由大模型引發(fā)的技術(shù)變革正在快速推進。在這場曠日持久的大模型競賽中，無論是數(shù)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(nèi)大模型數(shù)量已達到238個。另據(jù)SuperCLUE發(fā)布的中文大模型10月排行報告，國內(nèi)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(chǔ)層內(nèi)卷即將進入收斂期，下一個關(guān)注點是AI原生應(yīng)用。

AI原生應(yīng)用的爆火，最初是以C端生產(chǎn)力工具的形式出現(xiàn)在大眾面前，以內(nèi)容生成為核心場景。相比之下，企業(yè)用戶的需求，并不局限于單一場景，甚至需要AI貫穿到整個工作流程，提供組織協(xié)作功能，涉及數(shù)據(jù)、權(quán)限等多方面管理問題，復(fù)雜程度遠超C端產(chǎn)品。

企業(yè)級AI原生是否出現(xiàn)？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，和動輒百萬起步的私有化部署相比，Copilot被認為是適合多數(shù)企業(yè)快速落地且最經(jīng)濟的方式。

作為Copilot風潮的海外引領(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，同時憑借Windows11、Office 365、Bing、Edge等產(chǎn)品矩陣，切入高頻應(yīng)用場景，順理成章地打通了商業(yè)化閉環(huán)。每人30美元/月的定價雖超出各方預(yù)期，仍獲得企業(yè)用戶的積極反饋。

在2024財年第一財季財報的電話會議上，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。

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

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

第一種：在現(xiàn)有產(chǎn)品的基礎(chǔ)上添加Copilot功能，如金山辦公；

第二種：在添加Copilot功能的同時，吸納其他AI應(yīng)用，豐富自身生態(tài)體系，如百度、釘釘?shù)?#xff1b;

第三種：一站式、跨平臺第三方Copilot，可集成到企業(yè)各個工作場景，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(chǔ)層、產(chǎn)品形態(tài)等方面都有著顯著差異。

在基礎(chǔ)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，飛速變化的當下，為了避免企業(yè)使用單一大模型的不穩(wěn)定風險，同時在不同業(yè)務(wù)場景、不同任務(wù)下，調(diào)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(shù)據(jù)進行定制化訓練自研的大模型，在營銷文案生成、文案打分、營銷圈層互動、數(shù)據(jù)分析等多個營銷場景，結(jié)合旗下秒針系統(tǒng)數(shù)據(jù)訓練優(yōu)化過的模型/Agent，為營銷人提供專業(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(jù)企業(yè)應(yīng)用場景，提供移動端、企微側(cè)邊欄、工作流系統(tǒng)集成等靈活形態(tài)，實現(xiàn)跨平臺、全平臺的Copilot使用體驗。

不可忽視的數(shù)據(jù)安全

無論是通過Prompt還是Agent的形式，一個共識是企業(yè)數(shù)據(jù)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(nèi)部知識積累的問題。如果現(xiàn)有的數(shù)據(jù)與知識，大模型全都有，那么企業(yè)未來很難有大的價值?！边@也帶出了企業(yè)在大模型落地前的另一隱憂——數(shù)據(jù)安全。

針對部分大模型應(yīng)用產(chǎn)品的隱私門事件，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(shù)據(jù)亂象和知識版權(quán)問題予以約束。企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)保護與安全意識也隨之提高。

除了借助數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏等技術(shù)以外，小明助理Copilot面向?qū)?shù)據(jù)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(shù)據(jù)都可以沉淀在企業(yè)自己的服務(wù)器上。

明略科技認為，不同類型企業(yè)的數(shù)據(jù)安全需求，存在與之適配的解法。從企業(yè)數(shù)據(jù)商業(yè)機密的高低、推理復(fù)雜度的高低兩個維度來看，可以分成四個象限，企業(yè)可以根據(jù)自身情況選擇最佳方案：

若商業(yè)機密低、推理復(fù)雜度低，無論調(diào)用在線大模型還是私有化模型，建議企業(yè)以成本為中心，選擇高性價比方案；

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

若商業(yè)機密高、推理復(fù)雜度低，建議企業(yè)選擇私有化模型進行調(diào)優(yōu)，在私有云上調(diào)用；

若商業(yè)機密高、推理復(fù)雜度高，需要復(fù)雜的人類智力活動，企業(yè)可借助第三方做好數(shù)據(jù)脫敏后，再進行高級推理。

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(jù)工信部賽迪研究院數(shù)據(jù)，今年我國生成式AI的企業(yè)采用率已達15%，市場規(guī)模約為14.4萬億元。賽迪顧問預(yù)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AGI時代的協(xié)同能力。正如Sam Altman所說，“Move fast. Speed is one of your main advantages over large competitors.”快速響應(yīng)變化者，將更快與競爭者拉開距離。