枫清科技高雪峰：大模型要成为生产力才有生命力

第 136 届中国进出口商品交易会（广交会）近日在广州开幕。枫清科技（Fabarta）参会并与多家企业就人工智能技术合作达成初步意向。

枫清科技成立于 2021年，成立之初即获得近亿元天使轮融资，投资方为蓝驰创投、将门创投、巢生资本。2022 年底又获得过亿元头部人民币基金的 Pre-A 轮融资，投资方为朗玛峰创投、蓝驰创投、将门创投。目前正在进行新一轮 Pre-A+ 轮的融资。

枫清科技致力于通过融合图、向量和AI的多模态智能引擎以及数据编织与智能体等技术的融合与探索，推动AI技术在企业级客户中的应用与落地，高雪峰给公司做了一个技术范的定位。简单来说，就是通过各种技术、产品、平台尽可能降低大模型“胡说八道”的几率。

“大模型刚出来时我就提及，不要迷信大模型的能力，比如问一个问题，‘姚明出生的那一年，NBA 季后赛亚军球队的教练是谁’听着有点绕，但仔细一拆解就知道该怎么一步一步解决问题，但随便问大模型，会发现它是一本正经胡说八道。”高雪峰枫清科技创始人兼 CEO 在接受南方+记者采访时，如是介绍。

一开始，业界对大模型持乐观态度，比如模型参数越来越大，“智能涌现”也越可能，能解决更多智能化问题。但高雪峰指出，事实上，GPT4 之后，GPT5 就不怎么被提及，反而推出了 GPT o1模型，围绕着大模型 CoT（Chain of Thought，思维链），在推理中一步一步拆解问题，最终验证出一个较好的结果。

一边是大模型发展在技术上有了分水岭，在应用上也更强调“数实结合”。高雪峰感觉到，在去年厂商的关注点都在模型上，场景也聚焦在 C 端应用上，比如生成图片、视频，而到了今年年初，有了不一样的转变，更强调与本地 B 端客户需求结合，只有这样才能产生真正的生产力。

枫清科技创始人兼CEO高雪峰

“尽管国内涌现出了几百个行业大模型，但真正能够带来较高场景价值和生产力的并不多。”高雪峰指出，建设行业领域的大模型以实现行业智能化，可以从央国企着手。事实上，央国企具有最丰富的应用场景，也浓缩了更多国家资源，集中了行业的核心数据，也只有央国企可以在所在行业承接起牵引的使命，构造真正属于行业的大模型。

能打入央国企的产品，有怎样的特色？高雪峰指出，首先看，数据结构关系是多样的，而数据基础设施一定是要为了 AI 应用做服务，正如在信息化时代，伴随着 ERP 的推广，产生了关系型数据库，也就意味着原有信息化产生的数据结果能够存储起来，并进行简单的逻辑运算，关系型数据库应运而生。而随着关系型数据库不断积累，商业决策需要有 BI 报表、经营分析，以及各种各样的数字化建议，预测未来会怎么样。在此过程中，要把所有数据汇聚在一起并做各种维度分析，大数据和数仓应运而生。

高雪峰说，智能化时代，有了大数据和数仓，就要能够处理多模态数据，不只是数仓里的一堆列表，还要有数字化分析，要把企业的文档、视频、语音等等，各种各样丰富的数据，原来大部分都要被企业扔掉、不知道怎么用的数据盘活，真正用于做智能化分析。

作为一家初创公司，枫清科技如何面对来自“大厂”的竞争？高雪峰直言：找大厂间的市场缝隙，才可能成功。“这也是为什么，我们不做数字化时代的核心数据基础设施，比如数仓、大数据之类的，因为那些已经成为各个大厂的必争之地。我要做未来的产品，一定是早期要做重投入，但并没有带来非常大的经济回报，此时大厂不会躬身入局，等我们做起来了，他们会和我们一起合作，丰富他们的应用场景，从这个层面来说，我们和大厂形成了合作关系。”

高雪峰补充说，大厂围绕大模型不断推陈出新，它们还是希望能把更多资源吸引到云上，让用户调用其云基础设施能力。而初创公司则借助这个平台，与国央企的数据平台公司，如数科公司等合作，真正了解行业和业务需求，支撑这些数科公司更好落地、产生生产力，这是一个慢工出细活的工作，也是大厂不会直接介入的“缝隙”。

不过，需要指出的是，在经济承压之下，部分企业在付款时账期也在拖长。为此，枫清科技在“挑客户”时，也会有所侧重，比如会注重一些大型企业，且这些企业不是为了政绩工程，也不是为了搭建一个智能平台以便写报告、做汇报时用，真正目的是搭建出各种智能化的场景，要真正地改进我的生产力。

“其实，我们通过交流就可以发现他想要做哪些事，以及真正能够拿出多少预算做这件事，以及这件事的急迫程度，是否尊重整个服务团队，这并不难判断出来。”高雪峰举一个例子，和国央企签了合同之后，甚至有一个月之内就付清了所有款项，这让公司上下都倍感惊讶，“其实客户也知道，我们能够给它们带来实际价值，能在两个星期就见到效果”。