“去年6月開始做研究文生圖模型，8月基于Stable diffusion做圖片創(chuàng)作工具，今年發(fā)布WAI開始內測”——這是微盟在AI大模型時代的發(fā)展路徑。

自今年年初大模型之風吹向國內，一些頭部企業(yè)最早嗅到了商機，百度率先發(fā)布文心一言，阿里緊隨其后，官宣通義千問大模型，再就是騰訊混元大模型、華為盤古大模型...不僅如此，還吸引了王慧文、王小川等創(chuàng)業(yè)者的加入。

可以說，大模型確實給頭部大廠以及想要干一番事業(yè)的人帶來了新的發(fā)展機遇。正所謂新技術的價值要在具體的應用場景中體現(xiàn)，從這個角度來說，SaaS廠商似乎可以通過重構產品來獲得新的增長極，微盟就是其中之一。

微盟大家并不陌生，用微盟首席運營官尹世明的話來說：微盟不是一個流量的公司，也不是做個商城像京東那樣，而是為商戶提供SaaS工具，支持其在微信小程序、視頻號、小紅書開店，快手、支付寶等平臺開店，并幫助其管理數(shù)據。

那微盟這樣一家專門為商家提供SaaS廠商究竟會和大模型碰撞出怎樣的火花？

雷峰網了解到，從時間上來看，微盟對于大模型的研究要早的多，從去年6月份開始，微盟就開始了文生圖模型的研究，8月份推出了圖片創(chuàng)作工具，近段時間又正式發(fā)布了基于大模型的AI應用型產品WAI。

截至發(fā)布當天，微盟WAI已正式上線包括“話術生產、短信模板、商品描述、種草筆記、直播口播稿、公眾號推文、短視頻帶貨文案”等在內25個實際應用場景，其中部分高頻應用場景，包括紅豆居家、生活家精選等在內的多個行業(yè)頭部品牌均已接入內測，并有商戶反饋基本已經到了可以直接使用的階段。

尹世明還告訴雷峰網，“微盟所有的產品和服務，將全面接入AI大模型應用做升級”。借助第三方LLM模型和微盟自研技術，目前微盟旗下包括“微商城、企微助手、OneCRM”等在內眾多SaaS產品和服務均已接入微盟WAI，涵蓋商家在數(shù)字商業(yè)經營中“智能搭建、內容創(chuàng)作、營銷推廣、智慧洞察”等多重業(yè)務需求。

目前，諸如微盟這樣在大模型之上做應用的廠商數(shù)不勝數(shù)，微盟只是一個縮影。從目前來看，大模型對他們來說是利好的，但他們也要承擔大模型給他們帶來的局限性。

無論是自研行業(yè)模型還是做上層應用，SaaS廠商都要在國內外大模型的基礎上去做。但目前國內AI大模型主要通過邀請制來服務應用層的開發(fā)者，這種相對有限的能力開放，一定程度上限制了應用服務商基于大模型進一步推動場景落地的創(chuàng)新效率，也因此急需補充Finetune和Plugin等能力。

以微盟規(guī)劃中基于自然語言交互方式來實現(xiàn)的店鋪首頁裝修為例，即還需要大模型廠商進一步開放能力共同建設的場景之一。

尹世明表示，“當前國內大模型Finetune的能力還有待提高，如果Finetune能做好對開發(fā)而言就更容易了，坦率來講要進行真正意義上的Finetune，還是蠻困難的，但我們很期待?！?/span>

基于此，微盟還發(fā)布了一個融合了大模型廠商、應用提供商和商家在內的“AI大模型應用激活函數(shù)”。按照該函數(shù)呈現(xiàn)的大模型應用發(fā)展曲線，只有大模型廠商提供包括“大模型基礎能力、Finetune能力、模型調度及生態(tài)開放”等價值，類似微盟這樣的“應用提供商”借助行業(yè)knowhow和應用場景迭代，以及融合海量商家的“個性化需求、場景和數(shù)據”才能最終激活AI大模型的智能應用。

以下是雷峰網和尹世明的對話（在保證原意不變的情況下做了刪減）：

雷峰網：什么時候開始關注AI大模型，開始研發(fā)WAI的？

尹世明：與SaaS結合的大模型應用開發(fā)今年年初就開始了，去年6月開始研究文生圖模型，8月份基于Stable diffusion做圖片創(chuàng)作工具，今年開始跟國內各大模型廠商對接。

雷峰網：現(xiàn)在有專門的AI團隊在做研發(fā)嗎？

尹世明：目前有一支獨立的產研團隊來做，因為它是一個動態(tài)的過程，包括做SAAS的嵌入，實際上需要調動很多人，具體人數(shù)就不披露了。大家也看到我們有一個產品形態(tài)是需要融合到整個SAAS系統(tǒng)里的，所以在這一期上線包括后面的持續(xù)迭代里面，不僅要靠這支獨立的 AI團隊來做，也需要其他SaaS團隊的支持。

雷峰網：研發(fā)過程中遇到了哪些的挑戰(zhàn)？

尹世明：因為WAI本身是基于大模型的應用，國內廠商在大模型方面還處于起步階段，與國外大模型相比的話，國內大模型在生成質量方面還有待打磨，這是第一。第二點是它的一些配套設施，比如它能否支持我們做微調，灌給它語料后，能否讓做一些精準的意圖識別等，甚至現(xiàn)在多輪對話等都是不確定性比較高的一些功能。在這種情況下，我們的應用開發(fā)空間會受到局限。

我們現(xiàn)在一直在跟幾個大模型廠商保持溝通，是一起跑的狀態(tài)。其實理論上我們希望我們是個接力跑的狀態(tài)，他們跑完后，然后把交接棒給我們，我們再往前跑。但現(xiàn)在交接棒同時握在兩邊的手上，這是一方面的難度。

另一方面，其實現(xiàn)在很多應用場景還是由產研團隊去挖掘的，我們基于國外一些相對成熟的場景，去看他們可能會幫助業(yè)務做些什么。但實際上國內SaaS廠商還是要去從他們實際的應用場景出發(fā)?，F(xiàn)在可能大家對AIGC的理解還不夠深入，更多的是和大模型閑聊。真正到具體該怎么做，還是一個偏初級的階段。

雷峰網：WAI的定位是什么？

尹世明：我覺得未來它肯定是個營收板塊，現(xiàn)在它的效率提升就是肉眼可見的，而且它是有成本的。但會成為什么樣的體量現(xiàn)在還不好估算，因為我們還沒有正式的生產，我們對他期望值還是不小的。另外一點，有人號稱open AI可能成為世界上第一家10萬億美金的公司，AI確實會帶來全新的機會，我覺得時間不好講，但是我們現(xiàn)在是馬不停蹄。

雷峰網：WAI已經可以對外商用了嗎？客戶反響如何？

尹世明：如果你是我們的內測客戶，可以直接使用了。目前商戶反饋基本上可以直接使用了，這還是蠻厲害的。包括今天的線上演示，如果你反復試幾次他給出的答案，做參照已經一點問題都沒有了，就像我剛才說的618的營銷文案，我覺得比一般市場部寫得要好。

雷峰網(公眾號：雷峰網)：未來在這方面會繼續(xù)擴大投入嗎？

尹世明：至于說下一步投入的成本，可能要看產品發(fā)布后的一些反響，以及內測反饋來決定，甚至要看大模型的整體發(fā)展，如果整個生態(tài)發(fā)展的速度和成效比現(xiàn)在快的話，我相信會持續(xù)保持投入。

周一管理層開會時，我們也再次重申了一下基于這件事情的判斷，這次的AI確實和以往不一樣，所以我們會密切關注，包括最開始內測的時候，實際上我們還是想鋪開的，看情況決定加大投入這件事。從目前效果來看，我們能夠走到今天已經很不容易了。我相信通過用現(xiàn)場演示，我們理念也很清晰，基本上也證明了我們不只是想講故事，而是踏踏實實做事。

雷峰網：作為大模型的應用方，在選擇大模型時有哪些標準？

尹世明：坦率來講，首先要對開發(fā)者友好，對開發(fā)者不友好其實挺麻煩的，另外，開發(fā)模型的接口和開發(fā)框架是否友好。對于SaaS公司，我們是業(yè)務管理軟件，是業(yè)務流程導向的，那么像autoGPT這類任務調度架構，實際上還沒有整合到大模型的開發(fā)框架中去，這是很可惜的。

再就是要合規(guī)。其實現(xiàn)在對AI生成內容的評價標準，還沒有一個共通的評價標準，它和原來的AI或者機器學習時候的評價標準相比差了很多。原先我們原來廣告、搜索，衡量模型好壞的標準是看點擊率。但到了AIGC，一篇文章寫的好或不好，仁者見仁，智者見智，甚至整個評價已經不能用好和不好來定義，所以現(xiàn)在各大模型還沒有沉淀出一個明確的方法論。

我們之前和幾家都有一些交流，他們也給我們講過一些橫向測評模型結果的情況，但如果結合自己的行業(yè)沉淀，他們的測評還是脫離行業(yè)的。所以我希望在選擇模型上能做到博采眾長，現(xiàn)在還只是單方面為客戶考慮，覺得客戶能用得上的就是好的，所以再更細致的一些評價指標，可能需要大模型廠商和我們共同打磨后，行程一些更明確的評價準則。

雷峰網：WAI針對不同的場景中的不同業(yè)務，這樣就會接入多個模型，那成本方面會不會很高？

尹世明：大模型燒錢是肯定的，但核心點是，首先我們在架構上做到與模型無關。另外，我們怎么選擇模型就能容易做到應用層面的事情，為了省錢我可以怎么做，我可以選一個最優(yōu)組合，為了做好一個場景，我也可以選另外一個組合，這是為了在應用層面進行模型調度，實際上架構會給我們更大的靈活性，這樣成本方面也會有一個更大的可升可調的空間，而且某個大模型一定會有更適應某個場景的可能性。

當前國內大模型Finetune的能力還是有待提高的，如果Finetune能做好就更容易了，坦率來講現(xiàn)在要進行真正意義上的Finetune，還是蠻困難的，但我們很期待。

雷峰網：架構上做到與模型無關，是我們獨有的能力嗎？

尹世明：不能說這是一種獨有能力，而是一種設計理念，我們的理念是我們想做到與模型無關，或者叫松耦合，我們不能是緊耦合的，這樣就會很麻煩。

雷峰網：現(xiàn)在很多廠商都在做和微盟一樣的事情，這件事情的壁壘在哪？

尹世明：我的理解是我們三個產品形態(tài)，對于SaaS的融入本身就是一個壁壘，要連接到我們的整個流程當中，可能也就只有微盟的WAI可以做，舉一個不是很恰當?shù)睦?，我們之前做文生圖能力的時候，我們的研發(fā)其實提過說我們做一個小插件，然后把它插到像photoshop之類的工具中去，這也是一個應用場景?；仡^一想photoshop完全可以自己做，現(xiàn)在我們自己的微盟SaaS系統(tǒng)也是一樣的，外部可以提供一些工具，這種生成式的工具，但真正能做到和我們的SaaS系統(tǒng)緊密結合的，是能夠讓我們的客戶去感受到AI的能力，幫助他把日常工作的嵌入到他的工作流程中。所以我是這么理解的，可能能力大家都可以做，比如說生成商品的標題，生成推廣的文案。另外，除了天然的產品形態(tài)是嵌在一塊的，還有一部分，我們在發(fā)布會上一直說Know-How，就像剛剛說的評價標準還是要基于客戶能不能用得上，這一部分我們肯定是要持續(xù)和客戶去打磨的。

比如剛剛提到的內測，其實在內測過程中，已經有客戶在給我們反饋，有一些像開箱的評測等等，我們能不能幫他做上去，像一些3C類的客戶其實是很需要的。還有一些我們已經交付的一些內容，比如美妝品牌客戶可能對小紅書的文案并不滿意，我們怎么幫他加工打磨，可能就是調prompt，也有可能是在 Prompt調整的基礎上，我們做一些Finetune，甚至在它產出的內容的基礎上進行多輪的 prompt，把這個內容潤色成他想要的內容。

我們和百度也聊過，像finetune的能力必須開放，不然我們沒有辦法去finetune它的模型。他們是我們工具能力模型的提供方。你可以認為百度大模型就是個windows，我們是windows上面的應用，他不可能把所有的應用都做了，這不太現(xiàn)實，也無必要。

雷峰網：怎么看AI大模型替代人工？

尹世明：這個問題在AI1.0階段也經常被問到，我覺得思維一定要改變，有些工種可能以后就不存在了，但一定有新的工種誕生。

我們在研究文生圖工具時，其實和SaaS團隊、廣告代運營團隊、設計師團隊也有非常緊密的合作。比如一些廣告素材需要一些國畫，一定要有版權，我們用大模型一次就可以生成成百上千張圖片。包括代運營團隊服務客戶時，也需要不斷和客戶打磨文案想法。我覺得AI一時半會還不能完全替代人工，但它確實可以給很多工種帶來更多的靈感，包括和客戶進行意見征詢時，可以快速的把部分精力和時間降下來。包括我們自己的短視頻拍攝團對現(xiàn)在也是用 AI生成短視頻的腳本。

雷峰網：要想做好大模型，最重要的是什么？

尹世明：我自己原來在做1.0的AI時，當時AI火了一陣子。但坦率來講，快速發(fā)展之后，后繼力量就有點局限了，一直沒有走出遍地開花的應用生態(tài)來，這和模型本身也是有關系的。所以這一次我個人不希望大模型廠商只是埋頭做大模型，這不是正道，應該一開始就把它的開發(fā)生態(tài)做好，基建做好?，F(xiàn)在我覺得還沒有到生態(tài)這一步，大家都只是在關注開發(fā)大模型。

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