憑借對(duì)算力的優(yōu)化和模型效率的提升，日前國(guó)內(nèi)優(yōu)秀大模型性能的突出表現(xiàn)，讓人們看到了國(guó)產(chǎn)大模型在商業(yè)化道路上的新希望。

當(dāng)前，大模型競(jìng)爭(zhēng)已進(jìn)入以應(yīng)用落地、效率優(yōu)化、生態(tài)共建為核心的新階段。這一階段的標(biāo)志性特征包括技術(shù)路徑的多元化、應(yīng)用場(chǎng)景的深度滲透、商業(yè)模式的加速探索，以及從通用能力向行業(yè)專用能力的延伸。

筆者認(rèn)為，國(guó)產(chǎn)大模型下一階段的破局之道在于垂直深耕，場(chǎng)景落地是關(guān)鍵。這一策略不僅符合當(dāng)前技術(shù)發(fā)展的階段性特征，也有助于國(guó)產(chǎn)大模型在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中打造差異化優(yōu)勢(shì)。

垂直深耕方面，大模型正從“大而全”走向“小而精”。通用大模型雖然在語(yǔ)言理解、文本生成等方面表現(xiàn)出色，但其訓(xùn)練成本高、能耗大，且在實(shí)際應(yīng)用中往往面臨“最后一公里”的問(wèn)題，無(wú)法對(duì)行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景產(chǎn)生深刻理解、解決具體問(wèn)題。相比之下，垂直領(lǐng)域的大模型能夠更精準(zhǔn)地滿足特定行業(yè)的需求，實(shí)現(xiàn)“小而精”的突破。

以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔�，通用大模型雖然能夠回答一般的醫(yī)學(xué)問(wèn)題，但在診斷、治療方案推薦等專業(yè)場(chǎng)景中，其診療建議難以滿足實(shí)際需求。而垂直深耕的醫(yī)療大模型，通過(guò)融合海量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)，能夠在輔助診斷、藥物研發(fā)等場(chǎng)景中發(fā)揮更大價(jià)值。這種聚焦垂直領(lǐng)域的策略，不僅降低了模型的訓(xùn)練和本地部署成本，還提高了其在特定場(chǎng)景中的實(shí)用性。

此外，垂直深耕還能夠幫助國(guó)產(chǎn)大模型實(shí)現(xiàn)“彎道超車”，通過(guò)聚焦垂直領(lǐng)域，后入局的國(guó)產(chǎn)大模型可以在細(xì)分市場(chǎng)中建立自己的護(hù)城河。例如，金融、法律、教育等行業(yè)對(duì)AI的需求較高，但這些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)敏感性高、專業(yè)性強(qiáng)，國(guó)產(chǎn)大模型可以持續(xù)深耕上述行業(yè)，打造定制化解決方案，從而在競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)先機(jī)。

場(chǎng)景落地是大模型從實(shí)驗(yàn)室走向市場(chǎng)的關(guān)鍵一步，也是檢驗(yàn)其價(jià)值的最終標(biāo)準(zhǔn)。以智能制造為例，工業(yè)領(lǐng)域?qū)?/span>AI的需求主要集中在設(shè)備故障預(yù)測(cè)、生產(chǎn)流程優(yōu)化等方面。通用大模型雖然能夠提供一定的數(shù)據(jù)分析能力，但難以滿足工業(yè)場(chǎng)景中對(duì)實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性的高要求。

對(duì)此，國(guó)產(chǎn)大模型可以和制造業(yè)企業(yè)深度合作，針對(duì)具體場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策支持的全鏈條賦能。這種場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新模式，不僅能夠提升企業(yè)的生產(chǎn)效率，還能為大模型的技術(shù)迭代提供真實(shí)反饋，有助于大模型技術(shù)成果快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化閉環(huán)。

總之，垂直深耕和場(chǎng)景落地是國(guó)產(chǎn)大模型當(dāng)前發(fā)展的關(guān)鍵策略。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，生態(tài)共建、持續(xù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)質(zhì)量與多樣性、商業(yè)化模式、開(kāi)源治理和倫理合規(guī)等層面的問(wèn)題同樣需要逐一破解。筆者相信，未來(lái)國(guó)產(chǎn)大模型技術(shù)必將催生累累碩果，讓科技創(chuàng)新的成果惠及大眾。