以「小」搏「大」，京东云祛魅大模型_风闻

掘金大模型，高质量数据是金矿，能够将金子提炼出来的技术厂商们，跃跃欲试，本已经格局初定的行业有了重排座次的可能。

撰文|蓝洞商业 于玮琳

20世纪80年代初，世界上第一颗商用卫星被沃尔玛送上了天。

一套卫星通信系统，让沃尔玛4000多家连锁超市、每家平均5000平米店面、大约10万个单品的庞大信息，可以一个小时内把所有商品的库存、上架及销售量盘点一遍，所有销售和订货实时匹配并同步。此后长达十年，沃尔玛稳坐世界500强首位。

90年代中期，还在做投资的贝佐斯偶然发现，互联网的使用量在以每年2300%的速度增长。

依托互联网+物流的服务，亚马逊让网购成为21世纪最鲜明的特色之一。贝佐斯说，技术使亚马逊在零售业出人头地。今年8月，亚马逊市值已突破一万亿美元大关，成为继苹果之后，全球第二家市值破万亿的上市公司。

时间来到2023年，大模型，被认为是信息产业未来十年的最大增量。

基于此，在刚刚过去的这个夏天，所有技术厂商只做了三件事，大模型、大模型、还是大模型。而零售+大模型会擦出怎样的火花，似乎就是下一场零售变革的解锁密码。

麦肯锡的预测数据显示，生成式AI将为全球带来至少7.9万亿美元的经济价值增量。对于品牌商来说，大模型是拥有无限期待的星辰大海，但又是隔着Know-how和海量数据的天堑鸿沟，如果浓缩成具体的诉求，只有三个字「先落地」，再直白一点「向数据要增长」。

掘金大模型，高质量数据是金矿，能够将金子提炼出来的技术厂商们，跃跃欲试，本已经格局初定的行业有了重排座次的可能。

复杂的营销和供应链环节，让零售业成为AI绝佳的应用场景，是最具挖掘价值潜力的行业之一。因此，面向零售行业的大模型，成为「兵家必争之地」。

诞生之日起就强调自己是「更懂产业的云」，京东云多年前埋下的伏笔在今天迎来了产业共鸣。

在其他厂商围绕「大模型」本身发力时，京东云悄然走到了第二层，从「以数据平台建设为中心」升级为「从应用出发，关注应用层面到底需要什么」；区别于对算力和算法的一味强调，把「大模型做小」，真正压缩「给数据」到「要效果」的路径。

这一波，看似与行业同频，却走出了不一样的节奏。被认为上云计算牌桌晚了的京东云，能否来一场弯道超车？

零售，向「数据」要效果

零售浮沉三十年，沧海桑田。

在讲述温州商人创业史的连续剧《鸡毛飞上天》中，主人公陈江河通过挑着担子「鸡毛换糖」赚取了人生第一桶金。那时候，做生意拼得是肯吃苦，脑子活络。

如今仅凭这些早已远远不够。对于零售企业来说，对大数据和AI的应用能力，决定了路可以走多宽、走多远。

伊利集团数字科技中心总经理尚直虎给我们讲了个故事。作为全球乳业五强、连续十年蝉联亚洲乳业第一的中国乳业龙头企业，伊利的产品销往全球60多个国家和地区。

当生意从一个摊位扩展到一家企业时，看似一件简单的小事都变大了。

在伊利赞助FIFA世界杯时，相关的主视觉将落地印尼，当地的合作伙伴希望在世界杯主题的画面之外，做一个专属渠道的定制主视觉，涉及到几十个终端门店。

「在以往，这大概需要10天左右的时间和二三十万的成本」，尚直虎说，「但应用AIGC的能力，三个小时就搞定了」。

数智科技的力量，带给零售企业诸多的惊喜；同时新消费人群的变化和科技发展，也裹挟了以往不曾遭遇的营销难题。

「最大的营销难题就是流量太贵了」，伽蓝集团董事长兼总裁郑春颖说，「消费者每天面临着海量的信息，选择越来越多，触达他们变得越来越难，即便触达了，如果传播的内容无法与产品很好地结合也是无济于事」。

在这背后，是消费人群的代际变化以及媒介去中心化带来的新课题。新一代崛起的消费者对于零售产品有着更高的要求，又经常难以捉摸。零售品牌需要思考，我的客户到底在哪里？

当下最典型的例子就是，为什么年轻人会涌进沉寂了20年的国货老品牌活力28的直播间「野性消费」？当茅台都开始和瑞幸联名卖咖啡、和德芙卖酒心巧克力，什么样的品牌故事才能打动潜在的消费者？

新技术是好东西，但和实体企业之间隔着一道数据鸿沟。2021年，贝恩资讯统计，受疫情影响73%的企业将数字化提上日程，但只有4%的受访企业圆满完成，其余皆或多或少遭遇了转型失败。

这些具体数据洞察和解决方案，超出了零售企业本身的能力范畴，只靠本身Know-how的能力还不够，必须依靠外部技术服务厂商的协助。

一个现实问题是，零售企业想要一箱苹果，大多数技术厂商却带来了一车梨。

「我国云服务企业大多有着非常强的数据能力，但从业务的视角反向提升数据创造价值的能力方面，还在初级阶段」，尚直虎说，「很多企业非常重视数据资产和数据服务，但缺乏利用新的技术来创造业务价值的能力」。

换句话说，伴随零售品牌增长路径发生变化，他们对技术厂商也提出了新的要求，即向高质量数据要效果。

把大模型做「小」

云+大模型的应用，让零售品牌有了更多前所未有的营销「效果」加持，几乎没有零售企业不关注大模型，同时也都在好奇，零售企业离拥抱大模型，还有多远？

各家都在找寻答案：

7月，华为开发者大会公布了盘古大模型3.0，轮值董事长胡厚崑表示，华为发展大模型的核心是关注算力和应用；

8月，阿里通义千问大模型正式开源，同时表示，近期将开源一个更大参数规模的大模型版本，供全社会免费商用；

9月，腾讯推出混元大模型并通过腾讯云对外开放，该大模型拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿tokens，将作为腾讯云MaaS服务的底座。

……

即便业内都认同「产业大模型」是算力、算法之外下一个兵家必争之地，但目前来看，「秀肌肉」、「绘蓝图」仍是主流风向。

但京东云在9月21日的品牌增长大会，却反其道行之，给零售企业「画了一张专属地图」。

会上提出的京东云零售全场景「1+3+N」解决方案，更聚焦具体的产业场景落地，以面向应用部署、以升级的云鼎DaaS为底座，结合大模型落地了三大能力：智能营销、智能服务、智能供应链。

「以美妆客户为例，他们希望看到美妆行业，甚至是自己品牌的洞察，而不是通用的行业洞察。」京东集团副总裁、京东科技数智营销产品部总经理陈峰说。把零售企业目标人群的相关数据分析得更细，把大模型「做小」，是基于京东云围绕「大模型如何在零售领域释放价值」的思考。

这样的思考会引发怎样的蝴蝶效应呢？

首先，伴随大模型的飞速发展，零售企业的营销模式和服务模式将被颠覆。

举个例子，过去用户想了解一款产品，需要阅读产品说明书；商家想要吸引消费者，需要花更多心思在货架摆放、店铺的排版设计上。营销和服务都是基于「以人为本」和「消费者友好」。

但大模型可以将商详灌注给AI，使机器对产品理解的深度及广度将大幅提升，消费选择变得更理性；品牌营销不能只靠感性的表达，也需要持续建立在该品类的专业性；当用户普遍通过机器和算法替代人为做选择时，市场竞争会变为更直接，对核心能力及数智能力的要求更高。而数据的智能应用，可以不断构建品牌的专业性。

增长逻辑的变化，也正在对企业提出新的要求，不仅要比以往更深刻理解最终用户，还要考虑品牌如何对机器（大模型）更友好。

落地到京东云的产品，是京小智和多模态数字人以及言犀AI外呼。

尚直虎告诉我们，「我们和京东云合作的AI智能外呼，已经累计触达超过300万人，完成的业务销售接近5亿。」借助京东云言犀AI外呼，伊利通过明星偶像的声音与超20万用户进行连接，召回超过8万用户，并实现整体ROI 10倍以上的提升。

其次，要想让大模型越来越好用，离不开品牌方、平台、生态伙伴持续深度的融合协同。

陈峰讲了个故事。前几天京东云用AIGC内容营销平台帮一家饼干品牌做宣传图。生成后很精美，但客户却觉得不好，「因为这个产品的价格带，不需要它这么精美」，这会误导消费者买不起。这让他们发现AIGC应用更要有洞察，即**「生成内容的核心不在美观，而在效果和转化率」。**

所有的AIGC都强调效率，京东云也不例外，京东云的AIGC生成能力已经合作了2000多家试用用户，每周生成新品图数万张。对商家来说，每套图成本降低90%，周期从7天缩短到半天。

而对京东云来说，通过帮助商家不断的测试、落地，也实现了对AI的反复训练，这对于大模型来说尤为可贵。

第三，大模型的核心是信息压缩，知识输出，通过大模型可以更深入的洞察用户，理解需求，对于品牌的增长来说，影响不仅仅在营销端，也能深入供应链。

典型的产品是云鼎洞察，通过解析来自京东商城的用户数据、客服咨询、商品问答等多渠道海量数据，能够全面了解消费者的购买心智和口碑，指导品牌各部门优化产品、营销、服务策略。

这顺利解决了伽蓝所担忧的：在昂贵的流量压力下，如何精准锚定消费者？

京东云的方案是，通过数据分析得出消费者画像，再通过AI建模，快速测品，根据市场对新品的反馈，匹配到合适的消费人群。这类似于服装电商领域的「小单快返」，也和内容平台算法推荐异曲同工，结果就是以需定产，快速孵化热销爆品。

京东云基于大模型的一切探索和实践，都是从效果出发，将DaaS服务从「以数据平台建设为中心」升级为「关注应用层面到底需要什么」。

「打个比方，大模型就像是游戏机，核心是要有游戏，没有游戏卡，或者游戏很烂，功能再强劲也没有用」，陈峰说，「我们做大模型，就是踏踏实实做应用的落地」。

一场双向奔赴

在百「模」竞发的当下，京东云以「小」博「大」，除了始终坚持的产业需求导向带来的先发优势，的确有自己的底气。

技术厂商掘金大模型，数据就是矿场。

京东云本身依托京东电商生态海量SKU和订单沉淀，优势就是从内部场景长出来的、自生的数据金矿。同时，诞生之日起就要做更懂产业的云，京东和生态伙伴在共建的过程中，不断训练自己的大模型，形成良性循环。

另一方面，矿挖出来了，更重要的是提炼出金子，这背后是多年来京东云在技术方面的持续投入。「我们不是为了大模型才做算法，我们的算法做了很久」，陈峰说，「京东的云团队兼具了产品、工程、算法、数据四个维度的优秀人才」。

不久前，京东云旗下的言犀团队凭「任务型智能对话交互关键技术及大规模产业应用」，斩获吴文俊人工智能科学技术奖科技进步奖。与此同时，京东集团副总裁、京东科技智能服务与产品部负责人何晓冬博士荣获了吴文俊人工智能科学技术奖杰出贡献奖。

「外界可能会误解，京东做产业大模型，是不是通用能力就不行？并不是的，做生成一定要基础能力过关，但我们选择不去强调这块，更多从用户视角如何给业务产生价值去思考」，他补充道。

京东云对大模型落地产业的执着，和零售企业对效果的追求不谋而合，双向奔赴过程中，也带来了开放与共建的下一程风景。

「京东科技是整个京东的技术、数据、AI提供方，但它的对外开放程度远超其他平台。」伽蓝集团大数据中心总经理罗予晋回忆，「伽蓝的数据与京东的平台数据，在合规的隐私框架下是可以互通的。我们能够了解更多平台数据，让京东也能够基于我们的数据更加了解行业，对我们、对京东是双赢。」

以伽蓝旗下的婴童皮肤科学功效品牌「己初」为例，罗予晋认为，京东有两重生态，一重京东零售，一重京东母婴。

在共创的场景里，两重生态叠加，伽蓝可以更精准定向客户群，并在拥有丰富母婴品牌、消费者的大赛道中找到合作品牌，联合派样，或者是找到潜在的婴幼儿妈妈人群，定向派样。

还有目前最受外界关注的，就是「全渠道一盘货」。

以伊利为例，通过与京东打通供应链，让所有牛奶和订单放在「一个篮子里」盘算。比如，伊利有京东、抖快多个渠道仓，过去每个仓只能流通给对应的消费人群。全渠道一盘货后，所有库存打通集中在一个系统内管理。

「我们在京东SKU有近1000个，通过全渠道一盘货，打通了自营店和POP店的供应链，我们主要产品的SKU在架率在90%以上。」尚直虎介绍说。

但京东云的目标并不止步于此，京东科技副总裁、泛零售客户部总经理母小海表示，零售企业做全渠道一盘货，并不是京东的一盘货，而是整个域；我们做的数字人，也不只是在京东的店铺上直播，企业在自己的私域上，其他平台上都在用。

准确来说，「这是应用的价值，而不只是数据的价值。」

上世纪20年代，英国数学家刘易斯·理查森曾提出这样一个说法，「因为大气流动过快，如果你想预测一个地区的天气，就必须预测它附近地区的天气，以此类推，必须预测全球的天气」。

先观全局，再谋眼下。这何尝不是数据之云在当下的使命？

如果你想在具体的生意中应用大模型，那你必须借助通用大模型的能力，但即便拥有海量的数据，想要让其产生真正的价值，还是要落地到具体的行业中。

理查森对于气象之「云」的畅想，穿越百年，和数据之「云」在今天发生了美妙的契合。