比尔盖茨说过：ChatGPT的重要性不亚于互联网的发明。

(资料图片仅供参考)

如今ChatGPT已经悄悄杀入企业服务领域，新的时代已经悄悄开始了。

更准确的说，一个围绕着ChatGPT的新的行业已经呈现。有越来越多的公司加入到这个行业成为用AI赋能企业的专业技术和服务提供商；同时会有更多传统的企业需要转型成为\"AI/GPT+\"公司。

01

基于大模型创新的趋势

人工智能大语言模型LLM行业内使用的是Transformer模型，也是ChatGPT背后的模型。Transformer对自然语言和语义的算法优势不仅体现在速度，而且数据量越大并行计算的优势也越大，所以成为目前为止AI自然语言处理的基础。

在这样的技术背景下，ChatGPT技术在2023年已经成为一种新的云服务模式。未来AI将利用机器学习技术来不断优化自身的智能水平，进一步提高与人类的交互效果。

目前大语言模型最大的问题就是上千万的训练成本，而且修正回答也需要大量人工成本。另外一个局限就是通用模型还存在“一本正经胡说八道”，特别是中文互联网数据来源的不准确令人头疼。

这也是为什么相对通用版的ChatGPT，很多人更期待微软即将开放的自定义的行业版ChatGPT，以及其他AI公司提供的类似产品。这样企业可以利用自己的行业数据训练模型，从而用AI升级公司的业务和流程。

随着AI大模型技术的成熟，未来整个AI应用的创新门槛会随着成本下降、技术迭代不断降低。初创企业可以基于大模型创新。在大模型基础上投喂少量专业数据就能学会专业技能，从大模型转向垂直领域应用效果反而更好。

比如医疗领域对准确和最新数据的需求是在应用ChatGPT的主要障碍之一。考虑到数据的隐私和安全问题，就需要确保GPT使用的数据来自可靠的来源，且能够定期更新数据。现在在大模型的基础上部署特定的知识库进行训练就可以达到预期的效果。

02

AI赋能企业的数字化增长

AI在企业数字化领域中也将会成为一个非常大的市场。

当大部分企业业务流程完成数智化，效率提升到极致之后，AI可以替代最后一部分形成完整的闭环。因此，AI/ChatGPT将成为企业数智化变革的最后一公里。

2012年刚成立就已经估值7000亿人民币的跨境电商平台SHEIN，可以说是全球服装供应链数字化的楷模。SHEIN的一件新衣服从设计到生产到上线是七天。SHEIN每周2万件新款上架，一年100多万的新款。

达成这一切是SHEIN通过自研的产品追踪系统抓取电商的热卖款，及社交媒体上的热门图片，再用数字化系统将设计素材拆解重新组合。SHEIN还运用AI技术开发了智能设计辅助系统，将设计变为流水线作业，大大提高了设计效率。SHEIN没有大牌设计师团队也可以做到出叫好又叫座的爆品，是因为本质上SHEIN是一家科技公司。试想一下，未来SHEIN可能把AI图片生成功能整合到数字化设计系统，将会推动更大的变革。

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