“每天只睡5小时”，大模型火热落地中(2)

“服务商起初自己也没有概念，打个比方假设以前产品卖两万块钱，加了大模型后定价三万五，服务商觉得是比较合理的，因为我给你降本增效了，但客户反馈‘效果不错但贵’。”于是，大家开始掰扯定价、交付和服务的事情。

这对于服务商来说，既是挑战，也是一个积极信号，因为大模型开始迈出商业化的第一步了。

定价背后，也有关于ROI（投资回报率）的考量。

“客户对于最终的产出物其核心关注的点就是ROI。”曹玺说。但大模型销售的更多的是服务，看不见摸不着，客户不容易算出ROI。

“这就需要服务商去帮客户把ROI明确出来。”软通动力罗晟告诉数智前线。比如，给企业售后场景赋能。原来一个售后人员即使经过好几天的培训，想要精准找到每个产品的售后问题，也要花十几分钟。但现在有了大模型助手，可以秒级辅助他们找到问题。这对于客户来说，就是一个ROI比较高突出的场景。

而曹玺介绍，当下ROI的测算需要拿效果说话，有时甚至是较为直观的计算。比如，工作效率的究竟提升，获新客户与客户转化的量化、购买数字人的成本比对。

几位行业人士谈到了大模型替代员工的敏感问题。“我们并不是说，大模型能减掉他们多少人，而是减少员工一些程序性的事物，提高效率，去做更有价值的事。或者可以有更多资源做新业务。”一位大模型服务商观察，他们遇到一家医院科室主任抱怨，自己手下那么多博士，整天在办公室写病历，根本接触不到患者。他们就想解决这个问题。

场景的选择，同样考验服务商的能力。吴炳坤告诉数智前线，过去一年间，行业内不乏“叫好不叫座”的情况。“大家的场景需求很多，但都是在做PoC，真正要让客户愿意付钱，还有蛮大的门槛要迈过去。”

智振则总结，“一年能回本，客户很容易接受；三五年回本，客户就要考虑考虑；7年回本，肯定得政策强制要求了。”这要求他们必须首先找到投资回报高的点来做。

为此，不少服务商都会选择小点切入的策略，快速形成闭环来看效果。

比如新致软件，最开始实际是以咨询师的身份，切入到膳魔师项目中，并在多轮沟通和探讨中，发现了老板在了解公司运营情况时耗时过长的痛点。通过在工作群中引入数字人，收集对话素材，并进行模型微调后，实现对管理层需求的快速响应。

“原来一个数据报表的诉求，大概需要2~3周，现在可以缩短到一天。”曹玺告诉数智前线，这大大提升了管理层的决策效率。而在内部跑通几个场景后，新致软件又帮膳魔师进一步打通了外部场景，落地了to c的7×24小时的AI助理。

“我们现在所有项目都是按‘短平快’的方式去做实施。我们会帮客户把一个大的需求，切到一个个比较小的点，逐点试错，逐点突破，而不是像以前做软件一样，一个项目做上半年一年，客户才能看到效果。”曹玺告诉数智前线，这样既保证客户能快速看到效果，也能根据客户反馈，更快发现问题，“少走弯路”。

“你要知道客户到底在做一门怎么样的生意，他最想达到的是流量盘活、转化率还是更精准的获客？你要不断的去了解客户业务诉求，同时要不断去做复盘和打磨。”曹玺说。

众数信科也在场景选择上提出了“小切口、大纵深”的策略。而为了避免大模型前期落地效果与客户预期之间因偏差而导致客户中途放弃的情况，有经验的大模型服务商，在锁定某个场景后，还会主动降低客户的心理预期。

中工互联智振也告诉数智前线，大家现在的想法都是优先把一个点打透，然后再基于这些成功的经验，做全链条的整合。“现在已经有客户与我们做了两年的规划，一点一点来做。”智振说。

技术和服务的延续性也遭重点强调。“我经常遭问到，大模型技术发展那么快，我们之前的选择的大模型会不会过时？为它做的定制、数据标注会不会失效？”百度智能云AI与大数据总经理忻舟说。