对大模型有信仰，对小应用有态度
“大模型是一个很好的技术手段，它可以说是第一次实现了人类历史上电（能）到通用智能的转换。大模型的价值是什么？既不需要神话它，当然更不可错过它。”傅盛认为大模型在很长一段时间内并不能解决所有问题，此时“应用”的本质是释放大模型的能力，在不同场景中解决实际问题。
用大模型打造好产品是每个坚定的技术支持者不变的信仰，傅盛对未来大模型应用充满乐观。他坚信在大模型开源的基础上，可以训练私有化的小参数模型与业务流程结合，能够赋能各行各业利用大模型能力提高效率，甚至改变公司的人力资源结构。
推出“聚言”，就是依据不同的行业知识和工作流程，部署垂直行业大模型，帮助企业训练出“数字员工”。聚言是一款基于行业大模型的企业为服务产品，通过与现有的网站或应用程序集成，用户可以在不离开公司网站的情况下访问，提供无缝体验。聚言可以“化身”为客服、导游、财报分析师、法律顾问、合同审核员等不同领域的专家级数字员工提供7*24小时的服务。
而基于聚言的机器人，结合另一款自研的大模型应用工具“灵销”，便可以将机器人升级为名副其实的“机器人促销员”，只需要录入品牌和产品的基础信息，就可以一键生成标准化招揽语、问答，自动完成问题泛化。面对客人专业但又千变万化的提问，机器人促销员生成式的回复也不再是呆板的回答，大大提升了机器人或数字人即时回复的专业性、准确率。有了大模型能力加持的“机器人促销员”，目前瞄准了餐饮、零售门店、休闲娱乐、商超四大场景，正在成为帮助商家引流增收，并兼具成本效益和营销推广功能的“成单专业户”……
毫无疑问，抓住大模型的创业机会能让创业者血脉偾张，但傅盛并不冒进，而是审时度势。大模型可以带来更为“丝滑的”人机交互体验，特斯拉的人形机器人也承载了实现与人类的行为方式尽可能接近的厚望，但他对人形机器人持有保留态度，“因为在概念和成本上存在挑战”。在傅盛看来，“工具的核心是满足某种应用，如果有一个低成本的产品就能满足你，那高成本的产品就永远做不出商业化。”大模型带来的整个算力和体验是爆发性增长的，但是硬件、结构仍需要细节的打磨和验证，绝非一蹴而就。
“一定要深入看，你一定要想大模型不能干什么，可能就是你的机会。”别误会，傅盛不是在劝退有志于大模型创业的人，他建议创业者关注“提示词（Prompt）”，它们是与大模型交流的密码，“大模型掌握你的语言，但并不代表你跟它能用你最舒服的方式最高效的沟通。”有效沟通，建立和大模型的“接口”就是超级应用的触点。
大模型的“机智”和人类究竟有何不同？“大模型对你的行业不够了解，没有目标感，也没有好奇心和主动性，这些还得靠人去完成。人去把‘应用’写好，真正把大模型能力发挥出来，可以使各行各业都发生很大变化。”傅盛看到应用的爆发机会潜藏在撬动大模型生产力当中。
经过训练的大模型可以完成推理，但推理的前提是有好的提问。傅盛认为，“创业者就应该把大模型和自己企业或者行业的知识结合起来。”以数字销售和客服为例，以前的数字客服只能回答几个固定问题，而现在借由大模型的能力，输入一些历史文档就可以自动生成话术介绍产品，向客户推荐，主动拉客。
作为创业者，需要在竞争中找到初创公司和互联网巨头的差异化定位。今天让ChatGPT名动天下的OpenAI面临的是互联网大厂谷歌的竞争，一如中国的创业公司要面临BAT巨头的挑战，和大公司拼大模型的参数并不明智，因为资本是大模型底层研究的支柱，在这个领域比拼是以卵击石。
“我们作为开发者，20亿美元的融资肯定融不来，那么我们就把应用做好，在大模型开源的基础上，训练一个比较小一点的参数模型，可以私有化，可以用很便宜价格帮你完成数字员工的生产。”傅盛认为，这和以往的SaaS模式有所不同。以前每一个界面或接口都需要完成大量工作，而今天大模型可以自己完成一定逻辑推理，只需要输入历史文档就可以不断自我完善，定制工作大幅减轻。
“我相信未来大模型应用并不是一个定式，而是有无限的可能性。创业者真正的价值就在于创造价值，应用也有很大价值。”傅盛说。
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