第四范式行业大模型「启示录」：提升核心竞争力的AI才有真价值

在科技周边实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《第四范式行业大模型「启示录」：提升核心竞争力的AI才有真价值》，聊聊，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

大模型落地应用热潮涌动，企业纷纷探寻大模型的商业价值及与自身业务的融合之道。然而，盲目“拿着锤子找钉子”并非最佳策略。第四范式联合创始人兼总裁胡时伟指出，企业应首先明确自身核心问题，再思考如何利用大模型创造价值。技术应服务于解决实际问题，提升生产力，而非仅仅停留在业务边缘的浅层应用。

大模型落地关键在于从企业顶层战略介入，提升核心竞争力。第四范式十余年的实践经验表明，面对AI大模型的机遇与挑战，企业需保持理性思考。 当前，行业大模型正蓬勃发展，其价值在于构建针对特定行业核心痛点的模型集合，成为AI赋能千行百业的新型基础设施。然而，实际落地过程中，企业往往面临三大核心挑战：

1. 价值明确： 确定AI大模型需要解决的行业核心问题。不同行业的核心问题各异，例如零售业的供应链管理、医疗行业的诊断与预防、金融业的风控等。

2. 数据获取： 高质量数据是模型训练的关键。企业需意识到，并非所有数据都适用，有效数据往往仅占其总量的5%不到。行业大模型需要专业的、标注后的数据，而非随意生成的数据。

3. 模型迭代： 模型需要根据企业自身场景和问题进行持续迭代和调试。现成模型往往需要针对具体情况进行调整优化。

胡时伟强调，解决这三大核心问题后，其他例如算力、行业Know-how等问题将不再是主要障碍。 然而，识别核心问题和获取高质量数据并非易事。 例如，将零售、医疗、金融等行业的核心问题简单地转化为语言模型的输入，效果往往有限。

第四范式的先知AIOS 5.0行业大模型平台，正是基于此背景应运而生。该平台支持多种模态数据，构建行业基座大模型，突破了传统大语言模型仅处理文本数据的局限，降低了行业大模型的应用门槛。

第四范式十年来始终致力于将AI技术应用于解决行业实际问题。 先知AIOS平台的多次迭代，正是基于对企业实际需求的不断理解和响应，从解决算法问题，到完善基础架构、数据治理，再到提升模型价值和简化应用流程，最终目标是为企业创造最大价值，提升核心竞争力。

第四范式2024年第一季度财报显示，先知平台收入占比高达60.6%，成为核心业务。 此外，SHIFT智能解决方案和AIGS平台（基于“式说”大模型的生成式AI软件开发平台）共同构成其三大业务板块，形成闭环，持续为企业创造价值。

大模型的应用将推动企业核心竞争力从量变到质变，加速数字化转型，助力企业成为“下一代企业”。 第四范式通过帮助企业进行战略数字化、策略数字化、执行数字化和评价数字化的全方位推进，打造闭环的数字化迭代体系。 例如，某餐饮连锁集团通过第四范式的个性化点餐系统，实现了客单价提升和销售额增长。

第四范式秉持独特的纵向AGI路线图，注重解决实际问题，最大化AI价值。 胡时伟认为，通过逐步构建覆盖广泛行业的行业大模型，最终实现AGI的突破。 中国市场独特的产业链优势、应用场景和数据资源，为实现这一目标提供了有利条件。 目前，第四范式的行业大模型已在多个领域落地，未来发展前景广阔。

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