一、引言：AI大模型的本质是什么？

AI大模型，简而言之，是指那些经过大量数据训练，能够执行各种复杂任务的大型机器学习模型。这些模型不仅仅是编程代码的集合，它们更是对海量数据进行智能处理和分析的强大工具。在这个由数据驱动的时代，大模型的意义远远超出了其表面的功能。

智谱AI的DevDay圆桌讨论中，李家庆的观点为我们提供了一个全新的视角：大模型不应仅被视为一个简单的工具或代码集合。他强调，AI大模型实际上是从数据中沉淀下来的价值。这种观点突破了传统的思维模式，将大模型定位为一种独特的资产形态。

在AI的世界里，数据是最宝贵的资源。大模型通过对这些数据的深度学习和处理，实现了从原始数据到有用知识的转换。这一过程中，大量的数据被转化为模型的参数，这些参数反过来又指导机器进行更加精准的数据处理。在这个循环中，大模型不断地自我优化和进化，其价值随之水涨船高。

如同任何一种资产，大模型所具有的特性使其在现代商业环境中具有独特的地位和价值。它们不仅能够帮助企业解决实际问题，提高效率，还能够在更深层次上，为企业带来战略上的转变和长远的利益。

二、大模型的本质：数据资产

当我们深入探索AI大模型的本质时，可以发现它们实质上是一种独特的数据资产。大模型由成千上万的参数构成，这些参数是通过对大量数据的学习和训练得来的。每个参数都蕴含着数据的一部分智能，而整个模型则是这些智能的集合体。因此，从根本上讲，大模型实际上就是数据转化为智能的具体体现。

深圳数据交易所的王吴越博士对此有深刻见解。他指出，大模型本身就是数据的一种形态。它们以张量（Tensor）的形式存储，既可以交易、传输，也可以重复读取和应用。这种存储方式不仅使得大模型具备了数据资产的基本属性，如可交易性、可复用性，还使得它们在实际应用中极为灵活和高效。

大模型作为数据资产，最显著的特征之一就是其价值的沉淀。与传统数据不同，大模型中的数据不是静态的，而是经过不断训练和优化，逐渐积累起来的智能。这种从原始数据到精炼智能的转化过程，是大模型区别于其他数据形态的关键。

此外，大模型还具有高度的适应性和可扩展性。它们可以与不同领域的数据要素有机结合，为各种行业应用提供支持。正如王吴越博士所言，大模型就像一个催化剂，能够最大程度地释放特定领域的数据要素价值。这种能力使得大模型不仅在技术层面上具有重要意义，还在商业和战略层面上发挥着关键作用。

大模型的本质远远超出了一般意义上的数据处理工具。它们是从海量数据中提炼出的智能精华，是新时代数据资产的典范。这种理解对于我们深入掌握AI大模型的价值和潜力至关重要，也为我们在商业和技术领域中合理应用大模型提供了新的视角。

数据资产认定的基本条件，主要有两个核心要素：可控制性和能产生经济价值。首先，可控制性是指企业能够对数据资产拥有实际的控制权，这意味着企业能够决定该数据资产的使用方式、访问权限和分配。在大模型的背景下，这表明一个企业能够对其AI模型的训练数据、算法参数和应用场景拥有决定权，确保数据资产的安全性和独特性。

其次，能产生经济价值是数据资产的另一个关键特征。这意味着数据资产能够直接或间接地为企业带来经济收益。对于大模型而言，这种经济价值可能体现在提高操作效率、降低成本、创新产品和服务、提升客户满意度等方面。简言之，大模型作为数据资产，不仅需要企业能够对其进行有效控制，还需要其具备为企业带来实际经济收益的能力。

三、大模型具备数据资产的特征

大模型还具备数据资产的一系列核心特征。首先，大模型的价值随着时间的推移而增加，这是因为随着更多数据的输入和持续的训练，它们的准确性和效率都在不断提高。这种随时间积累价值的特性，是典型的数据资产特征。

其次，大模型的可复用性和可转让性也是其作为数据资产的重要特征。一旦一个大模型被开发出来，它可以被用于多种不同的应用场景，甚至可以被转让给其他企业或组织使用。这种灵活性和广泛的适用性，使得大模型成为一种极具价值的资产。

此外，大模型在提供解决方案和洞察方面的独特能力也是其作为数据资产的重要标志。通过对大量数据的分析和学习，大模型能够揭示出数据中隐藏的模式和趋势，为企业提供决策支持，甚至预测未来趋势。这种能力对于依赖数据驱动决策的现代企业来说是无价之宝。

再者，大模型的可定制性和可扩展性也是其作为数据资产的关键特征。企业可以根据自己的需求定制大模型，使其适应特定的业务场景和数据类型。随着企业的发展和数据的增加，这些模型也可以进行相应的扩展和升级，以适应新的需求和挑战。

最后，大模型的稀缺性也是其作为数据资产的一个重要方面。虽然理论上任何组织都可以开发大模型，但实际上创建一个高效、准确的大模型需要大量的专业知识、技术能力和资源投入。这种稀缺性使得高质量的大模型成为了一种珍贵的资源。

大模型不仅仅是高效的数据处理工具，它们还具备了数据资产的所有关键特征，包括价值的积累、可复用性、解决方案提供能力、可定制性、可扩展性以及稀缺性。这些特征共同构成了大模型作为数据资产的独特价值和重要性。

四、企业投资AI的双重视角：短期数据资产，长期提质降本

当企业考虑投资AI，尤其是大模型技术时，他们面临的不仅是技术选择的问题，更是一个关于战略投资的决策（就是花了钱是否值得）。这一决策可以从两个层面来理解：短期内的数据资产收益和长期的业务提质、降本和增效。

在短期内，企业通过投资大模型能够迅速获得数据资产的价值。这种价值体现在大模型能够为企业提供即时的业务洞察、决策支持和效率提升。例如，大模型可以帮助企业分析消费者行为，优化产品设计，甚至预测市场趋势。这些都是通过传统方法难以快速实现的。

长期来看，大模型的投资不仅仅是关于数据资产的积累，更是关于企业业务的整体提质、降本和增效。随着AI技术的不断成熟和应用，大模型可以帮助企业自动化更多的流程，提升操作效率，减少人力成本。此外，它们还能够通过精准的数据分析提高业务决策的质量，从而帮助企业在竞争中获得优势。

在这个过程中，企业对于AI大模型的依赖会逐渐增强，AI技术也会成为企业的核心竞争力之一。如同一位国内新晋AI大模型公司创始人所言，企业在应用大模型时，往往希望至少能够节省三分之一的人力成本。这不仅是成本控制的问题，更是关于企业如何有效利用新技术来提升自身竞争力的问题。

大模型的引入并不是一个简单的代替人力的过程。正如君联资本总裁李家庆所指出的，我们不应该只将AI大模型理解为一种工具。从投资人的角度看，AI大模型是一种长期的、注重成本效率的战略投资。在短期内，它们可能需要较大的投入，但从长远来看，大模型将为企业带来持续的效益。

在探讨大模型作为数据资产的战略意义时，我们不仅需要考虑其技术层面的优势，还应该深入理解其在商业战略和企业运营中的深远影响。

五、国内大模型的战略意义

在全球AI技术的竞争格局中，国内大模型的发展具有重要的战略意义。如李家庆在智谱AI DevDay圆桌讨论中所提出的观点，如果中国的AI产业和应用企业普遍依赖国外的大模型，如LLaMA，那么在AI的底层资产和市场中的数据资产控制力方面，中国企业将面临严重的挑战。

国内大模型的发展与应用不仅关系到技术自主权的问题，更是关乎数据资产控制权和定价权的问题。从历史的角度来看，自主标准的建立对于技术发展和产业控制至关重要。以通信领域为例，李家庆指出，在3G时代，中国坚持发展自己的SCDMA标准，正是出于对技术控制权和市场定价权的考虑。

将这一逻辑应用于AI大模型领域，如果国内企业能够发展和应用自主的大模型，那么在未来的AI市场中，中国不仅能够保持技术自主，还能在全球数据资产竞争中占据有利位置。这不仅有助于提升国内AI产业的国际竞争力，还能为中国企业提供更多的商业机会和谈判筹码。

此外，国内大模型的发展还可以促进本土AI生态系统的完善和创新。通过鼓励国内企业研发和应用本土大模型，可以激发更多的创新活动，加速AI技术在各个行业的落地应用。这种生态系统的建立不仅能够提高企业的AI应用效率，还能促进技术和产业的共同发展。

因此，国内大模型的发展不仅是技术层面的问题，更是一项关系到国家战略和产业未来的重要任务。通过加强本土大模型的研发和应用，中国可以在AI时代保持技术自主，掌握更多的数据资产控制权，从而在全球竞争中占据有利地位。

中国政府对于AIGC（生成式人工智能）技术的备案要求，除了网络安全，也有这方面多考虑。首先，网络安全的考虑是至关重要的。随着AI技术，尤其是生成式人工智能的广泛应用，如何确保这些技术不被用于不当目的，如制造虚假信息、侵犯隐私权等，成为了一个重大的公共政策问题。通过对AIGC技术的备案和监管，政府能够更有效地控制这些风险，保障国家和公众的利益。

其次，建立国内标准也是中国政府关注的重点。在AI领域，特别是在大模型技术的发展上，建立和推广国内标准有助于加强技术自主权，同时也能够在全球范围内提升中国企业的影响力。通过制定和实施本土标准，中国不仅可以保护和促进国内产业的发展，还能在全球数据资产竞争中发挥更为积极的作用。

六、大模型前期价值的实现与挑战

大模型技术在早期的B端业务中已经展现初步价值。头部公司在认识到大模型前期价值的同时，也必须努力克服与之相关的挑战。

首先，大模型的前期价值体现在其对企业运营效率的显著提升。通过自动化和智能化的数据分析，大模型可以帮助企业快速识别市场趋势，优化产品策略，甚至在某些情况下，直接替代人工操作。这一点对于追求高效率和低成本运营的企业来说，具有巨大的吸引力。

然而，这一过程并非没有挑战。首当其冲的是企业对于大模型理解的浅薄。如同某国内新晋AI大模型公司创始人所观察到的，许多企业对大模型的理解停留在表面，他们期望AI技术能在短期内带来巨大的成本节约，比如至少节省三分之一的人力成本。这种对AI技术的过高期望可能导致在实际应用中的失望和挑战。

此外，大模型在早期的应用中，往往需要大量的定制化和调整以适应特定的业务需求。这不仅需要大量的时间和资源投入，还需要企业具备一定的技术理解和应用能力。对于那些缺乏这些条件的企业来说，这是一个不小的挑战。

尽管如此，大模型的长期价值和潜力是不容忽视的。对于那些能够正确理解和应用大模型技术的企业来说，它们不仅能够在短期内提升效率和降低成本，更能在长期内通过数据驱动的决策和优化，持续提升业务的竞争力和创新能力。

因此，尽早上车AI大模型，理解其不仅仅是成本效率的问题，而是一项长期的、战略性的投资，对于企业来说至关重要。通过合理的预期设定和持续的投入，企业可以在AI时代中获得领先地位。 

七、结论：大模型在AI时代的未来角色

随着我们对AI大模型的深入探讨，可以清晰地看到它们在AI时代扮演的关键角色。大模型作为数据资产的概念，不仅是对技术的一种新认识，更是对未来商业和技术发展趋势的预见。

首先，大模型作为数据资产的重要性在于，它们不仅是数据的集合，更是智能和知识的沉淀。在数据驱动的世界里，这种智能的积累是无价之宝。它们不仅能帮助企业提升当前的运营效率，还能为长期的战略决策提供支持。

其次，大模型在企业投资AI时代的双重视角——短期的数据资产收益和长期的业务提质、降本和增效——凸显了它们的全面价值。在短期内，大模型可以快速提升企业的数据处理能力和决策效率；而从长期来看，它们将成为企业持续创新和竞争力提升的关键。

再者，对于国内AI产业来说，发展和应用本土大模型具有重要的战略意义。这不仅关系到技术自主权，更关系到在全球竞争中掌握数据资产的控制权。通过自主的大模型技术，中国企业可以在全球AI竞争中占据更有利的位置。

最后，面对大模型早期应用的挑战，企业需要合理设定预期，认识到大模型不仅是简单的成本节约工具，而是一项长期的、战略性的投资。通过正确的理解和应用，大模型将成为企业在AI时代中立于不败之地的关键。

大模型作为数据资产的理念，不仅为我们提供了一个全新的技术理解框架，更为企业如何在即将到来的AI时代中取得成功提供了重要指导。