GenAI领域特定模型占比2030年将达50%：别只盯着基础大模型卷了！
近期，随着Claude 4、新版DeepSeek-R1大模型的相继发布，通用基础大模型领域又迎来了新一轮竞争。然而，Gartner的一项预测显示，到2030年，企业使用GenAI模型中，将有超过50%的模型将专注于特定领域，即用于特定行业或业务职能。这一趋势预示着领域特定GenAI即将迎来爆发。
通用大模型在初期确实展现出了强大的潜力，但随着时间的推移，它们在满足垂直行业的精准需求方面显现出了局限性。领域特定GenAI，作为一种结合了领域数据、知识和专家的模型，能够实现真正的商业价值落地。领域特定模型是一个非常“长尾”的场景，为技术提供商带来了诸多新的机会。
蔡惠芬，Gartner研究副总裁，强调了领域特定GenAI和“垂直领域模型”的区别。垂直领域模型往往受限于行业类别，而领域特定GenAI则具有跨行业的能力。以制造业为例，每个行业都有其特定需求，而制造业的数字化转型相对滞后，大量数据尚未实现数字化。为了实现更有规模的智能推进，新进者们正在借助领域特定GenAI的能力解决问题。
在医疗、财务、安全、法务、新闻等领域，领域特定GenAI已经取得了较为成熟的成果。例如，Harvey AI就是一个专门针对法务或税务领域的领域模型。腾讯与迈瑞合作开发的“重症医疗模型”，以及百度在“智能城市”领域的案例，都展示了领域模型在特定领域的价值。可以预见，领域模型在未来将越来越多，并逐渐成为主流。
蔡惠芬以Aitomatic为例，介绍了领域模型在半导体和能源领域的应用。该模型用于工业应用的领域专家AI智能体(DXA)，能够帮助工程师获得清晰明确的诊断和维修方案。DXA能够迅速找到问题，即使是罕见的阀门故障——这通常需要资深人员的专业知识。它为企业带来的成本降低、生产力提高以及每天节省的1000小时，无疑证明了领域模型在工业领域的重要价值。
对于领域特定GenAI模型构建者而言，面对众多的领域模型，如何选择成为了一个重要的问题。Gartner建议通过“AI的机会雷达图”来帮助厘清自身优势，从而做出明智的决策。而对于软件提供商而言，他们则需要考虑购买或自建领域特定语言模型。对此，Gartner提供了购买与自建决策框架，以帮助软件提供商分析判断。
总的来说，GenAI领域特定模型在未来的占比将达到50%甚至更高。这并不意味着我们应该只关注基础大模型，而忽视了领域特定GenAI的重要性。相反，我们应该看到这是一个双赢的局面，基础大模型和领域特定GenAI可以相互补充，共同推动人工智能的发展。对于技术提供商而言，了解并把握这一趋势，将为他们带来新的发展机遇和挑战。
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