百模之争：谁将主导大模型的技术与商业生态转型？
百模大战日趋激烈，然而行业内的疑虑也随之增加。
随着腾讯、阿里、百度等巨头加入，基础大模型领域竞争日益激烈。但市场真的需要这么多的基础大模型吗？
尽管大模型在C端如聊天机器人中受到关注，可以为企业带来稳定的商业回报。但这并不意味着企业可以从C端用户中获得可观的利润。实际上，随着用户规模的扩大，相关企业可能面临更大的亏损。真正的商业价值仍集中在B端，为零售、金融、制造等行业提供服务，通过降低成本和提高效率。
企业对基础大模型的需求可以归纳为三类：
l 直接调用大模型API，获取相关的技术能力。
l 基于大模型进行二次开发，以满足特定业务需求。
l 开发基于大模型的AI应用。
这些需求不仅考验基础大模型的技术实力，更考验其服务于企业的能力。
关键在于，不论初创还是互联网巨头，真正能够快速洞察客户需求并提供稳定且高效服务的平台将会胜出。
大模型的发展，技术实力与炒作之间的界定
自ChatGPT崭露头角以来，国内大模型的发展历程可谓是风云变幻。在此之前，仅有少数公司致力于基础大模型的研发，他们因市场尚未广泛认可大模型，主要关注技术与服务的深化。但随着ChatGPT的流行，大模型突然成为了众多投资者和业内人士追逐的新热点。
在市场如此活跃的背景下，一些追求短期利益的企业选择炒作，强调概念而忽视真正的技术提升。其中，有些声称自己与GPT-4仅有数月差距，实则仅在开源的GPT-2基础上进行简单训练。然而，大模型的进步远非几个月内可以实现的；调试与优化均需要大量时间。熟悉这一过程的技术人员都明白其中的困难与不确定性。
值得注意的是，早在ChatGPT大火前，真正看好大模型技术并深耕的公司已经开始布局。与追求短期利益的公司相比，他们更早认识到大模型的潜在价值。此外，随着市场对大模型复杂性的了解加深，仅靠炒作的公司将越来越难以立足，而真正具备技术实力的企业则能够稳定发展，经受住竞争的考验。
大模型生态，关键于商业化与应用
在大模型商业化的过程中，只有在关键应用场景中取得成功，才能初步建立一个自我造血的良性生态循环。
通用大模型虽有广泛应用，但在垂直领域缺乏专业性。而垂直大模型尽管专业，但服务范围有限，导致成本和收益不平衡。
综合来看结合通用大模型和垂直大模型的优劣势，当下大模型在商业化过程中更为合适的思路是，通过通用大模型作为基座，与零售、金融和制造等领域合作，实现共建应用场景，为日常工作与生产创造价值。
由于数据、算力和应用场景的限制，真正能够完整运行的开源大模型数量有限。同时，大模型与PC、手机操作系统具有相似性，可能只有一两个主导技术在行业中占据主导地位。未能形成繁荣生态的基座大模型将难以持续发展。
从PC、手机操作系统的发展历史来看，先发优势至关重要。当Windows统治PC市场，iOS和Android在手机领域占主导地位的时候，其他操作系统几乎无翻盘空间。大模型领域也显示出这种趋势，其中大模型将启动一个AI应用的繁荣生态。个人和企业的数据、技能和应用可以迅速转化为AI插件，从而提升大模型的功能，使其更加实用和便捷。
在大模型平台的生态竞争中，其与合作伙伴的共同价值和成长能力至关重要。特定于办公场景，如生成演示文稿、文章撰写和风格改写，都对大模型平台的精度有高要求。只有技术上乘的大模型能支持这些需求，并需根据用户反馈进行持续优化。
无论巨头还是创业者，都需要从零开始累积和迭代。因此，先发优势在生态构建过程中至关重要，这也解释了为何早期创业公司能与资源丰富的大公司竞争。
百模大战，中国市场的适应者是谁？
在当前热闹的“百模大战”中，背后的竞争焦点已经十分明确：大模型平台的技术与服务能力，以及其生态建设的实力，是决定竞争胜负的关键。
这些能力的构建需要时间的积累，但先发优势并非单纯地意味着先行。除了时间差，还必须有对市场需求的准确洞察，并且迅速且坚定地执行战略。不明确的战略或走弯路都可能导致时间上的优势流失。
随着大模型平台逐渐将焦点转移到生态建设，生态竞争中的战略定力与执行力变得尤为关键。谁能更高效地积累不同领域和场景的资源，其竞争优势便更为突出。
在复杂的中国市场，由于企业区域、规模及需求的多样性，找到标准化方案变得困难。大模型公司可能在多样需求中迷失，从核心技术变为项目外包公司，难以形成超级平台。
与OpenAI不同，国内大模型平台需要更加注重商业化落地的细节，因为这些细节决定了与外部合作伙伴的关系和大模型的落地速度。仅仅发布一个大模型并不像市场所预期的那么难，但只有具备高品质的数据应用场景，才能实现不断的优化，并建立起竞争优势。在此背景下，拥有高质量数据场景，与更多的合作伙伴协同工作，成为形成竞争壁垒的关键。
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虽然很多人认为资金雄厚的巨头公司更有优势，但真正的竞争在于深耕细节，不论是创业公司还是大公司。而对于谁是最适合中国的基座大模型，资本市场已经做出了选择。
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