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“去年6月開始做研究文生圖模型，8月基于Stable diffusion做圖片創作工具，今年發布WAI開始內測”——這是微盟在AI大模型時代的發展路徑。
自今年年初大模型之風吹向國內，一些頭部企業最早嗅到了商機，百度率先發布文心一言，阿里緊隨其后，官宣通義千問大模型，再就是騰訊混元大模型、華為盤古大模型...不僅如此，還吸引了王慧文、王小川等創業者的加入。
可以說，大模型確實給頭部大廠以及想要干一番事業的人帶來了新的發展機遇。正所謂新技術的價值要在具體的應用場景中體現，從這個角度來說，SaaS廠商似乎可以通過重構產品來獲得新的增長極，微盟就是其中之一。
微盟大家并不陌生，用微盟首席運營官尹世明的話來說：微盟不是一個流量的公司，也不是做個商城像京東那樣，而是為商戶提供SaaS工具，支持其在微信小程序、視頻號、小紅書開店，快手、支付寶等平臺開店，并幫助其管理數據。
那微盟這樣一家專門為商家提供SaaS廠商究竟會和大模型碰撞出怎樣的火花？
雷峰網了解到，從時間上來看，微盟對于大模型的研究要早的多，從去年6月份開始，微盟就開始了文生圖模型的研究，8月份推出了圖片創作工具，近段時間又正式發布了基于大模型的AI應用型產品WAI。
截至發布當天，微盟WAI已正式上線包括“話術生產、短信模板、商品描述、種草筆記、直播口播稿、公眾號推文、短視頻帶貨文案”等在內25個實際應用場景，其中部分高頻應用場景，包括紅豆居家、生活家精選等在內的多個行業頭部品牌均已接入內測，并有商戶反饋基本已經到了可以直接使用的階段。
尹世明還告訴雷峰網，“微盟所有的產品和服務，將全面接入AI大模型應用做升級”。借助第三方LLM模型和微盟自研技術，目前微盟旗下包括“微商城、企微助手、OneCRM”等在內眾多SaaS產品和服務均已接入微盟WAI，涵蓋商家在數字商業經營中“智能搭建、內容創作、營銷推廣、智慧洞察”等多重業務需求。
目前，諸如微盟這樣在大模型之上做應用的廠商數不勝數，微盟只是一個縮影。從目前來看，大模型對他們來說是利好的，但他們也要承擔大模型給他們帶來的局限性。
無論是自研行業模型還是做上層應用，SaaS廠商都要在國內外大模型的基礎上去做。但目前國內AI大模型主要通過邀請制來服務應用層的開發者，這種相對有限的能力開放，一定程度上限制了應用服務商基于大模型進一步推動場景落地的創新效率，也因此急需補充Finetune和Plugin等能力。
以微盟規劃中基于自然語言交互方式來實現的店鋪首頁裝修為例，即還需要大模型廠商進一步開放能力共同建設的場景之一。
尹世明表示，“當前國內大模型Finetune的能力還有待提高，如果Finetune能做好對開發而言就更容易了，坦率來講要進行真正意義上的Finetune，還是蠻困難的，但我們很期待。”
基于此，微盟還發布了一個融合了大模型廠商、應用提供商和商家在內的“AI大模型應用激活函數”。按照該函數呈現的大模型應用發展曲線，只有大模型廠商提供包括“大模型基礎能力、Finetune能力、模型調度及生態開放”等價值，類似微盟這樣的“應用提供商”借助行業knowhow和應用場景迭代，以及融合海量商家的“個性化需求、場景和數據”才能最終激活AI大模型的智能應用。
以下是雷峰網和尹世明的對話（在保證原意不變的情況下做了刪減）：
雷峰網：什么時候開始關注AI大模型，開始研發WAI的？
尹世明：與SaaS結合的大模型應用開發今年年初就開始了，去年6月開始研究文生圖模型，8月份基于Stable diffusion做圖片創作工具，今年開始跟國內各大模型廠商對接。
雷峰網：現在有專門的AI團隊在做研發嗎？
尹世明：目前有一支獨立的產研團隊來做，因為它是一個動態的過程，包括做SAAS的嵌入，實際上需要調動很多人，具體人數就不披露了。大家也看到我們有一個產品形態是需要融合到整個SAAS系統里的，所以在這一期上線包括后面的持續迭代里面，不僅要靠這支獨立的 AI團隊來做，也需要其他SaaS團隊的支持。
雷峰網：研發過程中遇到了哪些的挑戰？
尹世明：因為WAI本身是基于大模型的應用，國內廠商在大模型方面還處于起步階段，與國外大模型相比的話，國內大模型在生成質量方面還有待打磨，這是第一。第二點是它的一些配套設施，比如它能否支持我們做微調，灌給它語料后，能否讓做一些精準的意圖識別等，甚至現在多輪對話等都是不確定性比較高的一些功能。在這種情況下，我們的應用開發空間會受到局限。
我們現在一直在跟幾個大模型廠商保持溝通，是一起跑的狀態。其實理論上我們希望我們是個接力跑的狀態，他們跑完后，然后把交接棒給我們，我們再往前跑。但現在交接棒同時握在兩邊的手上，這是一方面的難度。
另一方面，其實現在很多應用場景還是由產研團隊去挖掘的，我們基于國外一些相對成熟的場景，去看他們可能會幫助業務做些什么。但實際上國內SaaS廠商還是要去從他們實際的應用場景出發。現在可能大家對AIGC的理解還不夠深入，更多的是和大模型閑聊。真正到具體該怎么做，還是一個偏初級的階段。
雷峰網：WAI的定位是什么？
尹世明：我覺得未來它肯定是個營收板塊，現在它的效率提升就是肉眼可見的，而且它是有成本的。但會成為什么樣的體量現在還不好估算，因為我們還沒有正式的生產，我們對他期望值還是不小的。另外一點，有人號稱open AI可能成為世界上第一家10萬億美金的公司，AI確實會帶來全新的機會，我覺得時間不好講，但是我們現在是馬不停蹄。
雷峰網：WAI已經可以對外商用了嗎？客戶反響如何？
尹世明：如果你是我們的內測客戶，可以直接使用了。目前商戶反饋基本上可以直接使用了，這還是蠻厲害的。包括今天的線上演示，如果你反復試幾次他給出的答案，做參照已經一點問題都沒有了，就像我剛才說的618的營銷文案，我覺得比一般市場部寫得要好。
雷峰網(公眾號：雷峰網)：未來在這方面會繼續擴大投入嗎？
尹世明：至于說下一步投入的成本，可能要看產品發布后的一些反響，以及內測反饋來決定，甚至要看大模型的整體發展，如果整個生態發展的速度和成效比現在快的話，我相信會持續保持投入。
周一管理層開會時，我們也再次重申了一下基于這件事情的判斷，這次的AI確實和以往不一樣，所以我們會密切關注，包括最開始內測的時候，實際上我們還是想鋪開的，看情況決定加大投入這件事。從目前效果來看，我們能夠走到今天已經很不容易了。我相信通過用現場演示，我們理念也很清晰，基本上也證明了我們不只是想講故事，而是踏踏實實做事。
雷峰網：作為大模型的應用方，在選擇大模型時有哪些標準？
尹世明：坦率來講，首先要對開發者友好，對開發者不友好其實挺麻煩的，另外，開發模型的接口和開發框架是否友好。對于SaaS公司，我們是業務管理軟件，是業務流程導向的，那么像autoGPT這類任務調度架構，實際上還沒有整合到大模型的開發框架中去，這是很可惜的。
再就是要合規。其實現在對AI生成內容的評價標準，還沒有一個共通的評價標準，它和原來的AI或者機器學習時候的評價標準相比差了很多。原先我們原來廣告、搜索，衡量模型好壞的標準是看點擊率。但到了AIGC，一篇文章寫的好或不好，仁者見仁，智者見智，甚至整個評價已經不能用好和不好來定義，所以現在各大模型還沒有沉淀出一個明確的方法論。
我們之前和幾家都有一些交流，他們也給我們講過一些橫向測評模型結果的情況，但如果結合自己的行業沉淀，他們的測評還是脫離行業的。所以我希望在選擇模型上能做到博采眾長，現在還只是單方面為客戶考慮，覺得客戶能用得上的就是好的，所以再更細致的一些評價指標，可能需要大模型廠商和我們共同打磨后，行程一些更明確的評價準則。
雷峰網：WAI針對不同的場景中的不同業務，這樣就會接入多個模型，那成本方面會不會很高？
尹世明：大模型燒錢是肯定的，但核心點是，首先我們在架構上做到與模型無關。另外，我們怎么選擇模型就能容易做到應用層面的事情，為了省錢我可以怎么做，我可以選一個最優組合，為了做好一個場景，我也可以選另外一個組合，這是為了在應用層面進行模型調度，實際上架構會給我們更大的靈活性，這樣成本方面也會有一個更大的可升可調的空間，而且某個大模型一定會有更適應某個場景的可能性。
當前國內大模型Finetune的能力還是有待提高的，如果Finetune能做好就更容易了，坦率來講現在要進行真正意義上的Finetune，還是蠻困難的，但我們很期待。
雷峰網：架構上做到與模型無關，是我們獨有的能力嗎？
尹世明：不能說這是一種獨有能力，而是一種設計理念，我們的理念是我們想做到與模型無關，或者叫松耦合，我們不能是緊耦合的，這樣就會很麻煩。
雷峰網：現在很多廠商都在做和微盟一樣的事情，這件事情的壁壘在哪？
尹世明：我的理解是我們三個產品形態，對于SaaS的融入本身就是一個壁壘，要連接到我們的整個流程當中，可能也就只有微盟的WAI可以做，舉一個不是很恰當的例子，我們之前做文生圖能力的時候，我們的研發其實提過說我們做一個小插件，然后把它插到像photoshop之類的工具中去，這也是一個應用場景。回頭一想photoshop完全可以自己做，現在我們自己的微盟SaaS系統也是一樣的，外部可以提供一些工具，這種生成式的工具，但真正能做到和我們的SaaS系統緊密結合的，是能夠讓我們的客戶去感受到AI的能力，幫助他把日常工作的嵌入到他的工作流程中。所以我是這么理解的，可能能力大家都可以做，比如說生成商品的標題，生成推廣的文案。另外，除了天然的產品形態是嵌在一塊的，還有一部分，我們在發布會上一直說Know-How，就像剛剛說的評價標準還是要基于客戶能不能用得上，這一部分我們肯定是要持續和客戶去打磨的。
比如剛剛提到的內測，其實在內測過程中，已經有客戶在給我們反饋，有一些像開箱的評測等等，我們能不能幫他做上去，像一些3C類的客戶其實是很需要的。還有一些我們已經交付的一些內容，比如美妝品牌客戶可能對小紅書的文案并不滿意，我們怎么幫他加工打磨，可能就是調prompt，也有可能是在 Prompt調整的基礎上，我們做一些Finetune，甚至在它產出的內容的基礎上進行多輪的 prompt，把這個內容潤色成他想要的內容。
我們和百度也聊過，像finetune的能力必須開放，不然我們沒有辦法去finetune它的模型。他們是我們工具能力模型的提供方。你可以認為百度大模型就是個windows，我們是windows上面的應用，他不可能把所有的應用都做了，這不太現實，也無必要。
雷峰網：怎么看AI大模型替代人工？
尹世明：這個問題在AI1.0階段也經常被問到，我覺得思維一定要改變，有些工種可能以后就不存在了，但一定有新的工種誕生。
我們在研究文生圖工具時，其實和SaaS團隊、廣告代運營團隊、設計師團隊也有非常緊密的合作。比如一些廣告素材需要一些國畫，一定要有版權，我們用大模型一次就可以生成成百上千張圖片。包括代運營團隊服務客戶時，也需要不斷和客戶打磨文案想法。我覺得AI一時半會還不能完全替代人工，但它確實可以給很多工種帶來更多的靈感，包括和客戶進行意見征詢時，可以快速的把部分精力和時間降下來。包括我們自己的短視頻拍攝團對現在也是用 AI生成短視頻的腳本。
雷峰網：要想做好大模型，最重要的是什么？
尹世明：我自己原來在做1.0的AI時，當時AI火了一陣子。但坦率來講，快速發展之后，后繼力量就有點局限了，一直沒有走出遍地開花的應用生態來，這和模型本身也是有關系的。所以這一次我個人不希望大模型廠商只是埋頭做大模型，這不是正道，應該一開始就把它的開發生態做好，基建做好。現在我覺得還沒有到生態這一步，大家都只是在關注開發大模型。
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