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技術發展的最終目的是推動產業變革。自去年下半年起，大模型的敘事已悄然轉變，由此前單純追求“做大模型”轉向更加注重“用大模型”。
但隨之而來的是“大模型落地難”的困擾。究其原因，大模型復雜的訓練需求、高昂的數據和算力成本，以及對應用場景的精細適配，對資金、技術和行業知識都有極高的要求，這些是攔在大模型落地面前的“三座大山”。
不過，近期一批“智能終端”正通過與云廠商展開合作，逐漸嶄露頭角，有望成為大模型應用落地的爆發點。
“軟、硬件結合可能是大模型率先落地的突破口。”多位業內人士指出，隨著多模態大模型的能力不斷增強，手機、個人電腦、頭顯、汽車、機器人等智能終端有望迎來新的爆發。在這方面，國際上目前蘋果、谷歌、特斯拉都已宣布正式入局。
在北科瑞聲創始人、國家重大人才計劃特聘專家劉軼博士看來，電腦、手機、手表等終端是離用戶最近的信息入口，與大模型結合后，終端設備可以更加靈巧、智能，成為真正的“助理”，這將加快AI技術的普及。
放眼國內，一眾消費級頭部廠商也在積極投入實踐。
6月6日，雷峰網從阿里云深圳AI峰會上獲悉，不少主流手機、PC、汽車廠商都已在大模型領域選擇與阿里云展開深度合作。
其中，國產手機品牌 vivo 利用大模型技術在幫助視障人士方面取得了較大進展。中國目前有大約1730萬視障人士正因視力障礙而處于生活不便，而大模型技術一定程度上打開了他們的“視界”。目前“vivo看見”累計服務用戶已超十萬。
在阿里云深圳AI峰會上，vivo AI研究院人工智能部總經理郝雄講述了這樣一個故事：七年前中途失明的生活博主“寶哥和他的導盲犬”用視頻記錄了他使用“vivo看見”乘高鐵出行的全過程。他“看見”了高鐵窗外的風景、桌上的水杯，“分清”了酒店里的洗漱用品。“vivo看見”為他描述路邊的月季花，喚起了他似曾相識的童年回憶。
在這些“有溫度”的場景背后，是vivo自研藍心大模型的支持。郝雄表示：“從去年開始，vivo就加緊大模型的研發，基于阿里云PAI機器學習的千卡大模型預訓練性，目前能接近LLaMA水平。”此外，vivo藍心大模型也已對vivo手機的AI影像、智能助理、圖文創作等場景進行了全面優化。
新能源車領域，小鵬汽車在會上宣布已在智能座艙場景中新增接入阿里云“通義千問”。據了解，基于小鵬自研大模型XGPT和通義千問等模型升級后的車載助理 “小P”，可以在用戶說“有點冷”時，準確理解意圖、調節車內溫度。
大模型的落地，離不開云計算這一支撐力量。阿里云智能集團副總裁、公共云首席解決方案架構師韓鴻源在6月6日阿里云深圳AI峰會上表示，目前正處在生成式AI的爆發階段，而云計算能幫助用戶降低使用生成式AI的難度、有效運用技術負載。
在他看來，大模型對包括云計算在內的技術都提出了更多挑戰。比如大模型對計算能力的需求空前增長，需要持續運行訓練任務數周甚至數月，才能獲取結果。在數據方面，TB、PB級數據常態參與密集計算，以確保結果精確。
同時，在開發過程中，模型探索涉及眾多技術基礎工作，需有效平臺支持以高效運轉。部署上，今天絕大部分與AI相關的工作都承載在云上，絕大部分組織都使用了云能力才讓AI有效地發揮作用。
韓鴻源認為，模型使用階段可分為兩段：在大語言模型剛出現時，企業熱衷于模型微調，即針對特定業務方向，將領域知識注入模型，以期模型按自己希望的方式回答問題，處理請求。
但如今，這種需求已不如從前強烈。原因在于，隨著基礎模型泛化能力的提高，其能處理的任務越來越多，模型微調未必是最佳選擇。此時，模型即服務、為企業提供有效運行模型的平臺，成為重要發展方向，而這也正是阿里云等一眾服務商們的關鍵切入點。雷峰網雷峰網(公眾號：雷峰網)
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