导语：
当中厂们乘上大模型的东风。
正文：
2022年底开始，一场由 ChatGPT 引发的人工智能革命发展正如火如荼。从一众业界、学界大佬纷纷下场加入大模型混战，到各路资本跟进共计投出数百亿人民币，无不证明着：大模型 还可以有更大的想象空间。
一年多的时间以来，诸多参与者已经演化成了三大流派：
一派是互联网大厂，家大业大、子弹充足，凭借固有的云实力，将大模型作为入口，以生态和云服务把客户留住；
一派是新锐创业独角兽，台前是各路明星创业者和他们光鲜的故事，幕后是一众投资机构站台支持，聚光灯投射之下，鲜花掌声不断；
而又一派，是已在各自领域中有所成就的“中厂”，表面上不比大厂有钱，做不了动辄千亿、万亿规模的模型，也不及创业公司无牵无挂，难以放下一切激进创新。
前两派，通常都是赛道极尽关注的对象，而最后一派的中厂，似乎总被遗忘，但实则是影响大模型落地最后一公里的关键一步。中厂们积年累月形成的数据、场景、用户优势，让大模型不再是高高在上的show case 和AI设想，成为切实可行的、能被千行百业真正用起来的技术。而这，也契合了2024年大模型行业的关键词：商业化落地。
2024年，港股上市公司移卡（09923.HK），一家走过13个年头的科技公司，面对呼啸而来大的 大模型 浪潮，也在用新的AI技术赋能原有的业务场景。
作为无数 AI 2.0 时代的“中厂”代表，移卡做大模型的策略，与大厂和独角兽都有所不同——而这或许是中厂们走向大模型价值实现的“最短路径”。
一、立足场景的“中厂”生态位
“没必要和BAT、 AI 创业独角兽去硬拼底层大模型技术。” 移卡执行董事、CTO罗小辉如是说道。
诚然，无论是阿里、字节等手握大把资源的大厂，还是智谱、月之暗面等技术Driven的AI 独角兽，都会在参数规模、模型性能等硬条件上发力，甚至可以说这是他们所肩负的历史使命。但这一条路，并不适合AI浪潮之下所有的科技企业。
一来，做AI底层研发的投入之大，需要持续烧钱试错，但结果并不一定如人意；二来，这场AI之战中，技术只是手段，最终是否能立住脚还得看在具体场景中的商业化应用。换言之，大模型技术无论投入多少资源、性能有多强，最终都要落到具体场景中切实产生价值。
归根结底，对“中厂”生态位的企业来说，用大模型能力去维护基本盘、基于大模型做场景实现，反而是更好的选择。
事实上，在行业中，当有真切需求的客户真正将大模型用起来的时候，却总发现，AI 落地的“最后一公里”相当难走——一方面，通用大模型泛化能力很强，却难以深入理解企业的 Knowhow，最后难免变成“一本正经地胡说八道”；另一方面，大厂所布局的“行业大模型”，即使号称距离客户企业更近，效率有所提升，但面对客户基于原生业务场景的一系列需求，也仍然无法完美应对。
横亘在“技术”和“应用”之间的鸿沟，对于所有玩家来说都难以被迅速真正跨越。
面对这个问题，移卡执行董事、CTO 罗小辉坦言：“要跨越这一鸿沟，不能指望天降神兵，也很难找到行业外部的第三方去做这件事情，需要自己摸索技术和本地业务结合的方式，这是必经之路，没有捷径可走。”
从移卡创始人、 CEO 刘颖麒到 CTO 罗小辉，都曾是腾讯体系内技术线的中流砥柱，也是坚定的 AI 技术自研派。2017年，他们就在公司里建立了人工智能实验室，寻求使用 AI 降本提效的机会。而到了22年底，大模型赛道被 ChatGPT 一朝引爆，移卡也真正开始摸着石头过河，在洞察场景需要的基础上一点点寻找AI和支付业务更好的结合方式。
但尽管AI赛道群强环伺，一众“中厂”，却也拥有着真正改变行业、用大模型实际为客户提供生产力跃升的机会。在大模型赛道中如何找到生态位，罗小辉给出了一个很有趣的见解：
“我即是‘客户’。”
二、拒绝拿来主义
To B 业务往往深陷一个困境——拿着技术去找客户推销推广，但作为乙方，对甲方的了解需要时间和过程，即使是对场景理解得再熟稔，也必然有细节上的落差。
同样是做产品，每家都有都有自己的一些特点，非共识的部分始终存在——内部的实现方式、业务开展的模式都有不同。这些差异中，有一些可以被总结出来，而有些东西可能总结不出来。
“总结不出来的那一部分，其实就是最难跨越的鸿沟。”罗小辉说道。“最好的能够做出来的方法，就是结合业务特点自己投入研发，不要奉行拿来主义，否则是做不深的。”
这样一来，甲方自己做技术产品，把积累起来的数据和 Knowhow 用起来，让大模型和场景结合得更加紧密，就可以更有针对性、更细致地解决掉行业用户的隐痛。甚至，以此来打平技术差距，取得即使其他厂商做很长时间也难以达到的效果。
在这个链路中，移卡就是传统 To B链路中的甲方——他们自己有场景，距离基层 B 端用户更近，也自然拥有更多一手的优质数据和行业认知，也就能在更落地的层面上，实际解决更多的 B 端需求。
于是，移卡也找到了距离原有业务更近的领域。在本地生活服务场景，针对日益增长的图片、文案生成，短视频剪辑和转场、特效生成的需求，移卡完成了一系列技术产品的支持，并应用最一手的行业数据，对文案生成、视频云剪辑生成结果进行了较大幅度的优化，降低了90%内容制作成本，内容生成效率提升了70%。
AI 的另一典型场景，当属智能客服。人员成本不断上升，而传统 NLP 技术也遇到了瓶颈。用客服提效，不少 AI 公司也都投入大量资源研发，而结果却良莠不齐。
不少公司给智能客服提供的解决方案，是用大模型技术理解用户意图，灵活生成结果，再用知识图谱、搜索增强技术（RAG）去框定输出内容的范畴，降低幻觉。但要把图谱和 RAG 用好，能否拥有优质的数据库，就成为了智能客服的“胜负手”。这方面，中厂有自己独特的优势。
通过清洗、整理、调用过去10年间与客户对话解决问题留存的文字、语音数据，移卡基于“大模型+RAG”框架开发的智能化客服系统，在用户体验上也是更上一层楼。上线半年，移卡客服系统的用户自助率增长超30%，达到近90%。
而移卡也并不急于将技术打包出售，做纯技术输出——而是基于与业务场景的结合，服务自己原有的生态伙伴，在基本盘上小步创新，把脚步踩稳。场景化的数据是移卡得天独厚的优势，一旦激进推广，大模型产品的效果反而无法保证。
三、仍被需要的本地化部署
过去的 AI 1.0 时代，本地化部署一直是深受诟病的痛点——项目制、高定制化、劳动密集型AI……种种因素，只要提起来，总让人想到上一代 AI 公司“赔本赚吆喝”的一地鸡毛。
今天的 AI 2.0 时代，人们更爱谈“标品化”、谈“开箱即用”、谈大模型的泛化能力，俨然已经覆盖了过去 AI 产品的商业模式。
然而问题是，所有人都在谈“标品”，但“标品”到现在为止还没有真正做起来。其背后的原因除了刚刚谈及的数据稀缺性、行业Knowhow 等问题之外，更是因为当下B端企业本地化部署的需求仍然存在。
以代码生成 Copilot场景来看，罗小辉观察到，要把作为自己“安身立命之本”的源代码交出去，即使 AI 厂商把“数据安全”吹上天，不少 B 端用户或许也仍然难以买账。
行业口中的“标品”输出看起来近，但实际上路径更遥远。而想让客户用得放心，就必须得回到本地化部署的逻辑。
去年年底，随着大模型开源生态的日渐繁荣，移卡也终于看到了将代码生成模型私有化部署的可能。
于是，移卡先在内部小范围试验推广，再用私有化部署保证了数据安全的前提下，做了基于企业代码库的本地化训练，把代码生成工具专有化的能力优势凸显了出来，并自研了一套“移卡AI编程助手”产品。
利用“移卡AI编程助手”的代码生成、注释、解释、纠错，智能问答和单元测试等功能，平均代码采纳率已经超过20%，也有程序员的代码采纳率达到了30% 以上。
子弹有限，大范围的技术研究对于“中厂”来说过于奢侈；他们的每一步棋都要能看到收效。做本地化部署，或许已经是“中厂”把大模型业务落进场景里的必选项。
而本地化部署，许多人都没有看到，是“中厂”一个很具潜力的细分赛道：
大厂依托云平台，终归要把客户拉拢到自己的 PaaS 和 IaaS 产品上，本地化部署和他们逻辑不符；
创业独角兽体量一般不大，To B 经验也并不全都丰富，要从头拉起几个项目团队，相比早就在 To B 领域摸爬滚打多年的“中厂”，也自然显得不够成熟。
认清自身的生态位后，中厂们就需要挽起袖子下场做好本地化部署。就在不少厂商仍在犹豫是否该在大模型时代做本地化的时候，移卡较早地发现了这件事情并且付诸实际：
“只有本地化，才能够把大模型的价值最大化，这就是我们秉持的一个基本的理念。”罗小辉如此总结道。
罗小辉关于技术发展路线的思考已经开始落地，接下来一步，移卡将会用生成式AI技术提升几个确定性较高的产品服务：
一是聚焦移卡出海的一系列需求，比如用大模型解决语言相通的问题以及Ai Agent应用等，其中移卡投资的企业富匙科技，即将于东南亚地区推出针对餐饮行业的Ai Agent ；二是生成高质量的业务素材，为到店电商直播业务AI赋能；三是继续赋能内部组织效率的赋能。
结语：
“大模型的赢家更可能是本来就拥有明确场景的企业。”这在行业内心照不宣。而中厂们有场景、有数据、有客户、有生态，恰好是这群已经找到了钉子，再去寻找好用锤子的人。
“务实”是中厂们的关键词。基于已有开源模型进行应用开发，不仅成本较低，还能进行本地化部署以确保内部业务和用户数据安全。如此一来，既能服务于现有场景，也能在成本合理的范围内解决实际问题，还能始终和前沿技术贴近，不至于闭门造车。
不仅是移卡，其他垂直行业的中厂，也在寻找用 AI 更好地赋能业务场景的方法。美图秀秀、金山办公等公司也在自己的垂直赛道耕耘并已取得不错成效。
但在成熟业务的基础上进行大量的、可能无法立见回报的创新技术投入，这也绝非易事。罗小辉表示，AI 的投入产出需要不断磨合、把握，更需要有足够坚定的信念去支撑。
不少人曾问罗小辉：外部供应商一抓一把，为什么还要自己做大模型？
移卡当然也问过自己这个问题，但他们的眼光却更加长远。
“这可能跟我们的企业基因有关，”罗小辉说道，“对于移卡来说，技术就是我们的安身立命之本。AI 的浪潮，会深刻地改变我们的行业，尽管这个变化还尚不清楚，但无论怎么变，只要能掌握技术，就能应对这个浪潮到来的冲击，或成为受益者。”
