对标OpenAI智谱AI与2百+企业共创国产大模型商业化

#媒体热点# 2024-3-20 09:43 175人围观媒体热点

来源：TopMarketing
智谱AI的ChatGLM在过去的一年时间中完成了4次技术升级，实现了2000+生态合作伙伴、1000+大模型规模化应用，与200多家企业进行了深度共创，进一步探索出国产大模型商业化落地的阶段性成果。
3月14日，智谱AI的CEO张鹏在“智领，万象新生” 媒体小型沟通会给出如上数据。在现场，张鹏不仅详细介绍了ChatGLM“国产全自研”的核心竞争力，给出智谱AI商业化落地的路径与企业案例，还进行了现场智能体创建演示，让大模型应用更生动地呈现在普通用户面前。
尽管如此，很多人也许仍对国产大模型抱有疑问。“国产大模型不就是套壳吗？”“国产大模型会如何影响企业应用？”在相关采访中，张鹏表示，目前各行业对大模型技术的认识参差不齐，这也导致了商业化落地方面的一些问题，因此智谱AI致力于分享、与行业客户深度共创。
改变，从认知开始。结合沟通会内容，TOP君梳理了关于ChatGLM商业化，企业与品牌主可能最关心的几个问题，助力“人工智能+”更快赋能品牌与营销行业。

对标OpenAI产品线
智谱AI之所以在过去一年能够取得亮眼的商业化成绩，是因为他们并不是在2023年热潮涌现时才开始做大模型。
据了解，公司创始人团队均来自清华大学计算机系KEG（知识工程实验室）。从2006年用于科研情报挖掘的AMiner算起，到2019年智谱AI公司成立，再到2021年GLM-10B、2022年GLM-130B、2023年ChatGLM的相继发布与更新，在持续探索的努力下，智谱AI成为全球最受欢迎开源机构的第五名，也是全球唯一一家上榜的中国机构与组织。
清华大学KEG的GLM 模型结构是一种结合了BERT（Google）和GPT（OpenAI）的优势的通用语言模型。今年1月，智谱AI在此基础上推出新一代基座大模型GLM-4，整体性能相比上一代大幅提升。
基于全自研基座大模型的能力，智谱AI全面对标OpenAI产品线，构建起完整的AIGC模型产品矩阵，包括AI提效助手智谱清言、高效率代码模型CodeGeeX、多模态理解模型CogVLM和文生图模型CogView等，在GLM-4赋能下，其产品已经能够根据用户意图，自动理解、规划指令以完成复杂任务。

沟通会现场
“对标”并非单纯地追随模仿。一方面，国产大模型需要瞄准国际顶尖水平，才能够实现追赶、并肩；另一方面，在实现AGI（通用人工智能）的道路上，无论是多模态、代码生成、搜索增强，还是近期推出的Agent（智能体）能力，都是探索过程中必经的技术积累阶段。换言之，智谱AI团队与OpenAI对于AGI的理念相近，因此走上了相似的道路。
从企业角度来看，借助对OpenAI或多或少的认知，企业可以更迅速、低成本地理解智谱AI产品矩阵。更重要的是，国产大模型在文化背景、数据隐私与合规性、市场适应性等方面有着天然的优势，能够更了解本土市场和用户需求，更快地响应市场变化和用户反馈。

商业化以共创为核心
大模型的技术、认知需要积累，商业落地能力同样需要时间积累。在大模型市场还没有这么火热的时候，得益于研究机构和AMiner积累的资源，智谱AI已经基于自己的模型在做一些企业的合作、交付，在磕磕绊绊的过程中形成了一套让大模型真正落地中国市场的方法。
在技术方面，面对不同客户对规模化、数据私有化程度的不同要求，智谱AI探索出4种个性化的落地模式，提供了相较国际头部大模型企业而言更多样化、更丰富的方案。
在专业度方面，智谱AI选择与客户深度共创，打破技术到行业应用的隔阂，利用大模型能力帮助客户切实地解决业务痛点。如今，智谱AI大模型商业化落地已经覆盖新能源汽车、营销、金融、传统制造企业等各个行业。
例如智谱AI与某营销企业携手开发营销行业大模型，用于输出符合企业风格的广告语、产品智能分析等。相信不少营销人日常工作中都有尝试过使用AI工具，但用起来往往十分鸡肋。其难点就在于广告文案对于语言的运用更加严谨、复杂，对于基础模型的要求极高。
经过数据收集与训练构建，微调后的智谱GLM系列大模型相比GPT-4生成的广告更加简练、准确，在语言使用上也更贴近该企业的风格。营销行业大模型帮助该企业解决传统运营模式人力成本高、效率低等问题，在未来还将往多样化创意定制、智能营销方案生成等方向拓展。
此外，帮助旅行平台打造面向用户的AI助手，提供个性化的旅游内容和产品；为乳制品企业构建AI营养师应用，提供专家级的营养健康服务……张鹏坦诚地说，要适应不同行业的专业任务确实具有一定的挑战性。一般而言，开发过程会由客户提供行业方面的支持，智谱AI在此基础上给出“如何做得更好”的优化建议，这也正是智谱AI“深度共创”的核心所在。

保持自身发展步调
在智谱AI沟通会，现场演示是必备环节。张鹏认为，虽然过去的现场演示偶有“翻车”，但还是希望把真实的演示呈现给大家，毕竟这也反映了技术本身的情况。此次张鹏演示了用智谱清言简单快速地创建agent的过程，让普通用户也可以创建属于自己的agent。
AI agent（智能体）是“具有独立思考和行动能力的AI程序”，相比需要不断调教的大模型，智能体更能像人一样进行规划、拆解复杂任务。
现场有人对智能体“智谱AI CEO张鹏”进行提问：“你对Sora有什么看法？”经过设定的智能体会以张鹏的口吻和思路给出回复。

图源智谱清言

对于如何看待Sora带来的冲击这个问题，张鹏本人的想法更加坚定。一方面，其实我们与世界顶尖水平的差距一直存在，只不过Sora让这个差距再一次显现出来。另一方面，智谱并不是对这件事没有任何心理准备，智谱早在2021、2022年就开始做文生视频方面的研究，即CogVideo。面对差距，智谱仍将保持自主创新研发的步调继续坚持下去。
走到今天，智谱AI正在经历一个从量变到质变的过程。人工智能的发展会更加瞄准通用人工智能（AGI）的目标，实现超过人类水平的超级认知智能，实现AI的自我解释、自我评测、自我监督。
同时，为了确保模型的表现符合人类的价值观和安全标准，智谱也在开发超级对齐的相关技术，目的在于实现机器自动对齐人类的智能和价值观，达到模型的自我反思和控制，智谱AI作为一家大模型企业，在不断探索的道路上将始终确保模型安全可控。

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