衡量行业大模型应用成功与否，是业界越来越关心的核心问题、也是普遍挑战。许多行业机构几乎不知道从何入手，更不用说有充分的应用经验来衡量成功，然而如果缺乏衡量的标准和办法，又很难充分投入技术创新和应用，容易陷入决策困境。

基于本次研究对多方的实践调研，结合国际前沿的相关探索，我们尝试总结构建出当前衡量行业大模型应用成功的2-3-1原则：避免片面追求技术性能或短期收益的2个误区，应评估降本提效、业务创新和体验增强上的3类价值，并重点构建1个高质量数据飞轮的模式。

其中误区最容易陷入，导致大模型应用难成功。一是误将技术指标当作证明大模型成功的标准。在大模型技术快速迭代的形势下，大家容易将注意力集中在技术性能上，通过呈现指标数值的增长来反映大模型的成功，包括精度、召回率和提升率等，但这些指标远远不够。最大的问题是，技术指标的高低无法直接反映出大模型价值的大小，例如召回率从50%提升到60%，算不算成功其实很难评判。更重要的应该是关注业务指标，例如用户数、使用量、收入等，这些指标能直观反映价值，作为评判成功的标准更具说服力。可将技术指标和业务指标建立联系，用业务发展来牵引技术开发和优化，也更容易论证技术性能提升所带来的价值。二是过度看重投资收益中的短期产出部分而忽视长期投入。传统行业容易将大模型与成熟业务类似，要求明确的投入产出，甚至短期内实现正向盈利，这并不利于大模型应用的发展。大模型还在快速迭代，有大量的不确定性，比如技术突变、泡沫等，短期财务上很难有较好的表现，长期也很难评估准确。更合理的方式是将大模型作为研发或孵化项目，不强求短期的财务指标绝对值达成，转而关注业务、技术等指标的相对提升，采取广泛的组合投资策略长期持续投入才可能真正见效。