大模型商业化：困境与尝试

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2023-12-06 06:02:15

背景

虽然大模型商业化的路径较为清晰，目前国内厂商也都在积极探索，但大模型的商业化之路，不能仅限于商业模式的探索尝试，更在于解决大模型发展的底层问题。

困境

大模型商业化面临着一系列的困境，如资金投入、伦理道德、安全性、市场接受度等问题。

资金投入：庞大的模型训练需要巨额的资金来支持，投入了巨额资金之后，企业一方面是希望尽快商业化来解决后续研发资金的问题，一方面也是希望通过商业化来达到赚钱的目的。
伦理道德和安全性：大模型的伦理道德和安全性问题也给商业化带来了一定的压力。例如，算法偏见和歧视、数据泄露和滥用等问题时有发生，这使得一些企业在大模型应用方面持谨慎态度。
市场接受度和应用场景等问题：大部分企业的应用需求主要集中在智能客服、智能推荐、智能营销等领域，其他领域的应用仍处于探索阶段。这使得大模型商业化进程相对缓慢，难以实现规模化发展。

尝试

各大厂商也在积极探索商业化的尝试，包括MaaS、开源、Agent等模式。

MaaS模式：由云厂商或科研机构对大模型封装，在各类任务上的推理能力封装成统一的应用程序接口，对外提供服务的模式。
开源模式：计算机程序、软件的源代码等内容公开，并根据开源协议进行分发的方式。
Agent模式：使用大规模语言模型来帮助企业和个人快速生成高质量内容的模式，是未来实现终极的AGI（通用人工智能）形态的必经之路。

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大模型商业化困境尝试 MaaS 开源 Agent

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