误入官场下载这一年，华为、阿里、百度、腾讯、商汤、京东等不是在发布大模型，就是在更新大模型的路上。

　　我的企业能否用上大模型？大模型能否在具体业务场景中应用？如何赶上这一班AI快车？使用大模型还有什么隐患？

　　大模型的确需要大量的计算资源和研发人员来训练和部署。对于大部分企业，尤其是中小企业来说，建立自己的大模型存在一定困难，同时要面临投入产出比问题。

　　并且，不同行业有不同应用场景和业内专业知识，火热的通用大模型并不能一对一为企业解决具体的业务问题。

　　以GPT为代表的通用大语言模型，在通识领域表现出很强的能力，比如在通识话题下生成流畅且自然的文本，丝毫不费力气。

　　但针对更加垂直的行业或专业领域，最专业的讯息和资料都在企业或是行业协会的机密，无法对外公开。

　　所以一方面，通用大模型在回复中经常会存在事实性错误，甚至可能「夹带」极其隐蔽的错误信息或是不准确的内容，让人难以发现。

　　而至于AI绘画工具，在某些人体部位或是表情处理上仍然表现欠佳，甚至会在「幻觉」中开始自我发挥。

　　另一方面，除了内容准确性，使用AI大模型的一大难点还在于如何正确用提示词（Prompt）表达需求。

　　用户必须要有清晰的写作框架或设计需求，接着在提示词里加入尽可能细致的指令，以及一次性提供事实性数据，然后再在生成对话中反复补充参数，进行优化。

　　但有没有想过，如果用户事先都能清晰地知道怎么完整地表达需求，那生成式AI即变得低效，也违背用户的使用初衷了。

　　包括信息泄露、版权风险等数据安全问题，还有模型本身的安全漏洞、恶意利用等问题，又或是生成内容违规、违法、含敏感信息等内容安全问题。这些都无法保证企业数据资产的安全性。

　　作为国内领先的数字化营销运营服务商，「Whale 帷幄」曾首次在国内提出「MarketingGPT」概念，瞄准企业营销、销售及运营场景，提供从线上内容生成、管理审核、分发投放、数据分析，到线下门店运营优化的全流程、全渠道解决方案，帮助企业开启AGI原生的商业未来。

　　相比于通用大语言模型，帷幄为企业提供更数据可控、更懂企业营销场景、更垂直的「中」模型。

　　基于AGI能力，通过针对性的个性化模型训练以及管理服务，帷幄帮助企业沉淀自己的数据和内容资产，训练出符合品牌风格调性及具备行业Know-How的模型，提升企业内容营销及业务运营的效率，进而提升企业AGI应用落地性。

　　从数据角度看，通用大模型所需数据量巨大，且数据源限制大，而垂类模型知识库的可实现性更高；

　　最重要的是，从商业价值来看，垂类模型有着丰富的应用场景，且在可落地性上，是经过验证、可成立的。

　　这些都意味着企业可以通过AGI技术解决实际存在的问题，带来切实可行的价值。

　　11月23日，帷幄将举办秋季发布会「AGI for Growth 释放增长的AGI力量」。

　　从线上到线下，从基建到落地，从转化到变现，有关于AGI的商业未来潜力，都将离不开场景化的探索和在实战中的可持续增长。

　　这次秋季发布会上，帷幄将带来一系列企业级AGI产品发布和全新升级，包括AGI产品全家桶Whale Alivia 1.0正式版、助力门店运营提升百倍巡检效率的Whale SpaceSight 3.0、重新定义AGI内容爆发力的Whale Harbor 4.0、更懂顾客的AGI语音服务工具Whale Echo、全新推出数字人主播的Whale Cast。

　　在落地实践方面，来自消费、营销领域标杆企业的大咖将分享多个AGI创新应用案例，包括美国知名运动品牌线下数据科学家张韵海、前乐乐茶企业学院院长朱铭、LynxAI CEO丁茗茗、龙韵集团策略长Elin、电通中国社交业务负责人李宇阳等，将带来智能巡检、客流分析、库存管理、门店选址、社媒营销等场景率先成功落地的优秀实战经验。

　　除此之外，帷幄还将发布直击汽车、家居、茶饮、鞋服、营销行业AGI应用痛点的企业级数字化解决方案，解锁直播运营及内容数字资产AGI运营增长手册，以及核心生态伙伴服务体系及渠道合作计划。

　　帷幄致力于通过国内领先的AIGC综合产品体系及能力，真正将AGI技术落地，帮助企业打造更适合垂直领域的「Growth AGI」，并最终实现业务创新和商业成功。

　　如何了解用户意图、将全域数据融入业务流，又如何让内容营销降本增效、全面把控门店运营效能？头部消费品牌在AGI应用过程中又有什么发人深省的洞察和见解？