當我們回望2023年時，AIGC、大模型技術無疑是貫穿全年的熱點話題。人工智慧的新一輪技術浪潮，對互聯網科技行業帶來了深遠影響。
而隨著國內大模型逐漸從通用大模型向垂直大模型領域縱深發展，【每日經濟新聞】記者也在采訪和交流中發現，隨著大模型的生態不斷豐富，行業從業者對大模型的認知和態度也發生了巨大的變化。
它真的能帶來SaaS行業的黃金十年？大模型加持之下，行業有沒有可能呈現頭部效應，強者恒強？技術帶來的價值背面還有哪些是我們不曾關註到的問題？2024年，行業又將走向何方？
基於上述問題，近期，【每日經濟新聞】記者（以下簡稱「NBD」）專訪了網易副總裁、網易智企總經理阮良。網易智企在2023年9月推出了基於網易大模型能力的智慧客服套用——商河。
在近一個小時的溝通中，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套用。
技術之外，可能最令人意外的是，作為一名互聯網科技行業從業多年的「老兵」，他細致講述了面對GPT技術橫空出世，他的震驚、焦慮至最後「太香了」的轉變。
「GPT技術剛出來的時候，我們感到很震驚。大家震驚的點在於未來的通用智慧AGI技術，瞬間拉近可實作的距離。原本我們可能要等到50年後才能實作的技術，突然發現可能未來5—10年就能實作。」
「震驚之余，緊接著是焦慮，因為對比國外的先進技術，我們在大模型和算力領域還是相對落後的，盡管也在迎頭追趕，但還是很焦慮。同時也擔心這個技術對原有的產業帶來顛覆。」
「盡管焦慮，但當我們積極擁抱GPT技術，發現‘太香了’，我們將大模型套用到客服領域後，發現技術不僅沒削弱我們的產品，反而還提升了產品價值。」
這段變化，或許不僅限於阮良，也是國內不少互聯網科技行業從業者在GPT技術橫空出世後的心路歷程。
在過去一年中，國內大模型技術的發展，也迎來了爆發式增長。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迴圈，仍然是一個有待市場校驗的過程。
智慧客服領域，被市場認為是AI大模型落地的最佳陣地之一。不過，這個領域在2023年也湧現出了多家垂類大模型，在市場切入上，阮良認為「凡事要趁早」，但要讓客戶能認同大模型帶來的價值，僅僅只有大模型技術是不夠的。
阮良認為，任何一個商業化成功可分為三個階段：作品、產品、商品。只有達到了商品階段，一家公司才能成功。多年積累的行業認知、對客戶的理解構建的軟性服務能力，在大模型技術的加持下，構建起來的競爭壁壘，才能將產品稱為商品。一個商品要做好，背後有大量的細節。所有細節的打磨都在經驗的積累裏。
以下為對話實錄——
僅僅只有一個大模型套用還不能解決客戶痛點
NBD：從去年9月15日到2023年底，網易商河亮相3個月，在這3個月，網易商河運作的情況如何？
阮良：我們認為AIGC可能還在發展早期，但最佳實踐場景是在客服。自2023年9月推出，截至2023年底這3個月的時間裏，有上百家客戶有意向和我們合作，有數十家客戶已經在測試和落地實踐中。
這也驗證了我們的判斷：客戶在客服場景中，對大模型有迫切的意願。而且我們在實際的場景中，的確利用大模型，在一些場景能幫客戶提效，做一些落地的套用。
智慧客服是網易智企的起家業務之一，但有了大模型之後，能讓智慧客服的服務更進一步，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、轉譯等功能，以往人工客服面對海外消費者，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，中國的客服團隊也可以非常自如地應對國外消費者。
NBD：目前的商業大模型的客戶主要來自哪些行業？
阮良：接受度最廣的兩個行業是零售和企業服務。這和我們之前的預判非常相符。
網易智企旗下有一塊業務叫客戶之聲，主要是收集和分析來自消費者的聲音。這個聲音以往可能會被淹沒在廣大的渠道中間，這些聲音可能來自於400電話，可能來自於社交媒體⋯⋯
當我們有大模型加持後，可以把廣泛消費者的聲音和反饋數據，利用大模型更好地挖掘和分析，形成更全面、更及時的消費者之聲，及時讓產品團隊、營運團隊以及管理層知道消費者聲音，從而輔助最佳化決策。所以在企業服務領域，有了大模型之後，我們首先覺得對自身業務非常有幫助。所以商河大模型推出後，吸引了部份企業服務的客戶的體驗。
第二類客戶來自於零售行業，零售業態非常多元，且渠道分散，零售企業對消費者全渠道聲音的把握需求非常迫切。幾家大型商超企業客戶，他們在迫切尋找智慧化更高的客服軟體，而大模型在智慧客服場景的套用，在零售行業有更廣泛的套用前景。
NBD：智慧客服大模型套用，目前市場上有不少競爭者，商河的壁壘在哪裏？
阮良：商河的壁壘，本質上和所有做to B公司的底層邏輯是一樣的。主要有兩點，一是技術，另一個是對行業的認知。
而行業的認知也分兩個層面：第一，商河大模型套用聚焦客服領域，商河的認知一定來自於客服場景。網易智企旗下七魚智慧客服推出了7年，積累了40萬家客戶，沈澱了充沛的行業數據，助力我們在客服領域提煉行業認知。
第二個層面在於行業本身，對企業服務或者零售行業理解加深，比如說消費者會碰到什麽問題，消費者問問題的方式、行為都是不一樣的，只有掌握豐富多維的數據，才能讓大模型做得更好、更貼合行業需求。所以這一塊的壁壘也是競爭的一個差異點。
大模型剛出來時，我們很焦慮，擔心大模型會不會對我們客服行業帶來顛覆效應。但後面我們發現多慮了。
商業化成功分為三個階段：作品、產品、商品。只有達到了商品階段，一家公司才能成功。
我們認為，僅僅只有一個大模型套用，還不能解決客戶的痛點。多年積累的行業認知、對客戶的理解構建的軟性服務能力，在大模型技術的加持下，構建起來的競爭壁壘，才能將產品推動成為商品。一個商品要做好，背後有大量的細節；所有細節的打磨都在我們經驗的積累。
GPT技術橫空出世這一年：震驚、焦慮、真香
NBD：大模型技術從通用大模型走向垂直大模型，怎麽看後續智慧客服大模型領域的競爭？
阮良：國內通用大模型，可能只有幾家互聯網頭部企業才能做好。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，反而認為如果在充分的競爭中跑出來，才能印證我們自己的商業模式。
其實整個市場非常大，即便很多企業布局客服大模型，但聚焦的細分行業是不一樣的。我更期待看到百花齊放，充分利用自身優勢和資源將垂直領域的客服大模型做好。
現在還處在非常早期的發展階段，遠談不上競爭。現在需要驗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值。如果價值沒有被驗證，大家都是竹籃打水一場空。
所以在這個階段，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，這樣才能進一步驗證大模型的價值。
NBD：有頭部雲服務廠商表示，大模型技術將帶來SaaS行業黃金十年，SaaS的黃金時代來了麽？
阮良：我覺得大機率會帶來SaaS行業的春天。比爾·蓋茲之前發文說一生只看到兩次技術性革命。第一次是Windows作業系統。微軟當年依靠GUI（圖形化使用者介面）技術打造出了圖形交付技術的作業系統和技術。第二次是ChatGPT釋出。蓋茲認為對話式AI是新一輪技術革命。作為互聯網行業多年從業者，我也非常認可他的這個判斷，對話式AI將可以改變很多行業。
SaaS本質是給客戶提供價值，SaaS企業得到收入上的反饋。當我們給客戶帶來革命式價值的時候，也會帶來革命式的報酬。
所以，還是期待和期望AIGC能給SaaS行業打一劑強心針，給行業帶來持續性的春天。
NBD：GPT技術浪潮這一年，你們經歷了怎樣的心路歷程？
阮良：GPT技術剛出來的時候，我們感到很震驚。
AI技術其實幾十年前就已經在探討和落實了，但在大模型出來之前，AGI通用人工智慧技術大家覺得還很遙遠，而且如今的Transformer技術框架，其實很多年前已經出來了。特別是今年ChatGPT前進演化後，當巨量的語料在訓練之後，能夠真正地湧現類似通用人工智慧的智慧。大家震驚的一點在於，未來的通用智慧AGI瞬間拉近了距離。只是不知道是5年之後還是10年之後，而之前大家認為可能得50年後。
震驚之後，我們緊接著就是焦慮。首先我們在大模型和算力領域都是相對落後的，雖然我們也在迎頭趕上，但還是焦慮的。第二個層面，從我們企業自身角度而言，會擔心大模型技術是不是會顛覆我們本身的一些產業。
在震驚和焦慮之後，我們還是要積極擁抱這個技術。擁抱之後，我們發現「太香了」。對我們企業內部，在各個環節，都可以用AIGC大幅提升工作效率。
當我們將大模型套用到客服領域後，發現技術不僅沒有削弱我們的產品，反而大幅提升了我們產品的價值。
凡事要趁早
NBD：技術浪潮沖擊之下，在這樣一個轉型期，是否會形成頭部效應，帶來強者恒強的格局？
阮良：可能會。凡事要趁早，這句話用在任何一個領域可能都是正確的。利用大模型的技術，我覺得都要盡可能早的去擁抱它。
因為擁抱得越早，就越早產生價值，越早產生價值，就會擁有需要這些價值的客戶；越早擁有這些客戶，你才能沈澱更多的行業認知和數據。數據又會讓你在這件事情上變得更厲害，最終形成數據飛輪。所以我覺得越早越好、越快越好。
NBD：怎麽看算力、演算法、數據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目前還處於蓬勃發展的階段。核心是數據、演算法、算力。從數據的角度來看，國內數據不缺，而且在全球也具備一定的優勢。
但另一個層面來講，中文數據的品質還有待提升，而且數據之間還沒有互相打通，數據要素的流轉仍存在一定的壁壘，不過目前國家也在積極推動數據要素流轉。
演算法方面，可能目前國內演算法處於追趕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，國內的科研力量和互聯網巨頭都在努力突破技術壁壘。
NBD：2024年，大模型將迎來生態大繁榮的一年麽？
阮良：是的。國內的頭部互聯網大廠除了打造通用大模型外，也在積極打造和擴張自己的生態。大家都知道，大模型不靠生態是做不起來，沒有一家公司，能從操作層到套用層一家全搞定。所以未來大模型，生態的發展是至關重要的。
每日經濟新聞
