隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能（AI）大模型正逐步成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。如果說(shuō)2023年標(biāo)志著AI大模型的興起，2024年則是這些模型在行業(yè)層面廣泛應(yīng)用的一年，那么2025年，則預(yù)示著AI大模型將邁入大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用的嶄新階段。這一年，對(duì)于眾多AI大模型公司而言，將是決定其生死存亡的關(guān)鍵時(shí)期，商業(yè)化的成功與否將成為衡量其競(jìng)爭(zhēng)力的核心指標(biāo)。

針對(duì)企業(yè)級(jí)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求，神州數(shù)碼董事長(zhǎng)郭為提出了全棧式的AI解決方案，從底層基礎(chǔ)設(shè)施到模型構(gòu)建，再到應(yīng)用平臺(tái)，旨在全方位滿足企業(yè)的轉(zhuǎn)型需求。他指出，當(dāng)前，企業(yè)對(duì)于流程管理的需求正在發(fā)生深刻變化，傳統(tǒng)的靜態(tài)流程管理已無(wú)法滿足企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)敏捷性和流程靈活性的追求。因此，企業(yè)急需一種全新的、更為自動(dòng)化和高效的流程管理方式。

郭為強(qiáng)調(diào)，AI大模型的出現(xiàn)，將打破企業(yè)原有的線性流程，以更加多維的方式重構(gòu)企業(yè)業(yè)務(wù)流程，從而助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的決策、營(yíng)銷等操作，提高運(yùn)營(yíng)效率，降低運(yùn)營(yíng)成本。他進(jìn)一步指出，在數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為新的生產(chǎn)要素和核心資產(chǎn)，企業(yè)的服務(wù)和產(chǎn)品最終都將以數(shù)據(jù)資產(chǎn)的形式呈現(xiàn)，推動(dòng)商業(yè)模式的不斷創(chuàng)新與升級(jí)。而這一切的核心，都在于重構(gòu)企業(yè)流程。

然而，AI大模型的商業(yè)化之路并非一帆風(fēng)順。郭為認(rèn)為，當(dāng)前AI大模型在專業(yè)性和泛化性方面仍面臨巨大挑戰(zhàn)。一方面，雖然大模型在自然語(yǔ)言處理等方面表現(xiàn)出色，但在一些專業(yè)性很強(qiáng)的領(lǐng)域，如醫(yī)學(xué)、法律、金融等，其知識(shí)深度和準(zhǔn)確性仍有待提升。另一方面，大模型的泛化能力也面臨考驗(yàn)，如何在不同領(lǐng)域和任務(wù)間實(shí)現(xiàn)高效遷移，是當(dāng)前AI研究的重要課題。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，郭為提出了“通專融合”的概念。他認(rèn)為，未來(lái)AI大模型要實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地，必須在保持泛化能力的同時(shí)，深度適配特定行業(yè)和企業(yè)的專業(yè)化需求。這既需要大模型具備廣泛的通用性，又需要針對(duì)不同行業(yè)和企業(yè)進(jìn)行專門的訓(xùn)練和優(yōu)化。

在應(yīng)用場(chǎng)景方面，助手類場(chǎng)景被認(rèn)為是AI大模型比較容易實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用的領(lǐng)域之一。以汽車營(yíng)銷為例，通過(guò)利用AI大模型的能力，銷售人員可以迅速捕捉到客戶的需求，快速匹配到用戶心儀的車型，從而大大提高交易效率。同樣，在電商領(lǐng)域，AI大模型也可以應(yīng)用于售前、售中和售后等多個(gè)場(chǎng)景，提升用戶體驗(yàn)和滿意度。

據(jù)IDC的調(diào)研分析顯示，2024年，中國(guó)市場(chǎng)已有超過(guò)三分之一的企業(yè)落地了生成式AI（Gen AI）應(yīng)用服務(wù)，并且這一比例還在持續(xù)增長(zhǎng)。到2030年，生成式AI預(yù)計(jì)將為中國(guó)市場(chǎng)帶來(lái)近20萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)收入。這表明，AI相關(guān)的企業(yè)級(jí)服務(wù)已經(jīng)呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，AI大模型公司正在不斷探索如何平衡專業(yè)性與泛化能力之間的天平。他們通過(guò)不斷優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法，提高模型的跨領(lǐng)域適應(yīng)性和魯棒性，以滿足不同行業(yè)和企業(yè)的需求。同時(shí)，他們也在積極尋找更多的應(yīng)用場(chǎng)景，以拓展AI大模型的市場(chǎng)空間。