01
国产大模型，干啥啥不行，内斗第一名
【资料图】
上周，国内发布类chatGPT产品又进入了一个小高潮，国产大模型纷纷问世并很快进入乱斗局面：
不过，所有国产大 模型都有一个共同点：不对用户开放，仅限邀请内测。
所以，做的好不好，大家只能观望。
但产品没出来，不耽误厂家之间打口水仗。
前搜狗创始人王小川在一次采访中说李彦宏在平衡宇宙，因为李彦宏说百度大模型跟openAI 的差距是两个月，而王小川认为是三年，虽然是三年，但王小川又认为自己能在年底之前做出来匹敌chatGPT3.5的产品。
王小川说完没多久，百度高管就讽刺说，王小川脱离一线太久，不知道当前的科研水平，所以认为我国的科研水平跟openAI 差距大。
但王小川随机反驳，我才脱离一线1.5年，有些人已经脱离一线15年了。暗指李彦宏脱离一线更久。
真是没想到，国产大模型产品还没搞好，干啥啥不行，内斗倒是第一名，为了到底落后多少年而打口水仗，实在有点丢份儿！
百度和搜狗的恩怨，还是互联网上古时期——PC时代种下的，没想到跨过了移动互联网时代，还带入了入AI时代，其实，如果都不是纯原创的大模型产品，谁都没必要看不起谁。
OpenAI看似石破天惊的发布了大模型产品chatGPT，并且快速进化到了GPT5.0，其实，当初之所以匆忙发布GPT3.5而不是更好用的GPT4，就是因为听说别家要发布了，要第一个占坑。
这意味着GPT产品并非独门秘籍，对自己的门槛也没有太自信。
最近从多为科学家的普及来看，大模型产品诞生于50年前，如今通过硬件升级算力和数据积累，终于跑出了奇点。
除了openAI的产品，美国还有多个大模型产品，甚至还有多个是开源的，Facebook的首席科学家说，在美国，有成千上万的科学家能做出大模型产品。
也就是说，目前世界上，有成批量的产品，有成规模的人才，都能做出类似的大模型。
国内几大互联网巨头也有部分积累，否则不会两三个月这么短时间就推出半成品，只不过，大家不知道大模型的核心是算力而不是模型，模型都会做，但是疯狂烧钱堆算力来训练模型，这种疯狂的事儿，巨头们没想过。
现在OpenAI挽起袖子摸黑到了AI成功的对岸，国内大模型摸着OpenAI过河，可以少走一些弯路，但是真正让他们去原创的、底层大模型，还是不太可能，时间来不及，而且，他们也不愿意重复发明轮子，也可能是没能力发明轮子。
不过，使用国外开放的大模型产品也不是啥罪过，你看，国产手机套壳安卓就很成功，颠覆了国际手机行业的格局，推动了中国移动互联网快速发展，一度被认为超越美国独步全球。
通过中国的人力和资本优势，对国外开源的大模型进行改造，在一年之内拿出一个像样的类GPT3.5的产品，我认为是没有问题的。不用在意中文互联网被污染被限制这种事儿，作为一个语言类产品来说，有部分成熟的内容用于训练就可以做出来了。还有很多人说国内的大模型只有巨头能做，这是不对的，现在创业做大模型公司，完全可以做起来，只是要差异化，这是另一个可以写一万字的话题，暂且不表。
但是，做出来的大模型怎么用，要比大模型产品能不能做出来，更加艰难！
02
我想用你的模型，你竟然想要我的数据？
一个月前，百度发布文心一言的时候，说有几万家企业联系希望主动接入，一个月之后，百度和接入的企业，都没有再对这事有只言片语的分享。
原因是什么呢？
当企业听说大模型能提高效率的时候，很多企业热情很高，但是，当企业听说接入大模型，要把自己的数据上传，用来训练大模型的时候，他们沉默了，谁都知道，只有喂模型数据，模型才能生成精度更高的产出。
问题是：我想用你的模型，你竟然想要我的数据？
且不说平台对数据的使用是否安全，就算是安全，可数据是大企业的核心资产啊，比如很多游戏服务公司的特效数据库，电商公司的用户数据，还有互联网公司的代码库，这些东西要是共享出去了，那跟把自己公司的命运交给别人有什么区别？
再说了，也没有任何平台敢说自己对数据的使用是绝对安全的，举个例子，假如百度的文心一言帮有赞训练客服产品“吃掉了”有赞的数据，后来又对微盟服务，你怎么保证对微盟的输出没有采用有赞的数据呢？毕竟都是同一个大模型“吃掉”的数据。
有人说，数据使用可以脱敏，可以本地部署。
脱敏的数据，准确性就会降低，不脱敏，采取本地部署，难不成把百度的大模型拷贝到某个公司的服务器上操作吗？那百度就没有泄露自己核心机密的风险吗？何况你知道大模型训练一次多少钱吗？
当然，未来会有某种双方都能接受的方式，低成本运作，比如只拿出部分数据做训练，成型之后再本地部署。
但是，我以为，大模型这种服务，只能私有，不能公用！公用的必然是to C的，针对用户层面的，to B的大模型产品，只能企业自己搞，自己搞不定那就交给服务商。
就好像CRM系统一样，部署在企业自己的服务器里才更安心，以后，可能CRM系统自带智能化大模型产品，不需要去公共平台，如果大大小小的公司都能做出大模型产品，那服务商自己搞一套也很正常，反正无非是套壳，做应用层面的创新，又不需要有硬件接入的关口卡脖子，就跟现在的机器学习一样，是一个软件的智能模块，很多产品都有这功能。
关于数据安全的问题，看起来不大，怎么能阻挡科技进步呢？
其实，数据安全才是最底线的要求，为什么滴滴上市会惹恼高层，最后滴滴不得不退市；为什么当年阿里搞新零售，希望和品牌商零售商互通数据，后者都不同意，最终还是阿里自己收购的银泰大润发同意互通。
对于大型企业来说，数据安全是根本性的，大模型产品使用的最大障碍就是数据。
大模型在用户营销和服务的使用有天花板，但是在生成文字内容和图片视频方面，可能会稍微好一点。
比如，有些服务公司已经通过AI给客户写文案，做图片了，还有的企业，为了了解客户意图，先用AI画简单的图，摸清客户需求之后，再由人工完成，这就大大提高了效率。
但是要让AI完全替代人的操作，现阶段还是不靠谱的，都说GPT5出来以后会特别惊艳，能抓到实时的信息，会更加智能。
但不管怎么智能，与人的智能相比，还是有很远距离，这是因为：
人类的智慧可以分为几个阶段，语言、认知、智慧、能力，现在AI的本领刚刚突破语言阶段，会说话了，但还在认知阶段，没有达到智慧阶段。
什么叫智慧阶段？一个产品在市场竞争中，应该采取什么策略？这些需要走访调研、数据分析、竞对分析，找出差异点，做出应对策略，集中资源，执行策略，这些是智慧，这不是AI能做的，GPT是一个语言生成和理解工具，能做的是辅助人类，减少重复劳动。GPT输出的语言是按照概率给出排列组合，而不是产生智慧，它能理解你的意思，不代表它有智慧，它是在语言方面给你一种可能是你需要的回应。
现在有人在讨论GPT会毁灭人类，简直莫名其妙，有些科技媒体一天到晚一惊一乍的标题，每天推送五篇文章，三篇都是革命，两篇是颠覆，科技恐怖主义的泛滥，他们是罪魁祸首。
经过几年的发展，GPT类产品或许真的可以全面部署，但就算是能用了，使用之后的效果如何？真的是革命级的应用颠覆现有格局吗？
也不见得！
03
GPT，把转化率干到极致
调皮电商问了一些电商广告行业从业者，大家目前能想到的GPT使用场景是能根据用户生成详情页或者落地页。
现在，商家们的详情页是固定的，长达十几米，详细介绍了商品的特点，但是，消费者可能看不过来，而且他在意的需求点，有可能隐藏的很深；或者这个产品有几十上百个应用场景，但是详情页只能展示几个。
双向都有痛点，现在GPT能干啥呢？
当一个用户点开广告页或者详情页时，根据每一个用户的特点（后台给他的画像或者标签），GPT立刻生成给他展示的定制详情页，从而提高转化率！
想想这个应用是不是还挺激动，商家最在意的转化率终于可以做到极致了，再也没有信息不对称，产品特点被针对性的展示得淋漓尽致，如果消费者有疑问，还能立刻给出解答或者拉来一个更对口味的客服接待。
但是这里却有几个问题：
第一，由于是GPT产生的内容，而且是临时随机的，商家来不及审核万一详情页的内容有违规内容怎么办？
有人说，怎么会违规呢？让GPT不违规就行了啊，首先，GPT从来都不是一个靠谱的机器人，只是一个内容生成机器；其次，你想想最近商家对拼多多的“炸店”是咋回事？商家不同意西藏新疆包邮，但是平台让他们必须包邮，否则罚款；平台跟消费者沟通，直接仅退款，对黑标商家却没有仅退款，实行双标。所以，如果平台完全掌握了详情页的权力，你觉得商家真的乐意吗？
第二，如果让你的流量转化率做到了极致，但也让你的对手做到了极致啊，这样一来，不还是扯平了吗？竞争的本质是你比对手更强，而不是跟对手一样。另外，对商家来说，我缺的是极致转化率吗？我缺的是流量！
第三，平台如果完全掌握了详情页生成，为什么不把最好的转化率给哪些设置高佣金的商家而要给一个小商家呢？
第四，有人说，转化率做到了极致，至少平台的流量得到了最大程度的转化。问题是，消费者本来想多逛几家店铺，现在被机器人伺候的点击一次就完成了购物需求，然后就离开了购物平台区别的平台娱乐了，结局是：流量会变少，而不是会变多。
这还仅仅是建立在GPT能够胜任的情况下，万一GPT生成的页面或者产品视频太生硬，缺乏个性呢？
商业是一种平衡博弈，而不是某些科技恐怖主义者说的那样绝对如何如何，GPT的应用的确能提高效率改善用户体验。
但你发现没有，现在GPT能做的还是小幅度降低成本，而不是激发创意刺激需求，属于节流，而不是开源，减少一些行政成本，并不会让行业发生颠覆。
再比如，有人说，GPT的成熟，会让教育培训行业发生革命，老师会失业，这种胡扯八道的论调不知道怎么还让很多人信以为真？
如果只是有内容就能做好教育，那直接有课本就行了，为什么还要让学生去学校学习？
GPT虽然能给学生讲课，但学生就能听吗？如果有人给讲课，学生就能学好，那把全国特级老师的讲课视频全面分发到每一个学校每一个家长手里不就行了？
你会说，GPT能因材施教，根据每一个学生的特点来讲课，但老师是教书育人，单存的讲课并不能育人。
我不明白，哪些散布科技恐怖主义的大V们，就不能说GPT能帮助老师更好的培养学生吗？为什么非要把GPT和老师对立起来？
04
总结
大模型产品不难做出来，难的是如何应用，就算是应用了，使用效果也因为博弈关系，难以评估。
所有优秀的产品，都需要与现行利益格局博弈很久，才能站稳脚跟，电商之所以在日本韩国台湾香港都不发达，原因之一是当地原有的利益格局太强大了，我们坚定的相信AI会带来丰富的社会价值，但GPT类产品，还是不应该被神话，等待它的，将是残酷的商业战争！
