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行業(yè)大模型聚焦特定領域、針對特定場景、解決特定問題，能結合企業(yè)自身獨特優(yōu)勢去精耕細作并賦能行業(yè)，從而形成差異化優(yōu)勢。走向細分領域才有更多機會

，綜合考慮行業(yè)專業(yè)性、持續(xù)迭代和綜合成本等因素，行業(yè)大模型更容易實現(xiàn)商業(yè)價值落地。

??用“百模大戰(zhàn)”來形容當下人工智能大模型的火熱程度一點也不夸張。數(shù)據(jù)顯示，國內公開發(fā)布的大模型已達80多個。我們是否需要這么多大模型？這場熱

潮會持續(xù)多久？會不會帶來泡沫？對此我們還需多一些冷思考。

??國內企業(yè)紛紛入局大模型，是因為看好大模型背后的商業(yè)價值。雖然被眾人調侃為“一本正經(jīng)地胡說八道”，但在ChatGPT展現(xiàn)了其在聊天對話、創(chuàng)作編程

等方面模擬人類思維的智能之后，業(yè)界對于人工智能的認知和想象又打開了新空間。一些企業(yè)將大模型視為人工智能的核心，認為這很可能是引領第四次工業(yè)革

命的顛覆性創(chuàng)新技術，將推動各個行業(yè)的變革。能抓住這樣的超級風口既是企業(yè)實力的象征，也更容易獲得資本的青睞。正因為如此，短短幾個月，國內人工智

能大模型數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。

??大模型并非多多益善。以ChatGPT為代表的通用大模型，技術門檻高，開發(fā)、訓練、運營等成本耗資巨大，動輒一次訓練成本就高達數(shù)百萬美元，被稱為

“少數(shù)人的豪華游戲”。只有大型龍頭企業(yè)或領軍企業(yè)才具備相應的研發(fā)和投資實力，其他企業(yè)盲目跟風、一哄而上不僅很難成功，還會帶來投資浪費，增加能源

、算力等消耗，產(chǎn)生低質量產(chǎn)品。簡而言之，推出多個通用大模型既不現(xiàn)實，也沒有那么多市場需求，還會帶來同質化競爭。

??產(chǎn)業(yè)界現(xiàn)在越發(fā)關注行業(yè)大模型，其門檻大大低于通用大模型，所需投入成本相對更低。但也要看到，寫詩作畫絕非大模型的全部，行業(yè)大模型聚焦特定領域、

針對特定場景、解決特定問題，能結合企業(yè)自身獨特優(yōu)勢去精耕細作并賦能行業(yè)，從而形成差異化優(yōu)勢。走向細分領域才有更多機會，綜合考慮行業(yè)專業(yè)性、持續(xù)

迭代和綜合成本等因素，行業(yè)大模型更容易實現(xiàn)商業(yè)價值落地。當前，已有一些行業(yè)大模型在金融、制造、醫(yī)藥研發(fā)、煤礦、鐵路等諸多領域發(fā)揮了作用。

??當前，大模型發(fā)展還處于初期，仍面臨技術短板、隱私安全等問題。在一些大模型的實際使用過程中，已被發(fā)現(xiàn)生成內容存在質量不佳、冗余回答等問題，甚

至有輸出危害內容的風險。為此，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等7部門日前聯(lián)合公布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，對生成式人工智能產(chǎn)品及服務提供者作出了

一定要求和規(guī)范，但目前尚缺乏對使用者的有力約束。

??此外，大模型生成內容的知識產(chǎn)權、數(shù)據(jù)來源的合法性等問題都亟待解決。還需統(tǒng)籌資源，加快基礎研究和技術創(chuàng)新，強化場景牽引作用，建立健全大模型監(jiān)管

機制，加強國際合作與交流。

??一項新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展初期，難免會有一定的泡沫和過剩。但要避免過度，因為泡沫定會擠掉，市場總會洗牌。當熱潮退去，大浪淘沙之后，能留下的注定是腳踏

實地的贏家。（黃 鑫）