国君：产业调研-智谱大模型，金山御用20231013

智谱大模型相关应用落地迅速。除了智谱大模型方面的快速进展（从百亿模型到千亿模型，再到智谱代码模型、多模态模型以及全面升级的ChatGLM2），智谱在大模型的创新应用、安全性以及商业模式上下了大功夫。 智谱会积极评价自身应用，根据客户反馈来探索商业化方式，而且智谱已经与1000多家企业进行了沟通，大模型落地经验已经十分丰富。开放灵活的商业模式让中小企业能够高效低成本实现私有化解决方案，所以在创新应用领域，智谱大模型潜力巨大。 大模型实现了技术普惠，其过程由来已久。ChatGPT出现以两个月的时间就达成全球过亿用户，甚至其中相当大的比例都是在一个月内做到的，速度非常快 ，其核心在于AI经历了逐步普惠和强化能力的过程。最开始在2010年左右的移动互联网时代，需要有非常专业的专家在每一个领域里面单独去做独立的数据 、独立的算法、独立的模型以及独立的应用。 神经网络出现之后，把算法统一了，成本端进行了第一次普惠，AI也开始从大厂开始进入行业跟产业。而今天的大模型相当于把一切都统一了，从基础的数据到算法到模型到应用，基本上用一个模型都可以处理需求，而且它带来了一些比原来效果更好的能力，以及带来了极大的生产成本的下降，所以对于整个应用场景带来了很多新模式。 智谱很早就进行了大模型的研究，并不是跟风在ChatGPT出现以后才开始研究 ，智谱大模型矩阵十分完备。智谱从2019年成立公司就一直在研究大模型相关的技术，在这个过程当中，从最早的百亿模型到去年发布的千亿模型，然后到智谱的代码模型、6B模型、多模态模型，以及全面升级为ChatGLM2的模型，智谱进化的速度非常快，几个月的时间内不断进化能力。无论是从文本代码、图形、多模态，智谱都有了对应布局，而且全部都具备国产纯自研的能力。 智谱模型在各类指标上排名前列，下载量快速攀升。GLM算法是一个差异于GPT和Bert的完全自主知识产权的算法，在基础指标上，智谱chatGLM2刚刚发布的时候就在C-EVAL上拿到了很好的成绩。在很多应用场景中，当智谱的用户和客户在测试之后，智谱也会有自己的评价，且在商业化的程度上也能得到客户正向的反馈。另外安全性一直也是智谱所追求的，智谱在安全性上也是一个比较领先的地位；智谱的6B在3月份发布以来，现在已超过600万的下载量，在GitHub上的增速也非常快。 智谱代码模型刚刚发的CodeTIX2，在开源中已经实现了非常好的效果。在代码能力上,对比LAMMA2的70B，智谱1/10的参数量要比它的效果好。目前智谱基本上每天会为程序员产生1000万行代码，并已经产生实际的应用了。 智谱的商业模式也是在市场上最开放、最灵活的。API方面，智谱大概是在ChatGPT的效果水平上，例如智谱在中文领域里，只需要相当于GPT1/4到1/5的成本就能提供同样的服务，而且更符合我国的法规。 另外在云端私有化上，智谱可以让中型企业只用开源千亿模型的1/5的成本就能拥有一套在线的、完全私有化的解决方案，训练安全性、高可用都可以保障 。智谱也是少数能够提供这种本地化千亿模型的公司，所以灵活性比较强。 与千家客户共创，大模型落地经验丰富。在23年3月份以来的半年多时间里， 智谱与超过1000家的企业进行了沟通，其中有超过100家客户做了一些共创。因而智谱已经得到了很多经验。 智谱发现文本生成领域基本上就是大模型最早跑通的模式，因而智谱也进行了相关布局。像美国早期的JasperAI，用GPT3就已经快速得到了几千万美金的年收入，所以这是一个最早被论证的模式，智谱也在跟很多广告公司在做类似的事情； 然后在办公领域，智谱也跟金山共创了很多场景来帮助用户去做扩写、缩写、改写以及创建各种场景的风格等等很多工作；在信息抽取领域，要把非结构化的数据转化成结构化数据，比如销售跟客户打了一个小时电话，希望快速的从里边抽取出他的需求、画像，智谱也都在这些场景里边帮助客户做到了这类事情；包括对话系统，无论是智能客服还是车载智能驾舱以及手机上的云助手，智谱也都有类似的客户来做了很多工作。 以媒体行业和人力资源领域为例，智谱的创新应用潜力巨大。比如在媒体行业 ，智谱会拆解它整个流程，从它的策、采、编、发四个环节用大模型支持，来提升内容生产的数量和质量；在人力资源领域，从选、用、育、留的这些环节里面，大模型都能实现有效赋能，比如JD撰写、简历评估或者辅助面试。