支付处理解决方案的领导者移卡有限公司（9923.HK）最近进行的一项研究揭示了自 2022 年底以来由 ChatGPT 等创新引发的人工智能革命的变革性影响。这一浪潮吸引了无数行业领袖和学术专家投入大规模人工智能模型的开发，并获得了数千亿元人民币的投资支持。这些发展凸显了人工智能技术中尚未开发的巨大潜力，特别强调了中型企业利用这些进步的战略方法。
人工智能领域参与者的演变
在过去的一年里，人工智能发展的格局已经具体化为三个主要派别：
- 互联网巨头： 这些是拥有丰富资源的公司，抢我们拥有云基础设施和强大的财务实力。他们利用大型模型来增强生态系统和云服务，旨在确保客户忠诚度。
- 新兴初创独角兽：这些公司通常由富有魅力的企业家领导，并持续成为媒体关注的焦点，并得到主要金融机构巨额投资的支持。
- 中型公司： 这些公司在其特定领域取得了成功，但不具备与开发领域巨头直接竞争的财务实力。他们也不沉迷于初创公司典型的激进创新。
虽然前两类企业往往吸引最多的关注，但中型企业发挥着至关重要但被低估的作用。由于其积累的数据、特定的场景和用户优势，它们在实际实现大型模型方面发挥着关键作用。此功能符合 2024 年行业对 c 的关注
移卡2024年战略部署
2024年，移卡这家拥有13年历史的港股上市公司，在大模型浪潮中，战略性地运用AI技术，强化现有业务框架。作为AI 2.0时代中型企业的代表，移卡的做法与大企业和独角兽的策略截然不同，或许更实用。
聚焦场景化利基
移卡执行董事兼CTO罗晓辉强调公司的战略：“没有必要与阿里巴巴或AI等巨头正面竞争大型模型底层技术的初创公司。”相反，移卡专注于集成大模型能力，以提升核心业务并实现场景化实现。
这种做法至关重要，因为当客户真正的需求开始使用大型模型时，往往会遇到人工智能实施“最后一公里”的挑战。通用大型模型虽然精通广泛的应用，但常常无法掌握特定业务知识的细微差别，从而导致输出无效。另一方面，行业大模型虽然更加量身定制，但仍难以满足企业独特场景的精准需求。
拒绝山寨，强调本地化
移卡拒绝简单复制解决方案的做法。相反，他们基于对特定业务场景和客户需求的深入了解来开发人工智能应用程序。这种做法不仅弥合了技术与实际应用之间的差距，而且使移卡能够更有效地解决行业的特定痛点。
本地化在人工智能部署中的重要性
当今时代，人工智能的标准化产品和泛化能力已成为焦点，本地化部署的必要性仍然很大。尽管业界正在推动标准产品的发展，但实现这些目标仍然遥不可及。移卡很早就认识到本地化部署的重要性，通过针对特定业务需求量身定制人工智能应用，确保人工智能应用的安全性和有效性。
中型企业的战略优势
移卡和其他中型企业一样，通过专注于本地化、场景化应用，充分发挥人工智能的优势。通过这样做，他们不仅提高了运营效率，还确保他们以与其业务模式和客户需求紧密结合的方式利用人工智能。
这一战略重点不仅使移卡在竞争格局中脱颖而出，也体现了如何利用人工智能中型企业可以利用其独特的优势和市场地位，有效地驾驭人工智能革命。