编者按：本文源自微信公众号 脑极体（ID：unity007），作者风辞远，经微新创想授权转载。写作的契机源于不久前参与的一场大模型与行业融合的主题论坛。活动结束后，主办方代表与我们交流时提出了一个关键问题：“你们总在谈论大模型，但究竟什么是大模型？多大才算大？为什么不能用小模型？”这一系列疑问再次凸显了智能化供需双方存在的话语体系鸿沟。当我们在谈论Transformer、Agent等前沿技术时，对方可能还在困惑“大模型”这一概念从何而来。这种认知隔阂在AI时代尤为突出，因为AI技术链条涉及算法、云计算、硬件、IT解决方案及最终用户，各环节参与者往往各自为政，缺乏对彼此领域的真正理解。
当前，各企业纷纷宣称产业大模型、行业大模型。从技术逻辑看，大模型确实能为众多行业带来显著的生产力提升。而中国企业对智能化的高接受度和强烈需求，使大模型走向产业实现数实融合成为中国AI发展的独特路径。在数字中国战略背景下，这条脉络具有重要的宏观意义。然而实践中，这条道路充满挑战与误解。毕竟AI算法公司转型toB业务，十有八九难以成功。在大模型toB的新机遇面前，我们首先需要明确产业究竟需要怎样的大模型？产业大模型绝非简单的AI公司做大模型与行业结合，关键在于准确把握供需关系。
目前行业对大模型的认可度虽有所提升，但智能化项目本质上仍是买方市场。技术供应商必须适配最终用户的需求、能力、背景，甚至沟通话术和商业习惯。然而当前涌入AI大模型领域的大量互联网人才和资金，带来了思维定式。互联网的供需逻辑是单点供应对接海量需求，我有一招鲜便天下涌来。而大模型在各行业的适配看似简单，如工厂需要配料分析、银行需要投资分析，似乎都能用大模型解决。这种”风口思维”导致许多AI公司陷入误区：认为拥有大模型就能吸引各行业客户，推出几个行业案例就能被其他行业认可，将大模型泛化为万能钥匙。无论这些从业者是否真心相信大模型是产业万金油，还是刻意夸大其词，在产业客户看来都如同胡言。他们无法理解金融业的技术如何适用于煤矿，就像不会相信一种食品既能喂猫又能喂牛还能给人吃。
产业需要大模型做的第一件事，是避免将天差地别的行业笼统归纳为”产业”二字。即使在同一行业内，大模型也仅能解决部分问题，更不可能存在包治百业的万能模型。做IT的明白产品与服务并重，懂技术更要懂行业。但许多AI企业，尤其是追逐热钱的初创公司，普遍缺乏对产业需求差异性的认知和尊重。当然，不同行业对大模型有共通需求，如基础对话、计算机视觉、多模态能力。但更多情况下，各行业的应用意愿、数字基础能力，乃至安全需求、时延要求、运维需求都截然不同。现阶段，一种大模型能在具体行业内成功复制推广已属不易，更不可能一口吃成胖子。
产业智能化中，产业需求永远优先于智能化技术。不提硬件和工程化，等于白费功夫。许多数字化企业发现，客户购买的产品实质上是封装了国外老旧开源软件的简单软件，仅做了行业定制化的按钮和UI。这些软件技术上早已落后，但客户却愿意买单。问题在于，如果没有这层封装，企业该如何使用？难道要每家工厂、矿山、林场都培养大批云计算、AI算法人才，还要让这些数字化专家指导企业生产运营销售？显然不现实。因此，一个反常识的事实是，相比先进技术，行业用户更看重那层”壳”——硬件化和工程化，即将技术能力按最终需求进行封装管理维护。虽然最终产品可能不先进，但能用、员工能学会，才是智能化的核心条件。
讨论行业大模型时，常陷入另一个误区：从业者过度关注算法层的领先性、国际性，纠结参数规模和测试记录，却忽视了行业需求。行业需要大模型做的，是与现有数字系统竞争，与使用成本较劲，与操作门槛较劲。这就要求大模型必须考虑硬件环境、网络环境、存算资源、操作系统，甚至部署环境的电力、湿度、温度。产业大模型要做的第二件事，是必须兼顾硬件适配和工程化问题。
大模型落地关键在于找准场景。但什么是场景？能起作用的那个地方才是场景。绝大多数企业并非IT导向，甚至无法派专人了解大模型。正如山不会来看你，你只能去见山。将大模型比作金矿，训练大模型只是挖到金矿，通过工程化方法将其融入行业现有数字化基础设施，才是将金矿运出山。
AI厂商常宣称专家下工厂，但这对潜在客户来说只是故事。专家驻厂确实存在，但通常是选择头部客户合作，厂商愿意亏本跑通模型观察问题。专家可以下厂，但不可能长期驻守。这是AI厂商进入行业的标准动作，却常被误解为常规动作。若依赖专家下厂推广大模型，AI永远无法普及，因为成本太高。产业大模型要做的第三件事，是技术具有行业内的低门槛可复制性，不能过度依赖人工定制化合作。尤其要注意，现阶段大中型企业在智能化投资愈发谨慎，试错成本不能过高。实验性强、不确定性大的大模型落地方案，目前难以获得大客户认同，更不可能通过重人工投入方式推广。
总结产业大模型当前阶段的落地挑战：1. AI厂商常将大模型神化，但行业需要理解和专注；2. AI厂商过度关注算法创新，但行业需要工程化和可操作性；3. AI厂商宣传依赖人才个案，但行业需要低成本可复制方案。大模型落地产业恰如旭日东升，但需扫除积雪，而回到用户界面，往往就能找到更多答案。本文为专栏作者授权微新创想发表，版权归原作者所有。文章系作者个人观点，不代表微新创想立场，转载请联系原作者。如有任何疑问，请联系http://www.idea2003.com/。