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近一周，互聯網大廠上半年財報相繼出爐。

8月16日，京東發布截止6月30日的2023年第二季度財報。財報顯示，第二季度營收2879.3億元，同比增長7.6%；歸屬于普通股股東的凈利潤為65.8億元，同比增長32.3%。

同日，騰訊也發布了2023年第二季度財報，營收為1492億元，同比增長11%，凈利潤261.7億元，同比增長41%；非國際財務報告準則下的凈利潤為375.48億元，同比增長33%。

【資料圖】

而早在8月10日，阿里巴巴交出“分拆換新”后的首份成績單：2023財年Q1（日歷年2023Q2）總營收2341.6億元，同步增長14%；歸屬于普通股股東的凈利潤為343.3億元，凈利潤333億元，非公認會計準則凈利潤為449.2億元，同比增長48%。

整體而言，阿里京東騰訊今年上半年均實現了營收凈利潤雙增長。今年上半年以來，科技圈備受關注的當屬大模型，作為互聯網科技企業的巨頭，阿里騰訊京東均在其中，且備受市場關注。近日這三家企業第二季度財報均發布，財經網科技試圖從財報里，梳理其大模型進程并窺探各家釋放的信號。

財報里的大模型

騰訊發布的財報里，最亮眼的業務當屬廣告業務。根據財報顯示，騰訊廣告第二季度收入同比增長34%，達到250.03億元。在電話會上，騰訊高管表示，“我們（網絡廣告）的增速超過了整體行業水平，這歸功于驅動廣告平臺的機器學習系統的升級，以及廣告主對視頻號廣告的強烈需求。”

其中提到的機器學習系統，便與今年無人不談的“大模型”相關。在財報中騰訊闡述了“大模型戰略”在廣告業的運用：通過騰訊云模型即服務（Maas）為合作伙伴提供模型庫，以及自研的專有基礎模型，騰訊公司正在努力將生成式人工智能應用于更廣泛的領域。

去年年底，京東創始人劉強東在內部會議上確立了未來三年最重要的戰略：低價。在財報業績會上，許冉也表示“今年上半年主要推動的低價項目、平臺生態項目等已經取得階段性成績，消費者能明顯感知京東在調整價格策略，調整取得的效果是好于預期的。”

京東言犀大模型于今年7月13日在京東全球科技探索者大會上亮相，當時京東集團CEO許冉為京東大模型定了調：大模型真正實現自己的價值，一定是在產業應用中。在第二季度財報中，京東雖然沒有詳細闡述言犀大模型在產業應用中的具體表現，但是結合此前報道，言犀大模型在助力品牌降本增效上，已有所體現。

618期間，央視記者在京東大廈，對言犀多模態數字人的制作過程和使用成效進行了全方位的揭秘和解讀。京東云言犀虛擬主播在京東618場景中得到廣泛應用，7X24h不間斷直播，據金融界報道，成本不足真人主播十分之一。

在全球科企都在追逐大模型的浪潮之際，張勇在財報會上直言：“會有一批這樣的企業，從大模型起家，而后進入特定領域。”2023年4月阿里發布“通義千問”發布后，阿里云隨即升級其音頻轉寫平臺“聽悟”，并為其配備AI驅動的會議分析能力；在7月，阿里云推出生成式AI文生圖模型“通義萬相”；進入8月，阿里云通義千問70億參數通用模型和對話模型，兩款模型目前均開源、免費、可商用。

在阿里發布的財報中，阿里云實現收入251.23億元，同比增長4%；據財報顯示，阿里云的增長受阿里巴巴并表業務及金融服務、教育、電力和汽車行業的客戶所驅動；并表示這主要是來自于AI熱潮帶來的算力和模型服務需求的推動。

釋放了哪些信號？

從ChatGPT掀起大模型的熱潮以來，各大廠商從開始宣布推出自家大模型后，結合騰訊京東阿里發布的財報以及此前的一些動作，將大模型能力應用到自身業務和場景之中已經成為共識。

今年6月，騰訊推出模型即服務（MaaS）解決方案，基于騰訊云自研的高性能計算集群、AI原生向量數據庫、高性能網絡等，幫助企業以更高效率和更低成本開發定制大模型。

在內部產品矩陣上，騰訊云行業大模型能力在騰訊企點、騰訊會議、騰訊云AI代碼助手等多款SaaS產品中率先應用；在外部產業生態上，騰訊行業大模型已經應用于金融、文旅、傳媒、政務等10余個行業，提供超50個行業解決方案。

京東言犀大模型從一“出生”，目標就對準解決真實產業問題。盤古智庫高級研究員江翰表示，電商平臺開發智能推薦、智能客服等應用；社交平臺開發智能聊天機器人等應用，各大廠商根據自身的業務特點和用戶需求，未來還會呈現更多元化的格局。

除了落地應用場景外，算力依然是目前做大模型挑戰的最大挑戰。近日火爆的AIGC產品“妙鴨相機”，便與阿里云有直接關系，根據澎湃新聞報道，“妙鴨相機”爆火后，一個月內在阿里云上的算力需求暴增數百倍。

此前清華大學電子工程系長聘教授、系主任汪玉則從落地應用角度談到，目前大模型垂直領域部署難度大，國內大模型落地面臨三大挑戰：領域部署成本高、模型算力缺口大和國產芯片替代難。

除此之外，近日在中國計算機學會（CCF）人工智能會議，分論壇“見疆見昆侖·AI大模型算力前沿”上，專家學者們一致表示，大模型時代，智能算力成為“稀缺資產”，如何善用算力資源，發揮其最大效益，已經成為每個參與者必須面對的挑戰。