纪要涉及的行业和公司 行业：人工智能、金融、公安、政府、媒体 公司：拓尔思、普林特尔、普莱柯、派特尔 纪要提到的核心观点和论据 拓尔思发展情况 - 2023年6月发布拓天大模型后，B端和G端应用持续展开，2023年年报显示AIGC业务及大模型应用场景落地实现近5000万元销售收入，2024年上半年新增超4500万元收入，下半年预计增长，全年收入有望翻倍，主要受益于金融行业 [3][16] - 拓天大模型专注于网信办、政府、公安、国安、军队及银行等垂直领域，结合外部互联网数据与内部数据，加强应用场景展现，提升决策水平和完善决策机制 [3] 拓尔思应用案例 - 金融行业，在银行消费者保护、投研和审计等场景有多个案例落地；公安系统围绕垂直应用场景落地，部分项目因保密未披露；特种行业也有未披露项目 [3][4] - 中标上海浦发银行国内首个向量数据库落地项目，以及国家石油天然气管网集团AI搜索项目（海贝数据库），总金额超1300万元 [3][5] - 与浙江省人民政府合作建设算力中心和省级AI服务平台，为各地政府提供SaaS服务，发现人工智能在政府应用深入到业务理解，如水利决策支持 [3][12] - 自建数据中心，日处理5亿多条数据，服务500多家媒体机构、金融行业和政府舆情管理部门，舆情管理服务年收入达3 - 4亿元 [3] - 与DS模型合作，利用其拓客数据训练金融舆情大模型和政务大模型，为金融用户和政府提供服务，探索局域网和私有化一体机两种应用方式 [3] - 在平安银行审计部门项目中，预计三年内将审计人员从300人减少到50人，每年节省7500万元费用，获200多万元服务费 [3][17] 人工智能应用落地慢的原因 - 不同行业对大模型深度了解程度不同，垂直专业大模型要求更高 [6] - 算力问题，私有云部署和厂商自身训练门槛高 [6] - 需找到能实现应用场景落地的软件开发商或相关公司，数据结合是核心要素 [6] 拓尔思数据优势及推动大模型落地方式 - 拥有全球3000多台服务器，日处理5亿多条数据，能结合外部互联网数据与内部数据，加强应用场景展现 [7] - 长期服务全国网信办、公安体系、国安体系及军队等，数据加工整理经验丰富 [7] B端和G端市场前景 - 政府和大型企业积极拥抱人工智能，但受预算限制未爆炸式增长，2024年底各部门做预算，两会后政策环境或宽松，带来新机会 [8] - 中国垂直专业大模型在政府部门值得期待，能提高决策水平和完善决策机制，用户购买能力增强时市场将旺盛 [8] 垂直专业大模型与传统决策支持系统区别 - 传统决策支持系统基于静态数据梳理逻辑，垂直专业大模型有推理机制，可形成解决方案供执行，受政府侧欢迎，能提高基层官员决策水平和完善决策机制 [9] 拓尔思研发进展及应用领域 - 2024年10月接入DSS的V3版本，应用于政务大模型和金融舆情大模型 [10] - 金融舆情大模型最早基于拉姆研究，后接入百川、文心和字符华章等基础模型，接入DSS模型后用蒸馏技术训练金融舆情数据 [10] - 全国一百多家金融机构使用其数据服务，每年支付约四百多万元，小型银行支付100 - 200万元，数据用于客户风控管理和投研报告等场景 [10] 拓尔思与普林特尔对比 - 历史沿革、技术路线、商业模式及成功案例相似，都围绕数据研究，注重数据转化、质量控制和清洗，提供相关产品 [11] - 普林特尔在美国服务华尔街金融机构和政府部门特别是情报系统，拓尔思也长期服务这些行业 [11] - 拓尔思股东无重大比例国有成分，但中央网信办、证监会、银保监会等是其客户，得益于30年技术沉淀和深厚业务联系 [11] 拓尔思未来发展计划 - 继续加强与DS合作，发展政务大模型和金融舆情大模型 [13] - 在国家加强相关建设背景下，探索新的行业应用场景，提升技术水平 [13] 拓尔思与DISC模型合作情况及变现贡献 - 2024年10月与DISC模型合作，采用拓客收费方式，下载其拓客数据训练金融舆情大模型和政务大模型，结果输出给金融用户和政府，持续进行中 [15] - 大模型应用有局域网和私有化一体机两种方式，将以此展开合作并深入沟通 [15] 拓尔思为金融客户提供的产品形态 - 选择将应用场景垂直切片后开发专业大模型，如平安银行审计部门项目，签约金额逐年增加，预计三年将审计人员从300人减到50人，每年节省7500万元费用，获200多万元服务费 [17] 拓尔思项目收费构成及实施情况 - 以合同形式进行，包括部署拓天大模型软件，安装在客户算力中心服务器上，用客户内部数据训练并输出结果，需与客户配合完成工程实施 [18] 项目完成情况 - 通常两人一个月能完成百万级别项目部署工作，因已预先训练好通用大模型，只需根据客户数据微调参数，如公安行业可推广使用 [19] 微调情况 - 不需要重新微调，第一个月梳理用户数据格式后，每周迭代更新，微调不额外收费 [20] 前期工作内容 - 第一个月帮助客户梳理内部数据格式，深入了解数据清洗和处理，结合用户数据与应用场景进行知识投屏 [21] 普莱柯商业模式在中国情况 - 普莱柯在美国成功的应用场景适用于中国市场，差异在投资步骤和时间，需讨论哪些公司能参与做样板工程为相关行业服务 [22] 派特尔扩展行业方式 - 通过深入了解细分行业客户需求，结合模块化产品搭建向其他领域拓展，拓尔思注重理解海外对标案例 [23] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 拓尔思数据中心自2010年组建，从全球互联网采集公信力数据制作知识图谱，应用群体包括500多家媒体机构、金融行业、政府舆情管理部门，政府舆情管理服务占公司收入40%，每年带来3 - 4亿元收入，大模型时代沉淀数据可作训练数据，已与多家大模型厂商合作提供服务 [24][25]