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2022年11月30日，美國OpenAI公司研發(fā)的一款ChatGPT的人工智能（AI）聊天機器人產(chǎn)品破土而出。

OpenAI可能也沒想到，原本ChatGPT只是向消費者展現(xiàn)GPT能力的產(chǎn)品，卻能在過去200天里引發(fā)從投資人到創(chuàng)業(yè)者、從獨角獸到大廠、從業(yè)界到學術界、從經(jīng)濟學家到科技部部長的廣泛關注。與此同時，谷歌、微軟、阿里等超30家科技大廠、創(chuàng)業(yè)公司、機構相繼下場，一時間討論四起，全球展開了一場 AI 大模型“軍備賽”。

【資料圖】

《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，截至今年5月28日，中國10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布79個。而美國、中國占全球已發(fā)布大模型總量的80%以上。

當下行業(yè)內(nèi)達成的一個基本共識是，ChatGPT的出現(xiàn)標志著通用 AI 的起點和強 AI 的拐點，是 AI 領域科技創(chuàng)新和成果應用的一次重大突破，也是新時代數(shù)字化的“發(fā)電廠”。

利用ChatGPT，以SaaS（軟件即服務）服務的方式接入到干行百業(yè)，所有數(shù)字化系統(tǒng)和各個行業(yè)都值得用ChatGPT重做一遍。更多人未來期望ChatGPT使企業(yè)數(shù)字化業(yè)務流程更快、更高效、更智能。

不過，相比OpenAI和微軟公布包括摩根士丹利、Stripe等公司使用ChatGPT的商業(yè)案例，國內(nèi)“百模大戰(zhàn)”中卻出現(xiàn)了一個怪現(xiàn)象：

技術和產(chǎn)品能力似乎都很強，但一到客戶手里卻出現(xiàn)各種bug，公布對話大模型的公司都在談自身的技術能力強、場景化方案，部分還公布合作信息，但都極少在公開場合談商業(yè)落地案過程。

一位行業(yè)人士向鈦媒體App透露，某家上市公司在一次電話溝通會上吐槽，其使用某互聯(lián)網(wǎng)大廠研發(fā)的千億 AI 大模型產(chǎn)品，盡管聲稱實現(xiàn)3分鐘制作PPT、全球大廠中第一個同類型級別產(chǎn)品，但該上市公司最終將大模型接入公司系統(tǒng)時，卻出現(xiàn)“一連接就死機”的情況。

近日在上海的一場AI大模型產(chǎn)業(yè)應用論壇上，一位 AI 大模型創(chuàng)業(yè)者甚至直言，過去幾個月內(nèi)發(fā)布的十幾個大語言模型都大同小異，現(xiàn)狀是全球只有OpenAI能夠達到通用 AI 的商業(yè)化，且有絕大部分用戶的市場。除此以外，國內(nèi) AI 大語言模型遠沒有達到可商用化程度。

PPT式大模型能做千行百業(yè)，商業(yè)應用時卻漏洞百出

“在我看來，ChatGPT這波AI 2.0能否真正發(fā)展起來，取決于是否有商業(yè)模式，是否有客戶來買單。GPT這類大模型無論怎樣去訓練，如果沒有應用、沒有場景、沒有買單、沒有商業(yè)模式，它就不可能成功。”6月2日上海臨港的一場圓桌上，云網(wǎng)一體化云計算上市公司首都在線執(zhí)行總裁姚巍直言，AI 大模型的商業(yè)化對于行業(yè)發(fā)展極為重要。

從客戶方面，企業(yè)也急需生成式 AI 帶來業(yè)務變革。

創(chuàng)業(yè)者服務平臺GoDaddy日前對全美1003家小型企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，ChatGPT以70%的應用率成為美國小型企業(yè)應用最多的生成式AI產(chǎn)品；38%的受訪者，在過去幾個月里嘗試過生成式AI；營銷、內(nèi)容創(chuàng)作、商業(yè)建議是企業(yè)應用生成式AI最多的3個用例；75%受訪者非常滿意生成式AI在業(yè)務中的表現(xiàn)。

隨著海外大模型快速更迭OpenAI推出每月20美元的付費試點訂閱服務ChatGPT Plus，以及ChatGPT/GPT-4 向開發(fā)者開放API且價格下探，全面帶動了大模型在應用層面持續(xù)落地。

與此同時，國內(nèi)眾多大模型也陸續(xù)發(fā)布，基于2000億美元生成式 AI 前景市場、50萬億數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)規(guī)模，AI 大模型有望在中國得到最大范圍的商業(yè)化開發(fā)。

創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復曾表示，AI 2.0時代進入提升生產(chǎn)力的應用井噴期，存在巨大的平臺式機會，而且將是中國在AI領域的第一次參與平臺角逐的機會。

具體來說，結合大模型相關企業(yè)研發(fā)信息以及券商研究報告，還有微軟最近對外公布的應用場景，鈦媒體App以下梳理出ChatGPT類產(chǎn)品在七大行業(yè)里面主要的商業(yè)化應用：

• 企業(yè)運營：日常辦公文檔材料撰寫整理；營銷對話機器人，市場分析，銷售策略咨詢；法律文書起草、案例分析、法律條文梳理；人力資源簡歷篩選，預招聘，員工培訓。
• 教育：協(xié)助評估學生學習情況，為職業(yè)規(guī)劃提供建議；針對學生情況以及興趣定制化學習內(nèi)容；論文初稿搭建及論文審核；幫助低收入國家/家庭通過GPT獲得平等的教育資源。
• 游戲/媒體：定制化游戲，動態(tài)生成NPC互動，自定義劇情，開放式結局；出海文案內(nèi)容生成，語言翻譯及輔助廣告投放和運營；數(shù)字虛擬人直播；游戲平臺代碼重構；AI自動生成副本。
• 零售/電商：輿情、投訴、突發(fā)事件監(jiān)測及分析；品牌營銷內(nèi)容撰寫及投放；自動化庫存管理；自動生成或完成SKU類別選擇、數(shù)量和價格分配；客戶購物趨勢分析及洞察。
• 金融/保險：個人金融理財顧問；貸款信息摘要及初始批復；識別并檢測欺詐活動風險；客服中心分析及內(nèi)容洞察；保險理賠處理及分析；投資者報告/研究報告總結。
• 制造業(yè)/汽車：生產(chǎn)計劃、供應鏈計劃狀態(tài)查詢；產(chǎn)線預測性維保輔助；產(chǎn)品質(zhì)量分析與溯源；自動駕駛全場景模擬訓練及虛擬汽車助手；線上購車品牌、配置對比分析。
• 生命科學：研發(fā)階段靶點發(fā)現(xiàn)及產(chǎn)品成藥性；醫(yī)學文獻內(nèi)容檢索，重點摘要提取，相關法規(guī)整理；醫(yī)藥代表培訓及知識庫建立；分診導診助理、診療助理、術后護理及復建輔助。

  不僅如此，ChatGPT大模型以及生成式 AI 技術還將在圖片、視頻、數(shù)字人等領域的各種復雜場景中闊地，利用海量的數(shù)據(jù)資源和算法實現(xiàn)商業(yè)化應用與迭代更新。

  OpenAI曾做過一份研究估算，美國19%的崗位，至少50%的工作內(nèi)容會被影響；80%的崗位至少有10%的工作內(nèi)容被或多或少地波及，數(shù)學家、會計師和審計師、新聞分析師、法律秘書和行政助理、報稅員等職業(yè)最容易受到GPT大模型影響。

  不過，上述內(nèi)容更多屬于“紙上談兵”，用PPT暢想 AI 前沿技術將場景智能化升級。最終在落地的時候，參數(shù)規(guī)?！案傎悺焙苁菬狒[，但真正走到規(guī)模化產(chǎn)業(yè)部署的還寥寥無幾，后續(xù)的模型修正和迭代進化也進展緩慢。

  不論是數(shù)據(jù)出現(xiàn)“一本正經(jīng)胡說八道”，還是中英語言翻譯不準、算力不夠、價格昂貴等因素，AI 全面輔助購物、金融與制造業(yè)的觀點是片面的，提交到客戶應用時并非易事，可能會出現(xiàn)矛盾和問題。

  例如，在云知聲發(fā)布會現(xiàn)場演示中，當詢問醫(yī)療領域?qū)I(yè)問題“治療閉角型青光眼的治療藥物應選擇什么？”的時候，ChatGPT回答的是阿托品。鈦媒體App也嘗試了這個問題的回復，基本上是錯誤信息或不屬于國內(nèi)藥品法規(guī)下能買到的藥物，而正確答案則是毛果蕓香堿。

  同時，由于大模型背后大量采用英文數(shù)據(jù)語料，而非中文互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，因此會出現(xiàn)語言不通的現(xiàn)象。比如輸入“魚香肉絲”，會出現(xiàn)一個被切成絲的活魚圖片這種“尷尬”情況，所以在商業(yè)化過程中會出現(xiàn)一些問題。

  一家金融領域企業(yè)高管此前告訴鈦媒體App，由于ChatGPT在數(shù)學計算方面能力較差、一些信息無法實時更新，因此國內(nèi)大模型產(chǎn)品在金融領域效果并不佳，尤其會出現(xiàn)匯率和貸款信息錯誤，而且會產(chǎn)生信息不對稱情況。

  今年4月 AI 公司第四范式舉行的發(fā)布會上，一位銀行公司代表提到，在金融行業(yè)因為信息不對稱可能會導致更高息的信貸產(chǎn)品或者存款利率，但其實就算信息都給你，也可能做出的選擇并不是最優(yōu)的。

  “我們是做金融的，面向公眾服務，我傳遞的任何信息必須是準確的?！鄙鲜?strong>代表認為，大模型在企業(yè)落地時面臨挑戰(zhàn)主要就三點：內(nèi)容可信風險、數(shù)據(jù)安全風險、落地成本高昂。

  在制造業(yè)中，內(nèi)容問題可能會產(chǎn)生更嚴重的影響。因為人工的瑕疵與錯誤會被嚴格限制，一些高精尖工藝需要分毫不差，一旦 AI 系統(tǒng)出現(xiàn)錯誤，可能會引發(fā)一場事故。

  清華大學惠妍講席教授、AI 公司銜遠科技創(chuàng)始人周伯文對鈦媒體App表示，現(xiàn)在像ChatGPT這樣的大模型進展很快，但問題在于它可能一本正經(jīng)的“胡說八道”。尤其在專業(yè)領域，外行看它像內(nèi)行，內(nèi)行看它像外行。同時，內(nèi)容的原作者視其剽竊，但普通用戶則視其在創(chuàng)造，實際它尚不具備原創(chuàng)性的思想。

  此外，語言問題也需要得到重視。

  據(jù)Wired報道，今年至少有15篇arXiv研究論文探討了大模型的多語言性。但研究人員發(fā)現(xiàn)，包括ChatGPT在內(nèi)的 AI 系統(tǒng)更擅長將其他語言翻譯成英語，而很難將英語重寫成其他語言，尤其是韓語、非拉丁文字等。不僅如此，ChatGPT在回答事實性問題或總結非英語復雜文本方面的表現(xiàn)要差得多，更有可能是偽造信息。

  今年5月舉行的美國國會聽證會上，OpenAI CEO山姆·奧特曼（Sam Altman）表示，ChatGPT研發(fā)團隊正采取措施來縮小語言差距。他希望與政府和其他組織合作獲取數(shù)據(jù)集，以增強 ChatGPT 的語言技能和回答正確內(nèi)容。

  商業(yè)案例極少談及，部分大模型落地遇阻

  有行業(yè)人士向鈦媒體App直言，目前GPT已經(jīng)實現(xiàn)了真正的智能化，下一步的成功點就是在大模型的產(chǎn)品化、商業(yè)化、工程化和應用場景化當中。

  根據(jù)灼識咨詢的報告，2022年，全球AI市場的規(guī)模達1997億美元，復合年增長率為29.4%，預計2027年將達到5624億美元，2022年至2027年的復合年增長率為23.0%。

  “今天 AI 技術能力和5個月之前有天翻地覆的差別。我們把一個能力更強的產(chǎn)品放在系統(tǒng)平臺上，至于銷售和服務，從商業(yè)角度來說，今天才剛剛開始，從接觸新技術到最終（采購）是需要時間的?！痹浦晞?chuàng)始人、CEO黃偉對鈦媒體App坦言，大模型才剛剛發(fā)布，尚未有規(guī)?；虡I(yè)案例。

  商業(yè)案例極少談及，是這輪國內(nèi)大模型熱潮至今的一個重要特點。即便是 AI 行業(yè)巨頭商湯，最近僅最新披露10+大模型客戶這一數(shù)字，鈦媒體App了解到其中大部分并非是垂直頭部企業(yè)。

  5月30日，生成式AI（AIGC）公司出門問問向港交所提交招股書。

  報告顯示，2022年出門問問總營收5億元，前五大客戶基本上是AIoT（物聯(lián)網(wǎng)）領域公司，大部分采購出門問問手表等智能物聯(lián)網(wǎng)方案，客戶合作超過三年，而非其AIGC業(yè)務服務。

  早在4月下旬，出門問問宣布推出 AI 大模型“序列猴子”，并開啟內(nèi)測探索。出門問問創(chuàng)始人兼CEO李志飛告訴鈦媒體App，出門問問不需要外部融資也能支撐研發(fā)投入。除大模型外，公司其他業(yè)務并不太燒錢?！埃ù竽Ｐ停┛赡芫褪俏易詈笠淮蜛ll in干的一件事情”。不過在招股書中，鈦媒體App并沒有看到大模型的商業(yè)化具體收入。

  這意味著，包括ChatGPT大模型在內(nèi)的AIGC行業(yè)，目前來看很難產(chǎn)生大規(guī)模的營收。

  當然，過去幾年 AI 技術落地應用時，商業(yè)客戶也很難實名披露，更多原因并不是由于客戶處于保密性很高的行業(yè)，而是 AI 太廣泛了，人人都想蹭上“數(shù)字經(jīng)濟”。

  例如，去年10月，鈦媒體App實地探訪了浙江臺州的一家全球市銷第一的縫紉機設備制造龍頭，該公司目前在A股上市。其中AI 技術龍頭曠視科技作為了該公司物流機器設備和 AI 技術供應商，合作建成了“智能密集庫”。

  不過鈦媒體App實地探訪完這次 AI 技術真實的商業(yè)化落地后卻被告知，這家制造龍頭不想對外披露與曠視科技的合作，原因并不是因為上市公司的披露要求，而是該公司董事長希望對外聲稱，是他們自研的 AI 智能技術的落地應用，而不是曠視。根據(jù)其在上交所的披露，他們籌資了超過10億元投資自建智能化工廠。

  因此，鈦媒體App今年3月與曠視科技CEO印奇談及這件事時，他坦言，AI 這個詞被每個人都用爛了，而且 AI 平民化情況導致AI公司有時候很難宣傳，有些東西早就被別人三年前講完了，“我們需要接受現(xiàn)狀。”

  “我完全不介意我們的客戶不講是曠視做的。舉個例子，華為幫運營商做了那么多事情，但早期大家只知道華為是個很棒的公司，并非知道華為做的是什么事情。華為后來又做了To C的產(chǎn)品，所以才開始做一些品牌宣傳。客戶自己愿意講，說明他從這個角度也認為這個事情很重要。中國面向資本市場各方面也需要有些話題性，連一些O2O公司都說 AI，就說明了無論相關不相關，所有人都在做 AI?！庇∑鎸︹伱襟wApp 表示。

  多家傳統(tǒng)制造領域的企業(yè)創(chuàng)始人告訴鈦媒體App，他們要與大模型、做 AI 技術研發(fā)公司來合作，主要還是創(chuàng)業(yè)公司受限于算力、數(shù)據(jù)、電力等高昂成本，無法自煉大模型。而透過 AI 公司團隊進行一定的數(shù)據(jù)合作，之后一旦懂得這個技術秘訣，就自己搭建團隊做。

  “我們絕對不會在一家 AI 公司上長期合作，因為價格太貴了?！币晃还谈嬖V鈦媒體App。

  根據(jù)第四范式4月公布的招股書顯示，盡管2022年公司同比增長52.7%，但整個客戶來源比較多樣化，最近三年排名前五的客戶中幾乎沒有重復的，客戶群不是十分固定。

  第四范式創(chuàng)始人、CEO戴文淵隨后向鈦媒體App解釋稱，前十大客戶變化不代表每年客戶都在變化，客戶留存率很高，每年甚至能在90%。

  企業(yè)如何解決大模型落地難問題？

  解決大模型落地問題，總結來說主要有三方面：提高內(nèi)容可信；解決算力成本高、訓練重復和資源緊缺的問題；大模型價格需要不斷降低，或使用垂直領域模型落地。

  首先是提高內(nèi)容可信問題。

  周伯文對鈦媒體App表示，我們應該做一個具備通用能力的大模型，能夠解決不同用戶的實際問題，而且需要不斷通過商業(yè)交付去應用、反饋，甚至需要評測以解決內(nèi)容可信問題。

  中國科學院院士、清華大學人工智能研究院名譽院長張鈸認為，ChatGPT沒有解決的就是自我學習的能力，這是ChatGPT最致命的地方，因此需要把更多數(shù)據(jù)去優(yōu)化以進一步解決實際應用問題。

  “不要認為ChatGPT能解決全部的人工智能問題，沒有重新學習的能力，不可能應對變化。國內(nèi)、國外都一樣，我問美國的ChatGPT也是這樣來答的，問中國的ChatGPT，有的做得比較好，有的也是錯誤的。這就給我們提出一個問題，我們要把它用到這些決策問題上面去，這個重大問題需要進一步解決?！睆堚摫硎尽?/p>

  曠視科技物流業(yè)務事業(yè)部的負責人徐慶才在最近一次交流中提到，目前大模型需要走向垂直化，可以結合場景用一個模型和一個框架下統(tǒng)一去提高內(nèi)容精準度。

  “目前依然有一定差距，這個差距來自于現(xiàn)在技術上的不可實現(xiàn)，來自于現(xiàn)在沒有找到一個好的方式實現(xiàn)這個東西，這就是我們現(xiàn)在需要來看，現(xiàn)在新技術到底能不能夠彌合這個點，我們判斷這些問題很快都會被解決?！毙鞈c才表示。

  其次是解決算力成本高、訓練重復資源卻緊缺的問題。

  一家 AI 算力公司聯(lián)合創(chuàng)始人張新（化名）對鈦媒體App提到，以GPT-3模型為例，現(xiàn)有千卡集群訓練一個月，單次訓練周期一個月，總成本超過1200萬美金。今年上半年，全行業(yè)（訓練卡）在漲價，持續(xù)漲價超過25%。但在這樣一個情況下，今天仍然沒有人能夠用商業(yè)化的國產(chǎn)芯片去做大模型的訓練。

  數(shù)據(jù)、算力、算法三要素當中，算力是基礎，也是大模型競爭力，但國產(chǎn)芯片在軟件適配度、穩(wěn)定性方面仍顯不足。張新認為，國產(chǎn)芯片與英偉達顯卡之間的解耦能力較弱，他們相信可能未來的幾個月內(nèi)逐步用國產(chǎn)芯片去做百億，甚至更大體量的模型的訓練，但算力的累積依然是重要挑戰(zhàn)。

  礪算科技聯(lián)合創(chuàng)始人、聯(lián)席CEO孔德海認為，可以從四方面來解決算力矛盾問題：一是協(xié)同化，把很多運算可以跑在云端，并根據(jù)需求進行協(xié)同；二是模型小型化，在高質(zhì)量數(shù)據(jù)前提下，小型模型可以在單機上運行；三是再訓練，在有限條件下，反復訓練有助于提升用戶體驗；四是融合計算。

  目前，AI 大模型算力主要在訓練、推理兩個部分，其中成本最高部分是前期的模型訓練，大部分采用智能計算中心、自費買英偉達A800/H800顯卡組成服務器運行、或者是用價格更為實惠的服務器云來訓練。而推理部分算力需求較少、價格不高，大部分模型應用都需要同時建立公有云、私有云兩種混合模式，而且需要購買一定的云服務，以更好做大模型應用。

  最后是價格問題。

  價格是大模型商業(yè)化最重要的因素。由于訓練成本高、數(shù)據(jù)篩選難度大，因此，千億參數(shù)模型的報價高達數(shù)十萬元，而高昂的售價讓很多客戶望而卻步。

  戴文淵向鈦媒體App表示，不是所有的場景、客戶都能接受千億參數(shù)的成本，這個需要客戶選擇，即便是千億、萬億的參數(shù)只是代表你的最高能力，但最后給到客戶的時候，就不一定所有的場景都能技術釋放。而垂直大模型的數(shù)據(jù)生成規(guī)模會小一些，場景更易用，Chat的思維能力更高。

  比如，彭博此前發(fā)布了金融領域的大模型BloombergGPT，應用于其所在的垂直領域；醫(yī)聯(lián)則發(fā)布發(fā)布內(nèi)首款醫(yī)療大語言模型MedGPT，可在真實醫(yī)療場景中發(fā)揮實際診療價值。無論是醫(yī)療、金融、電商等領域，都需要垂直性大模型產(chǎn)品。

  多位 AI 行業(yè)人士向鈦媒體App指出，從產(chǎn)業(yè)角度來看，通用模型就是“百科全書”，能夠有問必答，能夠適用不同的產(chǎn)業(yè)土壤，而垂直模型類似于單領域的專家，雖然專業(yè)，但受眾注定是少數(shù)人。但垂直大模型的發(fā)展對各個領域的模型性能持續(xù)提升。

  今年6月16日，OpenAI進行了更新，GPT模型的價格降低了75%，GPT-3.5-turbo的輸入代幣價格降低了25%最新價格，每1k token，0.0001美金。奧特曼還曾提到，OpenAI正在開發(fā)新的技術，將可以使用更少的數(shù)據(jù)、更低廉的價格來訓練模型。

  “當模型足夠大之后，它可以把問題泛化成一個通用問題自然輸出，可能未來常見的99%以上的物體或事件用一個模型自己就可以去做了。帶來的好處就是，很可能就會非?？斓募铀偕虡I(yè)化落地，帶來更好的技術能力。比起原來方式，可能會更快地縮短產(chǎn)業(yè)應用的周期?！?商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、大裝置事業(yè)群總裁楊帆對鈦媒體App表示。

  360公司創(chuàng)始人、董事長周鴻祎近日表示，ChatGPT的出現(xiàn)，代表著超級 AI 時代的來臨。大模型屬于通用人工智能，在很多維度上已經(jīng)超越了人類。同時，大模型是工業(yè)革命級的生產(chǎn)力工具，將會帶來一場新工業(yè)革命，能賦能百行千業(yè)，就能在實體經(jīng)濟轉(zhuǎn)型數(shù)字化、智能化過程中發(fā)揮重要作用。

  “我認為中國發(fā)展大模型沒有不可逾越的技術障礙，要感謝OpenAI的成功給我們指明了技術方向，點明了技術路線，中國科技公司在產(chǎn)品化、場景化、商業(yè)化上有很大的優(yōu)勢，我對我們能打造這個大模型深信不疑?！敝茗櫟t表示，未來中國不會只有一個大模型。

  不過從投資角度，嘉御資本董事長兼創(chuàng)始合伙人衛(wèi)哲最近提到，“我們不碰大模型?！?/strong>

  衛(wèi)哲認為，多年互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)下來告訴人們，一定是頭部占據(jù)60%、70%的份額，搜索引擎、電子商務無一例外，這次人工智能也是如此，勝出的大模型在中國很難超過2個，在中國以外的世界包括美國，也很難超過2個。

  大模型是典型贏家通吃領域。需要更多的錢，需要更多的算力，以及更優(yōu)秀人才。因為更好的算力意味著更多人用，更多人用意味著更多數(shù)據(jù)，更多數(shù)據(jù)意味著更好的算力結果。大模型必然是巨頭必爭之地，巨頭有錢，有技術，更重要是有數(shù)據(jù)。

  就目前“百模大戰(zhàn)”來說，正如周鴻祎所說，大模型關鍵在于讓更多人去使用，將大模型能力與更多場景相結合，打造更多落地應用。

  所以總結來看，大模型必然是只有極少數(shù)公司能做起來，給創(chuàng)業(yè)公司的機會很少。甚至可以說，如果不能把大模型商業(yè)化，這家企業(yè)一定會輸在這輪賽道比拼中。

  因此，擺在大模型企業(yè)面前的問題非常嚴峻，如何將大模型更快落地應用，將技術能力釋放并與更多場景相結合，真正產(chǎn)生新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革，是當前緊要的關鍵問題。而關于大模型的落地，我們還有很長的路要走，需要時間、需要機會、需要生態(tài)。（本文首發(fā)鈦媒體App，作者｜林志佳）

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