《科創(chuàng)板日報》8月5日訊 （記者 毛明江 黃心怡） 曹鵬，京東集團技術委員主席，京東云事業(yè)部總裁。在跟隨劉強東在電商行業(yè)攻城拔寨過程中，曹鵬可謂京東“元老級”人物。于2007年加入京東，作為京東集團早期技術框架的搭建者之一，參與了京東網站、交易、供應鏈、倉儲物流和財務等核心系統(tǒng)的開發(fā)工作，主導京東零售、京東金融多項重要的技術革新。

在剛剛舉行的2024京東云峰會上，曹鵬代表京東發(fā)布京東云企業(yè)大模型服務、言犀智能體平臺、智能編程助手JoyCoder、言犀數(shù)字人3.0等三大智能平臺與五大技術產品。在會議間隙，曹鵬接受了《科創(chuàng)板日報》等媒體的采訪。

▌大模型應用，要在行業(yè)里面產生價值才算有效

問：京東在大模型行業(yè)應用方面，比如一至三年內，有沒有具體的規(guī)劃和目標？哪些是重點的行業(yè)？

曹鵬：我們大模型戰(zhàn)略分兩條線在走，一條線是解決大模型和產業(yè)結合最后一公里的問題。我們一直在探索大模型在各個行業(yè)里面怎么落地，圍繞著京東很多的場景，包括零售、物流、健康、金融，一直在做各種各樣的嘗試。

另一條線是在京東自有的大模型建設，因為產業(yè)落地要做得好，底層模型對其支撐是最重要的。

比如，健康、零售、金融行業(yè)，都有自己專門的屬性。所以京東在做自有模型訓練方面，一方面要保持對于整個模型基礎的、核心的、底層的能力，另一方面在此過程中支撐好前端產業(yè)落地。

我認為大模型的應用要在行業(yè)里面產生價值才算有效，才算真的落地。

問：大模型發(fā)展至今，為什么C端并沒有涌現(xiàn)出很有影響力的超級應用？反而是B端，很多行業(yè)先跑開。

曹鵬：B端的應用更容易衡量這個產品本身的價值，有很多的辦法可以測算產品的ROE，不管是投放的ROE產出，還是效率提升。比如研發(fā)在整個代碼編寫的提效，帶來整個人效的節(jié)省，這些東西很容易衡量。

C端不是簡單地量化，可能是有一個閾值。一旦突破了這個閾值，可能會有一個高速的增長。像OpenAI最初一下就超出了所有C端用戶的認知，所以能變成最快用戶破億的C端產品。之后，大家的閾值又被進一步拔高了，預期又進一步提高了，導致在C端遲遲沒有太破圈的現(xiàn)象級應用出來。

▌大模型卷價格戰(zhàn)這件事，是“非常不健康的”

問：大模型現(xiàn)在價格挺卷，從零點零幾元的token，到現(xiàn)在可能直接免費了。你怎么看價格戰(zhàn)的？

曹鵬：現(xiàn)在大模型為什么卷價格？是因為很多大模型沒有找到前端真正創(chuàng)造產業(yè)價值、能夠變現(xiàn)的這條路。所以沒有辦法衡量大模型到底有什么價值，能夠值多少錢。在這個情況下，做大模型的廠商，前面又有這么多的投入，又需要這個模型有相應的回報，不管是收入還是市場份額，所以會變成價格戰(zhàn)。

但是站在我的角度來看，這件事是非常不健康的。正常一個問答的token，考慮到服務器的折舊、電費、機房等，大概三毛到五毛錢之間的成本?，F(xiàn)在卷到只有幾分錢，兩三分錢的程度，有的模型還直接宣布免費，肯定是虧錢的，這個商業(yè)模式是不成立的。大模型的價值應該放到真實的應用場景中去驗證，不管是用戶營銷、智能客服，還是代碼編寫提效，只有在應用場景里打通了，才能證明這個模型有價值。有了價值以后，才能衡量他的價格。否則只是空卷價格，不利于行業(yè)健康發(fā)展。

問：目前京東在大模型方面的盈虧情況怎樣的？

曹鵬：這要分階段來看。首先所有的產品在最開始產生和孵化的時候，一定是虧錢的，這個時候需要從公司，從集團層面給資源、給扶持。但是做到一定程度以后，比如一百多個應用做出來了，做了幾個月，就會開始看應用本身的價值，來算ROE的賬，看用戶的增長、流量的增長，會正確地評估這個東西的商業(yè)價值，因為你不可能永遠在孵化。

所以我們分兩個階段，開始孵化階段，集團統(tǒng)一投資源，讓大家積極探索。一段時間后，就會看每個產品本身的價值產出，一定要最終產生商業(yè)價值的產品，才有效果。在集團內部試完了，再看看能不能將其變成對外服務的產品。

▌現(xiàn)有大模型效果 不足以支撐C端出現(xiàn)超級爆款APP

問：針對人工智能帶來的熱潮，會不會只是一陣泡沫？或者現(xiàn)在大把未來的前景看得太美好了？

曹鵬：個人看法，第一人工智能泡沫肯定是存在的。對于整個AI的預期，包括對于整個智能化、智能體的預期，肯定是存在的。要破局還是能不能真正產生產業(yè)價值。

因為在C端看起來，個人認為在這一代技術上所能演化出來大模型的效果，還不足以支撐原來所想的C端出現(xiàn)爆款的超級App。真的像一個助手，像一個人一樣，完全模擬一個人的性格，現(xiàn)在的模型還是做不到。至于什么時候能做到，因為我們現(xiàn)在不確定。

我們的觀點是，即使在目前的模型水平上，在B端很多細分的場景里面，已經很明確能夠創(chuàng)造出價值了，所以為什么今天更多的是關注于B端在整個產業(yè)的細分場景里解決產業(yè)里面的問題。

現(xiàn)在要解決的是兩個問題，一是整個場景的碎片化問題，因為整個AI一直有這樣的問題。這些場景如果用了AI以后，能很大提升效率，但是這個場景很小，不值得像C端一樣，投入很多的研發(fā)資源來做這個產品。這就導致一個弊端，有場景、有需求，但是又用不起來。但是在這一輪看到很好的機會，大模型的泛化性比較強。比如原來做整個物流的防損，用CVA模型去做，每一個動作，扔一個箱子、踢一個箱子，都要訓練專門的模型，現(xiàn)在一個大模型就能覆蓋80%的效果，泛化性強了以后，很多碎片化的場景就能夠覆蓋了。

第二，整個大模型的開發(fā)成本一定要降下來。我們?yōu)槭裁催@么專注在推整個大模型Agent平臺，因為有了這個平臺以后，就可以非常低成本地針對碎片化場景做開發(fā)。原來需要十個人，現(xiàn)在可能一個研發(fā)，幾天時間就可以搭出一個應用來。這樣的話，整個應用的場景就極大拓寬，拓寬以后價值就出來了。總體上，現(xiàn)在整個泡沫肯定是存在的，不管是在模型的訓練上，還是在整個算力上，都是存在的。但要破這個局，還是看好B端場景的最后打通，因為現(xiàn)在的模型還不足以支撐在C端能夠出現(xiàn)智能化。

問：目前來看，哪些行業(yè)在落地方面比較順利，哪些會遇到阻力？具體的合作形式是怎樣的？

曹鵬：這個事其實是兩方面，一方面我們自己的能力到底在哪兒。我們能力最強的，能夠覆蓋的行業(yè)，比如零售行業(yè)、物流行業(yè)、金融行業(yè)，這些行業(yè)如果直接賦能會面臨另外一個問題，同行跟我們有一些競對的關系，所以他用京東技術的時候也會比較謹慎。很多時候，我們在做的是通用的專業(yè)能力，在一些跨行業(yè)的賦能上，比如說C端用戶的運營能力，營銷的能力，包括智能客服、數(shù)字人、代碼編寫、優(yōu)化。行業(yè)屬性本身相關性沒有那么大，相對比較通用的能力，這些能力比較容易做輸出。

問：我們落地的過程當中有什么明確的堵點或者是難點？

曹鵬：最大的點是兩個：一是所有的行業(yè)對于新技術不夠了解，特別是越傳統(tǒng)的行業(yè)，可能對于新技術能夠帶來的提效沒有很清晰的概念；二是單純的技術提供方，比如中國有這么多大模型訓練的公司，不了解行業(yè)里的問題和痛點，當然也就沒有切實的辦法去幫他們解決，這是一定要破局的點。

所以我們一直講，所謂的行業(yè)企業(yè)、龍頭企業(yè)，或者是鏈主企業(yè)，這件事情是很關鍵的。行業(yè)里面的中小企業(yè)一定沒有這個能力去做，也沒有那么多資源做前瞻性的技術研究和投入。這個事一定是在某一個行業(yè)里面的龍頭企業(yè)和鏈主企業(yè)，才有可能有資源做這種前瞻性的探索和研究。它把這個事情研究透以后，在整個供應鏈和產業(yè)鏈上，上下游去穿透，帶動這種企業(yè)做經營的提效。