网易智企总经理阮良：大模型应用只有在竞争中跑出来才能验证商业价值｜对话AIGC应用“掌门人”

每经记者 叶晓丹    每经编辑 杨夏    

当我们回望2023年时，AIGC、大模型技术无疑是贯穿全年的热点话题。人工智能的新一轮技术浪潮，对互联网科技行业带来了深远影响。

而随着国内大模型逐渐从通用大模型向垂直大模型领域纵深发展，《每日经济新闻》记者也在采访和交流中发现，随着大模型的生态不断丰富，行业从业者对大模型的认知和态度也发生了巨大的变化。

它真的能带来SaaS行业的黄金十年？大模型加持之下，行业有没有可能呈现头部效应，强者恒强？技术带来的价值背面还有哪些是我们不曾关注到的问题？2024年，行业又将走向何方？

基于上述问题，近期，《每日经济新闻》记者（以下简称“NBD”）专访了网易副总裁、网易智企总经理阮良。网易智企在2023年9月推出了基于网易大模型能力的智能客服应用——商河。

网易副总裁、网易智企总经理阮良。 图片来源：受访者供图

在近一个小时的沟通中，阮良讲述了对大模型的思考以及为何考虑在客服场景落地垂直大模型应用。

技术之外，可能最令人意外的是，作为一名互联网科技行业从业多年的“老兵”，他细致讲述了面对GPT技术横空出世，他的震惊、焦虑至最后“太香了”的转变。

“GPT技术刚出来的时候，我们感到很震惊。大家震惊的点在于未来的通用智能AGI技术，瞬间拉近可实现的距离。原本我们可能要等到50年后才能实现的技术，突然发现可能未来5—10年就能实现。”

“震惊之余，紧接着是焦虑，因为对比国外的先进技术，我们在大模型和算力领域还是相对落后的，尽管也在迎头追赶，但还是很焦虑。同时也担心这个技术对原有的产业带来颠覆。”

“尽管焦虑，但当我们积极拥抱GPT技术，发现‘太香了’，我们将大模型应用到客服领域后，发现技术不仅没削弱我们的产品，反而还提升了产品价值。”

这段变化，或许不仅限于阮良，也是国内不少互联网科技行业从业者在GPT技术横空出世后的心路历程。

在过去一年中，国内大模型技术的发展，也迎来了爆发式增长。从通用到模型到垂类大模型百花齐放，但究竟哪些大模型能最终走向盈利模式的正循环，仍然是一个有待市场校验的过程。

智能客服领域，被市场认为是AI大模型落地的最佳阵地之一。不过，这个领域在2023年也涌现出了多家垂类大模型，在市场切入上，阮良认为“凡事要趁早”，但要让客户能认同大模型带来的价值，仅仅只有大模型技术是不够的。

阮良认为，任何一个商业化成功可分为三个阶段：作品、产品、商品。只有达到了商品阶段，一家公司才能成功。多年积累的行业认知、对客户的理解构建的软性服务能力，在大模型技术的加持下，构建起来的竞争壁垒，才能将产品称为商品。一个商品要做好，背后有大量的细节。所有细节的打磨都在经验的积累里。

以下为对话实录——

仅仅只有一个大模型应用还不能解决客户痛点

NBD：从去年9月15日到2023年底，网易商河亮相3个月，在这3个月，网易商河运作的情况如何？

阮良：我们认为AIGC可能还在发展早期，但最佳实践场景是在客服。自2023年9月推出，截至2023年底这3个月的时间里，有上百家客户有意向和我们合作，有数十家客户已经在测试和落地实践中。

这也验证了我们的判断：客户在客服场景中，对大模型有迫切的意愿。而且我们在实际的场景中，的确利用大模型，在一些场景能帮客户提效，做一些落地的应用。

智能客服是网易智企的起家业务之一，但有了大模型之后，能让智能客服的服务更进一步，变得更温暖、更高效。这样极大提升了客服坐席的效率。

譬如，文字语言润色、翻译等功能，以往人工客服面对海外消费者，需要对英语比较熟悉和精通的人工客服，而如今在大模型加持下，中国的客服团队也可以非常自如地应对国外消费者。

图片来源：网易智企供图

NBD：目前的商业大模型的客户主要来自哪些行业？

阮良：接受度最广的两个行业是零售和企业服务。这和我们之前的预判非常相符。

网易智企旗下有一块业务叫客户之声，主要是收集和分析来自消费者的声音。这个声音以往可能会被淹没在广大的渠道中间，这些声音可能来自于400电话，可能来自于社交媒体⋯⋯

当我们有大模型加持后，可以把广泛消费者的声音和反馈数据，利用大模型更好地挖掘和分析，形成更全面、更及时的消费者之声，及时让产品团队、运营团队以及管理层知道消费者声音，从而辅助优化决策。所以在企业服务领域，有了大模型之后，我们首先觉得对自身业务非常有帮助。所以商河大模型推出后，吸引了部分企业服务的客户的体验。

第二类客户来自于零售行业，零售业态非常多元，且渠道分散，零售企业对消费者全渠道声音的把握需求非常迫切。几家大型商超企业客户，他们在迫切寻找智能化更高的客服软件，而大模型在智能客服场景的应用，在零售行业有更广泛的应用前景。

NBD：智能客服大模型应用，目前市场上有不少竞争者，商河的壁垒在哪里？

阮良：商河的壁垒，本质上和所有做to B公司的底层逻辑是一样的。主要有两点，一是技术，另一个是对行业的认知。

而行业的认知也分两个层面：第一，商河大模型应用聚焦客服领域，商河的认知一定来自于客服场景。网易智企旗下七鱼智能客服推出了7年，积累了40万家客户，沉淀了充沛的行业数据，助力我们在客服领域提炼行业认知。

第二个层面在于行业本身，对企业服务或者零售行业理解加深，比如说消费者会碰到什么问题，消费者问问题的方式、行为都是不一样的，只有掌握丰富多维的数据，才能让大模型做得更好、更贴合行业需求。所以这一块的壁垒也是竞争的一个差异点。

大模型刚出来时，我们很焦虑，担心大模型会不会对我们客服行业带来颠覆效应。但后面我们发现多虑了。

商业化成功分为三个阶段：作品、产品、商品。只有达到了商品阶段，一家公司才能成功。

我们认为，仅仅只有一个大模型应用，还不能解决客户的痛点。多年积累的行业认知、对客户的理解构建的软性服务能力，在大模型技术的加持下，构建起来的竞争壁垒，才能将产品推动成为商品。一个商品要做好，背后有大量的细节；所有细节的打磨都在我们经验的积累。

GPT技术横空出世这一年：震惊、焦虑、真香

NBD：大模型技术从通用大模型走向垂直大模型，怎么看后续智能客服大模型领域的竞争？

阮良：国内通用大模型，可能只有几家互联网头部企业才能做好。而除了大模型之外，还有对中模型和小模型的需求，落地到更垂直的行业中。我们看到不少友商推出了客服大模型。我们不惧怕竞争，反而认为如果在充分的竞争中跑出来，才能印证我们自己的商业模式。

其实整个市场非常大，即便很多企业布局客服大模型，但聚焦的细分行业是不一样的。我更期待看到百花齐放，充分利用自身优势和资源将垂直领域的客服大模型做好。

现在还处在非常早期的发展阶段，远谈不上竞争。现在需要验证的是在大模型加持下，场景是否真的能够提供比原来更大的价值。如果价值没有被验证，大家都是竹篮打水一场空。

所以在这个阶段，我们希望看到我们自己的商河大模型以及同行都能收获成功，这样才能进一步验证大模型的价值。

NBD：有头部云服务厂商表示，大模型技术将带来SaaS行业黄金十年，SaaS的黄金时代来了么？

阮良：我觉得大概率会带来SaaS行业的春天。比尔·盖茨之前发文说一生只看到两次技术性革命。第一次是Windows操作系统。微软当年依靠GUI（图形用户界面）技术打造出了图形交付技术的操作系统和技术。第二次是ChatGPT发布。盖茨认为对话式AI是新一轮技术革命。作为互联网行业多年从业者，我也非常认可他的这个判断，对话式AI将可以改变很多行业。

SaaS本质是给客户提供价值，SaaS企业得到收入上的反馈。当我们给客户带来革命式价值的时候，也会带来革命式的回报。

所以，还是期待和期望AIGC能给SaaS行业打一剂强心针，给行业带来持续性的春天。

NBD：GPT技术浪潮这一年，你们经历了怎样的心路历程？

阮良：GPT技术刚出来的时候，我们感到很震惊。

AI技术其实几十年前就已经在探讨和落实了，但在大模型出来之前，AGI通用人工智能技术大家觉得还很遥远，而且如今的Transformer技术框架，其实很多年前已经出来了。特别是今年ChatGPT进化后，当巨量的语料在训练之后，能够真正地涌现类似通用人工智能的智能。大家震惊的一点在于，未来的通用智能AGI瞬间拉近了距离。只是不知道是5年之后还是10年之后，而之前大家认为可能得50年后。

震惊之后，我们紧接着就是焦虑。首先我们在大模型和算力领域都是相对落后的，虽然我们也在迎头赶上，但还是焦虑的。第二个层面，从我们企业自身角度而言，会担心大模型技术是不是会颠覆我们本身的一些产业。

在震惊和焦虑之后，我们还是要积极拥抱这个技术。拥抱之后，我们发现“太香了”。对我们企业内部，在各个环节，都可以用AIGC大幅提升工作效率。

当我们将大模型应用到客服领域后，发现技术不仅没有削弱我们的产品，反而大幅提升了我们产品的价值。

凡事要趁早

NBD：技术浪潮冲击之下，在这样一个转型期，是否会形成头部效应，带来强者恒强的格局？

阮良：可能会。凡事要趁早，这句话用在任何一个领域可能都是正确的。利用大模型的技术，我觉得都要尽可能早的去拥抱它。

因为拥抱得越早，就越早产生价值，越早产生价值，就会拥有需要这些价值的客户；越早拥有这些客户，你才能沉淀更多的行业认知和数据。数据又会让你在这件事情上变得更厉害，最终形成数据飞轮。所以我觉得越早越好、越快越好。

NBD：怎么看算力、算法、数据对垂直大模型短期和长期的影响？

阮良：以大模型为代表的AIGC目前还处于蓬勃发展的阶段。核心是数据、算法、算力。从数据的角度来看，国内数据不缺，而且在全球也具备一定的优势。

但另一个层面来讲，中文数据的质量还有待提升，而且数据之间还没有互相打通，数据要素的流转仍存在一定的壁垒，不过目前国家也在积极推动数据要素流转。

算法方面，可能目前国内算法处于追赶GPT 3.5的水平，长期来看，还是能赶上。算力方面，短期的差距是最明显的，长期来看，我相信还是能突破和迎头赶上的，国内的科研力量和互联网巨头都在努力突破技术壁垒。

NBD：2024年，大模型将迎来生态大繁荣的一年么？

阮良：是的。国内的头部互联网大厂除了打造通用大模型外，也在积极打造和扩张自己的生态。大家都知道，大模型不靠生态是做不起来，没有一家公司，能从操作层到应用层一家全搞定。所以未来大模型，生态的发展是至关重要的。