每經(jīng)記者 葉曉丹    每經(jīng)編輯 楊夏    

當(dāng)我們回望2023年時(shí)，AIGC、大模型技術(shù)無疑是貫穿全年的熱點(diǎn)話題。人工智能的新一輪技術(shù)浪潮，對互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)帶來了深遠(yuǎn)影響。

而隨著國內(nèi)大模型逐漸從通用大模型向垂直大模型領(lǐng)域縱深發(fā)展，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者也在采訪和交流中發(fā)現(xiàn)，隨著大模型的生態(tài)不斷豐富，行業(yè)從業(yè)者對大模型的認(rèn)知和態(tài)度也發(fā)生了巨大的變化。

它真的能帶來SaaS行業(yè)的黃金十年？大模型加持之下，行業(yè)有沒有可能呈現(xiàn)頭部效應(yīng)，強(qiáng)者恒強(qiáng)？技術(shù)帶來的價(jià)值背面還有哪些是我們不曾關(guān)注到的問題？2024年，行業(yè)又將走向何方？

基于上述問題，近期，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（以下簡稱“NBD”）專訪了網(wǎng)易副總裁、網(wǎng)易智企總經(jīng)理阮良。網(wǎng)易智企在2023年9月推出了基于網(wǎng)易大模型能力的智能客服應(yīng)用——商河。

網(wǎng)易副總裁、網(wǎng)易智企總經(jīng)理阮良。 圖片來源：受訪者供圖

在近一個(gè)小時(shí)的溝通中，阮良講述了對大模型的思考以及為何考慮在客服場景落地垂直大模型應(yīng)用。

技術(shù)之外，可能最令人意外的是，作為一名互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)從業(yè)多年的“老兵”，他細(xì)致講述了面對GPT技術(shù)橫空出世，他的震驚、焦慮至最后“太香了”的轉(zhuǎn)變。

“GPT技術(shù)剛出來的時(shí)候，我們感到很震驚。大家震驚的點(diǎn)在于未來的通用智能AGI技術(shù)，瞬間拉近可實(shí)現(xiàn)的距離。原本我們可能要等到50年后才能實(shí)現(xiàn)的技術(shù)，突然發(fā)現(xiàn)可能未來5—10年就能實(shí)現(xiàn)。”

“震驚之余，緊接著是焦慮，因?yàn)閷Ρ葒獾南冗M(jìn)技術(shù)，我們在大模型和算力領(lǐng)域還是相對落后的，盡管也在迎頭追趕，但還是很焦慮。同時(shí)也擔(dān)心這個(gè)技術(shù)對原有的產(chǎn)業(yè)帶來顛覆。”

“盡管焦慮，但當(dāng)我們積極擁抱GPT技術(shù)，發(fā)現(xiàn)‘太香了’，我們將大模型應(yīng)用到客服領(lǐng)域后，發(fā)現(xiàn)技術(shù)不僅沒削弱我們的產(chǎn)品，反而還提升了產(chǎn)品價(jià)值。”

這段變化，或許不僅限于阮良，也是國內(nèi)不少互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)從業(yè)者在GPT技術(shù)橫空出世后的心路歷程。

在過去一年中，國內(nèi)大模型技術(shù)的發(fā)展，也迎來了爆發(fā)式增長。從通用到模型到垂類大模型百花齊放，但究竟哪些大模型能最終走向盈利模式的正循環(huán)，仍然是一個(gè)有待市場校驗(yàn)的過程。

智能客服領(lǐng)域，被市場認(rèn)為是AI大模型落地的最佳陣地之一。不過，這個(gè)領(lǐng)域在2023年也涌現(xiàn)出了多家垂類大模型，在市場切入上，阮良認(rèn)為“凡事要趁早”，但要讓客戶能認(rèn)同大模型帶來的價(jià)值，僅僅只有大模型技術(shù)是不夠的。

阮良認(rèn)為，任何一個(gè)商業(yè)化成功可分為三個(gè)階段：作品、產(chǎn)品、商品。只有達(dá)到了商品階段，一家公司才能成功。多年積累的行業(yè)認(rèn)知、對客戶的理解構(gòu)建的軟性服務(wù)能力，在大模型技術(shù)的加持下，構(gòu)建起來的競爭壁壘，才能將產(chǎn)品稱為商品。一個(gè)商品要做好，背后有大量的細(xì)節(jié)。所有細(xì)節(jié)的打磨都在經(jīng)驗(yàn)的積累里。

以下為對話實(shí)錄——

僅僅只有一個(gè)大模型應(yīng)用還不能解決客戶痛點(diǎn)

NBD：從去年9月15日到2023年底，網(wǎng)易商河亮相3個(gè)月，在這3個(gè)月，網(wǎng)易商河運(yùn)作的情況如何？

阮良：我們認(rèn)為AIGC可能還在發(fā)展早期，但最佳實(shí)踐場景是在客服。自2023年9月推出，截至2023年底這3個(gè)月的時(shí)間里，有上百家客戶有意向和我們合作，有數(shù)十家客戶已經(jīng)在測試和落地實(shí)踐中。

這也驗(yàn)證了我們的判斷：客戶在客服場景中，對大模型有迫切的意愿。而且我們在實(shí)際的場景中，的確利用大模型，在一些場景能幫客戶提效，做一些落地的應(yīng)用。

智能客服是網(wǎng)易智企的起家業(yè)務(wù)之一，但有了大模型之后，能讓智能客服的服務(wù)更進(jìn)一步，變得更溫暖、更高效。這樣極大提升了客服坐席的效率。

譬如，文字語言潤色、翻譯等功能，以往人工客服面對海外消費(fèi)者，需要對英語比較熟悉和精通的人工客服，而如今在大模型加持下，中國的客服團(tuán)隊(duì)也可以非常自如地應(yīng)對國外消費(fèi)者。

圖片來源：網(wǎng)易智企供圖

NBD：目前的商業(yè)大模型的客戶主要來自哪些行業(yè)？

阮良：接受度最廣的兩個(gè)行業(yè)是零售和企業(yè)服務(wù)。這和我們之前的預(yù)判非常相符。

網(wǎng)易智企旗下有一塊業(yè)務(wù)叫客戶之聲，主要是收集和分析來自消費(fèi)者的聲音。這個(gè)聲音以往可能會(huì)被淹沒在廣大的渠道中間，這些聲音可能來自于400電話，可能來自于社交媒體??

當(dāng)我們有大模型加持后，可以把廣泛消費(fèi)者的聲音和反饋數(shù)據(jù)，利用大模型更好地挖掘和分析，形成更全面、更及時(shí)的消費(fèi)者之聲，及時(shí)讓產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)、運(yùn)營團(tuán)隊(duì)以及管理層知道消費(fèi)者聲音，從而輔助優(yōu)化決策。所以在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，有了大模型之后，我們首先覺得對自身業(yè)務(wù)非常有幫助。所以商河大模型推出后，吸引了部分企業(yè)服務(wù)的客戶的體驗(yàn)。

第二類客戶來自于零售行業(yè)，零售業(yè)態(tài)非常多元，且渠道分散，零售企業(yè)對消費(fèi)者全渠道聲音的把握需求非常迫切。幾家大型商超企業(yè)客戶，他們在迫切尋找智能化更高的客服軟件，而大模型在智能客服場景的應(yīng)用，在零售行業(yè)有更廣泛的應(yīng)用前景。

NBD：智能客服大模型應(yīng)用，目前市場上有不少競爭者，商河的壁壘在哪里？

阮良：商河的壁壘，本質(zhì)上和所有做to B公司的底層邏輯是一樣的。主要有兩點(diǎn)，一是技術(shù)，另一個(gè)是對行業(yè)的認(rèn)知。

而行業(yè)的認(rèn)知也分兩個(gè)層面：第一，商河大模型應(yīng)用聚焦客服領(lǐng)域，商河的認(rèn)知一定來自于客服場景。網(wǎng)易智企旗下七魚智能客服推出了7年，積累了40萬家客戶，沉淀了充沛的行業(yè)數(shù)據(jù)，助力我們在客服領(lǐng)域提煉行業(yè)認(rèn)知。

第二個(gè)層面在于行業(yè)本身，對企業(yè)服務(wù)或者零售行業(yè)理解加深，比如說消費(fèi)者會(huì)碰到什么問題，消費(fèi)者問問題的方式、行為都是不一樣的，只有掌握豐富多維的數(shù)據(jù)，才能讓大模型做得更好、更貼合行業(yè)需求。所以這一塊的壁壘也是競爭的一個(gè)差異點(diǎn)。

大模型剛出來時(shí)，我們很焦慮，擔(dān)心大模型會(huì)不會(huì)對我們客服行業(yè)帶來顛覆效應(yīng)。但后面我們發(fā)現(xiàn)多慮了。

商業(yè)化成功分為三個(gè)階段：作品、產(chǎn)品、商品。只有達(dá)到了商品階段，一家公司才能成功。

我們認(rèn)為，僅僅只有一個(gè)大模型應(yīng)用，還不能解決客戶的痛點(diǎn)。多年積累的行業(yè)認(rèn)知、對客戶的理解構(gòu)建的軟性服務(wù)能力，在大模型技術(shù)的加持下，構(gòu)建起來的競爭壁壘，才能將產(chǎn)品推動(dòng)成為商品。一個(gè)商品要做好，背后有大量的細(xì)節(jié)；所有細(xì)節(jié)的打磨都在我們經(jīng)驗(yàn)的積累。

GPT技術(shù)橫空出世這一年：震驚、焦慮、真香

NBD：大模型技術(shù)從通用大模型走向垂直大模型，怎么看后續(xù)智能客服大模型領(lǐng)域的競爭？

阮良：國內(nèi)通用大模型，可能只有幾家互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)才能做好。而除了大模型之外，還有對中模型和小模型的需求，落地到更垂直的行業(yè)中。我們看到不少友商推出了客服大模型。我們不懼怕競爭，反而認(rèn)為如果在充分的競爭中跑出來，才能印證我們自己的商業(yè)模式。

其實(shí)整個(gè)市場非常大，即便很多企業(yè)布局客服大模型，但聚焦的細(xì)分行業(yè)是不一樣的。我更期待看到百花齊放，充分利用自身優(yōu)勢和資源將垂直領(lǐng)域的客服大模型做好。

現(xiàn)在還處在非常早期的發(fā)展階段，遠(yuǎn)談不上競爭?，F(xiàn)在需要驗(yàn)證的是在大模型加持下，場景是否真的能夠提供比原來更大的價(jià)值。如果價(jià)值沒有被驗(yàn)證，大家都是竹籃打水一場空。

所以在這個(gè)階段，我們希望看到我們自己的商河大模型以及同行都能收獲成功，這樣才能進(jìn)一步驗(yàn)證大模型的價(jià)值。

NBD：有頭部云服務(wù)廠商表示，大模型技術(shù)將帶來SaaS行業(yè)黃金十年，SaaS的黃金時(shí)代來了么？

阮良：我覺得大概率會(huì)帶來SaaS行業(yè)的春天。比爾·蓋茨之前發(fā)文說一生只看到兩次技術(shù)性革命。第一次是Windows操作系統(tǒng)。微軟當(dāng)年依靠GUI（圖形用戶界面）技術(shù)打造出了圖形交付技術(shù)的操作系統(tǒng)和技術(shù)。第二次是ChatGPT發(fā)布。蓋茨認(rèn)為對話式AI是新一輪技術(shù)革命。作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年從業(yè)者，我也非常認(rèn)可他的這個(gè)判斷，對話式AI將可以改變很多行業(yè)。

SaaS本質(zhì)是給客戶提供價(jià)值，SaaS企業(yè)得到收入上的反饋。當(dāng)我們給客戶帶來革命式價(jià)值的時(shí)候，也會(huì)帶來革命式的回報(bào)。

所以，還是期待和期望AIGC能給SaaS行業(yè)打一劑強(qiáng)心針，給行業(yè)帶來持續(xù)性的春天。

NBD：GPT技術(shù)浪潮這一年，你們經(jīng)歷了怎樣的心路歷程？

阮良：GPT技術(shù)剛出來的時(shí)候，我們感到很震驚。

AI技術(shù)其實(shí)幾十年前就已經(jīng)在探討和落實(shí)了，但在大模型出來之前，AGI通用人工智能技術(shù)大家覺得還很遙遠(yuǎn)，而且如今的Transformer技術(shù)框架，其實(shí)很多年前已經(jīng)出來了。特別是今年ChatGPT進(jìn)化后，當(dāng)巨量的語料在訓(xùn)練之后，能夠真正地涌現(xiàn)類似通用人工智能的智能。大家震驚的一點(diǎn)在于，未來的通用智能AGI瞬間拉近了距離。只是不知道是5年之后還是10年之后，而之前大家認(rèn)為可能得50年后。

震驚之后，我們緊接著就是焦慮。首先我們在大模型和算力領(lǐng)域都是相對落后的，雖然我們也在迎頭趕上，但還是焦慮的。第二個(gè)層面，從我們企業(yè)自身角度而言，會(huì)擔(dān)心大模型技術(shù)是不是會(huì)顛覆我們本身的一些產(chǎn)業(yè)。

在震驚和焦慮之后，我們還是要積極擁抱這個(gè)技術(shù)。擁抱之后，我們發(fā)現(xiàn)“太香了”。對我們企業(yè)內(nèi)部，在各個(gè)環(huán)節(jié)，都可以用AIGC大幅提升工作效率。

當(dāng)我們將大模型應(yīng)用到客服領(lǐng)域后，發(fā)現(xiàn)技術(shù)不僅沒有削弱我們的產(chǎn)品，反而大幅提升了我們產(chǎn)品的價(jià)值。

凡事要趁早

NBD：技術(shù)浪潮沖擊之下，在這樣一個(gè)轉(zhuǎn)型期，是否會(huì)形成頭部效應(yīng)，帶來強(qiáng)者恒強(qiáng)的格局？

阮良：可能會(huì)。凡事要趁早，這句話用在任何一個(gè)領(lǐng)域可能都是正確的。利用大模型的技術(shù)，我覺得都要盡可能早的去擁抱它。

因?yàn)閾肀У迷皆纾驮皆绠a(chǎn)生價(jià)值，越早產(chǎn)生價(jià)值，就會(huì)擁有需要這些價(jià)值的客戶；越早擁有這些客戶，你才能沉淀更多的行業(yè)認(rèn)知和數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)又會(huì)讓你在這件事情上變得更厲害，最終形成數(shù)據(jù)飛輪。所以我覺得越早越好、越快越好。

NBD：怎么看算力、算法、數(shù)據(jù)對垂直大模型短期和長期的影響？

阮良：以大模型為代表的AIGC目前還處于蓬勃發(fā)展的階段。核心是數(shù)據(jù)、算法、算力。從數(shù)據(jù)的角度來看，國內(nèi)數(shù)據(jù)不缺，而且在全球也具備一定的優(yōu)勢。

但另一個(gè)層面來講，中文數(shù)據(jù)的質(zhì)量還有待提升，而且數(shù)據(jù)之間還沒有互相打通，數(shù)據(jù)要素的流轉(zhuǎn)仍存在一定的壁壘，不過目前國家也在積極推動(dòng)數(shù)據(jù)要素流轉(zhuǎn)。

算法方面，可能目前國內(nèi)算法處于追趕GPT 3.5的水平，長期來看，還是能趕上。算力方面，短期的差距是最明顯的，長期來看，我相信還是能突破和迎頭趕上的，國內(nèi)的科研力量和互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在努力突破技術(shù)壁壘。

NBD：2024年，大模型將迎來生態(tài)大繁榮的一年么？

阮良：是的。國內(nèi)的頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠除了打造通用大模型外，也在積極打造和擴(kuò)張自己的生態(tài)。大家都知道，大模型不靠生態(tài)是做不起來，沒有一家公司，能從操作層到應(yīng)用層一家全搞定。所以未來大模型，生態(tài)的發(fā)展是至關(guān)重要的。