国双科技祁国晟：在赋能数智化转型路上不断夯实“底座”******
■文/光明网记者 李政葳
审前过滤、阅卷审查重点标注与高亮识别、文书自动生成、智能文书校对……这是我们在国双科技北京总部展厅一角看到的一幕，这里系统展示了大数据赋能“智慧司法”建设的生动实践。
通过使用智讼系统，原来一位法官要做4个小时的案件，现在仅需要10分钟。作为中国领先的大数据和人工智能解决方案提供商，国双科技不断发挥在该领域积累的技术能力，在政府及央企数字化转型中发力探索。
回顾国双科技的创业经历，也正是国内大数据、人工智能产业发展以及技术赋能行业的缩影。如果把时间指针倒回到千禧年初，此时中国互联网发展已10年有余，在网易、搜狐、阿里巴巴、腾讯、百度等互联网公司掀开时代帷幕之后，一批又一批互联网弄潮儿投入巨大蓝海。国双科技创业团队便是其中一员，成为时代洪流中的开拓者。
迭代的是技术，不变的是持续积累
见到国双科技创始人、CEO祁国晟，是在展厅旁边的一间会议室里。经历了行业的初创、发展、变迁，此时的祁国晟多了不少沉稳和淡定。他背后的国双科技成立于2005年，英文名叫“Gridsum”，是“Grid”（网格）和“Sum”（求和）两个单词的合成，代表用并行分布式架构Grid处理加法Sum运算。
17年前的这一命名逻辑，始于祁国晟对于分布式计算的敏锐技术预见。这一思考，也在云计算、大数据等新一代网络架构升级及信息技术落地的当下逐渐得以验证。
“我们认为，它是一个并行且可以并行化运算的数据仓库系统，可以拿来服务新一代数字化、智能化转型企业需求的‘底座’。它支持了当年很好地服务世界500强外企。”祁国晟回忆。
团队成立之初，国双科技将服务客户聚焦于大型及超大型企业。在最初为上百家世界500强企业提供大数据处理SaaS的服务中，积累了强大的数据处理能力，并在不断衍生迭代中将SaaS从应用变成平台，推进自主SaaS软件的PaaS化发展，实现了国产软件技术的产品化推进。“当时百分之八九十的业务是服务500强企业。但是现在一半的业务是这些，其他一半是央企。”祁国晟说。
迭代的是技术，不变的是一以贯之的创业理念。伴随国内消费互联网产业不断发展，国双科技经历了基础算力积累期、智能算法成熟期、产业场景贯通期。这三次重大业务转型，在外部看来都是跨越式甚至是进入完全不同的赛道。但就自身而言，国双以科技力解放社会生产力、以科技劳动迭代生产关系的初心从没变过。
“我们的发展战略还是和在上市时招股书里写的一样——要把‘底座技术’抽出来产品化，然后去服务数字化、智能化转型企业的需求……”祁国晟提到，以前服务500强企业时发现，平台软件“底座”不会购买中国软件公司的产品，但在中国做业务时需要购买一些SaaS、应用，以适应中国的互联网环境。
2016年以后，国双用三年的时间把积累十几年的能力“底座”，转变成了一个平台级的软件，这也带动了国双客户结构的转变。“大量央企在目前自主可控、安全可靠的信创要求下，在数字化、智能化转型浪潮下，平台软件实实在在地给企业带来利益与价值。”
2022年开年伊始，国双科技呈现出强劲的业务增长态势。截止目前，2022年合同订单额接近10亿元人民币，并在不断增长中。
打造智能化转型的“底座”工具集
“数字化、智能化转型的概念很宽泛，我觉得它应该是在新的信息科技时代，可以做到大幅地解放生产力。”祁国晟这样判断。
在产业数智化转型浪潮中，油气田作为国家战略资源和工业基础，始终追求提质增效和高质量发展。2019年，国双与某超大型油田企业开展了石油炼化产业的数字化、智能化转型探索。
在转型过程中，数据壁垒、数据安全等问题备受关注，尤其是重点行业、重点央企的转型更为谨慎。对于国双科技的核心优势，祁国晟概括为以下两点：一是把很多原来条块分割、烟囱式的数据实现全面打通，数据打通以后就能够比较容易地、实时地拿到个人透明的、全面的数据；二是在智能化转型中可以比较有效地运用算法模型，一手知识、一手数据，双轮驱动很好地支持甚至部分替代脑力劳动者。
“这几年实践证明，非常有效！”基于全面感知的物联接入，数字化、智能化融合管理体系，信息安全保障体系以及数据和业务的智能协同，国双科技打造了一套全面感知、自动预测、智能调控、实时优化的产业智能化解决方案，实现了油气田企业的组织优化、效率提高、管控提升、成本降低的若干建设性目标。
“数字化、智能化转型的‘底座’，就是一个工具集。就像去解决别人问题时，会带一个‘背包’，里面装着工具。这就要求工具集非常完备、非常稳定好用。”在祁国晟看来，在做别人看似定制化、个性化工作时，因为有了强大的工具集，既可以让客户感到满意，又很有效率，“这个就是‘底座’的能力”。
从实践来看，任何一家大型企业的数字化转型，都不止是一项技术工作，更多的是管理理念通过技术工具、信息系统的输出。而对于各行各业来说，数字化转型都不是一夜诞生，而是基于几十年技术创新的延续。“我们的优势在于过去积累的时间非常长，在积累过程中又因为种种原因，心无旁骛地去做聚焦、深耕，让我们有非常完备的工具集。”祁国晟说。
自2020年以来，此起彼伏的疫情给数字化按下“快进键”。基于国双科技解决方案，上述油气田在面临疫情带来现场减员的管控下，不仅没有因此造成对生产的不利影响，反而实现了产量不减反增的收益。
“根据疫情防控要求，生产现场人员只能控制在30%，这种情况下数字化价值就实实在在地凸显出来了。疫情推动了数字化、智能化需求，很多央企在数字化转型以及自动化运维、数字孪生上有明确需求，给了我们很多机会。”祁国晟说。
让“底座”更加自主可控、安全可靠
在过往的企业数字化、智能化转型中，往往采用咨询、平台软件选型、实施三步走式方式推进。而在平台软件选择上，大多面临着国外企业垄断的局面。鉴于数据安全、本土适配、性能优化等诸多需求，亟需拥有自己的基础软件来解决“缺芯少魂”中“魂”的问题。
“我们要做的是，第一要有自己的平台‘底座’能力；第二要在这个平台‘底座’能力的边界上，滋生出来咨询，也就是和他对接的能力。”祁国晟说。
通过多年在大数据及人工智能领域的浸润，国双科技将自主可控、安全可靠数字化、智能化软件“底座”技术优势，运用于大型企业及政府数字化、智能化转型。
在夯实平台软件“底座”能力的同时，国双科技也在不断打磨基于业务场景的理解与咨询能力，将大数据、人工智能的解决方案，从技术层面提升至覆盖技术工具、信息系统、IT和DT等综合输出的管理理念层面，助推大型企业实现自上而下全业务、全链路的集团级数字化、智能化转型。
不同于传统的病毒库、攻防，国双科技更是将安全根植于数字化产品研发的骨髓里，确保超大型企业庞杂数据处理中的安全与稳定。比如，在平台开发和应用过程中，先后开发出自主可控的数据仓库、智能CRM等大型企业应用软件，可以对SAP、甲骨文（Oracle）等国外同类产品进行升级替代，成为“国产替代”计划的一个重要组成部分。
截止目前，国双科技已拥有3000多项专利技术，并将不断加大技术研发投入，促进平台级软件“底座”更加成熟稳健。因此，国双科技成为工信部颁发的“网络安全技术应用试点示范单位”，其工业互联网数据安全智能检测平台也成为“网络安全技术应用试点示范项目”。
经历创业之初的筚路蓝缕和行业转型的裂变升华，未来在深耕企业服务的基础软件领域中，国双科技将搭建包含咨询、平台基础软件、实施在内的生态系统，以对接更多政府及企业，为其提供更高效、精准、便利的大数据、人工智能一站式解决方案。“做一个成熟的基础软件企业，建立一个‘ecosystem’！”祁国晟这样说。
ChatGPT搞钱行不行******
一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。
免费服务仍将继续
“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。
去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。
当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。
但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。
据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。
烧不起的模型成本
尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。
有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。
“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。
但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。
“钱景”在哪
长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。
洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。
但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。
天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。
张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。
AIGC商业化，侵权与被侵权
AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。
张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。
此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。
郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。
北京商报记者 杨月涵
