7月6日，2023年世界人工智能大会于上海举行，多家企业在大会上发布了或宣布了即将发布的大模型新品，随着这一批大模型的批量发布，未来AI产业的竞争将更加激烈，百模大战正式打响。

9月7日，在2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯混元通用大模型正式亮相，并宣布通过腾讯云对外开放。

腾讯集团高级执行副总裁汤道生表示，腾讯将迈入“全面拥抱大模型”时代。这意味着百模大战的激烈程度将再次升级，至于谁能从中脱颖而出，就让我们拭目以待！

大模型已经成为了新科技时代的入场券，互联网大厂、科研院所、AI创业公司纷纷涌入这个赛道，从目前来看，国内AI大模型的赛道已经趋于拥挤，以至于不少人产生了这样一个疑问：我们真的需要这么多大模型吗？

随着以ChatGPT为代表的人工智能技术快速发展，大众对于AI的认识不断加深，关于AI会取代哪些工作岗位的讨论热度也是相当高。那么，AI大模型最容易代替哪些工作岗位呢？

被取代的职业或多或少都符合这两个标准：脑力工作和简单重复。

现在AI正来势汹汹地奔向会计、软件程序员、人力资源等岗位，尤其是行政、翻译、审计这些职业，大多为白领工作，工作内容以文本处理、资料收集整理为主，而这些正是人工智能的长项。

AI已经带来了一批失业浪潮，国内的游戏公司启用AI绘画后，裁掉了不少的原画师。利用AI工作的原画师，提升了50%以上工作效率，原本需要20个原画师才能完成的工作，现在10个原画师就能够完成了。

有的工作岗位被淘汰，也有新的工作岗位被创造出来。

当游戏公司纷纷应用AI后，同样产生了许多新岗位，如AI捏脸师、AI建筑师，AI动捕师等，还衍生出了模型训练、AI工具研发等岗位。

受到AI冲击的游戏行业，就是一个现成的例子，从事游戏行业的人员需要关注最前沿的技术，并且能够不断学习新技术，在游戏开发中利用新工具。特别是在互联网行业，AI的应用变得越来越广泛，和AI大模型打交道是大势所趋。

投资银行高盛 (goldman sachs) 预计全球将有3亿个工作岗位会被AI取代，最有可能受影响的是文员、律师、销售人员，对体力要求较高的职业或户外职业则没有太大影响，例如建筑和维修工作。

而富有社交性、创意性的工作，人工智能还无法完全替代人类完成，因为情感缺乏是人工智能绕不开的一大短板。

从长远来看，人工智能是为人所用，还是取代人类，这取决于人类选择如何应用它。

人工智能的成长速度只增不减，我们势必也要思考自己未来的成长路径，适时调整自己的能力重心。

未来人类与AI的共同协作，将建立在发挥各自优势的基础上，会对我们与人工智能的契合度提出更高的要求，这就需要我们具有更强的洞察力、探索力和创造力。

大模型的背后是耗资巨大的开发、训练、运营成本，区区一次训练成本也高达数百万美元。

ChatGPT 的创造者 OpenAI 就被曝出去年亏损了 5.4 亿美元，这还是在达到10亿月活的情况下。况且ChatGPT 还处于推广阶段，盈利途径以广告为主，入不敷出的局面暂时无解。

因为当下的ChatGPT虽然享受着万众瞩目的光芒，但只能获得用户短暂的新鲜感，用户真正需要的是适配自己业务的产品，并不会愿意为新鲜感继续买单。

ChatGPT最先体现出强大的文字生成能力，国内各家企业也不甘落后，纷纷加大研发投入，以期在AI领域取得更多的突破。

目前我国发布的各种在文字生成方面的能力虽然已经遥遥领先于国际，但想和不同行业、不同企业的具体业务需求进行深度融合还有很长的路要走。

AI热潮通过大模型赋能千行百业，带来了发展的新机会，提高了众多行业“底层操作系统”的效率。比如，人工智能将显著提升制造业、服务业和软件应用行业的降本增效能力。对于以金融、法律、教育、咨询为代表的服务业，AI可以大量减少案头性工作。

不过眼下我国AI大模型发展与海外还存在一定差距，尤其是芯片技术、数据质量、系统迭代、隐私安全等方面的差距，它们将决定我国AI大模型能走多远。

即便是强大的大模型也不可能在所有领域都达到最先进的水平，对于自然语言的处理上，通用大模型与业界最先进的小模型相比依然有着差距。

至于国内的AI大模型未来将走向何方，我们还是要多给一点耐心，毕竟AI大模型的发展需要时间的沉淀，我们不能期望一蹴而就。

可以肯定的是，人工智能大模型会朝着通用化、泛化、垂直化的方向发展。

与其都去内卷短期内无法回本，甚至称得上是烧钱的通用大模型，不如聚焦特定领域、针对特定场景、解决特定问题，开发行业大模型很大程度上能够降低投入成本，更现实的则是能够充分解放劳动力和提高工作效率。

这就得提到华为的盘古大模型，主要重心落在工业上，也被宣传为不会写诗，只会做事的一款大模型。

已经在金融、制造、医药、煤矿、铁路等多个行业实现应用。盘古大模型能够替铁路列检员识别出430 多种运行故障，科技的进步不仅减轻了人们的工作负担，而且有效提高了工作的效率，希望行业大模型都能像这样稳步落地，落到实处。

随着人工智能技术的飞速发展，各行各业对于AI机器人的需求也日益增长。然而，目前市面上的通用AI机器人还缺乏一定的行业深度和专业知识，未经过专业性训练，往往难以满足特定行业的需求。

实际上，每个企业都应有一个定制化的AI机器人来满足其独特的业务需求。

大模型应用仍处于落地阶段，如果未能稳步落地，则体现不出其价值。对于大部分中小企业而言，要想借这股东风上青云，不妨依靠大厂开发的通用大模型，打造更适配自身需求的垂直大模型。

如果把大模型比作一座金矿，那么训练大模型仅能挖到金矿，只有将大模型融入到行业已有的数字化基础设施，才算顺利将金矿运出山。

基于许多企业对数据的安全要求，也不太适合使用公共的大模型服务，垂直大模型恰恰可以让企业没有这方面的后顾之忧。因为大多数情况下垂直领域大模型并不需要处理多个任务，也不需要上千亿的参数规模。

与通用大模型相比，垂直领域大模型具有明显的优势。

首先，垂直领域大模型能够解决专业领域问题，提供更加精准的解决方案。其次，由于专注于特定领域的服务模式和客户需求，垂直领域大模型的训练成本相对较低，更适合中小企业使用。此外，垂直领域大模型的升级周期也相对较短，能够快速适应行业变化。

基于大模型的应用市场前景广阔，可以衍生出许多新的商业模式。例如，通过大模型服务（像ChatGPT）提供的模型微调服务，企业可以获得各种定制化、有竞争力的垂域解决方案。

又或是通过数字员工应用平台，企业可以根据自身需求定制专属的数字员工。数字员工可成为企业员工的知识助手和办公助手，提升企业运营效能。如果被定制为企业的法务专员，这位数字员工可以为您解答中小企业常见的公章管理和合同审核等问题。

针对目前市面上AI机器人的问题及现状，我们致力于为企业提供专业的定制化服务。我们的团队拥有丰富的行业经验和专业知识，能够帮助企业训练行业专属的AI机器人，降低维护运营成本的同时提升工作效率。

关于企业专属的垂直模型，至多也只不过是一个约100亿参数的大模型，改动起来也相对迅速。我们相信，企业拥有定制化的AI机器人将能实现更高效的运营和发展。