运营商大模型的进化路线“分野”

刚刚过去的五月，运营商大模型集体完成了一次 PMF（Product-Market Fit，产品市场契合度）的“进化”。

所谓 PMF，指的是产品能够满足目标市场的需求，并且能吸引和保留用户的程度，关系到产品的成功与否。人工智能领域，很难有一次成功的 PMF（产品市场匹配），往往需要经过多次匹配。即使是“划时代”的 ChatGPT，也是在 GPT-1、2、3 的基础上，成长起来的。

一次又一次完成市场匹配，找到产品市场结合点，意味着一个成功的大模型，必须具备持续演化的特质。

一位 AI 公司创始人曾跟我说，“循序渐进、从小到大地做 AI 产品，这种可演进性，才是 AI 公司最核心的因素”。而长期以来，相比 AI 独角兽和创业公司，运营商的管理文化被认为偏向于保守，这可能给快速调整产品和服务以适应市场需求，带来一些挑战。

自 2023 集体入局大模型之后，三大运营商又在今年 5 月底，集体带来了新变化。运营商大模型的进化路线，也开始呈现出明显分野。

我们从这些变化中，去审视一下运营商探索 PMF 产品市场匹配的路线分野，从中看到运营商大模型的可演进性。

集体进化，但路线各有差异

先说事实。如果我们把大模型看做是一场“进化生存游戏”，那么三大运营商近期的大模型动作在进化路线上，开始呈现出明显的分野：

中国移动，像是在为大模型“筑巢”，构建更适宜的生长条件。

今年数字中国峰会上，中国移动发布的九天智能基座，包括万卡集群的智算中心，实现行业定向增强、行业模态匹配、全栈国产化、安全可信等四大技术突破的九天基座大模型，链接大模型厂商和用户的汇聚平台，以及三大产业融通基地（训练基地、评测基地、联创基地）。

每一大项的建成都有极高挑战，但综合起来，可以为大模型走向产业，营造良好条件。

中国电信，专注于自身能力的提升，精心培养和训练拥有强大能力的模型。

近期中国电信最出圈的 AI 动向，是星辰超多方言语音识别大模型。该模型可同时识别理解粤语、上海话、四川话、温州话等各地方言，是国内支持最多方言的语音识别大模型。

一方面，展现了中国电信在大模型端到端语音交互上的技术能力，以及在高质量语音数据上的常年积累优势。同时，大模型与方言的结合，也展现了“国家队”的社会责任和使命感，在服务方言用户、保护方言等公益性事务上发挥作用。模型的“出圈”，也说明大模型本身还有很多细分应用可以挖掘，打造成各家厂商的差异化亮点。

中国联通，则注重对特定需求的适应和满足，营造更加良好的外部产业环境。

中国联通在今年 2 月的 2024 年世界移动通信大会上，发布了元景“1+1+M”大模型体系。5 月 25 日发布的中国联通元景大模型 MaaS 平台，通过模型库、工具箱、原生应用商店三大服务，具有更懂行业、更易定制、安全可靠的三大特点，实现了“四个开放（算力开放、通用大模型开放、Maas 服务开放、行业专家能力开放）”。

上述特质，都是从满足行业客户个性化定制需求出发，为大模型行业应用创新创造了更好的产业环境。

可以看到，三家运营商在近期的大模型布局上，呈现出不同的策略，以自己的方式不断进化。

加速探索，运营商大模型和市场匹配

保持演进的目的，是为了一次次完成产品市场匹配（PMF），让自家产品在不同阶段、不同场景中，都能够满足市场需求，实现商业回报。

从各家进化路线可以看出，运营商做大模型主要从几个方面来满足需求，完成市场匹配：

1. “国家队”身份→自主化需求。作为“国家队”的一部分，运营商的大模型国产自主化程度高，有利于数据安全和隐私保护，是国民经济骨干行业，比如通信、政务等行业用大模型的更优选。中国移动的“九天”大模型，定位就是在政府治理、工业生产、民生服务、通信特色这四大领域发挥重要作用，目前已经实现全栈国产。

2.算力网络→算力需求。运营商具备算力网络的先天优势，不仅可以用于自身模型的训练推理，还能够整合为 AI 训推一体化解决方案，为行业客户提供更具成本优势、时延体验优势的大模型算力服务，撬动商业价值。目前，训练类 GPT-4 及以上的大模型，超万卡集群将是标配，中国移动便率先谋篇布局，近期宣布年内将建成 3 个国产近 2 万卡智算中心，结合千亿多模态大模型和汇聚百大要素的生态平台，构成了一个 AI 技术基础基座，服务于各种行业数智应用。

3.行业积累→定制需求。运营商此前服务大量垂直行业的客户，积累了庞大的业务数据，当其他大模型厂商头痛于行业专有数据稀缺、客户关系难建立的时候，运营商反而可以“抢跑”行业场景。比如说，工业生产对模型的精度、鲁棒性等要求极高，目前中国联通涵盖了通用大模型、工业领域行业大模型、工业场景模型及基础小模型等，在工业制造领域，如发动机下线装配质检、家电生产操作流程监测、服装款式设计和创新、设备故障诊断、码头安全生产管理、船舶身份核验等场景落地。

4.网络大模型→自身需求。通过大模型对智能客服、5G 用电等进行精细化运营管理，运营商可以从大模型落地自身通信业务中降本增效，快速收获价值回报。

比如近日中国电信推出的星辰超多方言语音识别大模型，就已经在福建、江西、广西、北京、内蒙等地的中国电信万号智能客服系统试点应用，帮助万号智能客服秒懂 30 种方言，日均处理约 200 万通电话，更好地服务很多方言用户。

不难看到，运营商大模型的进化，正是为了充分发挥优势，找到产品市场结合点，支撑大模型技术在产业中兑现价值。

持续演进：一道运营商大模型的共同考题

2024 年，“落地”成为大模型的主基调，而落地能力来自更多元的客户关系与更多挖掘需求。无法完成 PMF（产品市场匹配）、形成商业闭环的大模型，只能成为叫好不叫座的项目。

从这一点上看，做大模型不仅仅是技术问题，而是一个进化策略问题。

当我们将时间轴拉长，会发现运营商大模型虽然路线各有不同，但共同点是，都保持了持续演进：

一方面，持续补全模态能力。目前三大运营商都完成了语义、语音、视觉的多模态大模型布局，覆盖种类全面，成为面向各类行业应用场景，充分供给的“模型超市”。

另一方面，持续增强模型能力。中国移动最新自研的「九天」千亿多模态基座大模型，中国电信推出的星辰超多方言语音识别大模型，以及联通布局 10 亿、70 亿、130 亿、340 亿、700 亿多参数量语言模型，都说明运营商在大模型技术上的投入决心之大、战略可持续。

此外，还在持续做厚 AI 基础生态。移动的九天智能基座包含算力、模型、平台，联通的元景“1+1+M”大模型体系和电信的“1+1+1+M+N”大模型体系，无不说明，运营商要以全栈 AI 能力跨入大模型的巨大产业空间，为后续一步步验证产品市场契合度，降低风险与成本，从而为商业回报奠定基础。

因此，当科技企业的大模型，纷纷打起价格战的时候，运营商大模型经受住了市场的洗礼，纵向深入一个个行业市场，保持着快速迭代。

将近一年时间的实际检验，或许我们可以得出一个肯定的结论：运营商做大模型，是具备循序渐进、不断完成市场匹配的演进能力。

《天演论》中写道：“万物莫不如是，人其一耳。进者存而传焉，不进者病而亡焉。”只有不断进步，适应环境的物种，才能生存和传承，否则就会衰败和死亡。

从这个角度看，持续“进化”的运营商大模型，凭借着良好的技术价值转换条件，一次次完成产品市场匹配。沿着这个应用节奏不断演化下去，运营商大模型或将后发而先至，比 AI 科技公司快一步完成商业跃迁。