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创业 2024-12-25 04:51 上海

▲第252篇内容

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参加火山引擎大会，

两个收获，一是对字节在ToC/端侧的战略有了更深的了解，

第二是对字节在大模型的整体布局，也有了一定认识：字节的布局从AI基础设施、大模型和大模型服务三个层次形成完整产品体系，

平时我们更多接触感受到大模型服务这一层，但火山方舟、扣子、HiAgent、大模型私有化部署，才是ToB服务的完整架构。

未来ToC的核心应用还是现在电子终端上的对话框模式？或者是耳机、眼镜甚至脑机接口？

大模型的智能程度就是唯一的竞争维度？人机交互的设计不再重要吗？

我抱怀疑态度，甚至我觉得ToC的核心应用还没出现。

因此观察ToB形态，是我最关心的一个问题，因此也对耳机热潮不够重视。

这就让我产生一个问题：这些头部公司垄断了AI 2B，那么类似第四范式这样的公司，未来路在何方？

不外乎两种可能：

1，象汉得以及很多厂商一样，成为大模型头部大厂ToB生态里的一环。

2，真正开发出企业应用的新范式，对标Palantir，不负第四范式这个名字。

按照字节的表述：

基础设施（算力、安全、面向大规模AI运算的新架构）+基座大模型+长记忆方案+向量数据库+知识图谱+RAG+数据飞轮应用应有尽有，在这样完整体系加持下，理论上企业如果有一定的人才，是可以自己构建自己的智能体；

如果人才不足，通过字节或代理商的咨询培训服务，似乎门槛也不是高不可攀，以后竞争格局就是头部厂商+许多服务商（咨询培训+实施），

类似ERP时代，甚至因为大模型的泛化能力和对话作为主要应用界面的特点，代码量大大下降，服务商的效率得到显著提高。

但是这样的应用，大部分情况下，能够做到将企业内部文档的RAG化，提高客服、法务、公文、财务等支持环节的效率。

而在企业核心业务流程方面，可能效果有限，

这里有几个原因，

一是这类流程容错性很低，一般不敢完全交给大模型这种黑箱。

二是这类应用数据独特，基础大模型很难部署即可用，

为此一般的处理方法有三类：预训练、微调和RAG，

第一种受算力限制，一般不在B端应用；微调则需要对每次大模型跑的结果进行评判，即能够定义残差函数；

RAG就不必说了，一般情况下核心流程知道knowhow就不错了，很难能形成规范的文档，即使有，文档中是高度概括的文字描述，和实际中各种数据形成的多模态，能不能直接融合，是一个问题。

总之，在企业核心流程中，如果企业已经有结构科学、边界清晰的完整核心流程数据，就能获得较好的应用效果，

问题是在大模型出现之前深度学习时期，有了这种经过标注的（残差函数）优质数据，本来就能获得很好的工程效果，那么大模型的意义又在何处呢？

所以如果定位成和大模型大厂合作的大模型服务商，

可能有两条路走，

一是在企业支持流程的大模型Agent（安全、客服、OA、财务、法务）开发中，能够做到标准化流程化高效率，能够端出全家桶，让被服务企业低成本用上，但是未来这类业务也不免变成流量业务，不赚钱的。

第二就要在某行业的核心流程上，有核心竞争力（独有的数据、认知、专家），能把这个行业吃透，才能有未来。

回到第四范式和ToB的AI服务，我期望第四范式做到以下几点之一：

1，能够拿到一些项目，这些项目极其重要，人类又无法做到，不去做损失极大，但是又具备相当大的容错性。

大家会觉得我说的是Palantir的某些业务范围，其实远远大于Palantir所做的。

通过大模型筛选候选药物也是一种，找出新的药物，错了也没关系，反正要做大量的验证工作，后面还有动物实验和三期临床实验。

我把这类AI戏称“屠龙术”，原来这个词形容的是：有人费了好大劲，学了个极少能用到的东西，现在有了AI，计算资源理论上是无限的，能够找到独特的领域，获得独特的资源，变成一条康庄大道，第四范式似乎是有这样资源的。

2，在某些特定的大行业、大场景已经积累足够的数据和行业知识，以前的项目做得足够好，甲方不想冒险改换供应商，而且还有付费意愿很高的持续性需求，参照Palantir，需要客户是顶级企业，世界五百强那种，核心业务，专家系统，实际上在这种场景下，大模型不重要，标注过的优质数据才重要；

算力不重要，残差函数才重要，说白了，本来这就是数学模型和深度学习可以做的事，大模型只是提高效率而已。

至于完整的架构（前面描述字节有的那些东西），以后你有别人也有，只是程度上差别。

3，就要说到戴文渊最为得意的迁移学习了，到底能不能做到，从一个模型训练出来的能力转移到另一个模型应用？

能不能在这方面总结出一定的方法论，如果是，那么我理解第四范式真的获得新的范式，走在从连接主义到符号主义的道路上，那真的前途不可限量。

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