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@科技新知 原創(chuàng)
作者丨椰子
8月8日晚間，中國(guó)移動(dòng)披露2024年半年度報(bào)告。公告顯示，今年上半年，中國(guó)移動(dòng)營(yíng)業(yè)收入達(dá)到5467億元，同比增長(zhǎng)3.0%，其中，主營(yíng)業(yè)務(wù)收入達(dá)到4636億元，同比增長(zhǎng)2.5%。
在AI大模型方面，股東應(yīng)占利潤(rùn)達(dá)到人民幣802億元，同比增長(zhǎng)5.3%，反映了公司在AI等新技術(shù)推動(dòng)下的盈利能力提升。數(shù)字化轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)達(dá)到人民幣1,471億元，同比增長(zhǎng)11.0%，顯示出公司在新興業(yè)務(wù)領(lǐng)域的強(qiáng)勁增長(zhǎng)勢(shì)頭。
此外，移動(dòng)云收入達(dá)到人民幣504億元，同比增長(zhǎng)19.3%，其中IAAS+PAAS收入份額穩(wěn)居業(yè)界前五，顯示了云計(jì)算與AI結(jié)合的強(qiáng)大市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。由此可以看出，中國(guó)移動(dòng)在AI大模型的業(yè)務(wù)布局初見(jiàn)成效。
同時(shí)，中國(guó)移動(dòng)董事長(zhǎng)楊杰在今日晚間舉行的公司2024年度中期業(yè)績(jī)說(shuō)明會(huì)上表示，“大模型變現(xiàn)是我們一直在思考的問(wèn)題。”
其實(shí)，大模型商業(yè)化變現(xiàn)一直是業(yè)界共同關(guān)注的話題，無(wú)論是科技巨頭、運(yùn)營(yíng)商、大模型獨(dú)角獸，還是傳統(tǒng)行業(yè)龍頭企業(yè)，都在用不同的方式和途徑探索大模型商業(yè)化變現(xiàn)，尋找適合自己的商業(yè)化變現(xiàn)路徑。
中國(guó)移動(dòng)商業(yè)化探索路徑，可以說(shuō)是中國(guó)大模型商業(yè)化進(jìn)程中的縮影。對(duì)于中國(guó)移動(dòng)來(lái)說(shuō)，五條線并行的商業(yè)化路是機(jī)遇布局全面，覆蓋面廣；但也是挑戰(zhàn)過(guò)于零散且不集中。
科技新知了解到，2013年前后，AI技術(shù)開(kāi)始進(jìn)入快速發(fā)展階段。深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)取得了顯著進(jìn)展，AI在語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸成熟。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及為AI技術(shù)的發(fā)展提供了大量的數(shù)據(jù)支持，推動(dòng)了AI技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程。
在全球范圍內(nèi)，各大科技公司都在積極布局AI領(lǐng)域。包括谷歌、亞馬遜、微軟等企業(yè)已經(jīng)在AI技術(shù)上取得了顯著進(jìn)展，并開(kāi)始探索AI在各行業(yè)的應(yīng)用。同時(shí)，中國(guó)政府在2013年前后也開(kāi)始重視AI技術(shù)的發(fā)展，并出臺(tái)了一系列政策支持AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
從中國(guó)移動(dòng)自身來(lái)說(shuō)，中國(guó)移動(dòng)作為全球最大的電信運(yùn)營(yíng)商之一，面臨著激烈的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)創(chuàng)新的挑戰(zhàn)，需要通過(guò)布局AI來(lái)保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及，用戶對(duì)通信服務(wù)的需求越來(lái)越多樣化，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)和維護(hù)的復(fù)雜性以及業(yè)務(wù)創(chuàng)新的壓力等痛點(diǎn)，用戶不僅需要基本的通信服務(wù)，還需要智能化的客服、個(gè)性化的推薦等服務(wù)。傳統(tǒng)的客戶服務(wù)模式難以滿足這些需求，需要引入AI技術(shù)來(lái)提升服務(wù)質(zhì)量和效率，提高網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可靠性。
電信行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的市場(chǎng)空間逐漸飽和。中國(guó)移動(dòng)需要通過(guò)引入AI技術(shù)，探索新的業(yè)務(wù)模式和服務(wù)，以保持市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
所以，2013年中國(guó)移動(dòng)開(kāi)始布局AI大模型業(yè)務(wù)。
目前，中國(guó)移動(dòng)在大模型的布局上采用了“自主研發(fā)+生態(tài)合作”的策略。在商業(yè)化變現(xiàn)方面，前面提到了中國(guó)移動(dòng)在探索的大模型變現(xiàn)路徑有五條，第一，TOB依托大模型底座打造行業(yè)模型；第二，和政企做AI及其他信息技術(shù)的融合創(chuàng)新；第三，全面推進(jìn)TOC、TOH的智能體；第四，推進(jìn)MaaS模型即服務(wù)；第五，上崗5.5萬(wàn)個(gè)數(shù)字員工，經(jīng)營(yíng)效率和效益明顯提升。
具體的應(yīng)用案例有，在福建，九天人工智能大模型賦能紡織企業(yè)開(kāi)展AI視覺(jué)識(shí)別檢測(cè)，高效檢測(cè)出布匹瑕疵，同時(shí)聯(lián)動(dòng)生產(chǎn)管理系統(tǒng)、配置停機(jī)策略，某紡織企業(yè)瑕疵檢出準(zhǔn)確率從70%提升至90%，預(yù)計(jì)每年可節(jié)省成本數(shù)百萬(wàn)元，有效提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
中國(guó)移動(dòng)在大模型變現(xiàn)路徑上的探索，確實(shí)涵蓋了多個(gè)方面，這種多元化的變現(xiàn)路徑體現(xiàn)了中國(guó)移動(dòng)在大模型領(lǐng)域的全面布局和深入探索。
然而，這種大而全的變現(xiàn)路徑也可能存在一些問(wèn)題，概括來(lái)說(shuō)就是零散不集中。這種零散不集中主要表現(xiàn)是多條變現(xiàn)路徑并存，這些路徑各自獨(dú)立，缺乏統(tǒng)一的整合和規(guī)劃。
由于變現(xiàn)路徑眾多，中國(guó)移動(dòng)可能將有限的資源，例如資金、人力、技術(shù)等分散到各個(gè)路徑上。在零散不集中的變現(xiàn)路徑下，中國(guó)移動(dòng)可能需要在各個(gè)項(xiàng)目上進(jìn)行資金投入。
由于多個(gè)項(xiàng)目同時(shí)進(jìn)行，可能導(dǎo)致資金在各個(gè)項(xiàng)目之間的分配不夠集中，無(wú)法形成有效的投資回報(bào)。過(guò)多的項(xiàng)目也可能增加公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和負(fù)擔(dān)。
當(dāng)中國(guó)移動(dòng)同時(shí)探索多條大模型變現(xiàn)路徑時(shí)，它可能需要在各個(gè)路徑上分配研發(fā)資源。例如，在開(kāi)發(fā)面向政企的行業(yè)大模型時(shí)，可能需要投入一部分研發(fā)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行特定功能的開(kāi)發(fā)。
其次，在技術(shù)整合難度增加，不同的變現(xiàn)路徑可能需要不同的技術(shù)支持和解決方案。這種技術(shù)上的差異性和復(fù)雜性增加了技術(shù)整合的難度，可能影響大模型的整體性能和用戶體驗(yàn)。
例如，中國(guó)移動(dòng)在探索大模型變現(xiàn)路徑時(shí)，可能針對(duì)不同的業(yè)務(wù)需求開(kāi)發(fā)了多個(gè)獨(dú)立的技術(shù)平臺(tái)。這些平臺(tái)各自采用了不同的技術(shù)架構(gòu)、編程語(yǔ)言和數(shù)據(jù)格式。
由于缺乏統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，不同平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)交換和集成變得異常困難，導(dǎo)致信息孤島的出現(xiàn)。這種技術(shù)上的碎片化不僅增加了系統(tǒng)集成的復(fù)雜性，還降低了整體系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。開(kāi)發(fā)和維護(hù)多個(gè)技術(shù)平臺(tái)也增加了公司的運(yùn)營(yíng)成本和技術(shù)難度。
在多個(gè)大模型變現(xiàn)路徑中，可能存在功能上的重疊。例如，當(dāng)中國(guó)移動(dòng)面向政企的行業(yè)大模型和面向消費(fèi)者的智能體服務(wù)可能都包含了自然語(yǔ)言處理的功能。由于缺乏統(tǒng)籌規(guī)劃，這些功能可能在實(shí)現(xiàn)方式、性能指標(biāo)和使用體驗(yàn)上存在差異，甚至產(chǎn)生沖突。
第三，管理體系復(fù)雜化，主要表現(xiàn)為決策層級(jí)增多、管理流程繁瑣、資源協(xié)調(diào)困難和內(nèi)部溝通障礙等方面。這些問(wèn)題不僅增加了公司的運(yùn)營(yíng)成本和管理難度，還可能影響公司的整體績(jī)效和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
例如，隨著中國(guó)移動(dòng)在大模型變現(xiàn)路徑上的多元化探索，公司可能需要設(shè)立多個(gè)專門的項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)或部門來(lái)負(fù)責(zé)不同的變現(xiàn)路徑。每個(gè)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)或部門都有自己的目標(biāo)和KPI，這導(dǎo)致決策層級(jí)增多，決策過(guò)程變得復(fù)雜。
這樣一來(lái)，決策層級(jí)的增多使得信息傳遞速度變慢，決策效率降低。各個(gè)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)或部門之間可能出現(xiàn)目標(biāo)不一致、利益沖突等問(wèn)題，需要更高層級(jí)的管理者進(jìn)行協(xié)調(diào)和決策。
因此，中國(guó)移動(dòng)需要重視管理體系的優(yōu)化和整合，提高決策效率和管理效能。
此外，人才短缺、數(shù)據(jù)隱私和安全、高昂的算力成本等問(wèn)題也是這種零散不集中的商業(yè)化變現(xiàn)路徑帶來(lái)的不利因素。
當(dāng)前中國(guó)大模型變現(xiàn)路徑的探索正處于快速發(fā)展階段，截至2024年3月，國(guó)產(chǎn)大模型數(shù)量已超過(guò)200個(gè)，覆蓋多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展。隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，大模型在多個(gè)行業(yè)中的應(yīng)用逐漸顯現(xiàn)出其巨大的商業(yè)價(jià)值。
然而，在這一過(guò)程中暴露出了一些通病和挑戰(zhàn)，而中國(guó)移動(dòng)商業(yè)化變現(xiàn)的不足也是整個(gè)行業(yè)的縮影，包括技術(shù)、成本、數(shù)據(jù)、人才和市場(chǎng)認(rèn)知等方面的問(wèn)題。
在技術(shù)上主要要面臨“卡脖子”問(wèn)題，主要包括算力獲取成本高、數(shù)據(jù)處理難題、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和互操作性問(wèn)題、模型可解釋性和透明度不足，以及安全性和隱私保護(hù)問(wèn)題，這些挑戰(zhàn)限制了大模型技術(shù)的廣泛應(yīng)用和商業(yè)價(jià)值的最大化。
例如，訓(xùn)練大模型需要海量的算力支持，這對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)構(gòu)成了巨大壓力。高昂的算力成本不僅包括硬件設(shè)備的購(gòu)置和維護(hù)，還包括電力消耗等運(yùn)營(yíng)成本。大模型需要處理的數(shù)據(jù)量巨大，數(shù)據(jù)收集、清洗、標(biāo)注等環(huán)節(jié)都需要大量的人力和時(shí)間投入。同時(shí)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性也是影響模型性能的關(guān)鍵因素。
在成本和數(shù)據(jù)問(wèn)題上，訓(xùn)練大模型需要海量的算力支持，這對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)構(gòu)成了巨大壓力。高昂的算力成本不僅包括硬件設(shè)備的購(gòu)置和維護(hù)，還包括電力消耗等運(yùn)營(yíng)成本。其次，大模型需要處理的數(shù)據(jù)量巨大，數(shù)據(jù)收集、清洗、標(biāo)注等環(huán)節(jié)都需要大量的人力和時(shí)間投入。同時(shí)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性也是影響模型性能的關(guān)鍵因素
此外，人才不足，市場(chǎng)認(rèn)知不準(zhǔn)確、行業(yè)know-how積累不足也是行業(yè)共性問(wèn)題。
不過(guò)，隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，大模型的應(yīng)用場(chǎng)景不斷擴(kuò)展，從自然語(yǔ)言處理到視覺(jué)聽(tīng)覺(jué)識(shí)別、邏輯推理等，展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始關(guān)注和應(yīng)用大模型技術(shù)，推動(dòng)了人工智能技術(shù)的落地和普及。
其次，在國(guó)家出臺(tái)了一系列政策措施支持人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展后，明顯可以看出國(guó)家對(duì)AI、大模型的重視程度不斷提升。此外，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)有望迎來(lái)更多發(fā)展機(jī)遇，包括算力、模型和應(yīng)用等環(huán)節(jié)的協(xié)同發(fā)展。
在這種機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存的背景下，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、模式創(chuàng)新以及跨行業(yè)合作，中國(guó)移動(dòng)等公司有望逐步解決大模型商業(yè)化變現(xiàn)中的技術(shù)挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)的商業(yè)化落地和廣泛應(yīng)用。
不過(guò)，整體來(lái)看，中國(guó)大模型的商業(yè)化探索可謂“路漫漫其修遠(yuǎn)兮”，路很長(zhǎng)也不好走。
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2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
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5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過(guò)頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測(cè)字、占卜、解夢(mèng)、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對(duì)具體風(fēng)水等問(wèn)題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問(wèn)自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過(guò)占卜方法問(wèn)婚姻、前程、運(yùn)勢(shì)，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來(lái)誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂(lè)等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過(guò)「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭(zhēng)行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過(guò)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過(guò)作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
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