摘要: 探讨大模型时代下的人工智能商业模式，AIaaS为终端用户提供AI解决方案，了解API服务、机器人助手和托管的机器学习服务，加速您的业务创新。
回顾这个问题，提问的时间已经过去六七年，始于2016年。随着今年大模型的崛起，人工智能正在经历一次全新的变革。技术不断推动着改变，不管是从行业发展还是商业模式来看，人工智能都站在了崭新的时代。
大模型时代下的AI商业模式
人工智能的发展历程并不短。早期的人工智能商业案例主要是与传统行业融合，以“为传统行业赋能”为目标。例如，将深度学习算法应用于设计、广告、软促销、营销和销售等领域。大型互联网公司利用“数据智能”分析用户行为，运用数据挖掘技术收集用户习惯、购物喜好、购买行为等信息，以更精准地制定服务策略，这就是所谓的“大数据杀熟”。
然而，生成式人工智能和大模型的改变源于2017年的一篇文章《Attention is All You Need》。该文章提出了“Transformer”神经网络架构，开创了新的人工智能领域，尤其在自然语言处理、计算机视觉、自动驾驶等领域产生了巨大影响。这个架构也为目前所有大模型和各种商业AIGC产品奠定了基础，包括OpenAI的GPT-3 / GPT-4系列模型，以及谷歌的Bert、PaLM等。
如果你对互联网商业模式有所了解，可能听说过各种“xx即服务”（xx as-a-service）。
这些模式都基于云计算基础构建，旨在为终端用户提供解决方案，无需本地托管，从而省去了复杂的部署和额外开支。常见的云业务模型包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。这些服务的主要盈利模式是通过向用户收取订阅费或按需付费等方式。
在这些模式的基础上，产生了AI即服务（AIaaS）。
AIaaS
人工智能即服务（AIaaS）能够帮助组织整合人工智能功能，无需专业知识。通常，AIaaS服务构建在基于云的提供商基础之上，提供各种用例的人工智能服务、框架和工作流程，比如库存管理、文本生成等。
AIaaS是一个广泛的术语，可以进一步细分为具体模式。
1. 提供API服务，允许企业将自己的模型提供给用户或开发者二次开发，包括计算机视觉、知识图谱和自然语言处理（NLP）等服务。每个人都可以从非结构化信息中获得商业价值。
2. 机器人和数字助手，包括各种聊天机器人和AIGC产品，如文生文（chatbot）、文生图（MidJourney）、图生图等等。这些应用如雨后春笋，每天都有新的应用涌现。
3. 完全托管的机器学习服务，面向需要完全托管模型的企业或个人用户，提供模板和预构建模型。
AIaaS的优势在于成本节省、易用性、可扩展性和灵活性。首先，它服务中小企业，帮助它们降低支出，提高利润。小企业无需雇佣更多程序员或购买服务器等设备，因为他们不需要从零开始构建和测试人工智能系统。其次，AIaaS使用户无需专业知识即可实施和部署AI产品，提高了服务的易用性。此外，AIaaS的可扩展性和灵活性使企业能够在不确定某项服务或模式是否适合他们时，通过小规模测试，然后根据实际效果来决定是否继续项目或如何扩展。这也是一种帮助企业降低风险和成本的方式。
