文 ｜ 懂财帝

三十年科技浪潮激荡，每一款超级工具的诞生，都会孕育出一场生产力大革命。

三十年前，互联网技术大规模应用，彻底打破了地理限制。它让全球信息、商品加速流通，数十亿人由此进入PC互联网时代。

微软、亚马逊亦由此崛起。彼时，微软凭借Windows操作系统，亚马逊凭借电商一跃成为PC时代的霸主，市值屡创新高，傲视群雄。

十六年前，史蒂夫·乔布斯发布第一台iPhone手机，敲开了移动互联网时代的大门。

这期间，全球格局悄然重构。旧科技巨头不再一家独大，苹果、Facebook、谷歌、特斯拉等进阶成为资本新宠。国内，以BATJ、华为、美团、字节跳动为代表的中国公司群像崛起，市值（估值）高达数千亿美元。

三个月前，OpenAI联合创始人兼CEO山姆·阿尔特曼发布ChatGPT，又拉开了新一轮AI互联网时代的大幕。

人工智能，成为了和水电煤、互联网、数据一样重要的基础设施，AI基建化、产业化上升至大国博弈的焦点。

从巨头到初创企业，都在调集一切资源，“逐鹿”ChatGPT以及和它同源的AIGC技术。

因为他们知道，掌握AI主权，推动AI向深向实，将是减少新世界的不确定性的唯一路径。

1 ｜ ChatGPT商业化「断点」

就像第一款iPhone手机，ChatGPT一发布就惊艳世人，它展现出了极高的完整度、体验性和平台性。

ChatGPT拥有强大的自然语言处理能力，能以流畅的交互式对话，逐步理清用户的复杂需求，最终给出完整的文本答案或策略，其使用体验已到达一个新的阈值。

人们疯狂追捧。工程师用ChatGPT来检查程序代码漏洞，学生要求它撰写课程论文，美食博主用它编写健康食谱，医学专家向它提出医学难题……

短短5天，ChatGPT注册用户就突破100万。仅两个月，月活用户超过1亿，成为史上增长最快的消费者应用。

以ChatGPT为代表的生成式AI爆红，海外科技公司早已嗅到了商业机遇。

据报道，面向律师群体的AI助手工具Harvey背靠OpenAI和微软，已能通过生成式语言模型研究、起草、分析法律相关条文。

英语学习平台Speak借助AI技术打造了线上导师，可以基于对话内容，向用户提供实时反馈，包括发音、语法、词汇等。

截至目前，Harvey已获得OpenAI的500万美元投资。Speak月活用户已达4000万，付费用户达190万，ARR达3.6亿美元。

不过，这只是小范围试水。在全球，ChatGPT要在产业端大规模落地，实现商业化盈利，依然困难重重。

核心原因之一是，ChatGPT本身更偏向闲聊式的对话，和其他AI技术一样，它依然缺乏垂直场景和数据积累，还未能解决行业Know-How问题。

尤其在中国，制造业、医疗、交通等行业场景高度碎片化，数字化转型需求繁杂，若“投喂”数据量专业性不足，不够精准，ChatGPT会“胡说八道”，反而影响应用价值。

同时，大语言模型预训练数据的版权问题正引发争议。

推特CEO马斯克近日就紧急暂停了ChatGPT访问其数据库的权限，称“需要更多了解OpenAI的治理结构和未来收入计划”。

几乎同时，拥有国际性体育资源的盖蒂图片社对Stability AI提起了诉讼，指责该公司未经许可从其数据库中复制了1200多万张图片，侵犯了版权和商标保护权。

此外，ChatGPT还是一场疯狂烧钱的“豪门游戏”。

据Semianalysis估算，ChatGPT一次性训练费用就高达8.4亿美元，每天的硬件维护费为69.4万美元，生成一条信息的成本在1.3美分左右，是目前传统搜索引擎的3到4倍。

理想与现实交织，恍惚之间，人们开始思考，ChatGPT产业化是空中楼阁，还是一个伪命题？

2 ｜ 京东云「向实」

在高手如云的中国云计算赛道，京东云并不是跑得最快的，但却是最“接地气”的。

当同业还在天马行空，畅想着AI技术蕴藏的万亿商机，京东云早已卷起裤脚，沉到了产业数智化的“田间地头”。

京东云习惯了灰头土脸，也习惯了扛着产业AI的锄头去“无人区”拓荒。

而近日，踏实的“农夫”京东云耕种的一块名为产业AI的农田迎来了注目。

京东云近日宣布，旗下言犀人工智能应用平台将持续深耕产业AI赛道，在不久的将来推出言犀大规模预训练语言模型。

与国内其他类ChatGPT产品最大的不同是，言犀大规模预训练语言模型整合了京东云在产业AI领域的实践经验和技术积累，定位是“产业版”ChatGPT。

并且，为了让“种子”茁壮成长，京东云还设计了落地应用路线图——“125”计划。

其中，“1”是指1个平台，即言犀大规模预训练语言模型，它的参数量预计将达到千亿级别，与海外龙头谷歌LaMDA（1350万）、ChatGPT（1750万）处于同一等级。

“2”是指2个领域：零售、金融。

上文提到，ChatGPT产业化难题就在于缺乏垂直产业场景的积累，它依然需要数据持续训练和修正。而蕴藏着海量脱敏数据的零售、金融场景，正是京东云的基本盘。

以零售为例，京东云已经拥有4层知识体系、3000多个意图以及3000万个高质量问答知识点，覆盖超过1000万种自营商品的电商知识图谱。这无疑是探索ChatGPT产业化的最佳场景。

更为重要的是，零售、金融向上还能辐射到制造、物流等产业场景，向下连接数亿消费者，潜在的数据维度和数据量更为庞大。

“5”指的是5个应用，包括内容生成、人机对话、用户意图理解、信息抽取、情感分类。

它们将被应用于零售和金融领域复用程度最高的应用场景，如客户咨询与服务、营销文案生成、商品摘要生成、电商直播、数字人、研报生成、金融分析等。

据介绍，京东云其实早已将类ChatGPT技术应用到系列对话机器人产品上，包括京小智、言犀智能外呼、多模态数字人等。

比如，京小智不仅可以智能回复用户的通用互动问题，还能够助力商家降本增效。

截至目前，京小智已为数十万商家提供了智能咨询与导购服务，为商家节省了超过30%的人力成本，且京小智已经实现了盈利。

在零售之外，京东云也与金融、政务、交通等行业场景深度耦合，助力山西大同、河北保定、广东东莞、北京通州等多地政务服务热线智能化升级，与江南农商银行联合推出国内首个能独立、全程办理银行真实交易的VTM数字员工，智能服务应用多点开花。

算力充沛、模型强悍、垂直行业知识沉淀丰富、场景精准，让京东具备了培育对话式AI以及AIGC的产业化的良好土壤。

回顾行业，ChatGPT在国内爆红以来，炒作公司股价者众，真正聚焦技术产业化者稀少。

PC互联网时代是，移动互联网时代也是，如今的AI互联网时代更是。

3 ｜ 中国产业数智化「向深」

2017年，何晓冬等学者嗅到了产业互联网来临的气息，纷纷怀揣着AI产业化的理想回到国内，“中国互联网服务的天花板更高，服务量更大，应用场景更广。”

同年，京东提出“未来12年，京东只有三样东西——技术，技术，技术。”基于此，京东致力于成为“以供应链为基础的技术和服务企业”。

两方理念相同，一拍即合，京东在内部迅速成立了AI平台与研究部。

入职后，何晓冬和同事发现，京东旗下的零售、金融、物流等多产业场景，正好是AI落地的最佳实践场，“京东每天有千万级的对话量，相当于千万次‘图灵测试’。”

他们随即在京东内部，开始搭建大规模对话式AI系统（和现在的ChatGPT相似）。到2020年底，背靠京东云的硬核底层技术，京东言犀人工智能应用平台诞生。

正当所有人以为，AI产业化的新世界就要降临之时，程序员们却猛然发现，京东云的数智化解决方案很难做完整的输出，因为一般企业根本接不上。

没办法，“码农”们只能花大力气解耦。形象地来说，就是把京东所提的“十节甘蔗（创意、设计、研发、制造、定价、营销、交易、仓储、配送、售后）一段段掰开，并在每节甘蔗两端都做一个可插拔的接口。

这样，京东云就拥有了组件化、模块化输出的能力，客户想在哪一段“甘蔗”实现数智化转型，直接接入即可，即插即用。

与此同时，言犀人工智能应用平台也更新迭代到了2.0版本，打造出了多款产业通用型ChatAI，以及产业AI产品和服务。

更为重要的是，“言犀”需要解决真实世界深度复杂的任务，而非对话闲聊，对多跳推理、数值推理和高噪音场景下口语化表达的处理要求更高。

保定12345政务服务便民热线就享受到了AI技术的红利。

过去，保定12345接到市民诉求后，会先把问题交到区级分中心，再由各个中心发派给相关街乡镇，时间极其漫长。

针对这一痛点，京东云将多项成熟的AI技术解耦后，通过言犀平台打造了接诉即办数字化监管平台，使得保定市政府的响应效率大幅提升。

据统计，2022上半年，在受理群众诉求数量同比翻倍的情况下，该数字平台仍实现了100%的响应率，并将群众满意率由65%提高到了97%以上。

京东电商平台上的零售品牌同样享受到了AIGC技术带来的便利。

截至目前，基于自研领域模型K-PLUG生成的商品文案已覆盖京东平台超过3000个商品品类，累计生成30亿字，为商户带来超过3亿元的GMV增量。

店均一个数字人，也几乎成为了标配。基于京东云平台生成的2D孪生、3D写实、3D卡通数字人已在超过4000家品牌的直播间开播，帮助商户实现7×24小时无人直播。

还有制造业。

在常州，京东云携手智云天工，以“智能终端 弹性算力”模式，接入常州区域内近千家工厂的7万多台设备，赋能区域生产产能“一网通享”，成功消化15亿多元的剩余产能，实现区域内产业结构转型升级。

但京东云并未止于此。截至2021年底，人工智能的整体行业渗透率仅为7%。

这意味着，还有更多的实体产业和数亿国人，仍徘徊在AI互联网时代的大门前。他们不应该成为“弃子”。

京东云致力于做“更懂产业的云”，希望踏着ChatGPT的浪，进一步推动AI技术向深向实发展。

据悉，言犀大规模预训练语言模型在熟悉的垂直产业（零售、金融）实现“从0到1”后，下一步将会向其他产业延伸，实现“从1到N”，以形成更多通用的“产业版”Chat AI构建数据和模型的飞轮，最终反哺和完善通用Chat AI的产业应用能力。

京东云从产业中来，到产业中去，已经站在了中国产业数智化转型的潮头。感知着潮水涌动的方向，正与亿万中国实体企业同频共振。