科技新聞作者 郭曉靜
8月15日，第四范式公布2024上半年業(yè)績，總營收人民幣18.67億，同比增長27.1%；毛利潤人民幣7.90億元，同比增長12.1%。在保證高研發(fā)投入的基礎(chǔ)上，繼續(xù)保持清晰減虧趨勢，上半年研發(fā)投入人民幣8.50億元，研發(fā)費用率45.5%；經(jīng)調(diào)凈虧損額同比收窄4.0%，經(jīng)調(diào)凈虧損率同比收窄至9.0%。
營收增長，且虧損率繼續(xù)收窄，在這個業(yè)績背后，第四范式在大模型爆發(fā)至今，究竟是如何去思考大模型落地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的邏輯？在業(yè)績公布當(dāng)天，第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵與包括科技新聞在內(nèi)的媒體進行了深度交流，并回答了媒體提問。
第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵
戴文淵表達了如下觀點：“AI大模型在發(fā)展初期可能不強調(diào)經(jīng)濟，因為那是創(chuàng)新階段，但隨著發(fā)展會逐漸回歸商業(yè)本質(zhì)，業(yè)務(wù)最后一定是投入小于等于產(chǎn)出。企業(yè)會關(guān)注是否需要大模型，以及大模型的成本與產(chǎn)出是否匹配，會思考投入成本是否帶來足夠產(chǎn)出，以及選擇何種模型最有價值，而不是盲目追求大語言模型。”
以下為對話內(nèi)容精編：
Q：AI 大模型落地應(yīng)用的難點在哪兒？第四范式新產(chǎn)品模式是否具備這個潛力，來解決這個難題？另外，國內(nèi)很多公司上線了 AI 生視頻模型，不知道您對這方面的應(yīng)用有沒有關(guān)注？
戴文淵：AI 賦能產(chǎn)業(yè)，關(guān)鍵在于關(guān)注價值。當(dāng)前對于 AI 賦能產(chǎn)業(yè)存在不同意見：一方面，對 AI 落地價值存在爭議；另一方面，看到 AI 新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，認為未來空間廣闊。就前者而言，大語言模型在各行業(yè)落地時，在很多行業(yè)并非解決核心問題的工具。比如大語言模型通常落地的客服、知識管理等方向，在金融、零售、能源等行業(yè)并非核心場景，這引發(fā)了對大語言模型價值的反思。
實際上，AI 或大模型在產(chǎn)業(yè)端落地不應(yīng)局限于大語言模型。對于金融機構(gòu)，風(fēng)控模型可成為大模型；對于零售企業(yè)，供應(yīng)鏈也可成為大模型。若用大模型技術(shù)為企業(yè)提供高價值服務(wù)，可看到巨大價值。以 3 月份發(fā)布的先知 AIOS5.0 為例，我們強調(diào)的不是大語言模型統(tǒng)治一切，而是對于任意 X 模態(tài)的大模型，如何用大模型技術(shù)構(gòu)建并解決企業(yè)核心問題。
具體來說，以我們覆蓋的核心行業(yè)為例，金融行業(yè)要預(yù)測的不是下一個字，而是下一份信用報告；健康管理要預(yù)測的不是下一個字或下一幀畫面，而是下一份體檢報告。大模型技術(shù)可解決這些問題，不必局限于大語言模型。
在垂直大模型和人工智能+領(lǐng)域，我們深耕十年，積累豐富，知道如何用 AI 技術(shù)幫助行業(yè)解決核心問題，同時注重降低門檻和成本，助力企業(yè)在大模型落地過程中實現(xiàn)更好的投入產(chǎn)出比，這是對第一個問題的回答。
對于第二個問題，視頻模型代表著 AI 的生產(chǎn)力和能力。隨著 AI 能力不斷增強，可生成越來越好的視頻和多模態(tài)大模型。但當(dāng)這個能力應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)端時，我們需要關(guān)注生成視頻是否為產(chǎn)業(yè)端的核心問題。并非生成視頻不夠厲害，而是對于不同產(chǎn)業(yè)，其價值不同。比如對于零售企業(yè)，生成視頻可能不是最核心問題，但也可能是。我們一直致力于優(yōu)化技術(shù)與產(chǎn)業(yè)核心價值的匹配。
Q：類似于阿里的大廠投資了很多企業(yè)，這些企業(yè)募集了很多資金，也聚集到行業(yè) 2B 板塊，是否會對第四范式產(chǎn)生影響？目前做 AI 的企業(yè)這么多，未來在這個行業(yè)是否會出現(xiàn)洗牌？第四范式怎么應(yīng)對現(xiàn)在的競爭？
戴文淵：我們不必擔(dān)心大廠投資的這些企業(yè)，因為他們通常投資的是大語言模型公司、視頻或多模態(tài)公司，絕大多數(shù)并非垂直于行業(yè)的 AI 公司。具體到行業(yè)問題層面，絕大多數(shù)行業(yè)的核心場景與大語言模型以及視頻模型都沒有關(guān)系。比如，如果想知道客戶下一份信用報告，沒有一個大語言模型或視頻模型能夠解決；同理，如果想知道下一個月的體檢報告，也沒有大語言模型可以做到。實際上，我們一直向行業(yè)客戶強調(diào)，大模型不是單純的大語言模型，任意場景、任意模態(tài)數(shù)據(jù)都可以成為大模型。比如在健康管理領(lǐng)域可能是體檢報告大模型，金融行業(yè)可能是信用報告大模型。所以，這些企業(yè)之間的競爭雖激烈，但暫時不在我們所涉及的領(lǐng)域。
Q：本季度營收增長 60%，高速增長的原因是什么？這個模式能不能持續(xù)下去？
戴文淵：增長一方面來自客戶的留存。另一方面，去年我們推出了范式生態(tài)，將先知能力與合作伙伴的產(chǎn)品研發(fā)能力相結(jié)合，助力合作伙伴產(chǎn)品實現(xiàn)智能化改造。同時，在他們銷售產(chǎn)品時，我們先知的收入也得到進一步提升。這是目前維持先知高增長的重要驅(qū)動力，我們對未來持續(xù)增長也非常樂觀。如果關(guān)注我們現(xiàn)在產(chǎn)品的迭代和新的產(chǎn)品發(fā)布，上半年通過先知 Inside 的模式推出了 30 多款不同產(chǎn)品，我們有信心未來產(chǎn)品推出速度會越來越快，這也是未來能夠持續(xù)高增長的重要原因。
Q：我們注意到本次公告提出了人工智能技術(shù)的產(chǎn)品化，上半年第四范式推出了 30 多款產(chǎn)品，是創(chuàng)新的 AI 應(yīng)用形式，請問戴總這種模式對第四范式和行業(yè)的價值是什么？
戴文淵：感謝提問。首先看對行業(yè)的價值，我國有很多創(chuàng)新企業(yè)，每天研發(fā)各種產(chǎn)品解決客戶問題，但可能受限于技術(shù)能力，無法將產(chǎn)品 AI 化、智能化。第四范式通過先知 Inside 模式，可將先知能力集成到客戶或合作伙伴的產(chǎn)品中，如數(shù)字人產(chǎn)品、視頻營銷產(chǎn)品等。這些企業(yè)產(chǎn)品能力好，知道客戶和市場在哪里，但不一定有好的 AI 能力，我們可為其提供 AI 能力。對于第四范式來說，產(chǎn)品化能力也需借助市場或生態(tài)的力量。沒有哪家公司能做所有產(chǎn)品，通過生態(tài)力量，我們可找到細分賽道的合作伙伴，在為他們輸出 AI 能力的同時，我們的 AI 也被帶到各個細分場景，實現(xiàn)雙向賦能，為雙方提供價值。
Q：怎么解決行業(yè)大模型落地應(yīng)用，目前它走到了哪個階段？這個行業(yè)里面第四范式處于什么生態(tài)位？
戴文淵：AI 落地過程中，價值和經(jīng)濟都很重要。新技術(shù)出現(xiàn)初期可能不強調(diào)經(jīng)濟，就像去年大多數(shù)大模型落地經(jīng)濟賬算不回來，但那是創(chuàng)新，不必完全看投入產(chǎn)出。隨著創(chuàng)新發(fā)展，會逐漸回歸商業(yè)本質(zhì)，業(yè)務(wù)最后一定是投入小于等于產(chǎn)出。現(xiàn)在不能說 AI 大模型已完全回歸商業(yè)邏輯本質(zhì)，但正逐漸回歸。此時，企業(yè)會關(guān)注是否需要大模型，大模型成本高，會思考投入成本是否帶來足夠產(chǎn)出，以及選擇何種模型最有價值，是不是落地的真的是大語言模型�，F(xiàn)在越來越多行業(yè)客戶回歸理性，思考商業(yè)邏輯本質(zhì)問題。
我們一直關(guān)注的不是用一個模型解決所有問題，若一個模型能解決很多問題，會非常大，應(yīng)用成本也很高。對于企業(yè)來說，核心場景只需解決少數(shù)問題，同時要求好的投入產(chǎn)出比。這恰恰是第四范式所擅長的。我們并非從今天才開始做垂直大模型或 AI+，從創(chuàng)業(yè)第一天就強調(diào)做核心應(yīng)用場景，提升企業(yè)核心競爭力。我們在這個領(lǐng)域深耕十年，自 2018 年在垂直 AI 賽道上，根據(jù) IDC 分析，一直處于市場份額第一。所以，我們占據(jù)不錯的生態(tài)位，希望持續(xù)維持領(lǐng)先優(yōu)勢，為客戶和行業(yè)輸出核心價值。
Q：各位好，有三個問題，首先是第四范式上半年的終端用戶和標(biāo)桿用戶的數(shù)量是否有所增加？在不同行業(yè)的拓展情況是如何的？有沒有重點突破的？如果有的話，有沒有具體的合作案例或者成果分享一下呢？第二個問題是關(guān)于提到先知平臺升級到了 5.0 版本，它對于公司財務(wù)增長起到了重要作用，請分享一下它的新的特性和優(yōu)勢，以及它是如何幫助企業(yè)客戶解決實際的業(yè)務(wù)問題的？第三個是隨著大模型像剛剛戴總提到的發(fā)展趨勢，公司是如何看待在各行業(yè)在人工智能技術(shù)應(yīng)用方面的需求和變化？根據(jù)這個需求變化我們將會怎樣調(diào)整業(yè)務(wù)從而更好滿足市場需求，以及未來在行業(yè)拓展方面的一些具體規(guī)劃。
戴文淵：上半年公告顯示，總體用戶數(shù)是 185 個，標(biāo)桿用戶數(shù)是 86 個，其中 20%是新增客戶，80%是老客戶。標(biāo)桿用戶平均收入較去年明顯增長，從 905 萬增長到 1148 萬，增速將近 27%。新增標(biāo)桿客戶主要分布在智能制造、能源電力和金融等行業(yè)，體現(xiàn)了我們的業(yè)務(wù)拓展戰(zhàn)略。我們滲入到了 14 大行業(yè)，鞏固了能源、金融等傳統(tǒng)優(yōu)勢行業(yè)，同時在智能制造、醫(yī)療等新行業(yè)拓展，智能制造行業(yè)新增標(biāo)桿用戶數(shù)量很多。例如在能源電力支持供應(yīng)全鏈條數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)算力中心基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面。
總體上，我們將繼續(xù)保持戰(zhàn)略，穩(wěn)步提升多元化客戶黏性。關(guān)于先知平臺 5.0 版本，先知平臺一直致力于構(gòu)建垂直大模型。垂直大模型基于特定場景和特定模態(tài)數(shù)據(jù)，可能是體檢報告大模型、信用報告大模型或設(shè)備運行報告大模型等，本質(zhì)上是預(yù)測下一個 X。與大語言模型預(yù)測下一個字、視頻模型預(yù)測下一幀畫面不同，我們把下一個 Token 更加泛化。比如金融機構(gòu)預(yù)測下個月信用報告，健康管理機構(gòu)預(yù)測明年體檢報告，能源企業(yè)預(yù)測設(shè)備未來兩小時運行報告。我們致力于構(gòu)建一個平臺，幫助企業(yè)從零開始搭建任意模態(tài)的大模型。
需要強調(diào)的是，我們的模型不是基于某個大模型底座精調(diào)出來的，不同模態(tài)的模型無法精調(diào)。我們要構(gòu)建任意模態(tài)的基礎(chǔ)大模型，底座大模型，賦能企業(yè)。我們在這個領(lǐng)域深耕十年，有很強的先發(fā)優(yōu)勢和技術(shù)壁壘。
從應(yīng)用端看，今年趨勢更加理性，企業(yè)更關(guān)注大模型技術(shù)如何創(chuàng)造價值，形成更好的競爭壁壘。國家年初提到的人工智能+非常好，企業(yè)應(yīng)找到核心場景，如金融機構(gòu)的風(fēng)控、零售企業(yè)的供應(yīng)鏈、能源企業(yè)的設(shè)備運維等，用 AI 加上核心應(yīng)用場景所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)構(gòu)建垂直大模型，提升企業(yè)核心競爭力，這也是我們一直布局的方向。
Q：先知平臺推出了先知 Inside 模式，這對公司和生態(tài)伙伴之間的合作模式有沒有什么影響？具體的業(yè)務(wù)價值體現(xiàn)在什么地方呢？
戴文淵：這拓展了第四范式的產(chǎn)品邊界。過去我們擅長 AI 開發(fā)平臺產(chǎn)品，與生態(tài)合作伙伴打造各行各業(yè)的解決方案，合作伙伴多是風(fēng)控、供應(yīng)鏈等解決方案型公司。我們過去不太做垂直類產(chǎn)品，如數(shù)字人產(chǎn)品、營銷產(chǎn)品、智能質(zhì)檢產(chǎn)品、穿戴設(shè)備產(chǎn)品等。實際上沒有哪家公司能做所有產(chǎn)品，我們也是產(chǎn)品公司，但定義的產(chǎn)品更多是平臺類產(chǎn)品。
先知 Inside 模式解決了第四范式推出各行各業(yè)垂直類產(chǎn)品的問題，我們需要借助合作伙伴的產(chǎn)品研發(fā)能力，同時為他們提供 AI 能力，實現(xiàn)雙方各取所需、雙向賦能�；诖四Ｊ�，上半年打造了 30 多款垂直類產(chǎn)品，我們非常有信心并將繼續(xù)加速，看好這個模式成為第四范式未來持續(xù)快速增長的重要驅(qū)動能力。
