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今日文章↓↓↓ 通义千问来了 音频： 进度条 00:00 09:34 后退15秒 倍速 快进15秒 01在百度率先推出文心一言之后的1个月，阿里也终于在11号发布了自己的AI大模型-通义千问。
对于阿里的AI大模型，我们还是充满期待的。
因为一个大模型好不好，要看三个关键要素：算力、算法、数据。
阿里作为国内领先的电商平台和云服务厂商，在这三个方面都具有基础优势，特别是阿里掌握着很多电商和金融数据。
当然，比较遗憾的是，在发布会上，阿里并没有过多展示通义千问的能力。但是，阿里从一个更高的角度，站在龙头企业的位置，表达了他们对于AI大模型的判断和切入点。这恰恰是我们作为企业经营者需要理解的地方。所以，我们会探讨两个问题：1、阿里的通义千问有什么能力，水平怎么样？2、阿里对于大模型的判断和切入点在哪里？02虽然阿里没有太多展示通义千问的能力，但我们请教了业内专家，收集了很多数据，可以大致做个梳理。“通义”系列大模型的技术底座来自transformer，它也是一个多模态模型。
第一个模态是文生图、图生文的模型，含有语音合成、语义识别、图片创作的功能。第二个模态就是自然语言，专门处理文本的生成、理解、分割、摘要。第三个模态就是视频，对视频进行提取、分割、编辑和生成。当然，这是理想中的多模态，通义千问目前还是集中在自然语言的单模态处理上，先把文本能力落地商用。对于自然语言的处理，我们从6个纬度进行分析。第一个是文本理解能力，对中文语境的理解还偏弱，比不上ChatGPT。
（完全理解，甚至还做了延伸）
（理解了3次才弄清楚，前2次都把妈妈当玩具）
（理解了一次，但还没完全理解）第二个是多轮对话，ChatGPT会联系上下文，对话几百轮都不会跑题，文心和通义千问都在100轮左右。第三个是理解提示，也就是角色扮演，为了获得高质量的答案，我们会给AI设定提示，比如说你现在是一个程序员、产品经理、作家来回答问题，ChatGPT是能理解的，国内目前的大模型都做不到。第四个是复杂问题推理，比如把MBA考试的逻辑题喂给AI，通义千问和文心能回答一半的问题，ChatGPT能回答90%的问题。第五个是写代码，通义千问能写简单的小程序，200行左右的程序，ChatGPT可以生成上千行的程序。
第六个就是输入内容，你可以输入多少字让AI来回答总结，目前文心和通义千问支持输入1000个字，但实际理解可能只有几百个字，ChatGPT做了限制，但GPT-4可以输入2500个字并且完全理解。总结下来，通义千问大模型目前还是集中在自然语言的单模态处理。假如ChatGPT是100分，通义千问和文心可能是70分左右，至于GPT-4，那就不要提了，它可以去当裁判了。03这也许就是阿里为什么没有过多展示通义千问的原因了，确实还没法跟ChatGPT去比，跟文心水平差不多。但是，阿里展示了自己对于AI大模型的判断：未来，阿里所有的产品都要接入大模型。就像张勇说的： “ 所有产品都值得用大模型重做一遍 ” 。我们可以看看阿里对于大模型进行商用的底层逻辑。
张勇把企业开启智能化时代的商业探索，分为了三步。第一步叫算力基础，也就是基础设施即服务（IaaS）。这也是阿里云目前在做的，它的商业模式就是“卖算力”。在智能化时代，不管是什么样的大模型，它的训练、使用，始终都无法绕开硬件资源和算力基础。就像OpenAI训练一次要1400万美金，这中间有着庞大的算力资源成本，一般的企业想要独立完成大模型的开发，显然很有难度。所以，提供实惠、低延迟的算力资源，会是未来智能化时代的主要发展方向。
这就是阿里为什么会宣布自己的通用算力型ECS云服务器要降价40%。阿里是想把自己先发的优势，转化为算力市场上的实际占有率。第二步是延伸平台的标准应用，也就是平台即服务（PaaS）。阿里计划把“通义千问”先接入到自己的钉钉和天猫精灵上。什么意思呢？钉钉和天猫精灵都是阿里在“办公”与“家庭”两个专业领域的生态应用，上面已经有大量的客户在使用。以钉钉为例，阿里会把通义千问植入到钉钉的3个入口，第一个入口就是整合企业内部的相关信息，相当于企业内部多了个ChatGPT，我想要什么信息都可以快速识别、提取。第二个入口就是钉钉会议，每次开完会，都可以用它来提炼会议纪要，发布任务流程。第三个入口就是文本智能，写PPT、写工作总结、写行业分析报告，
这样平台的商业模式就发生变化了，企业不一定是单纯来买算力，还会去看平台有没有一些好的基础模型，可以适合我的业务结构。你又能提供算力，还有标准化的模型可以提升我的效率，那我当然就愿意选择你的平台，同时，平台的收费也自然会比卖算力要高。第三步就是定制化服务，也就是模型即服务（MaaS）。大模型要落地应用关键的一点，就是要根据客户的实际需求和场景，进行调整和响应，提供更加精准专业的服务。这一步其实就是要从服务客户内部的效率提升，转到服务客户的业务，解决客户在特殊场景下的特殊需求。阿里最多的场景就是电商场景，很多商家的特殊需求就可以用定制化大模型来解决。比如说电商客服可以被AI大模型替代，实现24小时值守；电商的营销图案、产品介绍、产品描述、SEO都可以让大模型来生成；还有带货直播、短视频，都可以让虚拟人去卖东西。
这些场景一旦通过大模型来完成任务，那么，平台的商业模式就变成了B to B to C。我用技术去提升客户企业内部的生产效率，减少内部沟通成本，最终又能把这些能力服务到C端客户，真正做到了我跟大家讲的，让商业向前一步。04总结来说，阿里的通义千问只是一个半成品，一个中间态。真正值得我们思考的，是阿里对于AI大模型落地应用的商业逻辑。第一，先解决基础设施，就像谁都知道企业要数字化转型，但用不用得起，怎么用比较合适，这是客户关心的成本问题，你说的天花乱坠，客户用不起，用不上那都是空谈。第二个就是我怎么样用技术赋能我自己的业务，我要让客户看到价值，先体现在自己的业务上，让效率的提升触及到更多人，才有能力去说服客户相信你。第三个就是解决客户在特殊场景下的问题。
每个业态背后都是一个个场景和需求组成的，所谓“技术驱动商业”，就是用新的技术来解决不同客户在多场景下的实际应用。企业不仅要让客户愿意用我们的产品，还要因为我们独特的技术和服务，长久的留下来，持续贡献价值。
（我们也创造了一个知识星球，内含：前沿AI科技、企业案例和商业思维、行业研究报告、短视频及营销分析，欢迎加入探讨）
—责任编辑 | 罗英凡本文图片均来源于网络热点视频推荐单仁行视频号↓↓↓
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