在人工智能領(lǐng)域，一場由ChatGPT引發(fā)的革命性變革自2022年底起持續(xù)發(fā)酵。這場變革不僅吸引了業(yè)界和學(xué)界的巨頭紛紛加入大模型的激烈競爭，還促使各路資本投入數(shù)百億人民幣，共同探索大模型的無限可能。

在這場變革中，參與者逐漸分化為三大流派。一派是擁有雄厚實(shí)力和豐富資源的互聯(lián)網(wǎng)大廠，它們憑借云服務(wù)和生態(tài)系統(tǒng)，將大模型作為入口，穩(wěn)固并擴(kuò)大客戶基礎(chǔ)。另一派則是新銳創(chuàng)業(yè)獨(dú)角獸，它們由明星創(chuàng)業(yè)者領(lǐng)銜，背后有眾多投資機(jī)構(gòu)支持，聚光燈下備受矚目。而第三派，則是在各自領(lǐng)域內(nèi)已有一定成就的“中廠”，它們既不像大廠那樣資金充裕，也不像創(chuàng)業(yè)公司那樣無拘無束，但它們在數(shù)據(jù)、場景和用戶方面的長期積累，使它們成為大模型商業(yè)化落地的關(guān)鍵。

相較于前兩派備受矚目的地位，中廠往往被忽視，但它們在大模型行業(yè)的角色至關(guān)重要。中廠通過多年的積累，形成了獨(dú)特的數(shù)據(jù)、場景和用戶優(yōu)勢，能夠?qū)⒋竽Ｐ蛷睦碚撛O(shè)想轉(zhuǎn)化為切實(shí)可行、能夠被各行各業(yè)真正應(yīng)用的技術(shù)。2024年，大模型行業(yè)的關(guān)鍵詞正是“商業(yè)化落地”。

在港股上市的移卡（09923.HK），作為一家歷經(jīng)13年發(fā)展的科技公司，面對大模型的浪潮，也在積極探索如何運(yùn)用新的AI技術(shù)來賦能原有業(yè)務(wù)場景。作為AI 2.0時代的“中廠”代表，移卡在大模型策略上展現(xiàn)出與眾不同的思路，這或許是中廠實(shí)現(xiàn)大模型價值的最短路徑。

移卡執(zhí)行董事兼CTO羅小輝認(rèn)為，中廠無需與BAT和AI創(chuàng)業(yè)獨(dú)角獸硬拼底層大模型技術(shù)。大廠和獨(dú)角獸在參數(shù)規(guī)模、模型性能等硬條件上發(fā)力，而中廠則更適合利用大模型能力維護(hù)基本盤，基于大模型實(shí)現(xiàn)具體場景的應(yīng)用。他強(qiáng)調(diào)，技術(shù)只是手段，最終能否立足取決于在具體場景中的商業(yè)化應(yīng)用。

在實(shí)際操作中，中廠發(fā)現(xiàn)AI落地的“最后一公里”并不容易。通用大模型雖然泛化能力強(qiáng)，但難以深入理解企業(yè)的Knowhow，容易變得不切實(shí)際。而大廠布局的行業(yè)大模型，雖然更接近客戶企業(yè)，但在面對客戶基于原生業(yè)務(wù)場景的需求時，也難以完美應(yīng)對。技術(shù)和應(yīng)用之間的鴻溝對所有玩家來說都是挑戰(zhàn)。

移卡在面對這一挑戰(zhàn)時，選擇了自己摸索技術(shù)和本地業(yè)務(wù)結(jié)合的方式。從創(chuàng)始人CEO劉穎麒到CTO羅小輝，他們都是騰訊體系內(nèi)技術(shù)線的佼佼者，也是堅定的AI技術(shù)自研派。2017年，移卡就成立了人工智能實(shí)驗室，尋求AI降本提效的機(jī)會。隨著大模型賽道的火爆，移卡開始逐步探索AI與支付業(yè)務(wù)的結(jié)合。

在To B業(yè)務(wù)中，移卡作為甲方，擁有場景、基層B端用戶、一手優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)和行業(yè)認(rèn)知等優(yōu)勢。它們能夠更貼近客戶需求，解決行業(yè)痛點(diǎn)。移卡在本地生活服務(wù)場景中，針對圖片、文案生成、短視頻剪輯等需求，完成了一系列技術(shù)產(chǎn)品的支持，并大幅優(yōu)化了內(nèi)容制作成本和效率。

智能客服是AI的另一個典型場景。移卡通過清洗、整理、調(diào)用過去10年間與客戶對話解決問題的文字、語音數(shù)據(jù)，基于“大模型+RAG”框架開發(fā)的智能化客服系統(tǒng)，在用戶體驗上取得了顯著提升。上線半年，用戶自助率增長超30%，達(dá)到近90%。

盡管AI 2.0時代人們更偏愛“標(biāo)品化”和“開箱即用”，但B端企業(yè)本地化部署的需求仍然存在。移卡看到了這一點(diǎn)，利用大模型開源生態(tài)的繁榮，進(jìn)行了代碼生成模型的私有化部署，確保了數(shù)據(jù)安全，并凸顯了本地化訓(xùn)練的優(yōu)勢。移卡自研的“AI編程助手”產(chǎn)品在代碼生成、注釋、解釋、糾錯等方面表現(xiàn)出色，平均代碼采納率超過20%。

中廠在本地化部署方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。大廠依托云平臺，傾向于將客戶拉攏到自己的PaaS和IaaS產(chǎn)品上，而本地化部署與它們的邏輯不符。創(chuàng)業(yè)獨(dú)角獸則通常缺乏足夠的To B經(jīng)驗和項目團(tuán)隊。移卡較早地發(fā)現(xiàn)了本地化部署的潛力，并將其付諸實(shí)踐，認(rèn)為只有本地化才能最大化大模型的價值。

移卡將繼續(xù)用生成式AI技術(shù)提升幾個確定性較高的產(chǎn)品服務(wù)，包括聚焦出海需求、生成高質(zhì)量業(yè)務(wù)素材以及賦能內(nèi)部組織效率等。羅小輝表示，AI的投入產(chǎn)出需要不斷磨合和把握，需要堅定的信念來支撐。盡管外部供應(yīng)商眾多，但移卡選擇自己做大模型，這與企業(yè)的技術(shù)基因和對未來的信念密切相關(guān)。