大模型熱度持續(xù)發(fā)酵。MaaS的到來，不僅改變了云廠商的競(jìng)爭(zhēng)格局，SaaS行業(yè)也將迎來「奇點(diǎn)」時(shí)刻。未來十年，基于MaaS底座，國(guó)內(nèi)SaaS甚至可能會(huì)出現(xiàn)Salesforce一樣的巨頭。

作者|思杭

【資料圖】

編輯|皮爺

出品|產(chǎn)業(yè)家

大模型熱度正在持續(xù)發(fā)酵。

對(duì)此，國(guó)內(nèi)雖有不少人熱衷追捧，但也不乏潑冷水者。實(shí)際上，大模型的厲害之處，的確不在于它的技術(shù)革新，而是數(shù)據(jù)、參數(shù)量積累到一定程度后的“涌現(xiàn)”（emergence）。這也很好地解釋了國(guó)內(nèi)許多知名專家看似相斥的觀點(diǎn)。

其中，最熱衷的聲音有YC全球研究院院長(zhǎng)陸奇博士和清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(zhǎng)張亞勤院士。

“任何改變社會(huì)、改變產(chǎn)業(yè)的，永遠(yuǎn)是結(jié)構(gòu)性改變。這個(gè)結(jié)構(gòu)性改變往往是一類大型成本，從邊際成本變成固定成本?！标懫嬖谇岸螘r(shí)間的演講中，直戳“AI大模型”熱潮的本質(zhì)。OpenAI所做的事情與Google一樣。1998年，Google的誕世讓獲取信息的邊際成本變成固定成本。今天，OpenAI也是讓模型的成本從邊際走向固定。

清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(zhǎng)張亞勤院士也直言，未來十年，大模型或?qū)⒊蔀橄乱粋€(gè)AI時(shí)代的“操作系統(tǒng)”。從PC時(shí)代的Windows，到移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代的iOS/Android，每次產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的更迭都會(huì)產(chǎn)生新的模型和應(yīng)用?！耙苿?dòng)互聯(lián)時(shí)代的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)比PC時(shí)代至少大10倍，人工智能時(shí)代比PC時(shí)代至少大100倍，比移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代大10倍或更高?！?/p>

的確如此，AI大模型熱度不退，歸根結(jié)底在于它對(duì)產(chǎn)業(yè)、對(duì)社會(huì)帶來了顛覆性變革。這個(gè)變革不是一時(shí)的，而是引領(lǐng)所有企業(yè)進(jìn)入下一場(chǎng)AI-powered自主化時(shí)代。

但這些都是由于GPT的出現(xiàn)，讓人們看到未來十年甚至二十年可能出現(xiàn)的機(jī)會(huì)。畢竟，從本質(zhì)上看，它的驚人之處并非在技術(shù)創(chuàng)新，而是達(dá)到一定量后的涌現(xiàn)。從目前來看，因GPT-4掀起的大模型創(chuàng)業(yè)熱潮，有點(diǎn)虛火過旺的意思。也確實(shí)如計(jì)算機(jī)科學(xué)家、自然語言模型專家吳軍所言，大模型的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)并不多，因?yàn)樘馁Y源了。

在移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代，云計(jì)算的誕生，讓軟件從OP模式（On-Premise）變成可租用、可移動(dòng)的云端SaaS模式，改變了軟件交付方式和客戶使用習(xí)慣。

那么，在如今的大模型時(shí)代，是否也會(huì)出現(xiàn)新的系統(tǒng)或模型來顛覆SaaS？大模型對(duì)SaaS的交付模式和開發(fā)模式等，又會(huì)造成怎樣的影響？未來十年甚至二十年，大模型是否真如張亞勤院士所預(yù)言那樣，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的的“操作系統(tǒng)”？

大模型時(shí)代，SaaS行業(yè)的奇點(diǎn)時(shí)刻正在來臨。

一、MaaS將徹底顛覆SaaS？

過去兩個(gè)月， 大廠扎堆發(fā)布大模型產(chǎn)品，上月甚至被戲稱為“大模型發(fā)布月”，其一整月的更新速度可被載入史冊(cè)。這其中，最具顛覆性的“New Things”非MaaS莫屬。百度創(chuàng)始人李彥宏在“文心一言”發(fā)布會(huì)上提出MaaS（Model as a Service）模型及服務(wù)，并表示大模型時(shí)代下，將會(huì)產(chǎn)生新型云計(jì)算公司，其主流商業(yè)模式也將從IaaS變?yōu)镸aaS。

MaaS是否真有如此大的價(jià)值？這個(gè)詞雖然是首次在國(guó)內(nèi)被媒體公開討論，但早在2012年，上海大學(xué)計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)學(xué)院鄒國(guó)兵教授就提出了“MaaS”這一概念。他在論文中詳細(xì)解析了什么是模型即服務(wù)。

MaaS由三部分組成，包括基礎(chǔ)層、中間核心層和底層擴(kuò)展層。下圖是鄒國(guó)兵2012年提出的MaaS理論模型。

MaaS理論模型（Zou, 2012）

基礎(chǔ)層涵蓋了用戶的身份信息，如用戶姓名和職業(yè)等基本信息；中間核心層描述了重要的用戶特征，如用戶興趣、偏好、目標(biāo)等；底層擴(kuò)展層包含帶有用戶特征的個(gè)性化知識(shí)，包括通過語義關(guān)系分析和推理得到的用戶興趣、偏好和個(gè)性化的模型網(wǎng)絡(luò)。

最后，通過基礎(chǔ)層到中間核心層，再到最底層的擴(kuò)展層，構(gòu)成一個(gè)MaaS平臺(tái)。這個(gè)平臺(tái)可作為獨(dú)立的服務(wù)平臺(tái)，插入到云計(jì)算中，具體位置在PaaS層和SaaS層之間。

從2012年MaaS理論的提出，到如今MaaS終于落地，這十一年的時(shí)間，算法和算力都發(fā)生了翻天覆地的變化。在今年3月文心一言發(fā)布會(huì)上，李彥宏甚至大膽預(yù)測(cè)，云計(jì)算公司的主流商業(yè)模式將會(huì)改變，MaaS會(huì)徹底顛覆SaaS，成為主流商業(yè)模式。

至于為什么MaaS能夠“顛覆”SaaS，早在鄒國(guó)兵教授的論文中就給出了答案。他認(rèn)為，“MaaS是一個(gè)‘無處不在’的模型”，從MaaS的基本構(gòu)成得以看出，它可以通過客戶和云廠商在IaaS層收集的個(gè)人信息，得到個(gè)性化的模型網(wǎng)絡(luò)。

MaaS的個(gè)性化正好能夠彌補(bǔ)當(dāng)前SaaS的缺陷?，F(xiàn)階段的情況是，針對(duì)任何兩個(gè)不同的終端用戶，他們得到的SaaS服務(wù)并無差異。但SaaS本身就是用來解決客戶的邊緣化需求，而目前國(guó)內(nèi)SaaS采用的是標(biāo)準(zhǔn)化居多，即使是個(gè)性化，也只能在中大型企業(yè)內(nèi)進(jìn)行交付，換言之，SaaS并不能很好地解決個(gè)性化的問題。但如果有能夠針對(duì)不同用戶提供不同信息的MaaS平臺(tái)存在，那么用戶就能得到更個(gè)性化的服務(wù)。

之前，SaaS客戶如果有個(gè)性化需求，需要自己用低代碼平臺(tái)構(gòu)建個(gè)性化的功能和服務(wù)。而且，還要基于所使用的SaaS公司自身有PaaS的前提下，但未來若MaaS能在其中發(fā)揮作用，或許客戶使用SaaS軟件時(shí)，可以直接根據(jù)自己在MaaS平臺(tái)，也就是數(shù)據(jù)層的積累，進(jìn)行個(gè)性化的配置。

而MaaS會(huì)如何實(shí)現(xiàn)對(duì)SaaS的顛覆？具體要先從MaaS對(duì)IaaS和PaaS的影響談起。

首先，IaaS層的作用是，為上層的PaaS和SaaS提供算力服務(wù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心。MaaS雖然停留在PaaS和SaaS層之間，但它對(duì)IaaS的商業(yè)模式，甚至云廠商的競(jìng)爭(zhēng)格局都會(huì)產(chǎn)生影響。

目前在國(guó)內(nèi)，云廠商高度同質(zhì)化，價(jià)格戰(zhàn)激烈。IaaS作為基礎(chǔ)服務(wù)器，在國(guó)內(nèi)很少單獨(dú)向外提供服務(wù)，其商業(yè)模式大多依靠IaaS+PaaS和IaaS+SaaS的方式交付。相比于毛利率50%以上的SaaS，國(guó)內(nèi)的IaaS僅有10～15%。大模型的出現(xiàn)，為云廠商打開了一種新的競(jìng)爭(zhēng)格局。

未來，一種新的商業(yè)模式會(huì)是“IaaS+MaaS”。MaaS開發(fā)人員設(shè)計(jì)的所有MaaS配置文件模板都存儲(chǔ)在IaaS層中，也就是說用IaaS層的數(shù)據(jù)庫喂給MaaS。這意味著MaaS的質(zhì)量也取決于IaaS層數(shù)據(jù)庫的質(zhì)量，其中包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NewSQL、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖等對(duì)數(shù)據(jù)的處理。

目前，不僅百度、騰訊和阿里等互聯(lián)網(wǎng)大廠都已經(jīng)布局MaaS，尋求新的增量市場(chǎng)；一些創(chuàng)業(yè)公司也在不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)層，推出新的產(chǎn)品，為大模型時(shí)代的到來做準(zhǔn)備。

在鄒國(guó)兵提出MaaS理論模型的那一年，國(guó)內(nèi)離大模型還很遙遠(yuǎn)。但如今，大廠已紛紛入場(chǎng)做出大模型，MaaS層落地的這一挑戰(zhàn)已經(jīng)攻克，剩下就是未來MaaS會(huì)如何傳遞給SaaS層，落地情況會(huì)怎樣，是否會(huì)徹底顛覆SaaS，或者顛覆到何種程度？這些都還未知。

MaaS除了對(duì)IaaS商業(yè)模式有改變，對(duì)PaaS的影響則更深。

國(guó)內(nèi)頭部SaaS公司都開發(fā)了自己的PaaS平臺(tái)。但客觀來看，一家SaaS廠商做PaaS是一件極難的事情。當(dāng)年，10歲的北森從2012年開始探索PaaS，到2019年終于完成PaaS平臺(tái)的搭建，2020年才正式面向客戶開放，對(duì)客戶的個(gè)性化產(chǎn)品進(jìn)行業(yè)務(wù)開發(fā)。

PaaS的平均開發(fā)周期都很長(zhǎng)。如今MaaS的落地，不僅對(duì)PaaS+SaaS的商業(yè)模式有所改變，也會(huì)改變PaaS的開發(fā)模式。一方面，發(fā)展了幾年的SaaS公司都不會(huì)滿足于中小客戶，但做大客戶開發(fā)如果沒有PaaS平臺(tái)，無異于盲人摸象。

因?yàn)榇罂蛻粜枰獋€(gè)性化定制，目前來看，只有長(zhǎng)在PaaS平臺(tái)上的SaaS才能滿足大客戶的個(gè)性化需求。根據(jù)鄒國(guó)兵提出的MaaS理論模型，SaaS+MaaS能為每個(gè)終端用戶，輸出針對(duì)自己業(yè)務(wù)的個(gè)性化服務(wù)。

另一方面，MaaS作為第四個(gè)云計(jì)算架構(gòu)，目前它的想象力還僅停留在PaaS和SaaS中間那一層。換句話說，PaaS的上層架構(gòu)由SaaS變成了MaaS。那么PaaS的開發(fā)模式會(huì)受影響，開發(fā)周期也會(huì)縮短。

現(xiàn)階段，各大廠對(duì)MaaS仍停留在概念層，在實(shí)踐上還未真正落地，產(chǎn)生效果。但從理論出發(fā)，MaaS對(duì)于IaaS和PaaS在商業(yè)模式和開發(fā)模式上的改變，將影響到上層SaaS公司的方方面面，如SaaS的交付方式和開發(fā)模式等。

在開發(fā)模式上，一部分公司會(huì)選擇在PaaS平臺(tái)上，用圖形界面的方式開發(fā)SaaS軟件。但有了MaaS，客戶可以直接將需求傳遞給系統(tǒng)，它會(huì)自動(dòng)調(diào)用功能、展示結(jié)果。區(qū)別在于，通過MaaS平臺(tái)搭建出的SaaS軟件會(huì)展現(xiàn)出更個(gè)性化的工具，其效果可能要好過PaaS+SaaS的模式。最后，SaaS的訂閱模式也會(huì)因此發(fā)生改變。

MaaS為SaaS帶來的顛覆遠(yuǎn)不止于此。隨著大模型時(shí)代的到來，未來，不僅是To B的天下，SaaS的黃金十年也將到來。未來五年，中國(guó)SaaS將出現(xiàn)更多獨(dú)角獸，而未來十年，基于MaaS底座，國(guó)內(nèi)SaaS甚至可能會(huì)出現(xiàn)Salesforce一樣的巨頭。

二、AI-based SaaS還是SaaS-based AI？

在理解AI對(duì)SaaS的影響前，要清楚是基于AI的SaaS還是基于SaaS的AI。兩者的區(qū)別在于，價(jià)值比例不同。

如果是AI與SaaS結(jié)合，AI作為輔助SaaS產(chǎn)品的技術(shù)工具，最終的服務(wù)形式依舊是SaaS，這就是AI-based SaaS；后者則不同，SaaS-based AI意味著，SaaS屬性會(huì)非常弱，只作為一種微服務(wù)隱身在產(chǎn)品中，價(jià)值并不明顯。這種情況在未來并非沒有可能實(shí)現(xiàn)。

大模型時(shí)代下，從SaaS的交互形態(tài)到工程師開發(fā)效率，從SaaS毛利率到開發(fā)模式，最后到SaaS的交付方式，都會(huì)發(fā)生改變。

1.交互形態(tài)

未來五年的SaaS，自然語言交互將無處不在。

“按產(chǎn)品和年份顯示過去5年的收入和凈利潤(rùn)，生成一個(gè)圖表，針對(duì)產(chǎn)生重大影響的特殊交易，在表格下方給出總結(jié)?！边@是財(cái)務(wù)人員最希望ERP實(shí)現(xiàn)的功能。

在未來的SaaS產(chǎn)品中會(huì)出現(xiàn)諸多自然語言應(yīng)用程序界面，用戶可以直接用語言將需求描述出來，即可生成儀表盤、報(bào)告導(dǎo)出，甚至AI分析。比如在CRM系統(tǒng)中，AI可以輔助處理非結(jié)構(gòu)化信息，在聊天信息中整理出客戶數(shù)據(jù)。讓CRM從管控銷售的工具變成輔助銷售的工具。

在自然語言模型的輔助下，工程師不需要書寫自定義代碼，應(yīng)用程序可以直接將數(shù)據(jù)開放給用戶，讓用戶來自定義所需功能。通過API接口，將大語言模型接入到SaaS產(chǎn)品中，從而為用戶帶來更好體驗(yàn)，也能減少開發(fā)人員的自定義請(qǐng)求。

最終，用戶可以通過簡(jiǎn)單的語言，與軟件交互，這將縮短用戶使用SaaS的學(xué)習(xí)曲線，提升產(chǎn)品的易用性。“未來三年，大部分獨(dú)角獸會(huì)出現(xiàn)在SaaS圈，因?yàn)橐幻脩艨梢酝瓿扇莨ぷ??！边@是來自大平洋彼岸的期冀。

2.開發(fā)效率

大模型與SaaS集成，不僅會(huì)提升產(chǎn)品易用性，還會(huì)更大程度地提高工程師與開發(fā)人員的生產(chǎn)力。

要知道，工程師在SaaS開發(fā)上十分費(fèi)時(shí)，SaaS公司解決的本來就是復(fù)雜的長(zhǎng)尾需求，開發(fā)人員就要為此寫自定義代碼。但大模型的接入，可以讓開發(fā)人員通過自然語言生成輸出代碼，從而解放工程師，讓他們更多地關(guān)注產(chǎn)品層面的問題。

最讓人期待的結(jié)果是，開發(fā)周期縮短、開發(fā)成本下降、軟件質(zhì)量提高，產(chǎn)品也變得更精細(xì)化、人性化。

3.毛利率

然而，在未來3～5年內(nèi)，SaaS的毛利率卻會(huì)因此下降。

按照OpenAI GPT-4的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，每1000個(gè)token語句，收費(fèi)0.03美元。換算成自然語言，相當(dāng)于750個(gè)英文字符，或400個(gè)漢字。此外，SaaS要接入大模型，調(diào)用API也需要成本。而且隨著用戶的增加和AI執(zhí)行任務(wù)復(fù)雜程度的提升，其使用成本還會(huì)進(jìn)一步增加。

所以在未來一段短期時(shí)間內(nèi)，SaaS公司的毛利率都會(huì)有所下降。公司需要對(duì)AI使用場(chǎng)景仔細(xì)評(píng)估，在控制成本和提升產(chǎn)品易用性間進(jìn)行取舍。但長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，SaaS產(chǎn)品易用性的提升，產(chǎn)品解決問題速度的加快，以及個(gè)性化需求的滿足，良好的用戶體驗(yàn)會(huì)帶來更長(zhǎng)足的發(fā)展。

4.開發(fā)模式

大模型的出現(xiàn)，為SaaS開發(fā)模式帶來了兩種可能性：第一種通過改變PaaS的開發(fā)模式，第二種是MaaS+SaaS。

目前，國(guó)內(nèi)頭部SaaS公司都開發(fā)了自己的PaaS平臺(tái)，用PaaS+SaaS的方式服務(wù)客戶，針對(duì)客戶業(yè)務(wù)提供個(gè)性化的SaaS產(chǎn)品。但PaaS的開發(fā)周期普遍較長(zhǎng)，國(guó)內(nèi)許多SaaS公司仍然不敢嘗試，最后很難吃到大客戶。如今，大模型的出現(xiàn)，為這部分SaaS公司燃起希望。

第一種方式：改變PaaS的開發(fā)模式

開發(fā)人員用自然語言編程的方式開發(fā)PaaS平臺(tái)，或利用GPT技術(shù)讓編程更智能化。雖然低代碼PaaS平臺(tái)可以降低開發(fā)成本，提升效率，但這種方式限制仍然很多，不僅很多客戶需求無法滿足，產(chǎn)品本身也有不少問題。

但MaaS則不同，如果MaaS平臺(tái)搭建在PaaS與SaaS中間，PaaS的開發(fā)則會(huì)基于MaaS平臺(tái)，而不是直接在云廠商提供的IaaS上開發(fā)。而MaaS平臺(tái)的作用本身就是提供個(gè)性化功能，因?yàn)镸aaS的數(shù)據(jù)來源是企業(yè)客戶自己在云端的數(shù)據(jù)，這樣一來，既提升了PaaS的開發(fā)效率，也更滿足SaaS客戶的個(gè)性化需求。

第二種方式：MaaS+SaaS

這種方式則更進(jìn)一步，讓MaaS直接替代掉PaaS。云計(jì)算的結(jié)構(gòu)則會(huì)調(diào)整為：IaaS--MaaS--SaaS。IaaS的數(shù)據(jù)直接喂給MaaS，而MaaS所使用的數(shù)據(jù)完全基于客戶公司自己的業(yè)務(wù)，最終輸出的SaaS形態(tài)會(huì)是，每位客戶得到的產(chǎn)品功能和服務(wù)，都是根據(jù)自己的業(yè)務(wù)生成，就如同現(xiàn)在C端的算法推薦邏輯一樣，每位用戶得到的功能都不一樣，充分滿足所有客戶的需求。

5.交付方式

如果上述的設(shè)想，國(guó)內(nèi)SaaS能實(shí)現(xiàn)一半，未來的交付方式也將從訂閱模式轉(zhuǎn)為按需付費(fèi)。甚至，可能變?yōu)镾aaS-based AI，也就是SaaS作為一種微服務(wù)隱藏在AI產(chǎn)品中，SaaS屬性極低。

產(chǎn)品易用性的提升、個(gè)性化需求的滿足，單是這兩點(diǎn)足以顛覆SaaS的交付方式?？蛻羰褂米匀徽Z言就能夠調(diào)用符合業(yè)務(wù)需要的功能，也不需要學(xué)習(xí)成本，個(gè)性化的程度更高，那么SaaS產(chǎn)品會(huì)呈現(xiàn)病毒式增長(zhǎng)。

另一方面，SaaS接入大模型的成本增加，客戶調(diào)用的功能越多，SaaS公司也應(yīng)該收取更多的費(fèi)用。屆時(shí)，按需付費(fèi)會(huì)更有助于SaaS的發(fā)展。

這也是為什么，未來十年會(huì)是SaaS的黃金十年，國(guó)內(nèi)會(huì)長(zhǎng)出更多獨(dú)角獸，國(guó)外則會(huì)生出巨頭公司。

三、大模型，新一代的“操作系統(tǒng)”

未來十年，大模型將成為AI時(shí)代的“操作系統(tǒng)”。

清華大學(xué)講席教授、智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）院長(zhǎng)張亞勤在《AI大模型時(shí)代》的演講談及到，“從產(chǎn)業(yè)方面講，GPT+等各種大模型是人工智能時(shí)代的“操作系統(tǒng)”，在重構(gòu)、重寫上面的應(yīng)用?！?/strong>

從2000年到今天，20多年來互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)從PC時(shí)代過渡到移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代，眼下的這一波大模型熱潮，更是將所有企業(yè)推向下一個(gè)時(shí)代的發(fā)展——人工智能時(shí)代。

每個(gè)時(shí)代都有自己的操作系統(tǒng)，不同操作系統(tǒng)上會(huì)長(zhǎng)出不同的服務(wù)器架構(gòu)和應(yīng)用。PC時(shí)代的操作系統(tǒng)是Windows，芯片架構(gòu)是x86，服務(wù)器是C/S，上層是web瀏覽器和安裝版軟件。

等到了移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代，操作系統(tǒng)就變?yōu)閕OS和Android，也出現(xiàn)了新的芯片架構(gòu)，即CPU、GPU，服務(wù)器是云計(jì)算，上層也隨之出現(xiàn)了長(zhǎng)在云端的APP和應(yīng)用程序等。也就是在移動(dòng)互聯(lián)發(fā)展的后期，出現(xiàn)了云計(jì)算，從而有了IaaS、PaaS、SaaS。

未來，在人工智能時(shí)代，底層的操作系統(tǒng)將會(huì)是大模型，芯片架構(gòu)也圍繞著GPU、CPU、XPU，上層的云計(jì)算架構(gòu)將從IaaS--PaaS--SaaS，變?yōu)镮aaS--垂直模型/MaaS/基礎(chǔ)模型--SaaS。

每次產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的更迭，都會(huì)產(chǎn)生指數(shù)級(jí)的效應(yīng)。張亞勤院士表示，“移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)比PC時(shí)代至少大10倍，人工智能時(shí)代比PC時(shí)代至少大100倍，比移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代大10倍或更高?！?/p>

大模型時(shí)代下重塑的云計(jì)算架構(gòu)，來源：清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院

上圖是大模型時(shí)代下重塑的云計(jì)算架構(gòu)，最底層依舊是云廠商提供IaaS層，包括計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫，再上一層，則是各種行業(yè)模型，如自動(dòng)駕駛模型、生物醫(yī)療模型、蛋白質(zhì)解析模型等等。最后是在垂直模型上的應(yīng)用SaaS。

目前，在上述領(lǐng)域已經(jīng)取得了突破性進(jìn)展，如百度Apollo的自動(dòng)駕駛模型；國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院「醫(yī)聯(lián)」和清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院也已推出醫(yī)療行業(yè)的垂直模型“MedGPT”；在蛋白質(zhì)解析領(lǐng)域，早在2020年，Alphafold問世，就實(shí)現(xiàn)了對(duì)98.5%的蛋白質(zhì)解析。

近幾個(gè)月，互聯(lián)網(wǎng)巨頭、創(chuàng)業(yè)公司和研究機(jī)構(gòu)，大家都忙于“百模大戰(zhàn)”中。各家態(tài)度都反差很大，有些互聯(lián)網(wǎng)大廠比較謙虛，有些則是放出要“數(shù)月內(nèi)趕超ChatGPT”的狂言。這其中，能活下來的一定是少數(shù)，最后真正能帶來產(chǎn)業(yè)變革的只有三兩家公司。

新的人工智能時(shí)代，也許他們就是下一個(gè)“BAT”巨頭。