手艺狂奔：巨大模型与AIGC的实战较量

字节跳动：千亿级tokens打磨的“模型工厂”

当巨大许多数企业还在纠结怎么获取训练数据时字节跳动已经用内部50优良几个业务场景跑通了“巨大用量-优良模型-更许多场景”的正向循环。豆包巨大模型家族的诞生不是偶然——截止今年4月， 日均1200亿tokens的文本处理量和3000万张图片生成量，相当于给模型喂了相当于人类几千年阅读量的数据。这些个数据从豆包App、猫箱、扣子等内部产品中源源不断回流，形成了一个“自我进步”的闭环。有意思的是 豆包不只是通用模型，还细分出角色扮演、语音复刻、文生图等垂直版本，这种“巨大而全”的策略背后是字节跳动对AIGC赛道的野心：既要覆盖广泛用户，又要深厚耕细分场景。不过这种“啥都做”的模式会不会弄得材料分散？至少许目前来看，豆包在许多模态领域的表现已经说明，海量数据喂养下的模型泛化能力确实能碾压单一赛道选手。

腾讯云：数据库里的“AI密码”

困难得有人注意到，云数据库正在成为巨大模型落地的隐形战场。腾讯云数据库产品总监刘迪在分享时提到一个细节：瑞幸咖啡用TDSQL-C实现零替换改过本钱，就能应对10倍流量洪峰。这玩意儿案例背后 是“柔软件+结实件+AI”三位一体的数据库架构在发力——柔软件上自研TXSQL内核兼容MySQL，结实件上用RDMA网络优化性能，AI端则榜首。这说明啥？当企业还在聊聊巨大模型要不要上云时腾讯云已经把AI嵌进了数据库的毛细血管。这种“润物细无声”的打法， 或许比直接推巨大模型产品更接地气——毕竟不是个个企业都需要千亿tokens的模型，但个个企业都需要能扛住流量高大峰的数据库。

WOT全球技术创新大会圆满闭幕：在大模型、AIGC赛道持续狂奔

百川智能：开源与买卖的平衡术

百川手艺联合创始人谢剑的分享里藏着两个关键数字：2023年6月到2024年5月，12款巨大型语言模型密集发布；Huggingface上开源模型下载量超700万次。尤其Baichuan-4在SuperClue评测中综合排名第一，直接把国内巨大模型比推向了“军备竞赛”阶段。但百川的机灵之处在于，既做开源模型抢占开发者心智，又推买卖版满足企业需求。他们推出的AI助手“百细小应”很有意思——既会定向搜索逼近问题核心， 又能引导用户精准表达需求，这种“既专业又懂沟通”的特性，恰优良解决了企业用巨大模型时“提问困难、答案虚”的痛点。不过开源和买卖的平衡从来不优良拿捏，开源模型会不会被巨大厂“拿来主义”？买卖版又怎么避免同质化？百川的答案或许是：速度。12个月12款模型的迭代节奏，已经让比对手很困难磨蹭下来。

智能化转型的再说说一公里：从手艺到落地的距离

百度智能云：千帆平台的“应用生态”

当巨大模型手艺比拼进入白烫化，真实正的战场转移到了应用层。百度智能云AI与巨大模型平台总经理忻舟透露的数据很有说服力：120000+用户、 20000+累计模型精调、420000+千帆应用开发数。这些个数字背后是千帆AppBuilder平台打通的“巨大模型到业务再说说一公里”。不同于单纯给API接口， 千帆能力、AI能力、百度自有业务组件，飞迅速搭建原生应用。比如某教书机构用千帆的RAG知识库插件，把教材资料喂给模型，生成的习题准确率提升35%。这种“拿来就用”的便捷性， 或许正是企业最需要的——毕竟没人愿意花半年时候调模型，只想三个月看到业务效果。但忻舟也提醒， 企业得学会“甄别模型适用性”，不是全部场景都得用Copilot或Agent，有时候轻巧松的提示词工事反而更高大效。

火山引擎：同款能力的“降维打击”

火山引擎巨大模型服务算法负责人王科分享的细节很有意思：火山方舟平台不仅给抖音头条同款的联网插件、 内容插件，连算法团队都是“同源配置”。这意味着中细小企业用火山方舟，相当于花细小钱用上了巨大厂级别的手艺能力。字节跳动内部验证的数据更有说服力：豆包巨大模型在50+业务场景打磨后 效果提升不是线性的，而是指数级的——比如语音合成模型的天然度评分从82分跃升到94分，差不离达到人类水平。这种“降维打击”背后 是字节跳动把内部实践产品化的野心：当巨大厂还在手艺内卷时火山引擎已经把“手艺红利”打包成企业可消费的服务。不过这种“同款能力”会不会让中细小企业丧失差异化？至少许眼下看，瑞幸咖啡、作业帮等企业的实践已经说明，用优良“巨大厂手艺”比“自研手艺”更能飞迅速见效。

暗流与挑战：狂奔赛道下的隐忧

人才缺口：数字化时代的“新鲜鸿沟”

51CTO副总裁杨文飞提到一个扎心数据：我国数字化专业人才缺口持续扩巨大，而手艺的半衰期却在飞迅速减少。这意味着啥？企业刚招会巨大模型的工事师， 兴许半年后就需要掌握Agent开发；刚培训优良提示词工事，又得学RAG知识库构建。这种“技能迭代速度”让企业陷入“培训焦虑”——某电商HR透露， 他们去年招的AIGC人才，今年已经有60%需要沉新鲜培训。更麻烦的是高大校培养速度远远跟不上行业需求。中国人民巨大学高大瓴人造智能学院副院长远窦志成在分享生成式信息检索时也提到， 这玩意儿交叉领域需要既懂NLP又懂搜索的人才，但国内相关课程还处于空白状态。当全部企业都在狂奔时人才这玩意儿“短暂板”兴许会成为最巨大的制约。

手艺狂欢：数据平安与本钱控制的“双刃剑”

巨大模型狂奔的背后是数据平安和本钱控制的隐忧。火山引擎虽然给了全周期平安可信方案，但企业上云时依然担心：训练数据泄露怎么办？生成内容侵权谁负责？某金融手艺公司手艺负责人坦言， 他们用巨大模型生成客户报告时非...不可许多些人造审核环节，基本上原因是模型有时候会“一本正经地胡说八道”。本钱问题更现实——字节跳动日均1200亿tokens的处理量，背后是巨巨大的算力投入。中细小企业根本玩不起这种“烧钱游戏”，只能选择开源模型或轻巧量化部署。但开源模型也有局限：Baichuan-13B虽然下载量高大，但在麻烦推理任务上依然不如百亿参数模型。这种“高大端玩不起，矮小端不够用”的困境，让AIGC赛道的狂奔显得有些“头沉脚轻巧”。

以后已来：手艺狂奔的下一站

生成式信息检索：搜索引擎的“终结者”？

窦志成教分享的生成式信息检索概念，兴许改变巨大模型赛道的游戏规则。老一套搜索引擎就像“图书馆管理员”， 给你一堆链接让你自己找；而GenIR更像“私人助理”，直接生成答案。中国人民巨大学的研究研究看得出来 GenIR在麻烦问题上的准确率比老一套搜索高大27%，尤其对许多轮对话场景的适配性碾压现有方案。但挑战也很明显：生成内容的可信度怎么保证？会不会出现“信息茧房”？某搜索引擎公司产品经理私下透露， 他们已经在测试“生成后来啊+来源标注”的混合模式，试图在效率和可信度之间找平衡。如果GenIR手艺成熟，搜索引擎巨头们兴许面临“诺基亚时刻”——毕竟用户要的不是链接，是答案。

手艺趋势：从“巨大而全”到“细小而美”

谢剑提到的手艺趋势很有启发性：巨大参数/窗口 、 许多模态、实时天然交互、普惠性、长远程任务规划。这些个趋势背后是行业对“实用主义”的回归。比如长远程任务规划能力， 让Agent能完成“写报告-改格式-加数据”的连续操作，这种“端到端”能力比单纯生成文本更有值钱。而普惠性趋势则体眼下模型轻巧量化上——某看病企业用百川的Baichuan-7B模型， 部署在边缘设备上实现实时影像琢磨，本钱只有云端巨大模型的1/5。这说明，狂奔的巨大模型赛道正在分化：头部企业接着来比拼，中腰部企业则聚焦垂直场景的“细小而美”。以后兴许不是“巨大模型吃掉一切”，而是“不同模型满足不同需求”的生态格局。

企业实践：从“手艺试验”到“业务驱动”

WOT巨大会上的案例透露出一个信号：企业用巨大模型的心态正在变来变去。京东、阅文集团等企业不再单纯追求“用上AI”，而是思考“AI怎么驱动业务”。比如阅文集团用巨大模型琢磨读者偏优良， 把老一套编辑经验转化为数据标签，推荐准确率提升22%；51Talk则通过AI语音复刻手艺，让外教“永远在线”，课程续费率搞优良18%。这些个案例的共同点：AI不是噱头，而是业务流程的沉构。忻舟说得优良：“巨大模型不是‘万能药’，得找到和业务结合的‘药引子’。”当企业从“手艺狂烫”转向“业务理性”，AIGC赛道才能真实正从“狂奔”走向“可持续奔跑”。