大AI与小AI盈利点在哪里？AI积木与图谱视角

一、盈利点分析

AI大模型和小模型在应用场景中的盈利点可以从以下几个方面来解释：

### AI大模型的盈利点：

1. **技术服务费**：

   - **云服务**：大型AI模型往往需要大量的计算资源才能运行，企业可以通过提供云端API调用服务，允许其他企业和开发者按需付费使用模型进行推理，如文本生成、图像识别、语音转写等服务。

   - **解决方案集成**：大模型可作为关键组件嵌入到复杂的商业解决方案中，例如自动驾驶、金融风控、医疗诊断等领域，为企业客户定制整体解决方案并收取费用。

2. **平台化运营**：

   - **模型市场**：类似于上述提到的“GPT Store”概念，企业可以构建类似应用商店的平台，让开发者上传、销售基于大模型微调后的个性化模型，从中抽取交易佣金。

3. **知识产权授权**：

   - 对于拥有先进大模型技术的企业来说，专利和技术授权也是一种盈利方式，特别是对于具有突破性技术的模型，其底层架构和训练方法可能成为高价值IP。

4. **衍生产品和服务**：

   - AI大模型能够生成高质量的内容，如文章、代码、设计等，可通过订阅服务或按次付费的方式让用户使用这些内容生成服务，从而获取收入。

### AI小模型的盈利点：

1. **部署便捷性与成本节约**：

   - 小型AI模型由于其较小的体积和较低的计算要求，更适合在边缘设备或低成本硬件上部署，例如物联网设备、移动App等，使得企业可以提供低延迟、离线可用的服务，降低用户的使用门槛和成本，进而增加产品的市场占有率和用户粘性。

2. **垂直领域应用**：

   - 在特定行业或场景中，针对性强的小模型可以更精准地解决某一类问题，例如在智能家居中用于快速响应本地指令的小型语音助手模型，或是面向细分行业的数据分析模型，这些模型可能因为其高效和专业而具备更高的商业价值。

3. **生态共建与合作**：

   - 开发者和中小企业可以基于小型AI模型构建生态系统，通过开放接口吸引合作伙伴加入，共同打造更具竞争力的产品，同时通过分成、广告推广等方式共享收益。

综上所述，无论是AI大模型还是小模型，它们的盈利点均围绕着技术创新、服务能力、市场匹配度以及商业模式创新等方面展开，旨在将模型的能力有效地转化为商业价值。而知识图谱作为一种特殊的AI应用形式，通常会与大模型或小模型相结合，助力精准推荐、智能问答、知识检索等业务，通过提升用户体验和商业决策效率来间接或直接创造经济效益。

二、AI算法的演化与排列组合

从“技术积木”的排列组合这一视角来看待AI算法的发展，我们可以将各种基础算法、模型、框架以及相关的工程技术视为一个个独立且功能各异的“积木块”。随着AI技术的进步，这些“积木块”日益丰富多样，包括但不限于深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）、机器学习算法（如SVM、决策树、神经网络）、自然语言处理技术（如BERT、GPT系列）、计算机视觉组件（如卷积神经网络）、强化学习策略等。

AI算法的发展历程，可以理解为对这些“积木块”的不断创新组合与优化的过程：

1. **创新组合**：研究人员和工程师们不断尝试将不同的“积木块”进行拼接、融合，创造出适应新场景和解决新问题的复杂系统。例如，将卷积神经网络与循环神经网络结合以处理时序数据（如视频理解），或者将预训练模型与迁移学习技术结合以应对小样本学习问题。

2. **模块化与标准化**：随着AI领域的成熟，一些核心的“积木块”逐渐形成标准和规范，方便开发者在项目中快速复用和搭建，这极大地推动了AI应用的普及和效率提升。

3. **性能优化**：针对特定“积木块”，通过改进内部结构、引入新的计算方法或利用硬件加速等方式进行优化，提高算法的运行速度和预测精度，比如开发高效的注意力机制、设计轻量级网络模型等。

4. **理论深化**：对基础“积木块”的数学原理深入研究，探索更优的算法结构和理论边界，这有助于催生出全新的AI“积木块”。

因此，从“技术积木”的排列组合角度看，AI算法的发展是一个动态演进、持续创新的过程，它依赖于科研人员对现有“积木块”的深刻理解和灵活运用，也离不开他们基于实际需求不断创造和优化新型“积木块”的能力。

三、垂直应用与知识图谱深化

从AI知识图谱与技术积木的角度来看，知识图谱作为AI技术栈中的核心组成部分，它的垂直应用发展趋势表现出以下特点：

1. **深度垂直整合**：

   - 知识图谱技术正在不同行业中深入渗透，形成垂直领域的专业知识图谱，如医疗健康领域的疾病诊断与治疗路径图谱、金融领域的信贷风险评估图谱、电商领域的商品关联推荐图谱等。这些垂直应用更加关注行业内的特有实体、关系及其语义含义，有助于提高行业内部的信息检索精度、决策支持能力及业务流程智能化水平。

2. **模块化与积木式组合**：

   - 技术积木化的理念意味着知识图谱的构建、维护和应用将变得更加模块化和灵活。通过封装标准化的知识抽取、知识融合、推理引擎等模块，可以根据不同垂直领域的具体需求，像搭积木一样快速组合构建适合各自应用场景的知识图谱解决方案，缩短项目周期，降低成本。

3. **AI驱动的自动化建设**：

   - 结合自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）等先进技术，知识图谱的构建过程越来越自动化。AI模型可以辅助进行大规模数据的挖掘、清洗、实体链接和关系抽取，不断丰富和完善知识图谱，使其能自我迭代和更新。

4. **跨领域协同与融合**：

   - 垂直领域的知识图谱不再孤立存在，而是逐步走向跨领域融合。不同的行业知识图谱之间通过共通的实体和属性连接起来，形成更为庞大的综合知识网络，促进跨领域的知识交流和资源共享，催生出更多跨界应用和创新服务模式。

5. **实时动态更新与个性化服务**：

   - 随着大数据和流式计算技术的发展，知识图谱可以实现对实时数据的捕获和处理，满足垂直领域对实时信息的需求，如新闻事件追踪、舆情监控等。同时，基于个人或企业的行为数据，知识图谱能够提供高度个性化的信息服务，如智能客服、个性化推荐等。

6. **开放生态与平台化发展**：

   - 各大企业正积极构建知识图谱开放平台，鼓励第三方开发者和合作伙伴参与知识图谱的建设和应用开发，形成知识经济的新业态。这种平台化趋势有利于集聚各方力量，推动知识图谱在各个垂直领域的广泛应用和持续创新。

总结来说，AI知识图谱在垂直应用领域的未来发展将更加精细化、智能化、生态化，通过技术积木式的构建方式，实现快速适应和升级，支撑各行业数字化转型和智能化升级的需求。

四、以金融风控应用场景为例

假设我们要描述的是知识图谱在金融风控领域的垂直应用过程：

### 金融风控知识图谱构建与应用过程

1. **数据收集与准备**：
   - 金融风控知识图谱首先需要整合各类数据源，包括公开的企业注册信息、法院判决文书、信用报告、社交媒体信息、交易记录、供应链上下游关系等。这些数据经过清洗、去重、格式化后被转换成适合知识图谱结构的数据格式。

2. **实体标识与关系抽取**：
   - 使用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，从非结构化数据中自动抽取实体（如公司、个人、交易记录等）和实体间的关系（如股权关系、高管任职、关联交易、贷款担保等）。此外，还可以通过规则引擎手动配置和补充关系类型。

3. **知识图谱构建**：
   - 构建金融风控知识图谱的核心部分，定义实体类型（如法人、自然人、资产、负债等）和关系类型（如所有权、管理权、交易往来等），将抽取的实体和关系组织成一个庞大且相互关联的知识网络。

4. **知识融合与推理**：
   - 不同来源的数据可能存在冲突或遗漏，知识图谱通过融合技术来统一视图，并通过推理引擎发现隐藏的关系或潜在的风险点。例如，通过分析公司的股权结构和关联方交易，发现隐蔽的集团控制关系或潜在的资金链风险。

5. **风险评估与预警**：
   - 利用构建好的知识图谱，金融机构可以实时进行客户和交易的风险评估。当出现新增的风险信号（如关联公司破产、法定代表人涉诉等）时，系统能够及时发现并发出预警，帮助风控部门提前采取行动。

6. **决策支持与业务优化**：
   - 知识图谱提供的可视化界面，让业务人员直观了解客户和交易背景，辅助决策。同时，通过对历史风险案例的学习和分析，优化风险评级模型，提高审批效率和准确性，降低不良资产比例。

7. **实时更新与持续优化**：
   - 知识图谱应具备实时数据更新能力，随着外部数据源的变化，定期或实时更新图谱内容，保持知识图谱的时效性和准确性。同时，根据实际应用效果，持续优化模型参数和抽取规则，提升知识图谱的质量和效用。

总之，金融风控知识图谱从零开始构建直至有效应用于实际业务，是一个结合了数据采集、信息抽取、知识整合、逻辑推理和决策支持的全流程应用，通过这种方式显著增强了金融机构的风险防控能力和决策智能化程度。