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21世纪经济报道记者白杨 北京报道

7月6日，2023世界人工智能大会在上海召开。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在产业发展论坛上表示，伴随着大语言模型的发展，产业和社会正在从数字化、网络化走向智能化。在这个过程中，腾讯始终认为人工智能发展的根本目标是落地于产业，服务于人，能真正解决用户需求、距离场景和数据更近的企业，将拥有大模型的未来。

汤道生指出，通用大模型有很强的能力，但并不能解决很多企业的具体问题。“通用大模型一般是基于广泛的公开文献与网络信息来训练的，许多专业知识与行业数据积累不足，导致回答的行业针对性与精准度不够。用户对企业提供的专业服务，要求高、容错性低，企业一旦向公众提供了错误信息，可能引起严重后果。”

“虽然通用大模型整体水平在不断提升，但策略上有点像要把大海煮沸（Boil the Ocean），并不聚焦。通用大模型可以在100个场景中，解决70%-80%的问题，但未必能100%满足企业某个场景的需求。”他说道。

因此，企业的大模型应用需要综合考虑行业专业性、数据安全、持续迭代和综合成本等因素。而基于行业大模型，构建自己的专属模型，也许是企业更优的选项。

汤道生表示，企业如果基于行业大模型，再加上自身数据进行精调，可以建构专属模型，打造出高可用的智能服务。而且模型参数比通用大模型少，训练和推理的成本更低，模型优化也更容易。

同时，行业大模型和模型开发工具，也可以通过私有化部署、权限管控和数据加密等方式，防止模型训练和使用带来企业敏感数据的外泄。

另外，汤道生提出，大模型在产业中的落地是一个复杂的系统化工程，要经过数据处理、算法构建、模型部署一系列环节，每个环节都不能“掉链子”。企业模型的应用也不是一次性部署完就结束了，还需要在使用中不断根据新的数据调整，让模型跟上不断变化的市场和用户需求。