由大模型引發(fā)的技術(shù)變革正在快速推進(jìn)。在這場(chǎng)曠日持久的大模型競賽中，無(wú)論是數量還是技術(shù)水平，國產(chǎn)大模型與海外的差距正在逐步縮小。截至2023年10月，國內大模型數量已達到238個(gè)。另?yè)uperCLUE發(fā)布的中文大模型10月排行報告，國內第一梯隊大模型格局基本形成，部分中文大模型已經(jīng)與GPT-3.5極為接近。

行業(yè)普遍認為，國產(chǎn)大模型基礎層內卷即將進(jìn)入收斂期，下一個(gè)關(guān)注點(diǎn)是AI原生應用。

AI原生應用的爆火，最初是以C端生產(chǎn)力工具的形式出現在大眾面前，以?xún)热萆蔀楹诵膱?chǎng)景。相比之下，企業(yè)用戶(hù)的需求，并不局限于單一場(chǎng)景，甚至需要AI貫穿到整個(gè)工作流程，提供組織協(xié)作功能，涉及數據、權限等多方面管理問(wèn)題，復雜程度遠超C端產(chǎn)品。

企業(yè)級AI原生是否出現？什么是企業(yè)擁抱GenAI的最佳路徑？

國產(chǎn)Copilot起步

在企業(yè)落地大模型的各種模式中，和動(dòng)輒百萬(wàn)起步的私有化部署相比，Copilot被認為是適合多數企業(yè)快速落地且最經(jīng)濟的方式。

作為Copilot風(fēng)潮的海外引領(lǐng)者，微軟先是聯(lián)合行業(yè)領(lǐng)先大模型獲得技術(shù)上的先發(fā)優(yōu)勢，同時(shí)憑借Windows11、Office 365、Bing、Edge等產(chǎn)品矩陣，切入高頻應用場(chǎng)景，順理成章地打通了商業(yè)化閉環(huán)。每人30美元/月的定價(jià)雖超出各方預期，仍獲得企業(yè)用戶(hù)的積極反饋。

在2024財年第一財季財報的電話(huà)會(huì )議上，薩提亞·納德拉表示，40%的《財富》百強企業(yè)已經(jīng)使用引入Copilot功能的Microsoft Office軟件。

前段時(shí)間，微軟將在中國大陸企業(yè)和教育機構推出名為Copilot的Web AI聊天功能的消息被辟謠。后經(jīng)證實(shí)，該功能在中國（不包括香港特別行政區和臺灣地區）和俄羅斯不可用，但支持簡(jiǎn)體中文與俄文。至于何時(shí)能進(jìn)入中國市場(chǎng)，目前仍是一個(gè)未知數。

在微軟Copilot摸索出成功路徑之后，部分國內服務(wù)商也開(kāi)始以不同的方式引入Copilot。

第一種：在現有產(chǎn)品的基礎上添加Copilot功能，如金山辦公；

第二種：在添加Copilot功能的同時(shí)，吸納其他AI應用，豐富自身生態(tài)體系，如百度、釘釘等；

第三種：一站式、跨平臺第三方Copilot，可集成到企業(yè)各個(gè)工作場(chǎng)景，如明略科技推出的小明助理Copilot。

相比前兩種，以小明助理Copilot為代表的第三種形態(tài)在基礎層、產(chǎn)品形態(tài)等方面都有著(zhù)顯著(zhù)差異。

在基礎層，采用多種大模型聚合的模式。在各家大模型技術(shù)此消彼長(cháng)，飛速變化的當下，為了避免企業(yè)使用單一大模型的不穩定風(fēng)險，同時(shí)在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景、不同任務(wù)下，調用更加適配的大模型，小明助理Copilot集成多種主流大模型，包含各種文本大模型、圖像大模型，以及明略大模型。

其中，明略大模型是明略科技對不同行業(yè)的數據進(jìn)行定制化訓練自研的大模型，在營(yíng)銷(xiāo)文案生成、文案打分、營(yíng)銷(xiāo)圈層互動(dòng)、數據分析等多個(gè)營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景，結合旗下秒針系統數據訓練優(yōu)化過(guò)的模型/Agent，為營(yíng)銷(xiāo)人提供專(zhuān)業(yè)、精準的大模型工具。

在產(chǎn)品形態(tài)上，理念是Copilot Everywhere。以瀏覽器插件為主要形態(tài)，可以根據企業(yè)應用場(chǎng)景，提供移動(dòng)端、企微側邊欄、工作流系統集成等靈活形態(tài)，實(shí)現跨平臺、全平臺的Copilot使用體驗。

不可忽視的數據安全

無(wú)論是通過(guò)Prompt還是Agent的形式，一個(gè)共識是企業(yè)數據資產(chǎn)的重要性正愈發(fā)凸顯。

明略科技CEO吳明輝認為，“企業(yè)要用好大模型，首先要解決內部知識積累的問(wèn)題。如果現有的數據與知識，大模型全都有，那么企業(yè)未來(lái)很難有大的價(jià)值?！边@也帶出了企業(yè)在大模型落地前的另一隱憂(yōu)——數據安全。

針對部分大模型應用產(chǎn)品的隱私門(mén)事件，今年7月，《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》出臺，對相關(guān)數據亂象和知識版權問(wèn)題予以約束。企業(yè)的數據資產(chǎn)保護與安全意識也隨之提高。

除了借助數據加密、數據脫敏等技術(shù)以外，小明助理Copilot面向對數據保護要求較高的企業(yè)、行業(yè)提供了私有化部署方式，所有數據都可以沉淀在企業(yè)自己的服務(wù)器上。

明略科技認為，不同類(lèi)型企業(yè)的數據安全需求，存在與之適配的解法。從企業(yè)數據商業(yè)機密的高低、推理復雜度的高低兩個(gè)維度來(lái)看，可以分成四個(gè)象限，企業(yè)可以根據自身情況選擇最佳方案：

若商業(yè)機密低、推理復雜度低，無(wú)論調用在線(xiàn)大模型還是私有化模型，建議企業(yè)以成本為中心，選擇高性?xún)r(jià)比方案；

若商業(yè)機密低、推理復雜度高，企業(yè)可以放心調用在線(xiàn)大模型，選擇技術(shù)實(shí)力強、切合自身需要的大模型產(chǎn)品；

若商業(yè)機密高、推理復雜度低，建議企業(yè)選擇私有化模型進(jìn)行調優(yōu)，在私有云上調用；

若商業(yè)機密高、推理復雜度高，需要復雜的人類(lèi)智力活動(dòng)，企業(yè)可借助第三方做好數據脫敏后，再進(jìn)行高級推理。

盡管大模型步入工作生活僅僅一年，但已經(jīng)成為企業(yè)一號位ToDo List中的重要任務(wù)。據工信部賽迪研究院數據，今年我國生成式AI的企業(yè)采用率已達15%，市場(chǎng)規模約為14.4萬(wàn)億元。賽迪顧問(wèn)預測，2035年我國生成式AI企業(yè)的采用率將達到約85%。

當前人機協(xié)同正處于重要磨合期，Copilot的意義在于讓企業(yè)先行使用大模型，提升組織在A(yíng)GI時(shí)代的協(xié)同能力。正如Sam Altman所說(shuō)，“Move fast. Speed is one of your main advantages over large competitors.”快速響應變化者，將更快與競爭者拉開(kāi)距離。