如果说大模型的第一步是通用于各行各业，那么第二步飞跃将出现在垂直场景，用垂类大模型为不同产业带来降本增效的实际价值。
腾讯云TBDS现已在金融行业成功打造了多个突破性案例，在中金财富、中国银行、兴业银行等多家头部金融机构落地。据了解，腾讯大数据处理套件TBDS是基于腾讯多年海量数据处理经验，对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。
十二大保险集团中，7家选择与腾讯云深度合作。2022年，腾讯云TBDS还助力中信建投打造了证券行业首个国产化大数据平台，进一步实现了大数据处理系统的全面自主可控。此外，新系统还实现了底层数据模型的标准化改造，有效增强了鹏华基金的数据管理能力。头部前十的券商全部选择腾讯云服务，其中私有云平台合作行业领先。在系统性能方面，新系统整体跑批耗时由原来6个多小时缩短至3.5小时，性能提升了71%
网版权文章，未经授权禁止转载网版权文章，未经授权禁止转载因为大厂的这些超级APP里面，只有微信是自然语言驱动的，其他的APP都是在手机屏幕上划划点点。
再比如写作，本来也不存在唯一正确的答案。如果你是一名创业者，也想探索这方面的机会，欢迎随时和我们联系，一起开拓新的大航海时代。我随便在New Bing（基于GPT4）搜微软的股票会涨么？，得到的信息（如下图），其实没有任何价值。中国人做海外To B的优势就是比较勤奋，迭代速度快，中国创业者996是默认，海外根本不可能。
甚至我们目前的教育体制都会受到冲击。所以这些创业公司（其实有的已经是独角兽了）是否还能像过去那样野蛮成长，还是有很大的不确定性。
当然有人会挑战我说，浩哥你说的不对呀，人家OpenAI不也是创业公司吗？那事实恰恰是，当时Google等国外大厂没人觉得GPT能跑出来（甚至OpenAI自己也不确定），所以才给了OpenAI先发的机会。所以我觉得这个事在腾讯内部，大概率已经在路上了。远景的话题我就不展开了，重点和大家聊聊大家所关注的：这一波大模型，哪些是创业者的机会，哪些不是？创业公司能不能做通用大模型？首先中国一定会有自己的ChatGPT。因为我做了这么多年互联网，深刻感受到那时候流量红利已经没了。
因此我判断：企业服务应该是开源模型的天下。国内SaaS上市公司的人均产值，是30-60万人民币，美国是30-60万美元。首先，国际To C本身已经偏红海了，类似Jasper的公司，已经不下十几个了。第四个就是利用AIGC做海外To B。
因为通用领域，你也不知道用户会问什么。都是直接下载安装注册然后付费，全都自助完成，没有任何教育成本，因为在之前的公司就是这么用的。
除了流量红利之外，还有一个就是做To C，大厂比较容易抄你。因为在New Bing搜索后，会直接给出答案结果，而不是Google那样给个列表，你还得一个个点进去查找。
但国内To B也继承了中国To B市场已有的问题，就是天花板比较低。你一旦PMF了，大厂就开始重视。大厂的核心优势是自带场景。开源对于闭源最大的优势就是对私有数据的保护，这对于个人来讲好像无所谓，但是对于企业用户是一个非常核心的问题：我做一个SaaS产品，也想用大模型赋能，但是我并不想把我的行业Know-How和我企业内部的一些私有数据，透露给我的竞争对手，因为这是我的核心竞争力，怎么办？只能选择开源，自己host自己的大模型。字节的飞书和钉钉也是类似。所以创业公司的痛苦之处也在于此，自己没有场景，像ChatGPT一样推问答，你还没流量。
如果你选择闭源，不论你使用Prompt Engineering的方式，还是选择GPT-index服务，都有可能出现三星那样的机密泄露问题。开源模型通常会被缩小规模到几十亿到上百亿参数。
这两个场景太顺其自然了，天猫精灵类的产品现在都很傻，只能问问天气，开灯关灯之类的，完全不支持多轮对话，有了大模型赋能，能干的事情就多了。这也是Bloomberg推出BloombergGPT的意义。
目前在美国，ChatGPT选择了闭源，但是出现了一堆以动物名字命名（这些单词我几乎一个都不认识…）的开源大模型，甚至我认为OpenAI未来也会可能会推出一个开源大模型：闭源模型继续服务To C，例如问答、Co-Pilot等，但也为To B提供一个开源模型，允许合作伙伴自己部署。To C还是To B，国内还是海外 ？To C、To B，国内、海外把市场分成了四个象限。
当然你自己还没搞明白的时候，大厂也懒得理你。财富500强里确实有很多中国企业，但你仔细一看几乎全是国企和央企。华为做这事的核心原因是为了服务云计算，To C的落地场景主要是华为手机。其实大模型做To C的场景非常多，问答也好，个人助理也好，社交也好，但整体感觉偏巨头的赛道，因此国内To C总结成一句话就是：夹缝中做爆品。
这就带来下一个问题：到底应该选择闭源大模型，还是开源大模型？Photo by D koi on Unsplash开源模型 vs 闭源模型 ?ChatGPT目前如日中天，但是开源模型也是如火如荼，未来的格局会是什么样？浩哥先说结论：未来美国和中国，每个国家都会有1~2个闭源模型，剩下的都会开源。例如：百度会把问答和搜索集成，就像New Bing一样。
我专门问过几个硅谷创业公司的CEO，基本上美国这边3-5人的startup每年在SaaS上的费用都在几千美金。事实上从2016年之后，国内纯APP跑出来的独角兽很少，所以我们的结论基本上是正确的。
如果传统企业也意识到了AI的价值，也开始做+AIGC，并且轻松就能做到你的水平，那你想从AIGC+切进去就很难。问题的核心原因就是护城河稍微有点窄。
所以如果你本来就是做To B的，与其在国内卷，还不如出海卷外国人网版权文章，未经授权禁止转载在私有化部署方面，支持软件授权（提供在企业环境中运行的大模型服务）、软硬一体（提供整套大模型服务及对应的硬件基础设施）两种方式。据了解，文心一言开启内测一个月以来，已完成4次技术版本升级，大模型推理成本降为原来的十分之一。
在金融领域，百度智能云的金融投研助手、投顾助手、合规助手、营销助手也将升级。私有化部属能够满足对数据监管有严格要求的企业客户需求。
因此，企业要尽快行动起来，重新思考自己的优势是什么、如何用AI放大这个优势。未来仅需3分钟就可以做出来一份格式精美、内容丰富的PPT。
另一方面，完善的开发平台、工具和方法论也决定了AI应用开发的效率和效果。文心一言将根本性的改变云计算行业的游戏规则，未来MaaS（Model as a Service 模型即服务）将成为云计算的主流商业模式，每个企业都将拥有一个智能底座。
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