阿里云打算开放通义千问，想给每个企业都弄个专属大模型，好像挺有意思的

（来源：根据近期多家科技媒体报道，如《财经》杂志、虎嗅网等报道综合）阿里云这边放出消息来了，说他们正在准备把自家的通义千问大模型给开放出去，这个开放可不是简单的谁都能来用用API接口那种，而是想玩个更大的——他们打算给每一家有需求的企业，都“弄”一个专属的、量身定制的大模型，这个消息一出来，确实让人觉得，哎，这事儿听起来挺有意思的，好像和之前大家搞大模型的路子不太一样。

（来源：基于阿里云官方释放的信息及行业分析师解读）以前咱们听说的大模型，不管是国外的还是国内的，大多走的是“通用”路线，就是科技公司投入巨资，训练出一个能力超强的“全能型选手”，比如能写诗、能编程、能回答问题，然后像开通一个水龙头一样，让不同的用户和企业来接水用，大家用的都是同一个水源，可能因为付费多少的问题，水流大小有区别，但水的本质是一样的，这种做法好处是效率高，模型能接触到海量的、各种各样的数据，变得见识广博，但问题也在这儿，因为太通用了，它可能不太懂某个特定行业的“黑话”和深层次的门道，你让一个通用模型去处理专业的法律合同条款，或者分析复杂的金融报表，它可能说得头头是道，但内行一看，可能就发现细节上不够精准，甚至会有外行话，这就好比一个博学的通才，你问他天文地理他都能聊，但一旦深入到某个具体的科研课题，可能就不如在这个领域钻研了十年的专家了。

（来源：综合阿里云相关负责人的公开表态及技术博客内容）阿里云现在想的这个“专属大模型”，思路就变了，它不想只做那个放之四海而皆准的“水源”了，它想变成一家“高级定制水厂”，大概的设想是，企业可以带着自己独有的数据来找阿里云，这些数据可是企业的核心宝贝，比如可能是多年的客户服务对话记录、内部的技术文档、行业特有的知识库等等，这些都是通用大模型从未接触过的“私房菜”，阿里云会利用通义千问作为基础模型，再结合这家企业提供的“私房数据”，进行专门的“调教”和训练，最终生成一个深深打上这家企业烙印的模型，这个模型，可能在外人看来某些通用能力不如原版通义千问，但在它所在的特定领域、针对这家企业的特定业务，它会变得异常精通和好用，它不仅能理解行业术语，还能把握业务流程中的细微之处，给出更贴合实际需求的建议或生成更专业的内容。

（来源：引申自行业观察者对商业模式的分析）这么做，吸引力是显而易见的，它解决了数据隐私和安全的核心担忧，数据不用离开企业控制的范畴，或者在有严格保障的前提下用于模型优化，企业会更愿意把自己的核心数据拿出来“喂养”模型，因为最终产出的智慧是独属于自己的竞争优势，而不是给通用模型做了嫁衣，这个专属模型能更好地融入企业现有的工作流程，一家电商公司可以拥有一个真正懂自家商品详情、熟悉用户购买习惯、能精准推荐甚至生成营销文案的AI助手；一家制造企业可以有一个精通设备维护手册、能帮助工程师排查故障的专家系统，这种深度定制化的能力，是通用模型很难提供的，这或许也降低了企业应用AI的门槛，企业不需要组建一个庞大的AI研发团队去从零开始训练模型，而是可以利用阿里云的技术平台和基础模型，相对快速、低成本地获得一个高度定制化的AI大脑。

（来源：结合当前云计算市场竞争格局的普遍认知）对阿里云自己来说，这个策略也很有意思，现在的云计算市场竞争非常激烈，大家除了拼计算资源、拼价格，更重要的是拼独特的服务价值，如果阿里云能把这个“专属大模型”的生态做起来，它就不仅仅是提供了算力基础设施，而是成为了企业智能化转型的“合伙人”，企业为了获得和持续优化自己的专属模型，会更深地绑定在阿里云的平台上，使用其一系列的计算、存储和数据服务，这无疑会大大增强阿里云的客户粘性和竞争力，这相当于在IAAS（基础设施即服务）、PAAS（平台即服务）之上，试图打造一个更具吸引力的“模型即服务”甚至是“智能即服务”的新层面。

（来源：基于技术可行性与市场需求的推演）这个事情说起来有意思，真要做成、做好，面临的挑战也不少，如何确保在不同行业、不同规模的企业中都能高效地完成模型定制？这个过程的技术门槛和成本控制能做到多好？如何保证在利用企业数据的同时，实现极致的安全与隐私保护？这些都是需要具体解决的问题，但无论如何，阿里云这个开放通义千问、为企业打造专属模型的设想，确实是给目前有点同质化竞争倾向的大模型市场，带来了一个新的思路，它不再仅仅追求模型的“大而全”，开始转向“专而精”，尝试把AI的能力更深度、更贴切地赋能给千行百业，如果这条路能走通，未来我们可能会看到各行各业都涌现出更加智能、更懂业务的AI应用，那场景确实就非常有意思了。