京東言犀面世 企業開“卷”行業大模型

在大模型領域“姍姍來遲”的京東，或許想借助産業應用實現彎道超車。7月13日，2023京東全球科技探索者大會暨京東雲峰會召開，會上言犀大模型如期而至，一同被推出的還有言犀AI開發計算平臺、升級支撐大模型落地行業的産品及解決方案，服務千行百業的架勢不言而喻。ChatGPT風靡半年後，一個可以感知的明顯轉變是，通用大模型正逐漸“熄火”，行業大模型成了“真頂流”。

押注産業應用

“大模型真正實現自己的價值，一定是在産業應用中。”如果要為這場峰會找到一條主線，京東集團CEO許冉的這句話再合適不過。她還為計算大模型價值提出了一個公式，即大模型的價值=演算法×算力×數據×産業厚度的平方。

按照許冉的説法，從産業切入大模型，這條路雖然難走，卻如同從北坡攀登珠峰，有更波瀾壯闊的風景，有巨大的探索價值。

京東把大模型與産業相結合的使命押在了言犀上。據介紹，訓練京東言犀大模型的數據庫，由70%通用數據與30%數智供應鏈原生數據組成。這些産業數據和行業know-how，使京東的大模型天然具備“産業基因”，成為京東做大模型的核心優勢。

圍繞著深入産業這一目標，言犀大模型還定下了一個“三步走”的時間軸：2023年7月，産業原生，推出大模型；2023年下半年，內部實踐，産品融合，錘鍊迭代；2024年上半年，服務産業，全面開放，大模型能力向外部嚴肅商業場景開放。

北京市社會科學院副研究員王鵬對北京商報記者分析稱，單從時間線來看，京東大模型的推出確實晚了一些，要論多模態的通用大模型，京東不一定能夠完全趕超此前的其他大廠。但京東自身特色很強，圍繞著核心的電商業務開展了一系列的産業和佈局，整體風格偏向穩紮穩打，且之前在人工智慧領域也有佈局。如果從具體的應用場景和垂直領域來看，京東的優勢不可忽視。

王鵬進一步分析稱，首先京東有大量的數據、算力和應用場景，在安全可控的前提下，其供應鏈、物流、應用、場景、數據等能夠形成閉環。如果找準了電商或者自己熟悉的業務方向，就會有很大的應用場景，形成一套較好的生態，這也是京東選擇在垂直領域有所作為的重要原因，或者説是京東的信心所在。

言犀遲了嗎

伴隨著ChatGPT的橫空出世，生成式人工智慧浪潮翻涌半年，大模型開啟“神仙打架”模式。今年3月，百度發佈大模型産品“文心一言”。一個月後，阿裏雲發佈“通義千問”大模型。6月，百度CEO李彥宏表示，百度文心大模型已經迭代到3.5版本。7月，華為發佈盤古大模型3.0。

今年5月發佈的《中國人工智慧大模型地圖研究報告》顯示，截至當時中國10億參數規模以上的大模型已發佈79個，主要集中在北京和廣東，其中北京38個大模型、廣東20個大模型。

幾天前，北京市經濟和資訊化局黨組書記、局長姜廣智提到，北京市在大模型研發上已走在全國前列，在算力、數據、場景、投資、人才等方面優勢顯著，當前，國內公開的80余個大模型北京約佔一半。

相比起其他同樣紮根北京的大廠，言犀大模型似乎並沒有佔據先機，但這也並不意味著言犀會落得下風。據悉，2021年，京東就推出過十億級模型K-PLUG，2022年推出百億級模型Vega，本次大會則展示了千億級模型。

在接受北京商報記者採訪時，全聯並購公會信用管理委員會專家安光勇認為，京東的大模型發佈較晚可能會對其競爭力産生一定影響。在人工智慧領域，時間是關鍵，早期進入並積累經驗的企業更容易佔據市場先機。

但安光勇也提到，京東作為一家擁有龐大電商平臺和用戶基礎的企業，其數據積累和行業應用經驗仍然是其競爭力的重要基礎。此外，京東大模型的推出也為京東在智慧化服務和行業應用方面提供了新的增長點。

深度科技探究院院長張孝榮則認為，影響大模型的因素是演算法算力和數據，各家大模型，基本都在實驗室測試階段，還沒上市難以比較，因而也談不上競爭力。

“早期進入市場的大廠已經建立了較大規模的用戶群體和數據積累，擁有更多的資源和經驗，能夠更早地調整策略訓練模型。京東作為後來者，擁有龐大的用戶基礎和海量數據的電商平臺，也具備一定的優勢，有機會通過整合自身的數據和資源來提供更具針對性的解決方案。”張孝榮稱。

“作詩”與“做事”

對於言犀大模型的“遲”，京東集團技術委員會主席、京東雲事業部總裁曹鵬給出了這樣的解釋：“因為京東一直在思考，大模型不是我們的目標，我們真正需要做的是怎樣使大模型創造出産業價值。”

在佐證這一觀點時，曹鵬提到了一個讓人感到熟悉的説法，“一項新的技術不應該成為只用來聊天畫畫的玩具”。幾天以前，華為盤古大模型3.0正式對外發佈，華為常務董事、華為雲CEO張平安就曾打趣道：他們的盤古大模型不會寫詩，只會做事。

某種程度上説，這種對“做事”的強調，已經在行業內形成一種共鳴，指向場景，指向落地。不久前的2023世界人工智慧大會騰訊論壇上，騰訊副總裁、騰訊政企業務總裁李強就曾提到，通用大模型不是模型應用的唯一方向，面向垂直産業的模型會成為大模型價值的引爆點。

盤古智庫高級研究員江瀚也對北京商報記者分析稱，通用大模型主要面向通用場景，而行業大模型則可以針對特定行業的需求進行優化和定制化，能夠更好地滿足各行各業的實際需求。隨著人工智慧技術的不斷發展和應用場景的不斷擴展，行業大模型將會成為人工智慧的重要展示形態之一。未來，行業大模型有望在各個領域得到廣泛應用，推動人工智慧技術的快速發展和普及。

張孝榮則提到，行業大模型與通用大模型是兩條不同技術應用路線。前者往下走追求儘快落地，後者往上走追求實現AGI，兩者最終結果會相差很大。

“但大模型不可能成為人工智慧應用的最終展示形態，大模型是近期內技術的最大突破，但從發展歷史和社會需求來看，大模型存在種種不足，依然是個不完美的過渡形態。人工智慧有很多技術路線，低成本高性能的技術才會有廣闊的市場空間和商業價值。隨著人工智慧技術的不斷進步，新的技術路線一定會脫穎而出。”張孝榮稱。