AI转折即中国机遇？第四范式戴文渊：中国大模型具有双重优势

作者 | 戴文渊

数据支持 | 勾股大数 据（www.gogudata.com）

12月6日，第四范式创始人、CEO戴文渊先生在第九届格隆汇全球投资嘉年华“金格奖”年度卓越公司颁奖典礼上带来《行业大模型提升企业核心竞争力》的主题演讲。

演讲中，戴文渊强调了AI大模型在推动行业发展中的重要性。他认为，AI标志着科学发展的新阶段，即通过计算机从数据中发现规律。随着参数量的增加，模型会变得越来越精细，这将为企业带来巨大潜力。

他指出，中国在高质量数据方面具有独特优势，企业应将AI技术与商业战略紧密结合，利用自身数据和业务闭环，转化为垂直领域的行业大模型，以提升核心竞争力并实现商业价值。

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中国AI大模型的双重优势——数据与产业

戴文渊在演讲中表达了对AI发展的乐观态度，并强调了第四范式的定位。他提到，AI的发展标志着科学发展的新阶段，即通过计算机从数据中发现规律。

这一转变将深刻影响未来的职业生涯，并致力于将AI应用于各行各业，推动行业成长。大模型作为AI For Science的体现，其潜力巨大，随着参数量的增加，计算机的能力也在不断扩展。当计算机拥有AI的能力之后，可以大大拓展人类认知世界的能力。

戴文渊认为，中国在这一转折点上拥有独特的优势。现在AI行业需要更多优秀的数据，而不仅仅是更多的算力。在这个转折点上，中国的优势在于其数据量庞大和产业足够丰富，这为中国企业提供了通过大模型技术实现快速成长的机会。

他进一步指出，尽管AI领域面临新的挑战，但这些挑战恰恰是中国的机会。行业大模型的价值在于其能够在行业中创造价值，而不仅仅是学术上的成就。通过模型参数的增加，模型变得更加精细，有助于企业经营的改善。

同时强调，随着参数量的增加，企业服务将变得更加精细，提升客户体验。他发现AI领域逐渐脱离商业本质逻辑的现象，并希望行业回归商业本质。

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行业大模型的价值与挑战

戴文渊指出，尽管大模型带来了巨大的潜力，但也面临着一系列挑战。

首先，随着模型参数的增加，对数据的需求也呈指数级增长。这意味着企业需要有能力获取和处理大量高质量的数据，以训练和优化这些模型。

其次，大模型的计算成本和资源消耗也是一个不容忽视的问题，如何高效利用现有资源成为企业需要考虑的问题。

AI领域正逐渐从学术研究转向实际应用，这要求企业不仅要关注模型的技术性能，更要关注其在实际业务中的表现和商业价值。

他强调，企业应该将AI技术与自身的商业战略紧密结合，以实现真正的商业创新和价值创造。

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企业数据的新战场：核心竞争力的AI化

戴文渊深入探讨了企业如何利用大模型提升核心竞争力。

他认为，企业需要识别自己的核心问题，并用大模型技术解决这些问题。戴文渊强调，企业需要高效运用自己的核心资产数据，为业务发挥价值。

他解释，企业应利用自己的核心竞争力和业务闭环产生的数据，将其转化为垂直领域的行业大模型。

戴文渊认为，企业需要思考如何获取战略能力所需的数据，以及如何通过闭环获取这些数据。他以金融机构放贷为例，说明了如何通过业务闭环获取高质量数据。金融机构放贷是一条数据，收回贷款也是一条数据，在企业端我们是能够源源不断地采集到高质量数据。

当数据变成了Scaling law的关键，而不是算力时，机会回到了产业端，特别是对有优势的国家。

戴文渊最后表示，第四范式期望与各行各业的企业共同开拓优质的行业数据，企业用好业务闭环产生的数据，提升自己的核心竞争力，并将其转化为垂直领域的行业大模型，这将使AI在产业端发挥真正价值，并实现盈利。他认为未来2-3年，这是每个人时代的机遇，他期望与大家共享这一时代机遇。 （全文完）

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