今年，ChatGPT、midjourney等大模型技术的发展，越来越多的企业开始关注并参与这场竞赛。
大模型，依赖巨量的训练数据和计算资源，以及上亿甚至数十亿的模型参数和大量层数，用以实现高性能的模型。然而，这并不是一场简单的速度赛跑，而是对技术能力和商业应用的双重考验。
过去的几个月，国内已经涌现出了数十个所谓的大模型，互联网世界沉浸在一片丰收的喜悦中。这场热潮让我不由自主地想起了曾经的元宇宙、区块链。那时的互联网，也是一片锣鼓喧天，赛道内的企业个个风光无限。但残酷的现实告诉我们，国内外只是不断在炒概念噶韭菜，只有少数企业还在这个赛道中坚持前进。
面对持续火热的大模型，小V喜的是国外已经有了成功的技术基础和商业化案例，忧的是国产大模型目前看来面临的挑战重重。
主要面临挑战主要有两个：一是如何获取高质高量的训练数据；二是大模型的应用场景是什么。这两个问题不仅对技术挑战巨大，同时也对商业应用提出了严峻的考验。
如果我们无法找到高质量的训练数据，大模型的性能将大打折扣。
如果我们无法找到合适的应用场景，那么，即使有最强大的模型，也无法实现商业化的价值。
在这个问题上，小型公司显然是无法承受的。因此，当前许多公司都在烧钱抢占大模型市场，但真正能够坚持到最后的，只有少数。
借鉴科大讯飞刘庆峰的说法，我们评估大模型的商业价值，也需要三个标准：一是有没有看得见摸得着的真实应用案例；二是有没有能够规模化推广应用的产品；三是有没有统计数据能够证明的应用成效。
在这个标准下，大模型需要满足G端、B端和C端的不同需求：
G端用户，大模型需要围绕需求进行针对性的私有化部署；
B端用户，需要将AI能力结合到企业生产各环节中，帮助提升效率；
C端用户，需要利用市场渠道和消费者对品牌的认知，提高使用频次，进行流量转化。
总的来说，大模型热潮的背后，是每个公司对于新技术和新商业机会的渴望。这一次，不仅是技术的比拼，也是商业化应用的竞争。
发布现场
拿最近刷爆圈内的科大讯飞的星火认知大模型为例，这是首个面向全体公众大规模开放的大模型，所有用户仅需注册即可体验。据媒体报道，科大讯飞的大模型不仅在模型本身的能力上有所表现，还在教育、办公、汽车、数字员工等多个方向展示了商业应用成果。
看来科大讯飞打算在大模型上走出了一条区别于其他厂商的路线，接下来的关键在于能否得到市场的认证。首席执行官刘庆峰承诺，星火大模型将在未来几个月内实现多项技术突破，包括开放式问答、对话能力和数学能力的再升级，代码能力会上大台阶，多模态交互能力再升级。最终，星火大模型将在中文能力上超过ChatGPT，在英文能力上与ChatGPT相当。
然而，无论是科大讯飞还是其他公司，要想在大模型的战场上取得胜利，都必须面对一个关键的问题：就是上文小V所提到的“如何将大模型的技术能力转化为商业应用的实际价值”。这需要深入理解用户需求，找到大模型的合适应用场景，同时也需要不断提高大模型的技术性能。在这场竞赛中，大模型将可能成为未来生活的最基础工具，就像我们现在使用Word工作、使用搜索引擎获取信息一样。大模型的竞争，不仅是技术的竞争，也可能是对未来生活定义权的争夺。
