“在中国发展大模型，B端市场是座富矿。”
▍个人介绍
周明，澜舟科技创始人兼CEO，现任中国计算机学会副理事长、创新工场首席科学家、中国人工智能学会会士和五所大学的博士生导师，世界NLP领域的领军人物，世界上发表ACL论文最多的学者之一。曾任国际计算语言学学会主席、微软亚洲研究院副院长。长期领导微软亚洲研究院的NLP研究，在计算机创作、机器翻译、搜索、推荐、预训练模型等领域获得世界领先的研究成果并广泛应用于微软的各类产品中。
▍第一标签
世界NLP领域领军人物
▍公司简介
北京澜舟科技有限公司（简称澜舟科技）成立于2021年，是一家业界领先的认知智能公司，致力于以自然语言处理（NLP）技术为基础，为全球企业提供新一代认知智能平台，助力企业数字化转型升级。其主要产品是基于“孟子预训练模型”打造的一系列功能引擎（包括搜索、生成、翻译、对话等）和垂直场景应用。
大模型的创业路径有多条，澜舟主攻大模型，但会根据企业需求场景做适配调整，炼出的模型，最后能落地到真实场景才是关键。
在中国发展大模型，B端市场是座富矿，因为现在企业数字化转型都很急迫，但是都没有做到位，所以找到合适的场景，将大模型应用进去，这里的需求空间将会非常巨大。
对于用户而言，B端用户本身是专家，问题不太大，但要警惕的是对C端用户的影响，因为一般用户没有能力判断机器回复的专业性和正确性，容易被误导。
近期，周明开始活跃于公众视野。他是世界自然语言处理（NLP）领域的领军人物，曾任国际计算语言学学会(ACL)主席、微软亚洲研究院副院长。
在微软期间，他长期领导微软亚洲研究院的NLP研究，在Windows、Office、必应搜索、Azure云计算、微软小冰这些微软产品中，均内嵌了其研究成果。
2020年，在微软工作21年后，周明选择离职，加入创新工场孵化创业团队，主攻大模型。并于2021年6月成立了北京澜舟科技有限公司（下称“澜舟科技”）。
占据创业的先发优势，今年3月，正值ChatGPT热度起势阶段，澜舟科技完成了Pre-A+轮融资，中关村科学城公司领投，老股东创新工场和斯道资本跟投，这是本轮国内大模型投资潮中，第一批收获亿元级大额融资的创业企业。
近期，在北京办公室，作为澜舟科技创始人兼CEO的周明接受了《科创板日报》记者的专访。
面对大模型引领的生成式AI浪潮在全球科技圈的狂飙之势，他说，首先是要去拥抱，争取能够把这个工具用起来，提升生产力；其次是要正视中美之间的差距，同时找到我们自己的优势，抓住机会，在大模型上做出自己的特色。
孵化自创新工场，澜舟科技至今仍与前者共处于同一座办公大楼——位于北京海淀大街的鼎好DH3大厦。近六十米高的大厦现已全部翻新完成，在北京初春暖阳的照耀下，透露出蓬勃的新气象，连玻璃幕墙反射过来的光都带有一种很强的冲击力。
鼎好DH3大厦所在的中关村科技园西区，是中国的创新高地，多个大大小小的科技创新企业汇聚于此，外界称此地为“中国硅谷”，海淀区也将此地视为引领科技创新发展的一面旗帜。
▍“没料到风口会来的这么快”
今年以来，以大模型为代表的生成式AI在全球科技圈狂飙，但这项技术本身已经存在许久，之所以ChatGPT的出现会产生如此深远的社会和经济影响，周明将其总结为，因为它标志着人工智能从“感知智能”迈向了“认知智能”。
“认知智能”代表着有思维、能理解、会思考，“语言理解”是其核心。大语言模型在底层形成对自然语言、逻辑运算的真实理解，拟合出近乎人类的思维和心智，这些类人底层智力的形成，让大模型涌现出了各类能力。
“它太聪明了。”周明说，这是他见到ChatGPT时的第一印象，它通过一个特别简单的对话机制，让所有人理解大模型为何物，它教育了社会、读者、用户以及投资者，这是非常“了不起的”，“我们要感谢它”。
虽然还不知道会是什么时候，并且会以哪种形式出现，但来自场景应用需求的正反馈，让周明在创业之初就预料到，大模型在未来一定会成为风口。
“我想过这个风口会在两三年出现，只是，没料到这一切会来得这么快。”周明向记者感慨到，大模型，尤其是以ChatGPT为代表的大模型，代表着语言理解、多轮对话、问题求解进入了一个可实用的时代，它有效解决NLP任务碎片化问题，大幅度提高研发效率，标志着NLP进入工业化实施阶段。
澜舟科技炼出的叫“孟子预训练模型”，周明说，大模型的创业路径有多条，澜舟不追求大规模参数，但会根据企业需求场景做适配调整，炼出的模型，最后能落地到真实场景才是关键。
▍“toB还是toC，这是个问题”
目前，ChatGPT已经迈过研发积累期，并在用户数据积累、产品布局和生态建设层面占据先发优势，商业模式明确指向API、订阅制和战略合作（嵌入微软Bing、Office等软件）三种营收方式，变现主要依靠C端。
当ChatGPT时代来临，国内做大模型思路将是如何？可能的商业化模式有哪些？
周明认为，在中国发展大模型，B端市场是座富矿，因为现在企业数字化转型都很急迫，但是都没有做到位，所以找到合适的场景，将大模型应用进去，这里的需求空间将会非常巨大。
大模型开发是一个烧钱的生意，做B端用户的生意，他们有刚需，企业能较快获得订单，实现自我造血，这“至少能解决团队活下去”的问题。
“创业团队如果直接面向toC会挺难的，不是说不能做，这需要很好的探索，找到一个合适的场景去做应用。”周明坦言，以搜索为例，百度和360是已经有搜索业务了，可以结合现有的场景和资源。但，并不是谁都是百度和360。
另一个很现实的问题是，现在国内多数面向C端的应用场景，互联网大厂几乎占据了绝对优势，这种情况下，“创业公司怎么去做突围？”，“除非你是行业第一，并且还是刚需，否则用户为什么要给你付费呢？”。
周明进一步说到，国内的toC还有一个监管风险，面向广大的C端用户，影响面过大，而toB在一定程度上可以将风险因素保持在可控范围内。
这也是为什么澜舟科技从创业之初就选择面向B端市场的原因。
澜舟科技现在主要产品是基于“孟子模型”打造的一系列功能引擎（包括搜索、生成、翻译、对话等）和垂直场景应用的SaaS产品。这些产品目前被用在金融、营销、文创行业，核心的场景包括风控、合同审查、智能客服、文本生成等。
周明告诉《科创板日报》记者，澜舟公司2021年6月成立后三个月，就拿到了6个订单，包括华为、中金公司、华夏基金等公司，“这些订单对于我们团队而言，不能说可以挣多少钱，但给予团队巨大的信心”。
“大模型创业，做toB还是toC，是个问题，现在来看，我们选择toB这条路是正确的，核心技术也都有了，接下来的，趁势而上就行。”周明说，在把B端业务做稳之后，接下来澜舟科技也会与业内伙伴合作，去探索C端的机会。
▍一些仍待解决的问题
尽管行业均处在亢奋期，但一些全行业的现实性问题，这一次也暴露的很明显。
第一个就是算力的短板。美国芯片禁令下高端AI算力资源不足，算力资金投入上还需支撑智算集群的训练与运营成本。周明说，国产芯片还需要更多努力。
一个是ChatGPT回答的准确性和可用性。周明表示，对于用户而言，B端用户本身是专家，问题不太大，但要警惕的是对C端用户的影响，因为一般用户没有能力判断机器回复的专业性和正确性，容易被误导。“目前大家在解决大模型一本正经胡说八道上的能力还是相对薄弱的，不过我认为还没有一个特别好的解决办法，需要更多智慧”。
另一个是数据。中文互联网中文数据量很大，但是可用数据资源很少，需要高质量的数据清洗；另外在数据合规使用上，目前国内还存在一些模糊地带，数据合规等问题仍需要监管去厘清。
最后还有人才。大模型开发是一个系统工程，需具备分布式训练、模型蒸馏、部署等各类技术能力与工程化能力，以及如何把行业know-how融入大模型训练、安全使用的能力。周明称，现在全球都在争夺人工智能大模型方面的高端人才，人才是支持长期发展、寻求突破的最关键因素。