層面的全流程大模型服務(wù)體系，試圖以靈活的方式打造行業(yè)場景下的解決方案。

（騰訊云MaaS全景圖，圖源/騰訊云）

然而，現(xiàn)階段該如何評判不同企業(yè)ToB解決方案的有效性，還沒有確切的答案。

一家AI算法企業(yè)的工作人員認(rèn)為，各家行業(yè)大模型具體的成效還要留待后續(xù)市場檢驗(yàn)，現(xiàn)在不同大模型玩家針對行業(yè)客戶都會開放一定期限的免費(fèi)試用，以便客戶對比不同模型效果：“現(xiàn)階段整個(gè)大模型市場都還處在一個(gè)百家爭鳴的狀態(tài)下，各個(gè)層次、領(lǐng)域的機(jī)會都非常多。要說不同企業(yè)針對同一行業(yè)打造的垂直模型間的差別，或許還要?dú)w結(jié)到基礎(chǔ)大模型本身的不同，以及看對具體問題的解決效果。”