Дом
Чжан Чаоян излагает стратегию Sohu в области ИИ: пропускать гонку моделей, сосредоточиться на приложениях и нейтральности контента

По мере того как генеративный искусственный интеллект трансформирует технологический ландшафт в 2026 году, в то время как крупные интернет-гиганты соревнуются в инвестициях в модели с миллиардами параметров, Sohu выбрала более прагматичный путь. На недавнем Ежегодном технологическом форуме Sohu генеральный директор Чжан Чаоян прояснил, что компания не стремится к разработке «крупных моделей первого класса», а вместо этого отдает приоритет «рациональному применению, основанному на ее основном бизнесе». Эта позиция служит взвешенным ответом на отраслевую шумиху и подчеркивает стратегическую мудрость выживания средних технологических компаний в эпоху искусственного интеллекта.
Стратегические компромиссы: почему отказаться от «первого класса»?
Оценка Чжан Чаояна основывается на трех практических реалиях:
Ключевой фактор Основная логика Отраслевой эталон Финансовые барьерыСоздание моделей с миллиардами параметров требует сотен миллионов юаней на вычислительные мощности, характеризуется короткими циклами итераций и высокими безвозвратными затратами.Baidu, Alibaba и Tencent ежегодно тратят более десяти миллиардов юаней на искусственный интеллект, что делает конкуренцию с Sohu на том же масштабе затруднительной.Технические барьерыРазработка крупных моделей требует элитных команд алгоритмистов, обширных качественных наборов данных и надежных инженерных возможностей, которые невозможно быстро воспроизвести.Лидеры рынка уже создали экосистему «данные-вычисления-таланты», сужая окно возможностей для опаздывающих догнать их.Коммерческая отдачаПуть монетизации универсальных крупных моделей остается неопределенным, тогда как приложения для вертикальных сценариев могут приносить немедленную ценность.Sohu предпочитает «использовать существующие модели для улучшения собственного бизнеса», тем самым минимизируя затраты на проб и ошибки.
Эта стратегия не является признанием поражения, а точным позиционированием: поиском оптимального баланса «возможности модели × сценарий бизнеса» вне интенсивной конкуренции за вычислительные мощности и параметры.
Путь реализации: приоритет эффективности и качества контента
Инициативы Sohu в области искусственного интеллекта сосредоточены на двух основных направлениях:
Снижение эффективности и затрат:Помощь в программировании: Интеграция инструментов генерации кода для повышения эффективности исследований и разработок и ускорения итерации продуктов;Оперативная автоматизация: Использование искусственного интеллекта для управления повторяющимися задачами, такими как проверка контента, обработка обратной связи пользователей и анализ данных, освобождая человеческие ресурсы для творческой и стратегической работы;Оптимизация затрат: Использование интеллектуального планирования для снижения потребления серверных ресурсов и повышения выхода вычислительной мощности на единицу.Сдержанность в контенте:Сохранение нейтралитета: Четкая маркировка контента, созданного искусственным интеллектом, чтобы предотвратить путаницу пользователей, вызванную «машинами, выдающими себя за людей»;Избегание рисков хаоса: Избегание слепого преследования «автоматического письма» или «массового производства», отдавая приоритет точности информации и ценностной ориентации;Сотрудничество человека и машины: Обеспечение того, чтобы журналисты и редаторы оставались основными лицами, принимающими решения, а искусственный интеллект служил исключительно вспомогательным инструментом для организации материалов и проверки фактов.
Чжан Чаоян подчеркнул: «Основная ценность платформы контента — это доверие. Жертвование нейтралитетом ради краткосрочного трафика нанесет ущерб долгосрочным активам бренда». Этот принцип особенно важен в экосистеме контента, plagued заголовками-кликбейтами, плагиатом и дезинформацией.
Отраслевые идеи: «правила рационального выживания» для средних компаний
Подход Sohu предлагает модель参考 для фирм, которые не вошли в «первый класс» разработки крупных моделей:
Конкуренция на сценариях, а не на параметрах: Оставление общих возможностей ведущим компаниям при фокусировке на глубокой оптимизации в вертикальных сценариях;Использование, а не изобретение заново: Использование зрелых возможностей через вызовы API и тонкую настройку моделей для снижения рисков исследований и разработок;Приоритет принципов над трендами: В высокочувствительных секторах, таких как контент, финансы и здравоохранение, размещение «соответствия» и «надежности» выше «инноваций».
Эта «прагматичная» стратегия может представлять оптимальное решение для средних технологических компаний, действующих в условиях ограниченных ресурсов: вместо конкуренции на красном океане им следует сосредоточиться на нишевых рынках.
Вызовы и будущие перспективы
Тем не менее, этот путь предъявляет определенные вызовы:
Риск технологической зависимости: Если поставщики базовых моделей изменят свои стратегии или увеличат цены, возможности прикладного уровня Sohu могут стать чрезмерно зависимыми от третьих сторон;Вызовы дифференциации: Когда несколько компаний используют одну и ту же модель, как можно установить уникальную ценность для пользователя?Управление границами контента: Балансирование между «сдержанностью» и «инновациями» требует непрерывного проектирования механизмов и согласования ценностей.
Связанная статья
Mistral AI приобретает стартап Emmi AI, специализирующийся на физике
Mistral AI, ведущая французская компания в области искусственного интеллекта, 19 мая объявила о приобретении венской стартап-компании Emmi AI, специализирующейся на физическом искусственном интеллекте. Эта стратегическая мера направлена на расширение
Anthropic аренует 16-этажный офис в Манхэттене, удваивая штат до 1000 человек
7 июля ведущая американская компания в области искусственного интеллекта Anthropic объявила о планах арендовать 16-этажное офисное помещение по адресу Гудзон-стрит, 330 в Манхэттене. Компания намерена удвоить численность своего нью-йоркского персонал
Huawei Xiaoyi Enters Internal Testing: AI Assistant Manages Multiple PCs and Remote Tasks
16 сентября Huawei объявила, что Xiao Yi Work перешел в стадию внутреннего тестирования. Разработанный как ИИ-ассистент для повседневных офисных задач, программирования и творческих проектов, он поддерживает смартфоны, планшеты и компьютеры на базе H
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

По мере того как генеративный искусственный интеллект трансформирует технологический ландшафт в 2026 году, в то время как крупные интернет-гиганты соревнуются в инвестициях в модели с миллиардами параметров, Sohu выбрала более прагматичный путь. На недавнем Ежегодном технологическом форуме Sohu генеральный директор Чжан Чаоян прояснил, что компания не стремится к разработке «крупных моделей первого класса», а вместо этого отдает приоритет «рациональному применению, основанному на ее основном бизнесе». Эта позиция служит взвешенным ответом на отраслевую шумиху и подчеркивает стратегическую мудрость выживания средних технологических компаний в эпоху искусственного интеллекта.
Стратегические компромиссы: почему отказаться от «первого класса»?
Оценка Чжан Чаояна основывается на трех практических реалиях:
Эта стратегия не является признанием поражения, а точным позиционированием: поиском оптимального баланса «возможности модели × сценарий бизнеса» вне интенсивной конкуренции за вычислительные мощности и параметры.
Путь реализации: приоритет эффективности и качества контента
Инициативы Sohu в области искусственного интеллекта сосредоточены на двух основных направлениях:
Снижение эффективности и затрат:Помощь в программировании: Интеграция инструментов генерации кода для повышения эффективности исследований и разработок и ускорения итерации продуктов;Оперативная автоматизация: Использование искусственного интеллекта для управления повторяющимися задачами, такими как проверка контента, обработка обратной связи пользователей и анализ данных, освобождая человеческие ресурсы для творческой и стратегической работы;Оптимизация затрат: Использование интеллектуального планирования для снижения потребления серверных ресурсов и повышения выхода вычислительной мощности на единицу.Сдержанность в контенте:Сохранение нейтралитета: Четкая маркировка контента, созданного искусственным интеллектом, чтобы предотвратить путаницу пользователей, вызванную «машинами, выдающими себя за людей»;Избегание рисков хаоса: Избегание слепого преследования «автоматического письма» или «массового производства», отдавая приоритет точности информации и ценностной ориентации;Сотрудничество человека и машины: Обеспечение того, чтобы журналисты и редаторы оставались основными лицами, принимающими решения, а искусственный интеллект служил исключительно вспомогательным инструментом для организации материалов и проверки фактов.
Чжан Чаоян подчеркнул: «Основная ценность платформы контента — это доверие. Жертвование нейтралитетом ради краткосрочного трафика нанесет ущерб долгосрочным активам бренда». Этот принцип особенно важен в экосистеме контента, plagued заголовками-кликбейтами, плагиатом и дезинформацией.
Отраслевые идеи: «правила рационального выживания» для средних компаний
Подход Sohu предлагает модель参考 для фирм, которые не вошли в «первый класс» разработки крупных моделей:
Конкуренция на сценариях, а не на параметрах: Оставление общих возможностей ведущим компаниям при фокусировке на глубокой оптимизации в вертикальных сценариях;Использование, а не изобретение заново: Использование зрелых возможностей через вызовы API и тонкую настройку моделей для снижения рисков исследований и разработок;Приоритет принципов над трендами: В высокочувствительных секторах, таких как контент, финансы и здравоохранение, размещение «соответствия» и «надежности» выше «инноваций».
Эта «прагматичная» стратегия может представлять оптимальное решение для средних технологических компаний, действующих в условиях ограниченных ресурсов: вместо конкуренции на красном океане им следует сосредоточиться на нишевых рынках.
Вызовы и будущие перспективы
Тем не менее, этот путь предъявляет определенные вызовы:
Риск технологической зависимости: Если поставщики базовых моделей изменят свои стратегии или увеличат цены, возможности прикладного уровня Sohu могут стать чрезмерно зависимыми от третьих сторон;Вызовы дифференциации: Когда несколько компаний используют одну и ту же модель, как можно установить уникальную ценность для пользователя?Управление границами контента: Балансирование между «сдержанностью» и «инновациями» требует непрерывного проектирования механизмов и согласования ценностей.
Mistral AI приобретает стартап Emmi AI, специализирующийся на физике
Mistral AI, ведущая французская компания в области искусственного интеллекта, 19 мая объявила о приобретении венской стартап-компании Emmi AI, специализирующейся на физическом искусственном интеллекте. Эта стратегическая мера направлена на расширение
Anthropic аренует 16-этажный офис в Манхэттене, удваивая штат до 1000 человек
7 июля ведущая американская компания в области искусственного интеллекта Anthropic объявила о планах арендовать 16-этажное офисное помещение по адресу Гудзон-стрит, 330 в Манхэттене. Компания намерена удвоить численность своего нью-йоркского персонал
Huawei Xiaoyi Enters Internal Testing: AI Assistant Manages Multiple PCs and Remote Tasks
16 сентября Huawei объявила, что Xiao Yi Work перешел в стадию внутреннего тестирования. Разработанный как ИИ-ассистент для повседневных офисных задач, программирования и творческих проектов, он поддерживает смартфоны, планшеты и компьютеры на базе H











