在2023年世界人工智能大会（WAIC）上，第四范式正式发布了其企业级大模型产品——“式说”。这一举措不仅标志着该公司在生成式人工智能领域的关键布局，更象征着大模型技术从实验室研究和通用场景探索，正式迈向规模化、专业化、产业化的“落地加速时刻”。
“式说”的亮相，核心在于其定位为“面向企业级应用的大模型”。与追求参数规模或通用对话能力的消费级模型不同，“式说”着重于解决企业在实际业务场景中面临的具体问题。它深度融合了第四范式在决策型AI领域的多年积累，强调大模型与企业知识、业务流程和决策系统的结合，旨在成为企业提升运营效率、创新产品服务、重构商业模式的AI原生引擎。
大模型落地：从“技术炫技”到“价值创造”
WAIC舞台上，第四范式展示了“式说”在多个垂直行业的初步应用成果，揭示了人工智能应用软件开发的新范式：
- 开发模式的变革：传统应用软件开发依赖于详细的代码编写和功能设计。“式说”类大模型引入了自然语言交互式开发的可能。开发者或业务专家可以通过描述需求、上传数据，引导大模型生成代码、构建应用逻辑、甚至自动生成测试用例，极大降低了AI应用开发的技术门槛和周期。这预示着“人人都是开发者”的智能化开发时代正在临近。
- 应用形态的重构：未来的企业级软件很可能不再是功能固定的套装产品，而是由大模型驱动的、可动态理解和响应复杂需求的智能体。“式说”能够充当企业知识库的智能接口、业务流程的自动化协调中枢、数据分析与洞察的自然语言助手，使得软件从“工具”进化为“同事”。
- 产业价值的深化：在金融、零售、制造、能源等行业，“式说”展示了其在智能投研报告生成、个性化营销内容创作、供应链风险智能排查、设备故障诊断与维修知识问答等场景的潜力。其价值不再局限于简单的问答，而是深入到分析、决策、执行和创造的全价值链，推动AI从“感知智能”向“决策智能”的纵深发展。
“加速时刻”的挑战与机遇
尽管前景广阔，大模型的规模化落地仍面临诸多挑战，这也是第四范式及整个行业需要共同应对的课题：
- 成本与效率：大模型的训练与推理消耗巨大资源，如何在保证性能的同时降低成本，是企业普及应用的关键。
- 安全与可信：企业数据的隐私安全、模型输出的准确性与可靠性、决策的可解释性，是金融、医疗等高合规要求行业的核心关切。
- 与现有系统融合：如何将大模型能力无缝集成到企业庞杂的现有IT架构和业务流程中，实现平滑过渡和价值最大化。
第四范式推出“式说”，正是试图通过其“AI操作系统”的战略构想，提供从算力平台、模型工具链到行业解决方案的全栈支持，来系统性地应对这些挑战。
结论
第四范式在WAIC上发布“式说”，不仅仅是一款产品的问世，更是吹响了大模型技术进军产业核心地带的号角。它标志着人工智能应用软件开发正站在一个历史性的拐点：开发范式从代码驱动转向自然语言与数据驱动，应用核心从流程自动化转向智能决策与创造，价值重心从效率提升转向业务创新与模式重塑。随着“式说”这类企业级大模型在更多场景中经受检验并不断迭代，人工智能赋能千行百业的进程必将按下“加速键”，一个更加智能、高效、个性化的商业与社会图景正在逐步展开。
