近日OpenAI引入插件集事件引爆网络，ChatGPT无法联网的问题得以部分解决。

科学家对此有个形象的比喻，如果说ChatGPT的面世是“iPhone”诞生，那么插件功能的推出相当于苹果的App Store时刻。

OpenAI对ChatGPT的二次开发一定程度上厘清了AI产业的演变路径，大浪淘沙之下，这一赛道变得几家欢喜几家愁。

AI赛道格局走向狭窄而清晰

自2022年10月末ChatGPT横空出世以来，关于其在细分领域的应用一直多有讨论，也一直未有定论。论智能算力，它是当之无愧的王者；论知识储备，它通晓古今，但要说到特定领域的NLP（自然语言处理）任务，恰恰是它的弱项。

最大的难题是缺乏特定场景的数据标注和资源训练。

根据专业人士介绍，通用模型处理特定领域的任务，需要对模型进行微调，也就是做Fine-tuning化，这个过程中需要给定一个具体领域的数据集。

插件集的应用算是给ChatGPT赋能垂直领域打开了一扇窗。通过与专业领域合作，对方开放API接口，ChatGPT就可以执行一些细分领域的任务了。

插件集的出现让AI产业这一赛道变得没那么拥挤，强者恒强的逻辑下，一些中小型创业公司将受到挫伤。

此前这些参与者摩拳擦掌准备打造一些细分场景的mini ChatGPT，在它们看来重现具备上千亿参数的大模型并不现实，但是拼一拼中小模型赛道未尝不可。但如今这种可能性被封堵，因为ChatGPT已经变成了一个全能型的选手。

插件集的出现也让AI赛道变得更为清晰。券商分析指出，未来通用大模型会通过“嵌入式”或者“融合服务”的方式对垂直领域赋能。

业内认为，这种商用方式将利好具备特定AI数据集的科技公司。以金融领域为例，科技公司借助合作伙伴的强大算力可以为金融机构提供更好的产品和服务。

垂类头部机构有望获得增益

随着插件功能的铺开，市场分析预期，国内互联网大厂的军备竞赛也会跟随海外市场开启，最终逐渐形成由“大语言模型+插件”组合而成的生态系统。

针对这个生态系统在垂直领域的打开模式，业内预估有二：一类是技术合作，也就是科技公司与大模型共同开发和优化NLP模型和算法；二是建立合作平台，即大模型将插件集整合到服务平台中。

但是不管哪种落地方式，券商认为，垂类领域的头部机构会成为兵家争夺的重地。

这不仅因为垂类的行业头部掌握着前文所述的优质数据积累和资源标注，更加重要的是，它们还掌握着比大模型更为透彻的领域知识，这是再强的数据训练也很难自动学习的。

以金融领域为例，SaaS云服务头部企业百融云（6608.HK）于2018年率先成立服务金融领域的人工智能实验室，建立起智能语音、自然语音处理、计算机视觉、机器学习四大核心研发小组，为金融行业提供高适配性的产品及解决方案。

其中，百融云推出的ORCA自动机器学习平台已被多家金融机构合作使用。ORCA平台能够运用机器学习算法完成数据建模，并且在极少人工干预下能够出色完成模型训练。相比通用型的机器学习平台，ORCA提供超过200种算子来解决金融场景复杂数据情况，从建模到部署周期可缩短50%，有效缓解金融机构智能化架构不完善与AI人员短缺导致的模型部署困难。

海通证券研报指出，百融云在数据积累、建模和行业经验方面具备优势，与客户共建共生模式使得客户更换供应商的意愿较低，这非常有利于公司依靠深厚的客群对业务进行深层次的需求匹配和挖掘，不断优化模型数据和算法迭代，形成良性循环。

截至目前，百融云在金融领域的合作客户数量已经超过7000家。用户量的持续扩容、对机构的深度赋能助力百融云成为“最赚钱”的金融SaaS企业。年报显示，公司第一大主业智能分析与运营服务收入在2022年增长41%至10.39亿元。其中，以AI为技术底座的智能运营服务收入同比增长144%，为收入增速最高分支。