文|腦極體
“您認為AI公司在昆明，跟北上廣相比有什么優(yōu)勢？”
“我覺得昆明就是中國的硅谷，氣候特別好。”
這段對話，是在一次人工智能主題座談會上真實發(fā)生的。
經(jīng)常參加這類交流活動的朋友可能會懂，這類問題一般在“遞話”，給受訪人一個“安利”自家的產(chǎn)品、技術(shù)、差異化價值的由頭。所以當現(xiàn)場有人拋出這個問題時，我也做好了聽到一堆PR公關(guān)辭令的準備。
沒想到，這位昆明某AI服務(wù)商、數(shù)據(jù)科技公司的技術(shù)負責(zé)人，給出的答案是大家都沒有設(shè)想過的。但這種“意料之外”，展現(xiàn)出在“北上廣”這類大城市少見到的“地氣”。
活動結(jié)束后，我和這位技術(shù)負責(zé)人單獨聊了聊，又發(fā)現(xiàn)了一種“意料之外”。
他們公司也在做大模型，用的是開源Llama架構(gòu)+國產(chǎn)算力，經(jīng)由私有數(shù)據(jù)微調(diào)，為云南游客提供線上問答服務(wù)。
你可能會問，AI模型都不是自己從底層代碼寫上來的，有什么差異化競爭力？實際上并不是大家想的那么簡單，只要調(diào)用API再用數(shù)據(jù)跑一遍就行了，他們在模型之外做的工作非常多且扎實。
比如，他們服務(wù)的一些云南本地企業(yè)，可能連數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)工具鏈等基礎(chǔ)概念都不知道，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、文檔也沒有，想要訓(xùn)練專有AI模型，就得從自己組建“標注組”開始。因為客戶都很在意數(shù)據(jù)隱私，所以一個組的項目做完就要解散，標注人才就流失了，下次再重新建組。今天的AI落地，依然高度依賴“有多少人工就有多少智能”。
當我們走到三、四線城市，發(fā)現(xiàn)這里的AI公司和開發(fā)者，對AI的認知和做法，都有很大的不同。
用這些“意料之外”，我們可以大概拼出一張拼圖，上面寫著：在小城市做AI，究竟是一種什么體驗。
小城做AI，如同養(yǎng)“中華田園貓”
雄踞全球科技資本和人才的硅谷，是OpenAI、DeepMind等頂級AI機構(gòu)生長的土壤。那么，中國三、四線小城市的一方水土，會孕育出怎樣的AI呢？
在云南，我見到了兩個AI服務(wù)商，以及不少開發(fā)了行業(yè)AI應(yīng)用的實體企業(yè)，他們的AI模型有一個共同點：都使用通用大模型作為基座。比如基于開源Llama 2架構(gòu)，加上自有數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)進行精調(diào)，底層代碼都不是自己從頭寫上來的。
站在巨人的肩膀上，是目前在小城市做AI的最優(yōu)解。
當?shù)氐腁I開發(fā)者告訴我，首先，他們測試了市面上主流的開源大模型和閉源大模型，最終選擇了Llama，原因是模型在業(yè)務(wù)場景下的表現(xiàn)好，而且生態(tài)夠豐富，社區(qū)資源多，配套工具成熟，這給他們的后續(xù)訓(xùn)練和開發(fā)減少了很多難度。
此外，身在三、四線城市的AI公司，往往并沒有足夠的預(yù)算、算力、工程人才去從頭訓(xùn)練一個新的大模型，加入開源社區(qū)或閉源生態(tài)是最現(xiàn)實的選擇。一位技術(shù)負責(zé)人說，他們沒法像大廠那樣囤上幾千幾萬張英偉達算力卡，加上N卡價格瘋漲，所以用的是國產(chǎn)算力，雖然需要解決跟CUDA的兼容性問題，但能滿足他們的需求，是目前比較有性價比的選擇。
另外，他們在本地垂類賽道，數(shù)據(jù)和工程是核心競爭力。這些三、四線城市的AI公司，沒有股價壓力，也不需要給投資人PR，專注于某一個非常小的垂類場景，一般也是大廠看不上、不會去碰的小市場，依靠私有數(shù)據(jù)積累和工程化交付的能力，就能建立起商業(yè)模式。
因為很多落地場景，只有在當?shù)厣钊肓私庑袠I(yè)才能發(fā)現(xiàn)。
比如一個AI公司，基于開源大模型+自有旅游數(shù)據(jù)開發(fā)的民宿大模型，已經(jīng)在云南大理的民宿落地了。而將大模型的對話能力，打造成“24小時AI管家”，這個靈感來自民宿會遇到社恐的游客，或者不希望暴露隱私，不想因為WiFi密碼等小事麻煩服務(wù)人員，管家的介入很難做到恰到好處，讓游客住的不夠舒適自在。而大模型出來之后，就在旅客和管家之間，多了一個AI交互的緩沖地帶，一些小問題通過AI管家就能解決，需要人工服務(wù)時隨叫隨到，這樣就很好地解決了旅客的顧慮。
目前，該公司的AI大模型服務(wù)，主打的就是可落地、支持私有化，目前覆蓋了文旅、工業(yè)、政務(wù)等場景，業(yè)務(wù)營收有70%以上來自大型企業(yè)的數(shù)智化。
實話說，很多一線城市的AI創(chuàng)業(yè)公司、高?？蒲性核蛟斓拇竽Ｐ?，都未必能產(chǎn)生這樣的落地能力和經(jīng)濟價值。
總的來說，我的感受是，三、四線城市的技術(shù)從業(yè)者，上來就是從場景里找機會，找跟AI的結(jié)合點，反而更容易出效果。
一位開發(fā)者朋友是這樣說的，“搞AI就像養(yǎng)貓，科學(xué)家們和企業(yè)會養(yǎng)聰明的品種貓，這跟我沒什么關(guān)系，我喜歡養(yǎng)小貓串串，把AI領(lǐng)域跟人文藝術(shù)領(lǐng)域結(jié)合起來，這個品種你沒見過吧”。
將通用大模型的“品種貓”跟本地場景、本土需求相結(jié)合，進行“雜交”，養(yǎng)出一只只“混血小貓”，這些垂類AI應(yīng)用，就像中華田園貓，可能是大廠和科技媒體人不太關(guān)注的，卻沐浴著云南得天獨厚的陽光，真實而有生命力地成長著。
在小城市做AI的可能性
在交流活動中，有好幾個媒體人都詢問，在云南做AI有哪些阻礙和挑戰(zhàn)。真正的問題，似乎在意料之外，又在情理之中。
所謂意料之外，是很多問題已經(jīng)在被積極解決了。
比如基礎(chǔ)設(shè)施，在大家的印象中，三、四線城市的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展比較晚，發(fā)展AI的資源稟賦比較薄弱。實際上，基礎(chǔ)設(shè)施在當?shù)卦絹碓讲怀蔀閱栴}。
拿算力來說，云南的算力資源已經(jīng)可以滿足當?shù)谹I的開發(fā)需求。當?shù)毓ぷ魅藛T告訴我們，由于電價便宜，氣候條件好，所以云南很適合發(fā)展AI人工智能數(shù)據(jù)中心，前文提到的民宿大模型，就是在昆明人工智能計算中心上進行訓(xùn)練的，采用的國產(chǎn)算力。當?shù)亟煌I(lǐng)域的數(shù)據(jù)中心工作人員也提到，該行業(yè)數(shù)據(jù)中心已經(jīng)完成了60%的國產(chǎn)替代率。
至于數(shù)據(jù)，參加交流活動的兩家AI服務(wù)商，此前都是數(shù)據(jù)服務(wù)提供商。其中一個成立于2018年，在2020年的時候就形成了第一版數(shù)據(jù)解決方案，和一、二線的大廠簽訂了合作關(guān)系，積累了大量的數(shù)據(jù)資源和工程經(jīng)驗。而算法，如前所說，依托全球領(lǐng)先的開源模型和社區(qū)，當?shù)谹I公司也可以快速上手開發(fā)。
那么，當?shù)谹I發(fā)展的真正約束條件是什么呢？
一是遠離產(chǎn)業(yè)帶。行業(yè)AI解決方案包含了多個環(huán)節(jié)和生產(chǎn)鏈條，很多小城市還沒有建立起產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢，導(dǎo)致生產(chǎn)環(huán)節(jié)中存在斷點。一位昆明當?shù)氐腁I服務(wù)商提到，客戶的私有化部署，往往需要單獨成立標注組，項目完成就解散了，人才就要流失。而他們跟省外的標注公司合作，有的要收取加盟費，有的對團隊規(guī)模有要求，必須達到100人以上，這就給他們的項目增加了不少成本。
二是缺人。既然到外省找人很麻煩，那么找本地人才呢？答案就是當?shù)貨]有那么多AI人才。那一場交流活動中，也有云南當?shù)氐腁I產(chǎn)業(yè)學(xué)院老師參加，對方提到，該學(xué)院今年招收了200名人工智能專業(yè)的本科生。現(xiàn)場一家AI公司表示：“200個？根本不夠用啊?！?/p>
除了人數(shù)少，由于人工智能是一個新興專業(yè)，當?shù)匾策€在探索培養(yǎng)方案，有老師提到，目前AI教學(xué)還存在跟應(yīng)用領(lǐng)域不夠貼近的問題，企業(yè)提供的AI實訓(xùn)平臺不符合教學(xué)、科研的需求，學(xué)校只能自己開發(fā)。
如何解決上述困境？我也在當?shù)乜吹搅艘环N跟開源文化有點類似的產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新模式，那就是“抱團取暖”。
一家本地的數(shù)據(jù)服務(wù)公司，將自己打造的數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)探源等工具鏈，開源出來，豐富區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)資源。此外，依托昆明人工智能計算中心，當?shù)匾苍陉懤m(xù)開展師資培訓(xùn)、工程師培訓(xùn)等人才培養(yǎng)項目，打通“學(xué)練訓(xùn)賽業(yè)”，推動產(chǎn)學(xué)研用的融合。
遠離了“北上廣”和“龍頭企業(yè)”的三、四線城市，由于AI產(chǎn)業(yè)鏈的零星聚集，反而跟彼此產(chǎn)生了格外強的引力，特別積極地希望貢獻出自己的一份力量。
產(chǎn)業(yè)AI的“面子”和“里子”
說到這里，你可能會問，那三、四線城市的AI落地情況究竟怎么樣？跟當?shù)禺a(chǎn)業(yè)相結(jié)合的廣度和深度如何呢？
我可以分享兩個真實的見聞故事：
一個是“面子”。在中國－老撾的邊境城市，當?shù)毓ぷ魅藛T帶我們參觀了位于火車站附近的“智慧展示中心”。我們發(fā)現(xiàn)，這個展示中心的作用，確實是“展示”，我們到大屏幕前觀看完兩部宣傳片，就沒能再深入了。
另一個是“里子”。當我們走到日常運行的貨車檢查站，一個工作人員對著鏡頭侃侃而談，告訴我們5G+AI的應(yīng)用如何落地，讓貨車一站式通關(guān)，避免了層層卡驗，將每輛車的平均通關(guān)時間從8分鐘縮短到4分鐘。從技術(shù)規(guī)劃到落地效果，講的非常清晰，帶著一種很了解一線實際情況才有的揮灑自如。
對此，不同的人可能會有不同的解讀角度。
AI應(yīng)該樂觀嗎？好像是的，它已經(jīng)抵達了最遙遠的邊境線，在n線城市落地。AI應(yīng)該悲觀嗎？也有點道理，有效的AI應(yīng)用似乎就那么多，作為“典型案例”存在，而如果沒有AI場景的遍地開花，那么建好的AI基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮的作用，確實就是擺在那里，作為“展示”。
今天，三、四線城市的AI探索，處于一個智能化需求特別多、特別分散的階段，只能一個場景一個場景地滲透。而這也是本地AI企業(yè)和開發(fā)者的機會，也有越來越多的人看到了這些地方存在的無數(shù)個被AI改變的可能性。
在當?shù)刈咴L時，本地AI企業(yè)提到一句話：通過一個場景，探索出一些模式，應(yīng)用到整個行業(yè)，一個個場景的智能化，拼起來就是整個行業(yè)的智能化。
他們確實也是這樣做的。
這些微小而分散的需求，是AI大廠和巨頭不愿意觸碰，做了也投入回報比很低的場景，被當?shù)仄髽I(yè)一個接一個地解決著。
比如云南開發(fā)出的越南語、老撾語、緬甸語、柬埔寨語、泰語等南亞東南亞語言的掃描筆、AI翻譯機；幫助企業(yè)無需寫字段調(diào)用API，就能根據(jù)不同的使用場景，比如經(jīng)營分析會、領(lǐng)導(dǎo)參觀匯報、財務(wù)數(shù)據(jù)上報等，實時生成任意需求BI的垂類大模型；為麻醉科提供高效智能排班服務(wù)的大模型等。
大模型狂奔這一年，已經(jīng)從價值炒作階段進入到價值沉淀階段，有大模型廠商提出了“不作詩、只做事”的理念。那么，誰來做事呢？
這些在小城市做AI的人，用一個個場景的拼圖，拼出了大模型“有用”的答案。而AI的小城故事，還會在這片土地一直講下去。