第四范式首次提出AIGS戰略（AI-Generated Software）。

本文為IPO早知道原創

作者｜Stone Jin

(資料圖)

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據IPO早知道消息，第四范式于4月26日首次向公眾展示其大模型產品「式說3.0」，并首次提出AIGS戰略（AI-Generated Software）：以生成式AI重構企業軟件。

換言之，式說將定位為基于多模態大模型的新型開發平臺，提升企業軟件的體驗和開發效率，實現AIGS。

值得注意的是，本次發布的「式說3.0」是第四范式在短短兩個月之內發布的第三個版本：

1.0：在ChatGPT火了之后，第四范式在2月推出了第一代的產品——式說1.0有生成語言的能力，并且解決GPT技術應用時內容可信、數據安全和成本的三大問題。當時主要的場景就是文庫問答，相當于讓GPT學習的企業知識后，可以解答專業問題，并且可溯源。

2.0：在式說語言能力基礎上，加入了文本、語音、圖像、表格、視頻等多模態輸入及輸出能力，并增加了企業級Copilot能力。以與企業內部應用庫、企業私有數據等進行聯網，對信息和數據進行分析，回答員工的問詢或執行相關任務，從知識助手成為業務助手。

3.0：在生成式和語言能力的基礎之上，3.0發力Copilot和思維鏈COT（多步推理、復雜任務拆分、形成數據飛輪），改造傳統B端企業軟件的體驗與開發效率。

B端企業級軟件的復雜性為AIGC留下了足夠大的重構和改造空間

第四范式創始人兼CEO戴文淵表示：“C端產品已經逼近用戶體驗的上限，而B端的企業級軟件往往是個十分復雜的執行系統，堆砌十幾層菜單和成千上萬功能也不算多。”

在戴文淵看來，目前這些B端軟件極為復雜的交互體驗，以及復雜性帶來的極低開發效率，恰恰為生成式AI留下足夠大的重構和改造空間。

不可否認的是，C端的軟件體驗在過去的十幾年已經被打磨到了比較高的水準，用對話未必就一定更好用，而在企業報銷系統、HR系統、OA系統等B端軟件這一側，體驗并沒有很好地完成優化。

“過去很難通過人類語言（自然語言）的方式去調用企業軟件的功能，現在當我們有更強的語義理解和生成能力，再加上GPT任務翻譯、任務分發和推理的能力，就可以通過更好的「對話框式」交互方式實現功能的調用，不再需要找到某個位于十幾級的菜單目錄之下的功能。”戴文淵說道。

另一方面，由于原先B端企業軟件都是高度定制化的，基于菜單式的開發，基本每次一個功能升級，又要產品經理畫界面，設計、開發等，至少是月級別的開發時間。而由于新的交互形式的出現，以前是功能和執行邏輯被編排在軟件界面，現在功能和邏輯被改寫在數據、API和內容層面，變成了天級別的開發效率。

“以前軟件是在界面層面的升級，未來是在數據層面的升級。”戴文淵指出，“我們看到大模型能夠帶來用戶體驗的提升，開發效率的提升，所以一定會形成軟件行業的飛躍，就是誰率先能做出來的問題。這是一個巨大的市場。大模型是新的生產力，以大模型基礎設施為先導項目，改造整個軟件產業，整個行業的業務價值、商業模式都會得到飛躍。”

大模型更重要的在于模型具備Copilot和思維鏈CoT的能力

具體到產品層面，戴文淵認為，要做到AIGS，大模型未必需要是知識廣博、十項全能冠軍的通才，更重要的在于模型具備Copilot（副駕艙），和思維鏈CoT（chain of thoughts，多步推理）的能力。

為此，第四范式將AIGS的路徑總結為三個階段：

第一階段，Copilot調動不同的信息、數據、應用，作為助手完成用戶的指令。相當于在所有企業級軟件系統里，配備一個指揮官。指揮官聽用戶的指揮，比如“把照片亮度調亮20%”。

第二階段，Copilot+基于企業規則的“知識庫”，AI能夠參照規則做復雜工作，進一步豐富了「對話框」的能力。比如AI查詢了“人像美化”知識庫后，能執行把照片修好看的步驟。

第三階段，Copilot+CoT（思維鏈）。軟件系統的使用行為最終會被大模型學會，形成AI針對這個領域的思維鏈，意味著“把照片處理得更好看”這種復雜指令，AI能自動地按照步驟完成。

第四范式的AIGS戰略，就是指基于式說大模型背后的Copilot+COT能力，把企業軟件改造成新型的交互范式，并在新型交互上不斷地學習軟件的使用過程，形成領域軟件的“思維鏈”。

這意味著，對于企業軟件合作伙伴來說，可以基于范式的大模型能力，在一個個領域里面鉆的足夠深，學習到足夠多的數據，最終所形成領域的思維鏈，發展成“領域”大模型。當思維鏈復雜度到一定程度以后，它的軟件就能夠自動執行越來越復雜的功能。

對AI產業化的深層次理解使得自己更清楚如何落地才能產生最大價值

事實上，之所以第四范式在短短幾個月的時間內就可以推出自己的大模型產品并完成持續迭代，還是基于其過去數年的技術積累。

據「IPO早知道」了解，在BERT出來的時候，范式研究院就開始關注并投入在這個技術領域，GPT3出來以后更加明確了要朝這個方向。

首先，范式擁有做大模型的技術能力。雖然先知不是做通用模型的定位，當時定位是做專用模型，但先知一直強調模型是要高維的，所謂的高維其實就是參數，要把模型做大，就像GPT3.5是1700多億的參數，這是從技術上來說能平移過去的地方。此外范式擁有國內領先的研究院、工程化、產品力的全棧技術能力。

其次，范式原有市場和新市場所面對的產業鏈正好是上下游。以前AI更像是一種重要零件或者元器件，這些以外的其他地方不是AI覆蓋，是企業軟件覆蓋。企業軟件經過了這么多年發展，基本上能把所有的事都覆蓋了。范式和軟件公司一直互為生態，范式做的是軟件里面的AI決策，軟件公司做功能和流程的實現。

當然，戴文淵坦言，相比今年的投入，過去幾年肯定還是有差距的。

“ChatGPT對我們最大的幫助，就是整個市場的信心一下從0調滿了，確定性的投入更大了，再往后就是變成產品、變成商業化的路線往市場去推。”戴文淵表示，“我們互相共生也很了解，看到GPT3時已經知道了，是可以幫助到企業軟件市場的。做這個事情還是需要非常強的一個行業積累，第四范式過去幾年在行業里面扎得還是比較深的，我們對AI產業化的深層次理解，更清楚明白大模型作為新生的生產力工具，如何落地才能產生最大的價值。”

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