第四范式首次提出AIGS戰(zhàn)略（AI-Generated Software）。

本文為IPO早知道原創(chuàng)

作者｜Stone Jin

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據(jù)IPO早知道消息，第四范式于4月26日首次向公眾展示其大模型產(chǎn)品「式說3.0」，并首次提出AIGS戰(zhàn)略（AI-Generated Software）：以生成式AI重構(gòu)企業(yè)軟件。

換言之，式說將定位為基于多模態(tài)大模型的新型開發(fā)平臺，提升企業(yè)軟件的體驗和開發(fā)效率，實現(xiàn)AIGS。

值得注意的是，本次發(fā)布的「式說3.0」是第四范式在短短兩個月之內(nèi)發(fā)布的第三個版本：

1.0：在ChatGPT火了之后，第四范式在2月推出了第一代的產(chǎn)品——式說1.0有生成語言的能力，并且解決GPT技術(shù)應用時內(nèi)容可信、數(shù)據(jù)安全和成本的三大問題。當時主要的場景就是文庫問答，相當于讓GPT學習的企業(yè)知識后，可以解答專業(yè)問題，并且可溯源。

2.0：在式說語言能力基礎(chǔ)上，加入了文本、語音、圖像、表格、視頻等多模態(tài)輸入及輸出能力，并增加了企業(yè)級Copilot能力。以與企業(yè)內(nèi)部應用庫、企業(yè)私有數(shù)據(jù)等進行聯(lián)網(wǎng)，對信息和數(shù)據(jù)進行分析，回答員工的問詢或執(zhí)行相關(guān)任務(wù)，從知識助手成為業(yè)務(wù)助手。

3.0：在生成式和語言能力的基礎(chǔ)之上，3.0發(fā)力Copilot和思維鏈COT（多步推理、復雜任務(wù)拆分、形成數(shù)據(jù)飛輪），改造傳統(tǒng)B端企業(yè)軟件的體驗與開發(fā)效率。

B端企業(yè)級軟件的復雜性為AIGC留下了足夠大的重構(gòu)和改造空間

第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵表示：“C端產(chǎn)品已經(jīng)逼近用戶體驗的上限，而B端的企業(yè)級軟件往往是個十分復雜的執(zhí)行系統(tǒng)，堆砌十幾層菜單和成千上萬功能也不算多?！?/p>

在戴文淵看來，目前這些B端軟件極為復雜的交互體驗，以及復雜性帶來的極低開發(fā)效率，恰恰為生成式AI留下足夠大的重構(gòu)和改造空間。

不可否認的是，C端的軟件體驗在過去的十幾年已經(jīng)被打磨到了比較高的水準，用對話未必就一定更好用，而在企業(yè)報銷系統(tǒng)、HR系統(tǒng)、OA系統(tǒng)等B端軟件這一側(cè)，體驗并沒有很好地完成優(yōu)化。

“過去很難通過人類語言（自然語言）的方式去調(diào)用企業(yè)軟件的功能，現(xiàn)在當我們有更強的語義理解和生成能力，再加上GPT任務(wù)翻譯、任務(wù)分發(fā)和推理的能力，就可以通過更好的「對話框式」交互方式實現(xiàn)功能的調(diào)用，不再需要找到某個位于十幾級的菜單目錄之下的功能?！贝魑臏Y說道。

另一方面，由于原先B端企業(yè)軟件都是高度定制化的，基于菜單式的開發(fā)，基本每次一個功能升級，又要產(chǎn)品經(jīng)理畫界面，設(shè)計、開發(fā)等，至少是月級別的開發(fā)時間。而由于新的交互形式的出現(xiàn)，以前是功能和執(zhí)行邏輯被編排在軟件界面，現(xiàn)在功能和邏輯被改寫在數(shù)據(jù)、API和內(nèi)容層面，變成了天級別的開發(fā)效率。

“以前軟件是在界面層面的升級，未來是在數(shù)據(jù)層面的升級?！贝魑臏Y指出，“我們看到大模型能夠帶來用戶體驗的提升，開發(fā)效率的提升，所以一定會形成軟件行業(yè)的飛躍，就是誰率先能做出來的問題。這是一個巨大的市場。大模型是新的生產(chǎn)力，以大模型基礎(chǔ)設(shè)施為先導項目，改造整個軟件產(chǎn)業(yè)，整個行業(yè)的業(yè)務(wù)價值、商業(yè)模式都會得到飛躍。”

大模型更重要的在于模型具備Copilot和思維鏈CoT的能力

具體到產(chǎn)品層面，戴文淵認為，要做到AIGS，大模型未必需要是知識廣博、十項全能冠軍的通才，更重要的在于模型具備Copilot（副駕艙），和思維鏈CoT（chain of thoughts，多步推理）的能力。

為此，第四范式將AIGS的路徑總結(jié)為三個階段：

第一階段，Copilot調(diào)動不同的信息、數(shù)據(jù)、應用，作為助手完成用戶的指令。相當于在所有企業(yè)級軟件系統(tǒng)里，配備一個指揮官。指揮官聽用戶的指揮，比如“把照片亮度調(diào)亮20%”。

第二階段，Copilot+基于企業(yè)規(guī)則的“知識庫”，AI能夠參照規(guī)則做復雜工作，進一步豐富了「對話框」的能力。比如AI查詢了“人像美化”知識庫后，能執(zhí)行把照片修好看的步驟。

第三階段，Copilot+CoT（思維鏈）。軟件系統(tǒng)的使用行為最終會被大模型學會，形成AI針對這個領(lǐng)域的思維鏈，意味著“把照片處理得更好看”這種復雜指令，AI能自動地按照步驟完成。

第四范式的AIGS戰(zhàn)略，就是指基于式說大模型背后的Copilot+COT能力，把企業(yè)軟件改造成新型的交互范式，并在新型交互上不斷地學習軟件的使用過程，形成領(lǐng)域軟件的“思維鏈”。

這意味著，對于企業(yè)軟件合作伙伴來說，可以基于范式的大模型能力，在一個個領(lǐng)域里面鉆的足夠深，學習到足夠多的數(shù)據(jù)，最終所形成領(lǐng)域的思維鏈，發(fā)展成“領(lǐng)域”大模型。當思維鏈復雜度到一定程度以后，它的軟件就能夠自動執(zhí)行越來越復雜的功能。

對AI產(chǎn)業(yè)化的深層次理解使得自己更清楚如何落地才能產(chǎn)生最大價值

事實上，之所以第四范式在短短幾個月的時間內(nèi)就可以推出自己的大模型產(chǎn)品并完成持續(xù)迭代，還是基于其過去數(shù)年的技術(shù)積累。

據(jù)「IPO早知道」了解，在BERT出來的時候，范式研究院就開始關(guān)注并投入在這個技術(shù)領(lǐng)域，GPT3出來以后更加明確了要朝這個方向。

首先，范式擁有做大模型的技術(shù)能力。雖然先知不是做通用模型的定位，當時定位是做專用模型，但先知一直強調(diào)模型是要高維的，所謂的高維其實就是參數(shù)，要把模型做大，就像GPT3.5是1700多億的參數(shù)，這是從技術(shù)上來說能平移過去的地方。此外范式擁有國內(nèi)領(lǐng)先的研究院、工程化、產(chǎn)品力的全棧技術(shù)能力。

其次，范式原有市場和新市場所面對的產(chǎn)業(yè)鏈正好是上下游。以前AI更像是一種重要零件或者元器件，這些以外的其他地方不是AI覆蓋，是企業(yè)軟件覆蓋。企業(yè)軟件經(jīng)過了這么多年發(fā)展，基本上能把所有的事都覆蓋了。范式和軟件公司一直互為生態(tài)，范式做的是軟件里面的AI決策，軟件公司做功能和流程的實現(xiàn)。

當然，戴文淵坦言，相比今年的投入，過去幾年肯定還是有差距的。

“ChatGPT對我們最大的幫助，就是整個市場的信心一下從0調(diào)滿了，確定性的投入更大了，再往后就是變成產(chǎn)品、變成商業(yè)化的路線往市場去推。”戴文淵表示，“我們互相共生也很了解，看到GPT3時已經(jīng)知道了，是可以幫助到企業(yè)軟件市場的。做這個事情還是需要非常強的一個行業(yè)積累，第四范式過去幾年在行業(yè)里面扎得還是比較深的，我們對AI產(chǎn)業(yè)化的深層次理解，更清楚明白大模型作為新生的生產(chǎn)力工具，如何落地才能產(chǎn)生最大的價值?！?/p>

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