大模型領域又迎來新玩家。4月26日，人工智能企業第四范式展示了其大模型產品“式說3.0”，并提出了以生成式AI重構企業軟件的“AIGS戰略”。對第四范式而言，于C端產品中另辟蹊徑，瞄準B端用戶，可能不僅是追逐AIGC浪潮的差異化打法，更關聯著企業的未來——大模型產品面世的兩天前，第四范式剛剛開啟了對IPO的第四次沖擊，大模型正是招股書中更新出來的關鍵內容。

不做C端做B端

在ChatGPT掀起的這股大模型熱潮里，但凡與科技沾邊的企業，誰都不想掉隊，更何況第四范式本身就專注于AI領域。4月26日，第四范式首次向公眾展示了其大模型產品“式說3.0”。

(資料圖片)

除了目前大模型常見的文本生成、圖片生成和編寫代碼能力外，第四范式創始人兼CEO戴文淵還在實機演示中展示了AI在B端的各類應用場景，如輸入文字后自動判斷任務，主動向用戶提問，使用戶可以直接用文本執行“裝箱”目標的能力。

面向B端也成了第四范式強調的重點。“C端產品已經逼近用戶體驗的上限，而B端的企業級軟件往往是個十分復雜的執行系統，堆砌十幾層菜單和成千上萬功能也不算多。”戴文淵說。

在他看來，過去很難通過自然語言的方式去調用企業軟件的功能，現在當有更強的語義理解和生成能力，再加上GPT任務翻譯、任務分發和推理的能力，就可以通過更好的對話框式交互方式實現功能的調用，不再需要找到某個位于十幾級的菜單目錄之下的功能。

基于這樣的判斷，第四范式首次提出AIGS戰略，即基于“式說”大模型背后的Copilot+COT能力，把企業軟件改造成新型的交互范式，并在新型交互上不斷地學習軟件的使用過程，形成領域軟件的“思維鏈”。

據鈦媒體報道，戴文淵表示，目前“式說”大模型參數量并不固定，最高達到千億個，產品已經有十多家企業內測合作。

第四次IPO

選擇面向B端的大模型路線，源于第四范式的業務基因。公開資料顯示，第四范式成立于2014年，主要為企業端服務，聚焦于決策型AI領域，提供以平臺為中心的AI解決方案，目前第四范式解決方案已應用于金融、零售、制造、能源電力、電信及醫療等行業。

而“式說”大模型的面世，也與第四范式的發展有著千絲萬縷的聯系。4月24日，港交所更新出了第四范式的上市申請書，而這也成為第四范式面向IPO發起的第四次沖擊。

第四范式第一次沖擊港交所IPO的時間在2021年8月13日，此后于2022年2月23日再次遞交申請。第四范式上一次申請上市是在2022年9月，由于6個月內未通過聆訊，今年3月初申請轉為失效。

在折戟第三次IPO的一個多月后，第四范式重整旗鼓，上市申請書中透露了關鍵的更新。相比去年9月的內容，在歷史、發展及公司架構部分，多出了2023年的一條線索：公司于3月推出了SageGPT，一個專為業務場景設計的企業級生成式人工智能產品，具有多模態互動能力及企業級人工智能工具特性。

大模型可能承載著第四范式成功上市的希望。深度科技研究院院長張孝榮對記者分析稱，該企業需要加強信息披露，著重展示自身開發大模型的技術能力，公布企業準備投入到資金規模，披露大模型相關是否完全基于自身知識產權而自主可控。否則，恐怕很難通過IPO質詢。

數據顯示，2020年、2021年以及2022年，第四范式分別實現營收9.42億元、20.18億元、30.83億元，同比增速分別為105%、114.2%、52.7%，逐年下降。同期虧損凈額分別為7.5億元、18.02億元以及16.53億元，三年累計虧損凈額達42.05億元。對于大模型的具體情況及業績情況等問題，記者聯系了第四范式，但截至發稿未收到回復。

出道即巔峰

AI號稱“吞金獸”，虧損幾乎是AI技術行業的通病。以云從科技為例，其年報顯示，2022年該公司實現營業收入5.26億元，同比下滑51.06%；歸屬于上市公司股東的凈利潤為-8.69億元，較上年同期的-6.32億元虧損進一步擴大。

張孝榮認為，造成這種情況的原因是AI行業投入較大而產出少，企業存在巨大商業化壓力，現在，產品和技術找不到更多的應用場景來應對日益低迷的市場環境，壓力就會越來越大。

“大模型是今年剛剛興起的熱點，吸引了全球關注，但大模型存在致命性缺點，出道即是巔峰，難以成為行業大規模開發的技術，更不適合創業公司。中小型企業布局大模型，風險極大。”張孝榮總結稱。

但企業顯然更樂觀一些。對于“式說”大模型，戴文淵表示，早年谷歌的自然語言處理框架BERT出來時，范式研究院就已經開始關注并投入在這個技術領域，GPT3出來以后更加明確了要朝這個方向。ChatGPT熱潮對該公司最大的幫助，就是整個市場的信心一下從0調滿，確定性的投入更大了，再往后就是推動產品和商業化。

上市申請書顯示，大模型之前，第四范式更多聚焦在決策類人工智能應用方面。灼識咨詢報告提到，以2022年收入計，該公司在中國以平臺為中心的決策類人工智能市場占據最大市場份額。

據了解，中國人工智能行業可以按照應用范疇分為四大領域，除決策類人工智能外，還包括視覺人工智能、語音及語義人工智能和人工智能機器人。灼識咨詢資料顯示，未來人工智能技術將不會是由通用人工智能模型主導，而是可能更加多樣化，當中類似于LLM的通用人工智能模型，和決策類人工智能模型背后的專業人工智能系統，會就不同的目的而共存。

全聯并購公會信用管理委員會專家安光勇也對記者分析稱，當前國內已出爐的大模型可以簡單地分為通用大模型和專業大模型兩類。通用大模型是指能夠處理多種任務和領域的模型，例如文本生成、圖像識別、語音識別等，具有廣泛的適用性；而專業大模型則針對某一特定領域或任務進行了優化和定制，例如醫療、金融、自動駕駛等。

安光勇認為，通用大模型在應對多樣化任務時具有競爭力，而專業大模型在特定領域有深厚的技術積累和應用優勢。

編輯：翟卓

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