本文来源于阿里云社区电子书《百炼成金-大金融模型新篇章》
《百炼成金-大金融模型新篇章》––02.大模型发展的趋势（1）：https://developer.aliyun.com/article/1539515
趋势三：“AINativeSaaSRise”大模型企业级市场崛起，向深度化、产业化、垂直化方向发展
大模型技术的崛起已成为推动企业级市场向深度化、产业化、垂直化方向发展的关键动力。企业正越来越倾向于将这一技术作为核心驱动力，深入挖掘其在特定行业中的应用价值和潜力，进而实现智能化升级与业务创新。
首先，大模型在企业级市场中的深度化应用成为一种不可逆转的趋势。它们不仅被应用于优化传统的数据处理和分析流程，更在预测分析、个性化服务、自动决策制定等领域中展现出强大的能力。这种深度化应用的背后，是企业对于数据价值认知的提升以及对于操作效率和决策质量改进的需求。
“小切口，大纵深”的发展策略，正加速大模型在特定行业中的垂直化和产业化落地。企业通过聚焦于行业的细分领域，利用大模型深耕特定的痛点和需求，不仅提升了解决方案的适配性和有效性，也推动了整个行业的智能化水平。这种策略的实施，充分显示了大模型在解决复杂行业问题时的独特优势，促进了技术与行业深度融合，实现了产业升级。
企业间的开放新形态，特别是在金融领域涌现的新的 Open Banking 模式，为大模型技术的应用开辟了更加广阔的舞台。OpenBanking 带来的数据共享和 API 开放不仅有利于现有金融服务的增值，还为金融科技创新和跨行业合作打开了大门。这为大模型技术的应用和发展提供了更加广阔的舞台和应用场景。
大模型技术在企业级市场的崛起，不仅预示着企业对于数据和智能的更深层次应用和挖掘，也引领了向产业化、垂直化方向的战略发展。
趋势四：“AI API First”大模型功能性能力突破性增长
近段时间以来，大模型正在经历功能性能力的快速增长和重大突破，其中多模态、Agent模式以及 AssistantAPI 成为了推动这一进程的关键力量。这些技术革新不仅扩展了大模型在不同领域的应用范围，还为人机交互和应用开发带来了新的可能。
多模态技术的出现和成熟拓展了大模型的广度，让机器能够同时处理和理解文本、图像、音频等多种类型的数据，实现了对人类沟通方式的更全面理解。这标志着 AI 从处理单一类型数据向综合理解不同数据类型的重大进步。多模态大模型在提升信息获取的全面性和准确性方面展示了巨大潜力，极大地丰富了 AI 在自动化内容创作、跨媒体信息检索、以及增强现实等方面的应用场景。
Agent 模式的崛起，成为人类与 AI 协作的一种重要方式。在这种模式下，AI 可以作为一个个体（agent），拥有自我学习和自主决策的能力，在特定的环境中根据既定的目标执行任务。这不仅表明了 AI 的工作模式正变得更加智能化和个性化，也为人类提供了强大的助手，从简单的数据分析到复杂的决策制定，AIAgent 能够有效地辅助人类完成各种任务，推动人机协作进入新的阶段。
Assistant API 的推出，为开发者提供了全新的能力，大幅降低了开发门槛。通过简单的API 调用，开发者可以轻松地将大模型的强大功能集成到自己的应用或服务中，无需深入了解模型内部的复杂机理，即可搭建出智能化程度高、用户体验好的应用产品。这种开放的、低门槛的开发方式，不仅加速了创新应用的推出，也让更多企业和个人能够享受到 AI 技术带来的红利。
趋势五：“AI Cyber Security”大模型更重视隐私和数据安全
随着大模型的广泛应用，对隐私和数据安全的重视程度日益增强。企业和研究机构正在通过实施一系列措施，来加强对用户数据的保护，确保信息安全和隐私被妥善处理。这些措施的核心在于构建一个有效、可靠的数据管理及隐私防护框架，确保大模型安全评估体系的全面性，并解决 AI 工作的可解释性问题。
有效的数据分类分级制度成为奠定数据管理及隐私防护框架的基础。通过对数据进行系统的分类和分级，明确不同类别数据的处理要求和安全标准，可以更加有针对性地制定保护措施。这种方法不仅有助于提升数据处理的效率和精准度，也有利于识别和保护那些最敏感和价值最高的数据，从而有效减少数据泄露和滥用的风险。
构建一套全面的安全评估体系对于大模型体系至关重要。这套体系应涵盖大模型训练、部署、应用生命周期的各个阶段，从数据的收集、存储、使用到销毁等，每个环节都应进行严格的安全审查和评估。通过定期进行安全审计、漏洞扫描和风险评估等活动，可以及时发现和修复安全漏洞，强化系统的安全防护能力，减轻外部攻击和内部泄露的风险。
随着大模型应用到越来越多的场景，其工作的可解释性问题越来越受到重视。大模型，特别是 transformer 的架构被认为是“黑盒”，难以解释其决策逻辑和过程。增强 AI 工作的可解释性不仅有助于建立用户对 AI 决策的信任，也是确保模型公平、无偏见的关键。通过开发和应用新的解释性技术和方法，让 AI 的决策过程更加透明，可以有效提升模型的公正性和安全性，减少错误决策和偏差带来的风险。
