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【文/觀察者網 周毅 編輯 呂棟】

相比于ChatGPT問世時的火爆，大模型“聊天”的魅力似乎正在悄然消退。

在本月最新文章中，網絡分析公司Similarweb表示，隨著新鮮感的消失，ChatGPT的流量正在下降。據初步估計，今年6月ChatGPT網站的全球訪問量下降了9.7%，這是該網站訪問量首次錄得環比下降。在美國市場上，該網站訪問量環比降幅錄得10.3%。

很明顯，“Chat”并不是大模型的全部，只靠寫詩、作畫也無法重構人類社會。

Similarweb文章截圖

不過，自問世以來，大模型“聊天”一直在向垂直領域下沉，不斷重塑著人們的生活。

國際權威期刊《JAMA Internal Medicine》一項研究表明，當需要仔細回答患者提問時，醫生平均回復長度是52個單詞，聊天機器人是211個單詞。它的回復不僅內容更多，而且質量更好，更加富有同理心。在評估中，78.6%的人更喜歡聊天機器人的回答，而不是醫生的回答。

將大模型投入產業應用，也正在成為國內外眾多企業的選擇。不久前在上海閉幕的第六屆世界人工智能大會（WAIC）上，京東等不少企業介紹了自己的解決方案和相關思考。圍繞“貼合行業場景”，有人選擇讓通用大模型下沉向行業，也有人選擇直接打造垂直大模型。

頭腦風暴一下：除了更好地理解“場景”，人工智能今后還會往哪些方面發展？

京東探索研究院院長、京東科技智能服務與產品部總裁何曉冬表示，通向真正的人工智能，多模態是必經之路。“人始終是一個核心存在，所有技術最后都要服務人。未來的AI需要通過語言、視覺和語音和人類進行交流，所以未來的AI也必須理解語言、語音。做好多模態，才能更好的服務好人類。”

在當下的競爭環境中，“場景落地”，才是大模型的終極目標。

大模型應用落地，理解場景是關鍵？

今年WAIC最熱門的話題之一，就是如何讓大模型應用落地。

這本身不難理解：國內外大模型不能局限于“聊天”。基于智能交互，它本身就是一種提升生產效率的工具。任何大模型，未來最終都要落地于具體的行業應用，提高生產力；在大模型競爭中，中國和其他國家相比各有千秋，雖然存在差距，但中國行業多、發展成熟，這或許是一個可以“超車”的機會。

從數據來看，在算力等方面，中國未必就處于劣勢。

中國工程院院士鄔賀銓曾指出，按2022年年底的數據，美國占全球算力36%，中國占31%，單看算力總規模，中國與美國確實有差距，但差距并不大；若以GPU和NPU為主的智能算力規模來看，2021年美國智算規模占全球智算總規模15%，中國占26%。

但差距依然值得重視，例如深度學習框架還需要經受考驗、繼續打磨；例如生成式AI拓展到產業應用，需要將多個大模型高效融合，由此帶來很多問題；例如大模型需要海量數據訓練，但目前中文可供訓練的語料挖掘還不足；例如大模型訓練所依賴的英偉達A100芯片，被限制向中國出口……中國依然面臨眾多挑戰。

圖源英偉達網站

在新一輪全球人工智能競賽中，大模型本身確實是必啃的“硬仗”。但中國其實有一個出“奇兵”的機會。

數據、算力和“鈔能力”對大模型而言缺一不可，但大模型的發展同樣離不開“場景”。本質上，大模型改變的是人類獲取信息和服務的方式。它不僅需要滿足信息匹配的需求，更要讓AI精準地理解人類的用途，精準地完成人類交付的任務。“精準”，就基于對場景的理解。

在WAIC大會上，京東探索研究院院長、京東科技智能服務與產品部總裁何曉冬表示，伴隨著大模型的出現，世界未來必然會走向智能交互時代，讓機器更好地幫助我們完成專業域、更廣泛的任務。何曉冬表示，訓練好大模型就需要場景，“場景和數據是這個時代訓練大模型的抓手。”

或許這會是中國的機遇所在。

拿工業來說，中國擁有41個工業大類、207個工業中類、666個工業小類，是全世界唯一擁有聯合國產業分類中所列全部工業門類的國家；在互聯網方面，中國有大量電商、社交、搜索領域的企業，擁有成熟經驗和龐大數據，大模型和這些行業、場景的結合，或許會帶來大量機遇。

生產車間一景 圖源新華社

例如電商。網經社此前發布的《2022年度中國電子商務市場數據報告》顯示，2022年國內網絡零售市場交易規模達137853億元；中國網絡零售用戶規模達8.45億人，占網民整體的79.2%。這個“大場景”下涌現了直播、社交、美妝、母嬰等“子場景”，電商、物流、客服……它們都可能成為大模型應用落地的入口。