在人工智能领域，一场由ChatGPT引领的革命自2022年底以来持续席卷全球。从科技巨头到初创独角兽，再到各路资本的积极参与，数百亿人民币的投入无不预示着：大模型技术的想象空间远未触及天花板。
在这场技术盛宴中，参与者逐渐分化为三大阵营。互联网大厂凭借其雄厚的资金和技术积累，将大模型作为云服务的入口，构建生态体系，以锁定客户。新锐创业独角兽则依靠明星创业者与资本力量的双重加持，成为聚光灯下的焦点。然而，在这两大阵营之外，还有一群在各自领域内深耕多年的“中厂”，它们虽不及大厂财力雄厚，也不及创业公司灵活多变，却在大模型技术的商业化落地中扮演着不可或缺的角色。
相较于大厂和独角兽，中厂们往往被忽视，但它们在数据、场景和用户方面的积累，使得大模型技术得以从理论走向实践，真正服务于千行百业。这一趋势在2024年尤为明显，大模型行业的关键词转向了商业化落地。
以港股上市公司移卡为例，这家成立13年的科技公司，面对大模型浪潮，选择用新的AI技术赋能原有业务场景。作为AI 2.0时代的“中厂”代表，移卡的大模型策略独树一帜，既不同于大厂的生态布局，也不同于独角兽的技术驱动。
移卡执行董事兼CTO罗小辉认为，中厂无需与BAT等大厂或技术驱动的AI独角兽硬拼底层大模型技术。一方面，底层技术研发投入巨大，风险高；另一方面，技术的最终价值在于商业化应用，而不仅仅是参数规模和模型性能。因此，中厂应立足自身场景，利用大模型能力维护基本盘，实现场景创新。
在实际操作中，中厂们发现，AI技术的“最后一公里”落地并不容易。通用大模型虽泛化能力强，但难以深入理解企业Knowhow，而大厂的行业大模型虽更接近客户需求，但面对复杂多变的原生业务场景，也往往力不从心。移卡通过自建人工智能实验室，结合业务特点投入研发，寻找AI与支付业务的最佳结合点，成功跨越了这一鸿沟。
在本地生活服务场景，移卡利用大模型技术，大幅优化了文案生成和视频云剪辑的效率，降低了内容制作成本。同时，在智能客服领域，移卡基于“大模型+RAG”框架开发的智能化客服系统，通过调用过去10年间与客户对话的数据，显著提升了用户体验，用户自助率增长超30%。
值得注意的是，尽管AI技术日新月异，但本地化部署的需求依然存在。移卡通过私有化部署，保证了数据安全，同时基于企业代码库进行本地化训练，开发出“移卡AI编程助手”，提高了代码生成效率。这一做法不仅满足了客户的定制化需求，也体现了中厂在本地化部署方面的独特优势。
展望未来，移卡将继续利用生成式AI技术提升产品服务，包括聚焦出海需求、赋能到店电商直播业务以及提升内部组织效率等。罗小辉表示，技术始终是移卡的安身立命之本，只有掌握技术，才能应对AI浪潮带来的冲击，成为受益者。
移卡的故事并非个例，美图秀秀、金山办公等垂直行业的中厂也在积极探索AI技术的应用，并已取得显著成效。这些中厂们虽不及大厂和独角兽风光无限，却凭借务实的精神和深厚的行业积累，在大模型技术的商业化落地中发挥着不可替代的作用。
对于中厂而言，大模型技术的挑战与机遇并存。如何在有限的资源下实现技术创新，如何在激烈的市场竞争中保持竞争力，是中厂们必须面对的问题。然而，正是这些挑战，促使中厂们不断探索、不断前行。
在AI技术的浪潮中，中厂们或许不是最耀眼的明星，但它们却是推动大模型技术落地的重要力量。它们的每一步尝试和努力，都在为AI技术的商业化应用贡献着智慧和力量。
随着AI技术的不断发展，中厂们将继续在各自的领域内深耕细作，用AI技术赋能业务场景，推动行业的转型升级。在这个过程中，中厂们也将不断壮大自身实力，成为AI时代的弄潮儿。
