AI大语言模型训练：投资的无限可能还是高成本的陷阱? 软件开发服务+技术服务+互联网科技，微三云技术
前文引言：
微三云商学院：没有完美的模式，也没有长久火爆的模式，每几个月都会变都会有新的风口，这个演进历史呢，有好几年了，*早 2014 年 开始是做三级分销和多级分销，非常火，后来不行了就是全球分红模式和排队模式等，后来 2015 年就是微商模式和全返模式兴起，2016 年就是社 区团购模式，2016 年中就是 O2O 异业联盟跨界盈利模式和线下实体店支付聚合码模式流行起来，2017 年就是区/块/链商城模式和信用卡代/还模式， 然后 2018 年就是社交电商模式，2019 年初就是九星创客模式和挂售寄售模式，然后就是补贴模式和分红榜模式，2020 年初疫情原因社区团购模式 死灰复燃，年中开始就是拼团模式和三三滑落公排分红模式，现在开始就是全民拼购模式，预计过 3 个月又会流行有新的模式，每一种模式都曾独 领风骚一段时间，尽管有些是带灰色的模式，尽管现在回头看有些模式是不健康的，但当时都是只是争议没有明确的定义，都是一种创/新的尝试， 每一个阶段都有一批聪明人在恰当的时机抓住其中一两个风口赚到大钱并成功转型，同时积累了越来越多的忠实用户，平台越做越大，而且非常低 调不张扬，偷偷每个月赚着几百万几千万的收益！ 分布式微服务架构优势：比喻，人要上楼，究竟是人动还是大厦动？ 这个思考来源于我对产品经理所说的“关键履约流程环节可个性化配置”这样一个系统性能的解读。这样的理解也是颠覆大家对于软件系统 的认知的。 在这里我们可以用一个比喻来描述这样的场景。 比如，一个客户想要进入一栋大厦的 8 楼，那么传统认知就是到达大厦 8 楼只有乘坐电梯和楼梯两种方式，并且通常只有这两种。原因在于 这栋大厦设计的时候，其框架底座是固定死的，8 楼只能在 8 楼，且只能通过电梯和楼梯进入。 就好比以前，品牌企业选择一套数字化系统，那很多对应的关键履约流程环节就是固定死的，这个是在系统研发的时候就固定下来，无法更 改的，牵一发而动全身。那么，结果就是一部分客户用起来顺手，也有很多客户用起来很别扭。比如所有订单必须先通过审核，才能备货；财务流 程一定是滞后的，逆向流程往往也是反人类的。 但系统厂商不会为某些客户去更改标准产品的流程，因为只要是固定的流程就不可能满足所有客户需求的。如果为 A 客户改动了流程，必然 导致 B 用户的体验下降。 微三云云平台-OMS 的设计理念则不一样，考虑到不同品牌客户的业务流程和履约环节略有不同，也依托于微三云把关键履约流程都抽象成 更细化的微服务结构，结合执行策略，就可以实现“关键履约流程环节可个性化配置”。
AI大语言模型训练+技术服务+互联网科技
随着华为的盘古大模型3.0发布，国内出现百模竞争的场景，几乎各大厂商都争先恐后推出了自己的大语言模型，一时间，国内将高高在上的AI大语言模型，做成平民化产品，好像任何一个公司都可以 随随便便弄出一个自己的模型出来！
情况真的是这样的吗？
答案当然不是的。
首先是，大语言模型的训练的成本，不是一般的高。微软在2019年和2021年对OpenAI进行了投资，2019年的投资为10亿美元，2021年的投资未公开金额。2023年4月29日，人工智能公司OpenAI宣布已完成103亿美元的融资。目前OpenAI 还在不断烧钱的时候，还没真正考虑到商业化落地。试问国内真正有哪几家公司能烧得起这么多钱？没有资金的持续性投入，就没有技术的迭代，zui终会被淘汰出局。
国内目前真正有实力做这块的，可能就是几个互联网大厂，尤其还是看好百度，虽然百度的文心一言一经推出，就引来嘲讽一片，但是，百度毕竟是国内第一家推出大语言模型，并且是第一家开放接口给到第三方公司调用！
其次是技术的沉淀。ChatGPT是从1.0开始，一直迭代到3.5，才正式对外公开，这其中的技术投入几十亿美元来计算。国内这些公司，今年都突然就冒出来，推出自己的大语言模型，是否是真正的自己的技术沉淀出来的，有待考究。
另外是训练中的服务器成本，这个也是一笔巨大的开支。并且英伟达zui新的芯片国内也很难采购到，能买到的，估计只有几个大厂。国内用的多的芯片，很多是A800, 运算和学习效率还差不少。百度推出一个行业版的训练服务，至少需要8个A100 GPU芯片，zui基础的训练周期在15天时间，如果加上数据标记，这个耗时会更久。通常训练一个行业版出来，成本至少在100万左右。腾讯推出了MaaS服务，说是为了降低企业训练的成本，但一直还没开放出来。
通用版的大模型通常数据不是很准确，只能达到80%的准确度，但是对于行业版来说，这个是不能接受的。所以，针对行业版、各个企业来训练自己的模型，这个是一个非常大的市场。除非通用大模型有一天能做到 上知天文、下知地理，无所不知，那就直接用大模型就可以了。
所以训练一个行业版的大语言模型，训练费至少100万起，训练好了之后，还要持续的投入，包括：服务器的投入、技术研发人员的投入、标记工程师的投入，非一般公司能承担起来。
微三云AI目前是采用的是神经网络算法，基于大模型的基础上，在开源模型上进行训练，通过自研的算法，将训练成本极大的降低（其实也不算低），让普通人可以花少量的钱，能训练出一个属于自己的AI分身，让AI数字分身24小时帮自己干活。未来，点与宙AI将创建一个纯粹数字人的社交平台，让数字人帮你拓展人脉和找寻商业机会。
拓展阅读：
微三云软件商学院：购买软件的坑之图便宜找找个人服务商 如果是直接套模板的项目，对开发环节要求不高，找能力强的个人也没有不合适，价格一般会更实惠。如果是一个需要定制化的项目，很多的功能 甚至是你原创出来的，这种项目就需要团队合作，涉及创意，设计，框架，开发和测试，这就不是单人可以做到的了，再牛逼的人也很难全能。 解决建议：找成熟稳定的公司，至少开发人员也得有 100-200 人以上。 “利益鸿沟”，品牌企业原有业务模式固化，利益链条过长，DTC 创新不足。 即便品牌企业高层知道为了提/升用户体验，提/高市场竞争力，应该尽快转型 DTC 模式，但是大部分品牌企业还是难以冒着风险重构当下从研发生 产到经销代理等多个层级的利益捆绑。毕竟谁也不愿意做“第一个吃螃蟹的人”。DTC 转型对于传统品牌企业而言，需要一个漫长的沟通周期，小 范围的实验周期，*后才是彻底的转型。 微三云作为新零售软件数字化服务商，经常遇到处在这种周期内的品牌企业，但好在品牌企业遇到的很多困境，以及难以厘清的利益纠葛，往往可 以通过各种数字化方案就能解决。数字化技术的高速发展造就了很多成熟的系统应用，为品牌企业 DTC 转型带来了极大的便利。
小编介绍:
微三云麦超，微三云营销总监、商业模式总监，商学院院长，首席商业模式策划导师，在软件开/发和商业模式策划行业至今已经超过10年，截止到2023年1月累计亲自服务1557个平台客户，期待能帮你找到合适的软件，合不合作您说了算，我的服务您看结果，期待这次能帮到您！
公司：微三云集团（莞云）
旗下子公司：微三云信息/微三云大数据/莞云/鸿云/商二/商六/莞带/莞链/达丰云
晶抖云（微三云）云平台开放平台开/发者：星电/尾音/云前/超越网络
公司规模：公司经营已超10年，独享整栋5000平方写字楼，年营业额8000万到2个亿，全职员工300人（全职开/发技术180人），服务过百亿级生态模式平台超过30家，服务过上市公司国企超过10家，服务过电商模式创业平台超过20万家。
资/质：双软认证企业，省高新技术企业，自主专利30多项，软著300多个
地址：东莞市石排镇瑞和路1号松山湖高新技术创新园B座整栋
联系：麦总监（负一层电梯直上504）
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