创新奇智(02121.HK)：发布“奇智孔明AInnoGC”工业大模型系列产品，走向商业化的新起点

2023年9月7日 am7:56 • 財經與經濟

9月，“AI+制造”领军企业创新奇智（股票代码2121.HK）发布了名为“奇智孔明AInnoGC”的产品系列，其中包括工业大模型AInno-15B，以及建立在该大模型引擎上的几款应用，包括奇智明达ChatRobot、奇智明数ChatBI和奇智明睿ChatDoc。

在大部分的大模型还停留在研究阶段之时，创新奇智的务实超出了想象。这种发展思路可能为AI行业的商业化带来新范式、新思考。

“15B”背后的务实精神

谈到工业大模型AInno-15B，不应忽略名字中的两个关键点：“15B”，以及“工业”。

大模型命名中的“B”，指的是 “Billion”，即十亿。这是指模型中的参数数量，即神经网络中的可调整权重和偏差的数量。

“小模型”与”大模型”的范围是相对的，没有一个确定的标准。但通常来说，大模型的参数数量通常以“B”（十亿）来衡量，而小模型通常以“M”（百万）为单位。小模型往往只有几百万到一两千万个参数，由于参数规模较小，仅适用于任务相对简单的场景；相较之下，大模型的参数具有指数级的提升，因此能够捕捉更多的特征和复杂性，这使它们在处理复杂任务时表现更出色。

因此，投资者普遍认为“参数越多越好”；在“百模大战”中，各大厂和小厂都开始了激烈的“参数竞赛”。我们可以清楚地看到，通用大模型的参数规模迅速增加，不仅跨足了千亿级别，甚至直接进入了万亿级别的领域。但通用大模型与此形成鲜明对比的是，专用大模型的参数规模能达到“B（十亿）”的并不多。这是由于不同于通用大模型可以使用大量的互联网语料，可供专用大模型训练的数据十分有限。换句话说，科技公司要获取高质量的垂直应用的数据难度较大，这形成了非常重要的技术壁垒和竞争壁垒。

创新奇智深耕制造业多年。在AI1.0的阶段中，创新奇智就已覆盖国内43个工业大类中的8个领域，包括钢铁冶金、面板半导体、3C高科技、工程建筑、汽车装备、能源电力、食品饮料、新材料和智造实训。在此阶段，创新奇智成为中国制造业AI解决方案市场最大的AI技术驱动型解决方案供应商，以及中国头部的人工智能公司。这意味着公司不仅早已积累了海量的、高质量的数据，还拥有了已清洗处理过的、结构化的、可供AI训练的数据。这些数据同样适用于AI2.0时代，使公司可以快速迭代出高质量的大模型。

但值得注意的是，尽管资本市场很多投资者在追捧无限多的参数，创新奇智敢于提出了另一个十分务实观点：ChatGPT是数据训练的量变到质变的结果，但并不意味着参数越多越好。创新奇智CTO张发恩在采访中表示：做专业大模型不应唯参数论。

“市面上常见的大模型参数包括7B、13B、34B、68B、70B，并没有15B的模型。而我们在迭代大模型的过程中，发现15B的参数对我们来说是最适合的选择，因此在参数数量的选择上与其他模型有所不同。”张发恩表示。创新奇智部署过300亿参数的大模型，发现150亿参数的方案更优。

一方面，参数过多可能引发过拟合问题，这意味着模型在训练数据上表现出色，但在未曾接触的数据上表现不佳。另一方面，垂直领域的客户十分重视数据安全，工业领域也不例外。创新奇智的大模型产品可以支持对数据安全有需求的客户进行私有化部署，但私有化部署，意味着客户自身要有一定的算力支撑。

千亿级参数超大模型的计算训练与输出结果需要大量的高端GPU。尽管英伟达已推出数据传输速度相对较慢的A800、H100和H800，用来代替A100向中国出口，但中美大厂都在紧急抢产能，百度、腾讯、阿里巴巴以及字节跳动公司今年向英伟达采购约10万张A800芯片。A800/H800的交货期已要到今年底或明年。在此背景下，创新奇智大模型采用的是150亿参数，大幅降低下游客户“算力饥渴”问题。

不盲目追求高参数，这充分体现了创新奇智做大模型“务实性”思路。好用、实用，这是工业大模型AInno-15B与竞品不同的独特之处。

“AI+制造”收入同增超八成

据介绍，创新奇智的AInno-15B大模型引擎经过垂直行业数据的预训练和多项优化，可以提供包括指令数据、模型精调、模型服务和提示工程在内的一系列功能和服务，可助力企业创建定制大型模型以及加速生成式AI应用的开发、调试、部署和实际应用。基于AInno-15B大模型引擎，公司还推出一系列的应用，如奇智明达ChatRobot、奇智明数ChatBI和奇智明睿ChatDoc。这些产品可应用于工场物流、数据分析、智能制造实训等领域，旨在实现基于生成式AI的自动化应用。至此，公司的“MMOC人工智能技术平台+AInnoGC工业大模型技术平台”组成的AI双塔技术布局基本成型，能力圈同时覆盖AI1.0与AI2.0技术。

值得一提的是，“奇智孔明AInnoGC”的系列客户群体主要集中在制造业领域。与其他垂直应用场景十分不同的是，工业应用场景的客户十分务实。它们采购大模型是出于实际需求，不是为了打造“标杆”示范效应，也不容易受到形象工程项目所吸引。这些客户将投资回报率（ROI）和关键绩效指标（KPI）视为关键标准，比如提高某条生产线的效率，或者增加另一条生产线的产量，因此更倾向于理性评估技术和项目的潜在价值、更注重经济效益。

以“务实”为导向的客户价值观与“奇智孔明AInnoGC”的定位不谋而合，这是“奇智孔明AInnoGC”能够在工业应用领域迅速实现落地的根本原因。从运营情况来看，张发恩指出，上半年“奇智孔明AInnoGC”已经在智造BI、智造实训等制造业场景得以应用，推动传统客户实现了智能化转型。从财务数据的角度来看，根据公司最近发布的2023年上半年财报，创新奇智“AI+制造”业务板块的收入达到了6.11亿元，同比增长惊人的81.3%。这一成绩在很大程度上表明，创新奇智的产品得到了客户的高度认可。

虽然以结果为导向的态度对创新奇智提出了较高的要求，迫使公司不断完善、迭代其大模型系列产品；但这也为公司带来了独特的竞争壁垒：如果大模型和生成式AI技术能够满足技术创新和业务升级的需求，这些务实的客户将会积极考虑采购。真正具备商业价值的合作通常是长期、持续的，前景远胜于一时的“形象工程”式的一次性合作。

展望未来，随着“奇智孔明AInnoGC”的不断落地，将帮助下游客户进行更广泛的智能化和数字化转型，并落地更多创新应用场景。在产品不断迭代和市场需求的推动下，AI+制造业赛道将焕发出强大的创新活力。

AI大模型潜力仍然巨大，但市场关注的焦点开始转向如何将概念变为实际应用。创新奇智发布的奇智孔明AInnoGC产品矩阵为我们提供了一个可靠的新范式。它不仅展示了AI与制造业结合的前景，还展现了“务实创新”对于商业化落地有十分重要的意义。

创新奇智只是AI商业化道路上的一个缩影，我们有理由相信，AI大模型与垂直行业结合的探索之路依然在延续。

文章来源：格隆汇

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