j9九游會登錄入口首頁“前期更多出現(xiàn)的是通用大模型，無所不能，但缺乏深度無法滿足具體需求。因為預期缺少回報，市場對通用大模型的投資越來越謹慎，但同時越來越看好在具體領域的發(fā)展，因此j9九游會登錄入口首頁，所謂‘下半場’的重心應該在垂直大模型j9九游會登錄入口首頁，比如醫(yī)療、教育、交通或者某個制造業(yè)垂類?！?/p>

　　短短一年時間，國內(nèi)大模型從“百模大戰(zhàn)”，到如今被認為格局漸成。而“牌桌”上僅?！按竽Ｐ臀寤ⅰ焙突ヂ?lián)網(wǎng)大廠等少數(shù)“牌手”。越來越多的人開始發(fā)問，有關大模型競爭的“下半場”是否正在逼近？

　　在9月19日由成都市政府港澳辦主辦的“智匯天府AI啟航”蓉港澳三地交流活動上，電子科技大學（深圳）高等研究院執(zhí)行院長湯志偉在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時，對此論斷的態(tài)度顯得較為謹慎。在他看來，從技術上講，現(xiàn)有大模型并不夠成熟、且仍在快速發(fā)展，相關技術還需要不斷創(chuàng)新，難論“下半場”的出現(xiàn)。

　　但反觀應用層面，一些改變確實正在發(fā)生。“前期更多出現(xiàn)的是通用大模型，無所不能，但缺乏深度無法滿足具體需求。因為預期缺少回報，市場對通用大模型的投資越來越謹慎，但同時越來越看好在具體領域的發(fā)展，因此，所謂下半場的重心應該在垂直大模型，比如醫(yī)療、教育、交通或者某個制造業(yè)垂類。”而在他看來，這也將是我國在大模型領域能夠快速產(chǎn)生價值的重要方向。

　　自ChatGPT3.5問世以來，國產(chǎn)大模型層出不窮，有人統(tǒng)計，至少有300余個國產(chǎn)大模型已對外發(fā)布。但從話題度上看，似乎尚未出現(xiàn)絕對超越ChatGPT的國產(chǎn)大模型。

　　湯志偉指出，在通用大模型領域，美國優(yōu)勢較為明顯，我國還處于跟隨和學習階段。但在垂直大模型領域j9九游會登錄入口首頁，因為我國場景更加豐富，有助于對大模型進行垂直場景訓練，更好地促進大模型的性能評估和部署落地。

　　他格外強調(diào)“實體經(jīng)濟”的價值?！按竽Ｐ妥罱K目的是要為大家解決實際問題，它不僅要能推動經(jīng)濟轉型，還要能帶來收益。因此，應用場景對于大模型來說十分重要。因為我國非常強調(diào)實體經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟的深度融合發(fā)展，且實體經(jīng)濟是我國的強項，因此，在這一點上，我國擁有其他國家難以比擬的優(yōu)勢?！?/p>

　　湯志偉特別提到了去年國內(nèi)的“百模大戰(zhàn)”。在他看來，通用大模型領域，主要仍需靠世界級的頂尖龍頭企業(yè)進行突破，并向外開源共享。

　　而對于大部分面向行業(yè)細分應用場景的小型公司來說，無須重走高成本研發(fā)的道路，更多資源可以投向訓練垂直大模型，使其能符合企業(yè)獨特的發(fā)展需要。從這個意義上說，不同企業(yè)能開發(fā)出大量的行業(yè)垂直大模型。這一思路能降低企業(yè)使用大模型的成本，政府也應出臺相應政策鼓勵這類行業(yè)垂直大模型的開發(fā)。

　　垂直大模型的發(fā)展還將推動國內(nèi)大模型行業(yè)形成新的格局。在當天活動上，來自港澳的專家均提到對于推進與成都在人工智能領域的科研和產(chǎn)業(yè)合作的期望，大模型也是雙方關注的焦點。

　　如湯志偉所說，基于超算中心的平臺優(yōu)勢，成都算力水平在全國名列前茅，而成都萬億級電子信息產(chǎn)業(yè)中，不少環(huán)節(jié)與人工智能發(fā)展緊密相關，多所高校也為當?shù)胤e累了大量電子信息領域的人才。更重要的一點是，不同于港澳金融服務業(yè)的比較優(yōu)勢，成都在發(fā)展實體經(jīng)濟上明顯更勝一籌，雙方合作可以推動大模型的快速發(fā)展。

　　無論是通用大模型還是垂直大模型，都需要強大算力支撐。而湯志偉提到，尤其是我國芯片面臨“卡脖子”以后，算力資源的獲得難度進一步增大。目前，國內(nèi)已經(jīng)有公司進行科技攻關和市場轉化j9九游會登錄入口首頁，提升算力供給能力，但一來其與國外相比差距仍然不小，二來也需要進一步提升芯片性能、降低價格，讓更多實體經(jīng)濟企業(yè)“用得起、用得上”。

　　“計算芯片不是孤立的，與之相關的還有相應的軟硬件驅動、軟件開發(fā)框架、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、硬件環(huán)境等關鍵技術。”他指出，目前，我國對各環(huán)節(jié)的突破并不同步，部分器件不匹配當下所需，而各環(huán)節(jié)之間也存在不匹配的問題。因此，即便相關芯片單看性能或許已經(jīng)接近甚至達到國際一流水平，但生態(tài)缺失導致整體效應和系統(tǒng)效應不足，很多環(huán)節(jié)還是以進口為主。

　　這還可能造成一種“惡性循環(huán)”。如湯志偉分析，通過數(shù)十年的使用，這些主要依賴進口的環(huán)節(jié)得以創(chuàng)新迭代并實現(xiàn)發(fā)展，相比之下，國產(chǎn)化環(huán)節(jié)則剛起步，同樣需要經(jīng)歷創(chuàng)新迭代的過程。我們在環(huán)境“倒逼”下可能縮短周期，但無論如何要“先用起來”。

　　總而言之，軟硬件驅動、軟件開發(fā)框架、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫和其他硬件環(huán)節(jié)的突破也應同步推進。而若放在信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)下來講，同樣需要一種整體性的思路j9九游會登錄入口首頁，“現(xiàn)在是部分局部問題解決了，但只有整體問題解決了，才能算是真正解決問題?！?/p>

　　而當談及國產(chǎn)大模型的迭代時，湯志偉還提到數(shù)據(jù)方面的難點。他指出，大量高質量訓練數(shù)據(jù)是提升大模型準確性和廣泛適用性的關鍵因素。我們在準備高質量數(shù)據(jù)的時候，既要保證數(shù)據(jù)本身的準確性，還要考慮數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。這樣才能更好地消除大模型普遍存在的偏見問題。

　　在國家“數(shù)據(jù)二十條”基礎上，2024年1月，國家數(shù)據(jù)局出臺的《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（20242026年）》明確提出了數(shù)據(jù)要素的放大、疊加、倍增作用，以及帶動數(shù)據(jù)要素高質量供給、合規(guī)高效流通，這為各行各業(yè)的發(fā)展提供了堅實的數(shù)據(jù)政策支持。湯志偉認為，這對于我國數(shù)據(jù)規(guī)模和質量的提升均將起到重要作用，也將是推動大模型快速發(fā)展的又一關鍵利好。

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