尴尬的大模型

大半年来，大模型在国内沸沸扬扬，人人都在打鸡血。

从业者、投资人、研究机构，个个眼冒金星，热血沸腾。

然而，背后数据却不是那么美好。

小编汇总了相关标讯，发现叫好不叫座的情况多有发生。

目前的市场定价还是一个很混乱且很主观的状态，据说某项目有报2个亿，还有报2000万，甚至有几百万的。

为什么会这样呢？

第一，技术还不成熟，没有亮眼的案例。

二来，经济下行，就连地主也紧缩开支，数字化建设不再是风口。

具体来看，标讯可以分为五类场景：

首先是智能客服。电网公司将大模型应用于客服，作为重点科技项目。它希望通过大模型实现客服领域的创新，进行多语种识别和智能感知。

其次是文档分析和代码辅助。某研究所完成了国产大模型部署，现需要引入大模型接口，应用于问答、写作生成、外文分析和代码生成等场景。

第三是智能决策。某研究所要求基于大模型，支持智能体进行决策，并开发电网调度决策模型。

第四是金融场景。某券商希望研究大模型在量化投研、营销、客户服务等领域的应用价值。某银行也开始基于大模型进行能力研究。

最后是一些其他创新场景，如基于大模型的智能停车服务等。

中标厂商主要有某融合智能、某量化投研和某新材料等公司。

小编以为，大模型商业化面临以下挑战：

一是多数需求是好奇和恐慌驱动的伪需求。

二是技术储备不足，实现起来摸爬滚打。

三是担心数据安全，不敢交出核心数据。 

四是大模型本身存在能力缺陷。

五是 ROI难以量化衡量。

当前大模型商业化道阻且长，仍需技术突破和经验积累。

让我们拭目以待，见证大模型从小众走向大众的艰辛历程吧！