自从ChatGPT一鸣惊人后，AI行业就一直处于风口浪尖之中，前两年可谓是AI爆火的两年，不断有AI相关的项目、产品火爆上线，大语言模型成为了大家最关注的焦点，有人问，AI爆火两年，技术飞快跑，大模型突破商业化困局了吗？
大模型的技术飞速发展，技术落地的进展却不尽如人意，在中国信通院发布的《生成式人工智能产业发展白皮书》中，就提出了如今大模型落地面临的“死局”，那就是企业和消费者侧需求之间存在明显的差异。
>>>大模型突破商业化困局了吗？答案是“无解”，看到了吗？
根据中国信通院最新发布的调查报告，显示 目前生成式AI在消费者侧的渗透率已经达到了50%左右，而企业侧的生成式AI使用率只有34%，说明大模型技术的应用已经在消费者中推行开来，但是在企业那边却仍在原地踏步，没能突破商业化的困局。
尤其是在2026年之前，生成式AI的发展势头依然很强劲，预计到2026年， 将有超过80%的企业应用生成式AI，大型企业的应用比例甚至会超过92%。
>>>大模型为何难以突破商业化困局？主要有这些原因
原因一：消费者侧和企业侧需求不匹配
在当前的市场环境下， 消费者往往更关注大模型的强大能力和功能，而企业则更加注重大模型的实用性和可执行性。这种需求的差异，导致了大模型的技术无法有效地转化为实际的产品和服务。
实际上，消费者更关注大语言模型的对话能力、文本生成能力、创作能力等；而企业则更关注大模型的落地能力、实用性和效果，这就导致了消费者和企业对大模型的关注点不一致，难以形成有效的商业模式。
原因二：企业客户对生成式AI的需求更复杂
从企业的角度看， 他们更关注大语言模型在特定场景下的应用效果和专业定制化的需求。如果大语言模型不能满足他们的实际需求，那么就算技术再先进，也难以被企业广泛应用。
比如腾讯混元大语言模型，虽然在用户侧表现平平，但是在企业侧却取得了不俗的成绩，腾讯云发布的2023年半年报中提到， 混元大模型的商业化进展超出预期，营收增速超过100%，这说明了企业客户对于大语言模型有更深度的需求。
<第一章>AI爆火两年，大模型渗透率如何？腾讯云告诉你答案
NO.1：生成式AI渗透率逐年上升，企业需求日益增长
随着移动互联网的发展，腾讯云在调查中发现， 当前生成式AI的渗透率逐年上升，有超过50%的用户表示使用过或正在使用某种形式的生成式AI工具或技术。这表明，用户对于生成式AI的认知和需求在不断增加，特别是营销、客服和产品设计等行业，对生成式AI的投入更是持续增长。
NO.2：生成式AI普及情况分化明显，行业侧应用差异大
在不同的行业中，生成式AI的应用情况也会有所不同，在一些行业中，生成式AI已经深入到日常工作中，但在另一些行业中，生成式AI仍然处于探索阶段，因此，企业在引入生成式AI时，需要根据自身的特点和需求来选择合适的工具和技术。同时，企业也需要关注生成式AI的应用效果，以便更好地优化和改进。
<第二章>大模型在商业化突破口在哪里？总结出这些答案
【突破口一】探索不同行业的大模型应用场景，定制化切入
不同的行业有不同的需求和挑战，需要根据行业的特点来设计大模型的应用场景和功能，不同行业的大模型应用场景存在很大差异：在严肃场景中，如医疗、法律等， 对大模型的准确性、可靠性和合规性要求较高；在娱乐场景中，如游戏、电影等，对大模型的创意性、趣味性和服务性等需求更突出。
因此，企业在探索大模型的应用时，需要深入了解行业的特点和需求，可以通过举办行业会议、开展行业调研等方式， 与行业专家和企业进行交流和合作，以获取行业的第一手资料。
【突破口二】打磨大模型的知识库，确保知识更新及时
随着时间的推移，知识和信息不断更新，企业需要确保大模型的知识库能够及时更新和补充新知识，才能确保大模型的准确性和有效性。 为此，企业需要建立完善的知识更新机制，包括知识的收集、整理、存储和传播等环节，确保知识能够及时更新并共享给相关人员，如企业可以定期组织培训、讲座等活动，向员工传达新知识和信息。
【突破口三】打造灵活的迭代机制，及时根据反馈调整策略
在探索大模型的应用中，企业应该建立灵活的迭代机制，根据用户的反馈和体验及时调整和优化大模型的应用策略， 如腾讯混元大语言模型在不断地迭代更新中实现了更高的准确性和合理性，通过用户反馈和数据分析，快速调整和优化大模型的算法和结构， 确保大模型能够更好地满足用户的需求，提高用户的使用体验。
<第三章>总结：大模型的商业化了吗？要打破这个局面靠这几招
“第一招”：去医院看病，先看完号再去挂号
就像去医院看病一样，我们会先仔细观察各个科室的热门程度，了解哪位大夫的号更难挂，然后再去提前挂号同样的道理，企业在探索大模型的应用时， 也需要深入了解行业的需求和特点，选择合适的大模型应用场景和功能，才能够更好地满足用户的需求，提高企业的竞争力。
“第二招”：定制化开发大模型，提升企业效率和能力
定制化开发大模型是企业提升效率和能力的关键，企业可以根据自身的需求和特点，选择合适的大模型开发工具和技术，如 选择适合自己的大模型开发工具和平台，根据企业的特点和需求，进行大模型的定制化开发和部署，如开发适合企业内部使用的大模型，提高企业内部的工作效率和能力。
此外，企业还可以通过不断地迭代和优化，提升大模型的适应性和实用性，以更好地满足市场的需求。
“第三招”：通过知识库建设解决不同场景的问题，大语言模型也会成功转型
知识库建设是企业解决不同场景问题的关键。通过建立完善的知识库，企业可以更好地应对不同场景的问题，提高决策效率和解决问题的能力，企业需要建立完善的知识更新机制，包括知识的收集、整理、存储和传播等环节，确保知识能够及时更新并共享给相关人员。
同时，企业还可以通过大数据分析、人工智能等技术手段，对知识库进行智能化管理和分析，提升知识库的使用效率和效果。
进入2023年后，尽管大语言模型的商业化进展依然面临许多挑战，但伴随着行业的不断发展和技术的不断创新，我们相信，未来一定会有更多的大语言模型应运而生，推动整个行业的发展。
总的来说，大语言模型是否能突破商业化困局，关键在于如何平衡技术和市场的需求，如何将技术转化为实际的产品和服务，如果能够在这两个方面取得突破，我们相信，大语言模型在未来一定能够取得更大的成功。
用户16xxx16
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