大模型竞争激烈，创业公司随时可能倒掉，造成项目烂尾，EB3.5已经跟国内其他模型拉开了差距…

人工智能是当前时代的重要热点之一，它正在改变着我们的生活和工作。在人工智能领域，有一种技术尤其引人注目，那就是大模型。大模型是指具有超大规模参数和计算能力的深度学习模型，它们可以处理海量的数据，提供更精准、更智能、更多样的智能服务。

例如，OpenAI推出的ChatGPT和百度推出的文心一言都是著名的大模型，它们可以理解和生成自然语言或代码，为我们提供各种各样的便利和乐趣。但是，大模型不仅仅是个人用户的玩具，它们更是企业智能化转型的重要选择。
随着数字化、云化、智能化的趋势不断加速，企业面临着越来越多的挑战和机遇。为了提高效率、降低成本、增强竞争力、创造价值，企业需要借助大模型来实现各种复杂的智能任务。

• 在研发设计阶段，大模型可以帮助企业进行创新性的产品设计和原型验证；
• 在生产制造阶段，大模型可以帮助企业优化生产流程和质量控制；
• 在供应链管理阶段，大模型可以帮助企业预测需求和库存；
• 在市场营销阶段，大模型可以帮助企业分析消费者行为和偏好；
• 在客服阶段，大模型可以帮助企业提供智能的语音或文本交互和解决方案。

大模型最新能力分析

受ChatGPT带来的巨大冲击，国内外海量的大厂、初创公司入局AI大模型领域。国内拥有深厚AI技术积累的百度率先推出文心一言，引爆了国内市场，五花八门的大模型相继出炉。然而，并不是所有的大模型都能满足企业的需求，选择一个合适的大模型供应商是至关重要的。

既然国内外有如此多的大模型可供选择，想做上层应用的toB企业应该如何选择呢？数据是评判大模型的核心标准，咱们通过2023年7月SuperCLUE中文大模型的总排行榜来看一下。

通过权威的测试分析得出的数据，百度的文心一言在中文大模型的各项能力测试中，远超国内同行和国外著名的GPT-3.5-turbo、Claude等知名大厂背书的大模型，仅仅落后目前的头牌GPT4。

那么有人可能要问了，既然落后GPT4，那我们选择大模型时，如何不只取头牌呢？

首先GPT4模型远在国外提供服务，沟通、维护、合作的成本都很大，然后因为众所周知的原因，还需要一些魔法才可以访问其提供的服务，在这个前提下，想上线一些携带其服务的应用，需要重点做好备案的事情，以免引火烧身带来不可控的风险。

而文心一言由国内知名互联网企业百度来背书，无论是技术能力、商用门槛、维护成本都可放心。

基于以上内容，我们从以下几个方面来详细分析其优劣：

更稳定、更安全、更靠谱

大模型的运行需要高性能的硬件和软件支撑，这对于供应商的技术实力和服务质量提出了很高的要求。如果选择一个不稳定、不安全、不靠谱的供应商，可能会给企业带来巨大的风险和损失。例如，数据泄露、服务中断、性能下降等问题，都会影响企业的正常运营和用户体验。

相比之下，大厂拥有强大的软硬件一体化能力，可以提供稳定、安全、高效的大模型服务。他们有着丰富的行业经验和客户资源，可以根据不同行业和场景的需求，定制化开发和部署大模型解决方案。他们也有着完善的服务体系和保障机制，可以及时响应和解决客户遇到的问题。

当初阿里和华为在5G专网领域的竞争就暴露出了一些问题。5G专网是指基于5G技术为特定行业或场景提供专属网络服务的解决方案，它可以实现高速、低延迟、高可靠、高安全等特性，为各行各业带来数字化转型的新机遇。阿里和华为都推出了自己的5G专网产品和服务，但在市场上，华为占据了绝对优势。原因之一就是华为拥有自主研发的软硬件一体化方案，可以为客户提供一站式的5G专网建设和运维服务，而阿里则需要依赖第三方的硬件设备和网络运营商，无法保证服务的稳定性和安全性。

先进、优越、更有实力

大模型的核心是算法，算法的水平决定了大模型的性能和效果。如果选择一个技术落后、性能低劣、效果不佳的供应商，可能会给企业带来巨大的成本和损失。例如，准确率低、响应慢、功能单一等问题，都会影响企业的竞争力和用户满意度。

相比之下，大厂拥有强大的算法研发能力，可以提供先进、优越、多样的大模型服务。他们有着雄厚的科研投入和人才储备，可以不断创新和突破算法的极限，打造出世界领先的大模型产品。他们也有着广泛的应用场景和合作伙伴，可以不断验证和优化算法的效果，提供出适用于各行各业的大模型解决方案。

一个典型的案例是百度在算法模型领域的成就。百度是国内最早布局大模型的企业之一，也是全球最具影响力的算法模型供应商之一。百度在多项权威评测中取得了骄人的成绩，例如，在IDC等机构发布的《AI大模型技术能力评估报告，2023》中，百度在7个维度上都获得了满分，而阿里只有6个维度满分，在关键的算法评测中掉了链子，其他供应商更是远远落后。

百度智能云还推出了文心千帆大模型平台，这是全球首个一站式企业级大模型平台，可以为企业提供从数据处理、模型训练、模型部署到模型运维等全流程的大模型服务。

服务交付、运维、维保

大模型的使用不仅需要高质量的产品，还需要高水平的服务。如果选择一个服务不专业、不及时、不负责的供应商，可能会给企业带来巨大的麻烦和损失。例如，交付延期、运维失误、维保缺失等问题，都会影响企业的效率和信誉。

相比之下，大厂拥有强大的服务交付、运维、维保能力，可以提供专业、及时、负责的大模型服务。他们有着成熟的项目管理和交付流程，可以按时按质按量完成客户的需求。他们也有着专业的运维团队和技术支持，可以保障客户的系统稳定和故障排除。他们还有着完善的维保政策和合同条款，可以保障客户的利益和权益。

可以类比到现实中的烂尾工程。烂尾工程是指由于各种原因导致项目无法按期或按质完成或者完全停工废弃的工程项目，它给投资方和使用方带来了巨大的经济损失和社会影响。在人工智能领域，也存在很多的烂尾工程，其中很多都是由于选择了不靠谱的供应商造成的。

例如，有些供应商虽然开源了自己的大模型代码，但是没有提供相应的服务支持，导致客户在部署和使用过程中遇到各种问题，无法得到及时有效的解决。有些供应商虽然承诺了一系列的服务条款，但是在实际交付过程中出现了各种延误和失误，导致客户的项目进度和质量受到严重影响。有些供应商虽然提供了一定的运维和维保服务，但是在合同期限结束后就不再负责任何问题，导致客户的系统出现故障或者过时，无法得到及时更新和升级。

总结

综上所述，我们可以看出，选择大厂作为大模型的供应商，是一种明智而有利的选择。大厂不仅可以提供更稳定、更安全、更靠谱的大模型产品，还可以提供更先进、更优越、更有实力的大模型服务，还可以提供更专业、更及时、更负责的大模型交付、运维、维保。

相比之下，开源的初创公司和身在国外的大模型公司在这些方面还有很多需要完善和提升的地方，可能难以满足toB客户的需求和期望。开源的初创公司虽然有着开放和创新的精神，但是在大模型的稳定性、安全性、可靠性、可扩展性等方面还不够成熟，可能会给企业带来一定的风险和损失。

身在国外的大模型公司虽然有着先进和强大的技术实力，但是在适应国内市场和法律环境、保护用户数据和隐私、提供及时和有效的服务支持等方面还存在一些障碍和困难，可能会给企业带来一定的麻烦和不便。

因此，我们建议toB客户，在选择大模型时，应该慎重考虑开源的初创公司和国外的大模型，而不是盲目跟风或者一味追求新鲜。这样才能避免一些不必要的风险和损失，也才能更好地利用大模型提升生产力。