阿里千问迎来重大转型，从聊天助手升级为能办事的Agent，全面接入淘宝、高德等阿里生态服务。这次更新背后是大模型厂商从参数竞赛转向商业应用的行业趋势正规炒股配资网站，阿里凭借庞大生态数据优势，正在探索AI与用户、平台共生的未来模式。
1月15日，阿里千问又迎来一次重要更新，从之前的“AI聊天助手”转换为“能办事的agent”，在众多大模型产品里，千问似乎找到了属于自己的路线图，不再纠结DAU、不再一昧堆参数，而是打造真正解决问题的通过能够用人工智能助手。
这一次的千问最主要的更新是，在软件内部全面接通了阿里的旗下的生态产品—-淘宝、天猫、闪购、飞猪、高德、支付宝等，用户可以直接在千问app里去使用这些软件的核心功能，比如点外卖、购买商品、打车和订机票等等。
据相关媒体报道，阿里在千问的研发上，已经进入了一个“闭门”的状态，内部相关的产研团队聚集在一块，有问题、有需求直接沟通，有些员工工作日从全国各地来到杭州总部，周末再飞回去。去年11月千问迎来第一次大的更新，一个多月过去，千问又给用户带来一个新的玩法，但是，这样做有什么必要吗？一些网友留言，有其他AI相关团队已经开发出购物、消费和办公的agent，这样做能否带来商业化？
一、AI 的下半场是应用今天的大模型不应该只停留在堆参数上面，更应该向商业应用看齐。原因也很简单，模型厂商都在亏钱。
事实上从2022年chat GPT3诞生以来，大模型的能力的进步速度都在缓慢下降，业界认为这符合scaling law的理论，简单来说就是，当增大模型规模、数据规模或计算预算时，模型的损失（loss）或错误率会以可预测的幂律（power law）方式下降。
这意味着：“越大越好”不是偶然，而是可量化的规律。尽管继续增加规模（参数/数据/算力），性能仍会提升，但钱似乎是一个是总绕不开的话题，最优做法是同步扩大模型和数据，数据不会凭空产生，它需要用户真正的实践，谁有应用，谁就有用户，有了用户也就有数据，模型的能力也会有越来越好。
这一点可以从open AI以及其他顶级模型厂商的产品图可以看出来，大家都在不断的拓宽自己的商业路线，试图挽救自己入不敷出的事实，这里举一些代表性的案例，比如open AI打算入局硬件行业，通过自己的模型软实力和硬件供应商合作，打造智能化设备；还有一些做Maas业务的，依靠API和私有化服务去提高收入；再比如过去做企业端的模型服务，也开始尝试在c端应用上开发，获取流量和收入。
总而言之，大模型的厂商日子不太好过，导致行业内卷化也很严重，且上游端的算力、电力的成本都是固定的，如果不能提高模型的商业价值，将会很难支付其这么高昂的研发和使用成本。
百度CEO李彦宏曾在去年百度开发者大会上谈到，今天的大模型更新频率很高，最快可能一周更新一次，未来百度AI的方向更加转型应用为主。
我认为：模型的更新固然是好事，是厂商研发实力的体现，是科技进步进步的结果，但是，这样一种更新具体能在用户身上带来多大的感知，能给企业端的场景带来多大效果，要打上一个大大的问号，否则你的更新可能只是炫技，也可能是内部kpi的考核结果，是一种无效提升。这是今天大模型厂商都应该考虑到的一问题。
回到千问的问题上，这一次不再是推出更多的模型、更大的参数，而是一改常态，聚焦更加真实用户习惯，购物、外卖和打车等，这些高频的生活场景，对于用户来说，今天有了AI，有了大模型，它们可以辅助设置帮助我们完成这样的事情，这就让过去一直是“chat”为主的千问，突然转变为“解决问题”的智能助手了，用户甚至可以在一个平台上享受到多种服务，这就是阿里在做的事，是一种对于大模型后期发展的战略行动。
二、AI和阿里的生态贴合，互相成就为什么是阿里？
上文提到过，今天的大模型要想获得好的能力的提升，并不是缺少算力和算法、架构、而是缺少数据，这些数据并非来自公开的平台、知识、资料等，而是以模型和用户在真实交互中，获取到的用户的习惯、行为和状态。
有数据显示，在去年黑五期间，美国很多消费者开始尝试去AI去帮助自己购物，用户会去向AI描述自己的购物需求，然后让AI来整合平台的商品信息，去帮助自己完成选品和下单。这通常由平台和大模型公司合作，把平台商品信息接入到大模型，对比下来，就是今天淘宝和千问正在做的事。
因此，与其说看好千问，不如说看好的是阿里，阿里拥有的是整个服务生态，淘天用于消费、高德用于出行、闪购用于餐饮、支付宝用于支付和货币，这些国民级别的应用，不仅在使用场景上包含了吃喝住行，而且都还是同一个集团旗下，可以说，阿里本身就拥有其他AI厂商所没有天然优势，庞大的用户群和消费数据，每一次浏览、每一次点赞、每一次购物单、每一次扫一扫，甚至每一次地点收藏，都在形成个人的数据集，用于AI的训练和学习之中，而这些，今天都只需要千问一个平台就能完成。
我们有过这样一个设想：未来，用户、平台和AI是共生的关系，因为需要平台去完成社会化，这个过程中用户产生的所有数据都会被平台保留和整合，反过来AI需要这些数据信息不断优化用户服务，提高使用体验和感受，继而增强平台的竞争力。三者真正实现生态闭环。
而大模型要做的就是，不单是是提升多模态的使用能力，还要整合下游应用的互通。
从战略上来说，千问今天做到这一步是集团早就预想到的吗？我认为不是，战略部署的前提是需要有行动上的反馈，要想能在战略上敌人，比别人看得远，就要多获取反馈，因此，与其说今天的千问的成功，更多事来自于阿里在AI事业上行动别别的竞争对手更多，做了更多的事情，投入了更多的时间，花了更多的钱，摸爬滚打出来的。
可能就如马云所说：谁也没想到一开始要去做支付宝，也没有想到要去做菜鸟，只是因为当时发现在做电商的时候没有好的解决办法，1只能硬着头皮干下去。
今天的阿里最让我难以释怀的事，一个20多年的互联网公司，能仍然着一份创业的初心，一群人，一个团队，从高德扫街，再到千问，大家坐在一起，就想把一件事做好。
不积跬步，无以至千里，以行动派为主的阿里似乎正在慢慢找到他们的方向。
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