京東技術(shù)委員會主席曹鵬:大模型卷價格戰(zhàn)“非常不健康”
2024-08-05 13:01 星期一
科創(chuàng)板日報記者 毛明江 黃心怡
①大模型的應(yīng)用要在行業(yè)里面產(chǎn)生價值才算有效,才算真的落地。C端不是簡單地量化,而是需要突破某個閾值,可能會有高速的增長;
②中國有這么多大模型訓(xùn)練的公司,許多不了解行業(yè)里的問題和痛點,當(dāng)然也就沒有切實的辦法去幫他們解決,這是一定要破局的點。

《科創(chuàng)板日報》8月5日訊 (記者 毛明江 黃心怡) 曹鵬,京東集團技術(shù)委員主席,京東云事業(yè)部總裁。在跟隨劉強東在電商行業(yè)攻城拔寨過程中,曹鵬可謂京東“元老級”人物。于2007年加入京東,作為京東集團早期技術(shù)框架的搭建者之一,參與了京東網(wǎng)站、交易、供應(yīng)鏈、倉儲物流和財務(wù)等核心系統(tǒng)的開發(fā)工作,主導(dǎo)京東零售、京東金融多項重要的技術(shù)革新。

在剛剛舉行的2024京東云峰會上,曹鵬代表京東發(fā)布京東云企業(yè)大模型服務(wù)、言犀智能體平臺、智能編程助手JoyCoder、言犀數(shù)字人3.0等三大智能平臺與五大技術(shù)產(chǎn)品。在會議間隙,曹鵬接受了《科創(chuàng)板日報》等媒體的采訪。

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▌大模型應(yīng)用,要在行業(yè)里面產(chǎn)生價值才算有效

問:京東在大模型行業(yè)應(yīng)用方面,比如一至三年內(nèi),有沒有具體的規(guī)劃和目標?哪些是重點的行業(yè)?

曹鵬:我們大模型戰(zhàn)略分兩條線在走,一條線是解決大模型和產(chǎn)業(yè)結(jié)合最后一公里的問題。我們一直在探索大模型在各個行業(yè)里面怎么落地,圍繞著京東很多的場景,包括零售、物流、健康、金融,一直在做各種各樣的嘗試

另一條線是在京東自有的大模型建設(shè),因為產(chǎn)業(yè)落地要做得好,底層模型對其支撐是最重要的。

比如,健康、零售、金融行業(yè),都有自己專門的屬性。所以京東在做自有模型訓(xùn)練方面,一方面要保持對于整個模型基礎(chǔ)的、核心的、底層的能力,另一方面在此過程中支撐好前端產(chǎn)業(yè)落地。

我認為大模型的應(yīng)用要在行業(yè)里面產(chǎn)生價值才算有效,才算真的落地

問:大模型發(fā)展至今,為什么C端并沒有涌現(xiàn)出很有影響力的超級應(yīng)用?反而是B端,很多行業(yè)先跑開。

曹鵬:B端的應(yīng)用更容易衡量這個產(chǎn)品本身的價值,有很多的辦法可以測算產(chǎn)品的ROE,不管是投放的ROE產(chǎn)出,還是效率提升。比如研發(fā)在整個代碼編寫的提效,帶來整個人效的節(jié)省,這些東西很容易衡量。

C端不是簡單地量化,可能是有一個閾值。一旦突破了這個閾值,可能會有一個高速的增長。像OpenAI最初一下就超出了所有C端用戶的認知,所以能變成最快用戶破億的C端產(chǎn)品。之后,大家的閾值又被進一步拔高了,預(yù)期又進一步提高了,導(dǎo)致在C端遲遲沒有太破圈的現(xiàn)象級應(yīng)用出來。

▌大模型卷價格戰(zhàn)這件事,是“非常不健康的”

問:大模型現(xiàn)在價格挺卷,從零點零幾元的token,到現(xiàn)在可能直接免費了。你怎么看價格戰(zhàn)的?

曹鵬:現(xiàn)在大模型為什么卷價格?是因為很多大模型沒有找到前端真正創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)價值、能夠變現(xiàn)的這條路。所以沒有辦法衡量大模型到底有什么價值,能夠值多少錢。在這個情況下,做大模型的廠商,前面又有這么多的投入,又需要這個模型有相應(yīng)的回報,不管是收入還是市場份額,所以會變成價格戰(zhàn)。

但是站在我的角度來看,這件事是非常不健康的。正常一個問答的token,考慮到服務(wù)器的折舊、電費、機房等,大概三毛到五毛錢之間的成本。現(xiàn)在卷到只有幾分錢,兩三分錢的程度,有的模型還直接宣布免費,肯定是虧錢的,這個商業(yè)模式是不成立的。大模型的價值應(yīng)該放到真實的應(yīng)用場景中去驗證,不管是用戶營銷、智能客服,還是代碼編寫提效,只有在應(yīng)用場景里打通了,才能證明這個模型有價值。有了價值以后,才能衡量他的價格。否則只是空卷價格,不利于行業(yè)健康發(fā)展。

問:目前京東在大模型方面的盈虧情況怎樣的?

曹鵬:這要分階段來看。首先所有的產(chǎn)品在最開始產(chǎn)生和孵化的時候,一定是虧錢的,這個時候需要從公司,從集團層面給資源、給扶持。但是做到一定程度以后,比如一百多個應(yīng)用做出來了,做了幾個月,就會開始看應(yīng)用本身的價值,來算ROE的賬,看用戶的增長、流量的增長,會正確地評估這個東西的商業(yè)價值,因為你不可能永遠在孵化。

所以我們分兩個階段,開始孵化階段,集團統(tǒng)一投資源,讓大家積極探索。一段時間后,就會看每個產(chǎn)品本身的價值產(chǎn)出,一定要最終產(chǎn)生商業(yè)價值的產(chǎn)品,才有效果。在集團內(nèi)部試完了,再看看能不能將其變成對外服務(wù)的產(chǎn)品。

▌現(xiàn)有大模型效果 不足以支撐C端出現(xiàn)超級爆款A(yù)PP

問:針對人工智能帶來的熱潮,會不會只是一陣泡沫?或者現(xiàn)在大把未來的前景看得太美好了?

曹鵬:個人看法,第一人工智能泡沫肯定是存在的。對于整個AI的預(yù)期,包括對于整個智能化、智能體的預(yù)期,肯定是存在的。要破局還是能不能真正產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)價值。

因為在C端看起來,個人認為在這一代技術(shù)上所能演化出來大模型的效果,還不足以支撐原來所想的C端出現(xiàn)爆款的超級App。真的像一個助手,像一個人一樣,完全模擬一個人的性格,現(xiàn)在的模型還是做不到。至于什么時候能做到,因為我們現(xiàn)在不確定。

我們的觀點是,即使在目前的模型水平上,在B端很多細分的場景里面,已經(jīng)很明確能夠創(chuàng)造出價值了,所以為什么今天更多的是關(guān)注于B端在整個產(chǎn)業(yè)的細分場景里解決產(chǎn)業(yè)里面的問題。

現(xiàn)在要解決的是兩個問題,一是整個場景的碎片化問題,因為整個AI一直有這樣的問題。這些場景如果用了AI以后,能很大提升效率,但是這個場景很小,不值得像C端一樣,投入很多的研發(fā)資源來做這個產(chǎn)品。這就導(dǎo)致一個弊端,有場景、有需求,但是又用不起來。但是在這一輪看到很好的機會,大模型的泛化性比較強。比如原來做整個物流的防損,用CVA模型去做,每一個動作,扔一個箱子、踢一個箱子,都要訓(xùn)練專門的模型,現(xiàn)在一個大模型就能覆蓋80%的效果,泛化性強了以后,很多碎片化的場景就能夠覆蓋了。

第二,整個大模型的開發(fā)成本一定要降下來。我們?yōu)槭裁催@么專注在推整個大模型Agent平臺,因為有了這個平臺以后,就可以非常低成本地針對碎片化場景做開發(fā)。原來需要十個人,現(xiàn)在可能一個研發(fā),幾天時間就可以搭出一個應(yīng)用來。這樣的話,整個應(yīng)用的場景就極大拓寬,拓寬以后價值就出來了。總體上,現(xiàn)在整個泡沫肯定是存在的,不管是在模型的訓(xùn)練上,還是在整個算力上,都是存在的。但要破這個局,還是看好B端場景的最后打通,因為現(xiàn)在的模型還不足以支撐在C端能夠出現(xiàn)智能化

問:目前來看,哪些行業(yè)在落地方面比較順利,哪些會遇到阻力?具體的合作形式是怎樣的?

曹鵬:這個事其實是兩方面,一方面我們自己的能力到底在哪兒。我們能力最強的,能夠覆蓋的行業(yè),比如零售行業(yè)、物流行業(yè)、金融行業(yè),這些行業(yè)如果直接賦能會面臨另外一個問題,同行跟我們有一些競對的關(guān)系,所以他用京東技術(shù)的時候也會比較謹慎。很多時候,我們在做的是通用的專業(yè)能力,在一些跨行業(yè)的賦能上,比如說C端用戶的運營能力,營銷的能力,包括智能客服、數(shù)字人、代碼編寫、優(yōu)化。行業(yè)屬性本身相關(guān)性沒有那么大,相對比較通用的能力,這些能力比較容易做輸出。

問:我們落地的過程當(dāng)中有什么明確的堵點或者是難點?

曹鵬:最大的點是兩個:一是所有的行業(yè)對于新技術(shù)不夠了解,特別是越傳統(tǒng)的行業(yè),可能對于新技術(shù)能夠帶來的提效沒有很清晰的概念;二是單純的技術(shù)提供方,比如中國有這么多大模型訓(xùn)練的公司,不了解行業(yè)里的問題和痛點,當(dāng)然也就沒有切實的辦法去幫他們解決,這是一定要破局的點。

所以我們一直講,所謂的行業(yè)企業(yè)、龍頭企業(yè),或者是鏈主企業(yè),這件事情是很關(guān)鍵的。行業(yè)里面的中小企業(yè)一定沒有這個能力去做,也沒有那么多資源做前瞻性的技術(shù)研究和投入。這個事一定是在某一個行業(yè)里面的龍頭企業(yè)和鏈主企業(yè),才有可能有資源做這種前瞻性的探索和研究。它把這個事情研究透以后,在整個供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)鏈上,上下游去穿透,帶動這種企業(yè)做經(jīng)營的提效。

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