科技圈里今年最大的热点，当属“大模型”。年初ChatGPT引发大模型浪潮，随后，面对新趋势，国内外各大企业纷纷入局大模型，呈现百家争鸣的态势。其中，国内科技厂商在大模型领域动作不断，短短半年时间，各家的大模型体系闯入公众视野。
根据民生证券相关研报统计，目前国内至少已经有30多家大模型亮相，其中不乏参数规模甚至超过ChatGPT规模的大模型。厂商涵盖了互联网巨头、AI上市公司、服务器龙头企业、科研院所与一级市场创业公司。
大模型的诞生是人工智能发展中里程碑式的进展，这是行业内形成的共识，而从本质上来讲，这则是由AI掀起的一场软件开发的范式革新。正如小即是大创投合伙人、AI协同创新中心主理人杨巍讲的那样，大模型的诞生实际上带来了一个计算机使用范式的变化，迭代了人类与机器之间的交流模式。
而随着各大厂家陆续推出中国本土的大模型，且各家产品形态已经初具雏形，当下的大模型行业开始进入应用落地的第二阶段。
这一阶段，大模型在能力上从专用式向通用式转化，如何将能力真正落到实处，在实际应用场景中解决问题、提高工作效率，并为行业带来实际的业务价值成为了关键。
而这也意味着，国内大模型已经进入了「真刀真枪」的落地竞争阶段。
01 大模型发展进入产业应用新阶段大模型将对全行业带来颠覆性地重构，这已经成为了业界共识。不少业界大佬都在不同场合重复着这样一句话：AI 大模型时代，每个行业的应用都值得重新做一遍。
尽管没有任何一家企业想在大模型浪潮中掉队，但这的确并非易事。
随着数据呈现指数级增长，国内外科技公司已基本上完成了对大模型的预训练，解决大模型应用和效率问题成为人工智能下一步发展核心方向。但现阶段，不能否认的是，无论是技术本身的革新，还是产业落地都是摆在眼前的难题。
一方面，高昂的算力成本、来自监管的挑战、数据样本的获取等等技术方向的难题都毫不意外地困扰着当下跃跃欲试的大模型创业者们。另一方面，在缺乏相应的基础设施的大背景下，大模型的产业价值难以在短时期内得到释放。
但相比可见的困难，不能否认的是，大模型一定是超越传统AI技术的存在。
传统AI通常是在固定的场景下执行特定的任务和命令，难以真正解决现实行业环境中出现的更为复杂的难题。而AI大模型是“大数据 大算力 强算法”结合的产物，在大规模数据集上完成了预训练后无需微调，或仅需要少量数据的微调，就能直接支撑各类应用。
在国内市场，从华为云盘古大模型、阿里通义千问，再到 360 智慧大脑等，AI大模型已经是层出不穷。经过半年的发酵，大模型玩家已经来到了更关键的阶段，去探索商业化落地。“基于应用提高效率、推出创新性的产品。”在杨巍看来，这都是当下大模型创业者们需要关注的落地方向。
因此，相比通用化的大模型，行业大模型成本相对更低、成熟周期更短，被市场认为是目前大模型落地产业的最佳形态，也是大部分大模型企业核心的商业化选择之一。
而站在行业的视角看去，当所有人都坚信“大模型会把所有行业重做一遍”时，重新了解行业，探寻需求本质将成为落地的关键。
也正如杨巍所看到的，相较于算力的爆发和技术的先进，在大模型落地上，未来创新性的产品是基础，后续的服务才是重点。
02 从底层通用技术到应用的嬗变自从2022年底发布以来，ChatGPT迅速成为风靡全球的现象级产品，从而开启了通用人工智能时代。
这个产品技术背后基于的是深度神经网络技术训练出来的自然语言大模型，不仅能够生成相应的内容，也具备相应的逻辑和推理能力，从而与其他模型和应用协同完成任务。
更为“智能感”的体验是，大模型能够打通语言、图像、视频、音频，以及更多对物理环境的感知。在这样的背景下，其能够基于互联网和数字技术的基础之上，成为一种通用技术，从而具备自动化完成复杂任务的能力。
技术革新是第一步，在走入产业实际落地时，大模型不仅需要有与场景深度融合的大模型体系，还需要具备支持全流程应用落地的专业工具和平台，以及更为开放的生态。
当我们聚焦到创业者本身，这就要求“大模型时代的创业者首先且必须要有信念感。”杨巍解释道，大模型创业是一件苦差事，背后意味不仅有巨额资金的投入，还会有不断碰壁的经历。“如果没有信念感，必将失败。”
其次，他提到，在大模型落地的时期，场景或行业的集中意味着经过训练模型和产品可能会更聪明，聚焦垂直行业或者场景是创业者的必由之路。因此，每一个创业者本身的价值将来自于行业，并不断赋能行业。
优秀的创业者意味着项目的良好开端，但任何一个大模型行业的创业者都难以“独善其身”，他们必须在共创的生态中交互赋能，并形成良性循环的产业智能化生态共同体，这才是推动产业落地的关键。
基于此，36氪与小即是大创投决定联合成立AI协同创新中心，整合行业内顶尖AI技术服务提供商、应用解决方案方及生态资源，通过36氪构造的政产学研协同创新资源，支持企业实现智能化转型升级，推动AI行业价值落地。
这也是国内首个由投资机构和媒体共同成立的、面向大模型创业的平台。它构思于“百模大战”时期，伴随着行业技术的不断成熟而找准了服务的方向，在大模型进入产业应用的新阶段时决定“下场”。
杨巍认为，AI协同创新中心的本质其实是一个“开放平台”。在这个平台上，通过聚集大模型原生创业者，并为创业者链接资本、产业链资源、政府资源等，持续解决知识深度、内容准度、模型迭代、安全可控等难题，并不断拓展其产业应用的维度。
03 为什么是AI协同创新中心？伴随着AI协同创新中心的正式启动，36氪与小即是大创投也将持续围绕AI产业链的生态构建、资源链接和商业落地展开一系列探索。
就在上周，AI协同创新中心就已率先联合AI开发平台Colingo，共同发起了我爱黑“可颂”大语言模型应用创新挑战赛，此次大赛得到了国内多个大模型的支持，同时也邀请了众多软件开发商和大型企业的内部IT部门参与，真正从企业应用的角度筛选项目。
值得一提的是，在这场大赛中脱颖而出的团队，不仅能够获得现金和计算资源的奖励，还能够获得更广泛的关注和投资。（此处可外链到黑可颂大赛的官宣稿，做一个互动，主站发布时会链接，新媒体端可视情况选择）
我爱黑“可颂”大语言模型应用创新挑战赛是AI协同创新中心落地的第一个应用赛事，但对于创业者而言，AI协同创新中心所能提供的服务和赋能更为广泛。
首先在资本层面，相关服务商或竞争业务的创业者能够获得资本方的直接投资，而作为AI协同创新基金的LP，在面临市场选择时，也能够抢占好项目投资的先机。
其次，大模型产业链中存在着大量的上下游关系和相互价值的交换，无论是上游环节向下游环节输送产品或服务，还是下游环节向上游环节反馈信息，都需要一个即时的链接者。
AI协同创新中心就扮演着这样一个角色，基于产业链的上中下游，汇聚行AI行业专家、大模型和AI基础设施厂家、AI领域创业者，通过实现信息的互通，让合作实现高效对接，从而推动产品的创新和落地。
此外，杨巍表示，AI协同创新中心的运作模式以“政产学研协同”为根本，覆盖了高管沙龙、企业内训、资本助力、路演等内容。“从高层到基层、从理论到实践、从内部到外部，从业务到资本，完成一个完整的闭环。”
在这其中，不仅会全面开放36氪与行业内顶级AI技术提供商资源，还会结合区域特色，构建专业灵活的AI企业资源和人才网络，与此同时，针对AI产业链企业的不同发展需求和痛点，打造“从孵化、赋能、营销、对接、落地到投资”的一条龙AI发展计划体系。
在反复探索中，AI协同创新中心以整备的姿态最终诞生于行业之中。未来，每个行业或许都会由各个行业大模型所改变，而AI协同创新中心也希望成为产业链中最为关键的见证者和参与者之一。
