生成式AI技術無疑是當前最大的時代想象力之一。

資本、創(chuàng)業(yè)者、普通人都在涌入生成式AI里去一探究竟：“百模大戰(zhàn)”連夜打響，融資規(guī)模連創(chuàng)新高，各種消費類產(chǎn)品概念不斷涌現(xiàn)……根據(jù)Bloomberg?Intelligence的報告，2022年生成式AI市場規(guī)模僅為400?億美元，預計到2032年這一數(shù)字將突破1.3?萬億美元，未來10?年的年均復合增速高達42%。

然而，表面上看著熱鬧非凡，但生成式AI技術的普及和轉化真的有我們想象的那么高嗎？

在經(jīng)歷了爆發(fā)式增長之后，6月以來，生成式AI聊天產(chǎn)品訪問量幾乎都出現(xiàn)了不同程度的下降。最新用戶調(diào)查顯示，有80%-90%以上的受訪者表示未來六個月都完全不會使用ChatGPT、Bard等聊天工具。從消費端看，大家目前似乎更多地把生成式AI產(chǎn)品當成了一種追趕時尚潮流的玩具，而非持續(xù)使用的工具。

而在企業(yè)端，這樣的現(xiàn)象就更為明顯。一旦人們切換到工作模式時，生成式AI工具便很少出現(xiàn)在大家的工作流程中，甚至還被很多大型公司等明令禁止或限制性使用。

關于生成式AI的狂想焦點似乎還停留在大模型和產(chǎn)品概念上，人們預期所想看到的繁榮生態(tài)和對經(jīng)濟社會所產(chǎn)生的變革性影響還尚未到來。

此外，通用模型并不能解決所有問題，能幫企業(yè)完成的事情非常有限。大模型的訓練都是基于互聯(lián)網(wǎng)上的公開數(shù)據(jù)完成，很多產(chǎn)品也相對孤立沒有形成一個連貫的、整體的工作流，不具備定制化能力。意味著開發(fā)人員需要結合私有數(shù)據(jù)做大量個性化調(diào)試，開發(fā)訓練門檻極高。

針對當前的生成式AI浪潮，在降本增效，追求?“有質量的增長”?與利潤的背景下，企業(yè)可能更看重的是自己的痛點和需求，那么我國是如何應對這種困難呢？利用垂直大模型來解決這些針對性的場景問題。首個旅游行業(yè)垂直大模型“攜程問道”、首個商查大模型“天眼妹”可信商業(yè)助理......

作為致力于將AI與RPA等自動化技術融合創(chuàng)新的人工智能企業(yè)，實在智能自研垂直領域的大語言模型TARS（塔斯）正式上線，開始內(nèi)測，為賦能千行百業(yè)數(shù)字化轉型，與AI的融合又上了個新臺階：RPA技術可以有效幫助企業(yè)減少重復、繁瑣的人工操作，而AI納入后的實在TARS垂直大模型在AI自然語言理解及邏輯知識能力歸納泛化的優(yōu)勢以及智能屏幕語義理解技術（ISSUT）的雙重加持下，只需通過文字簡單描述業(yè)務流程，即可生成一個自動化業(yè)務流程，生成一個數(shù)字員工，讓流程的自動化更加簡單，讓自動化流程的生成更加智能、高效。

大模型之后，下一階段生成式AI技術一定會朝著多樣性和個性化方向發(fā)展，我們既可以看到比較通用的生產(chǎn)力工具，也會看到各種瞄準特定場景的AI產(chǎn)品，賦能整個經(jīng)濟社會的發(fā)展。