投資人逃離大模型

來源：融中財經（ID：thecapital） 作者：王濤

人工智能浪潮的掀起，世界正迎來一場前所未有的技術革命。

從20世紀50年代開始人工智能技術誕生至今，已經先後四次引起大規模的關注。而如今正處在第四次的大模型時代，前三次分別爲專家系統時代、機器學習時代和深度學習時代。

後世之人如果要回顧這次的大模型時代，ChatGPT一定是一個繞不開的名字。2022年時，Open AI研發的ChatGPT-3.5橫空出世，技驚四座，無論是寫代碼論文還是寫詩作畫，吹拉彈唱樣樣精通。

由於ChatGPT帶起了一股技術熱潮，全國各大科技公司開始紛紛投入資源和人力，開發自己的大模型產品，並在不同的場合進行展示和推廣，百模大戰也就此揭開帷幕，標誌AI技術開始邁入新紀元。

時至今日，AI技術的迭代速度和應用廣度均達到了前所未有的高度，每次技術的突破，都爲人類的生活帶來了翻天覆地的變化。如果回溯中國大模型的發展歷程，記者認爲起始點爲2022年年底，彼時國內高校率先發布大模型產品，比如復旦MOSS、北大ChatExcel測試版、清華大學“chatglm-6B”大模型、上海交通大學研發的“兆言”大模型、東北大學的“TechGPT”……高校的涌入打響了這場百模大戰的前奏。

各大高校打響第一槍後，一場關於AI的創業浪潮爆發。一時之間，優秀創業者和科技大廠共同涌入此賽道，百模大戰正式打響。

最先的響應者包括百度的文心一言、360智能大模型1.0、智譜AI ChatGLM，後續跟進者包括商湯日日新、阿里巴巴通義千問、崑崙萬維天工、訊飛星火認知、百川智能Baichuan-7B……根據彼時發佈的算法備案，10億級參數規模以上的大模型已發佈79個，境內累計41款算法完成深度合成服務算法備案。

值得一提的是，在此期間一系列地方政策開始落地，比如《北京市促進通用人工智能創新發展的若干趨勢》、《深圳市加快推動人工智能高質量發展高水平應用行動方案》等。一系列支持政策的落地也爲這場百模大戰再添一把烈火。

衆所周知，競爭會推動高質量發展，在這場百模大戰中，AI產品更新迭代涌入快車道。大廠在持續加碼，像“月之暗面”這樣的新玩家也在持續入局。

到今天，這場百模大戰已經持續一年有餘，激進期向穩定發展期轉化，目前百模大戰中通用大模型呈現寡頭競爭格局。“四龍六虎”以及大廠加持下的大模型脫穎而出。

但是，這也意味着涌入決賽圈玩家們之間的廝殺會更加激烈。

目前，百模大戰朝新方向轉變，此前拼技術的玩家們必須直面落地商業化的難題。最近，AI圈就有傳聞，由於融資降溫，估值卻又在不斷推高的背景之下。大模型公司開始變得舉步維艱，大模型六虎開始有人放棄大模型研發轉向應用。浪漫的技術遇上現實的求生難題，而是事實上 ，根據數據，國內外都已經出現了不少宣佈破產的AI企業。這其中也不乏有一些研發實力強勁的，但最終倒在了沒有後續資金的困難上，畢竟大模型是個極度燒錢的賽道。

滾滾長江東逝水，浪花淘盡英雄。這條大模型賽道每天都有優秀的企業在萌芽，也每天都有企業在敗退邊緣求生。對於大模型企業來說，變，則生，不變，則死。

百模大戰進入新局勢，放眼如今的競爭者們，誰又將成爲贏家，獨領風騷呢？

百花齊放，百家爭鳴

截至目前，國內至少已有200多家大模型廠商推出了各自的產品。

這其中包括有互聯網大廠，如百度、阿里、騰訊、華爲等；還有垂直於AI領域的老牌廠商，如以四小龍爲代表的商湯科技、曠視科技、雲從科技、依圖科技等；還有一批有出色實力的新秀選手，比如六小虎智譜 AI、百川智能、月之暗面、零一萬物、Minimax和階躍星辰。

互聯網大廠：

騰訊混元大模型是由騰訊公司研發的大語言模型，其智元體平臺爲騰訊元器。作爲騰訊全鏈路自研的通用大語言模型，其參數規模超過萬億，目前提供hunyuan-pro：萬億參數版本、hunyuan-standard：千億參數版本、hunyuan-lite：百億參數版本等 3 個版本。

‌通義千問大模型是由阿里雲自主研發的大語言模型，智元體平臺包括阿里雲、ModelScopeGPT、釘釘AI助理等。通義千問具備強大的語言理解、生成和推理能力，支持多語言對話和圖片文本識別，廣泛應用於智能搜索引擎、問答系統和智能對話系統等領域，參數規模從18億到720億不等。

‌字節跳動的雲雀大模型是一款基於注意力機制的深度學習語言模型，適用於處理自然語言處理任務。具有良好的並行性和效率，能夠在大規模數據集上進行訓練。雲雀大模型的參數規模爲1300億，是目前國內最大的中文預訓練模型之一‌。雲雀大模型的智能體平臺包括Coze、豆包、飛書智能夥伴。

老牌廠商：

商湯科技：日日新SenseNova大模型是AI四小龍中的商湯科技所推出的大模型。該大模型體系以低成本、高效率打通了各類AI應用，提供包括：面向辦公場景的商湯日日新·商量語言大模型-數據分析版本、面向醫療場景的日日新·商量語言大模型-醫療版本“大醫”……商湯“日日新·商量大語言模型”已在金融、手機、醫療、汽車、地產、能源、傳媒、工業製造等衆多垂直行業，已與超過500家客戶建立深度合作，加速行業企業的智能化轉型。

曠視科技：“曠視太乙”是曠視科技推出的一款生成式人工智能大模型，具備深度學習和推理能力。該模型的應用場景包括城市治理、智慧物流、智慧金融等多個領域，能夠提供高效、智能的解決方案，幫助企業和城市實現數字化轉型和智能化升級。

雲從科技：雲從科技推出的從容大模型包含但不限於語言大模型、視覺大模型、語音大模型、代碼生成大模型以及圖像生成大模型等，它通過實時學習並同步反饋結果，可以解決諸多AI應用的痛點，從而有利於快速普及個性化應用。同時，其具備上下文學習能力，能夠以更好的交互性能，應用於金融、安防、政務、交通、能源、教育、醫療、文娛等行業領域。

依圖科技：“天問”大模型是上海依圖網絡科技有限公司在2023年底首發的一款多模態大模型，是視頻監控領域內第一個商用發佈的大模型產品，基於先進的Transformer架構，具有會思考、可對話、能進化的三大特點

實力新秀：

月之暗面：Kimi 是大模型初創企業月之暗面科推出的智能助手產品，在自然語言處理、長文本處理、多語言對話支持等方面佔據優勢。後續通過社交媒體平臺，在用戶爭奪戰中佔據了先機。

百川智能：百小應是百川智能於 2024 年 5 月 22 日推出的首款 AI 助手，它基於百川智能最新發布的基座大模型 Baichuan 4，具備多輪搜索與定向搜索、文件閱讀與資料整理、智能交互、多模態能力、語音交互、Web 端和移動端應用等能力。此外，百川智能以醫療AI爲核心業務。近期發行的AI健康顧問證明公司正在圍繞醫療應用場景發力，探索醫療增強大模型的用戶價值和產業價值

智譜AI：被稱爲國內最有Open AI氣質的大模型企業。智譜清言是北京智譜華章科技有限公司推出的一款生成式 AI 助手，基於智譜 AI 自主研發的中英雙語對話模型 ChatGLM2，經過萬億字符的文本與代碼預訓練，並採用有監督微調技術。

Minimax：Minimax專注於圖像識別和計算機視覺技術，旗下出品的海螺AI基於‌MiniMax自研的多模態大模型，融合了‌自然語言處理、‌知識圖譜、‌語音識別等多種AI技術，賦予了海螺AI強大的語義理解和知識推理能力。此外，Minimax還有AI陪伴產品“星野”。

零一萬物：科技圈大佬李開復博士創立的AI企業。旗下大模型產品包括‌Yi-34B、‌Yi-Lightning、‌Yi-Large等。應用場景包括但不限於‌智能問答‌、‌智能讀文檔、自動分析和理解文檔內容、‌PPT自動化生‌複雜推理和預測。

階躍星辰：此前的大模型格局是四龍五虎，近期開始變成四龍六虎。多出來的第六隻老虎，是在今年6月，由前微軟全球副總裁姜大昕創辦的階躍星辰。該企業是目前資本市場的新寵兒，以一輪估值20億美元的融資躋身進AI獨角獸的寶座，由此奠定他第六隻小虎的地位。其推出的“Step系列”通用大模型，讓業內人士眼前一亮，其Step-2萬億參數MoE語言大模型，更是國內首家發佈。

國外AI主流玩家們

過去的兩年裡，國內外的AI大模型領域都迎來了迅猛的發展和創新。國內有百家爭鳴，百花齊放的盛狀；而美國也有如OpenAI、Anthropic、Meta、Google等企業紛紛推出了新一代的大模型產品。

OpenAI：由山姆·奧爾特曼等人創立，科技巨頭微軟作爲最大投資者，Open AI也是目前全球範圍內公認的最強AI企業。旗下產品包括GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o等。其中GPT-4o作爲 OpenAI最新產品也被業界稱作Open AI有史以來最好的模型，支持跨文本、音頻和視頻進行實時推理——能聽、能說、能看、零延時、可打斷等功能

Anthropic：由OpenAI前研究副總裁達里奧·阿莫迪、大語言模型GPT-3論文的第一作者湯姆·布朗等人共同創立。前世界首富貝佐斯的亞馬遜已對其投資40億美元，並持有少數股權。旗下產品包括Claude 1、Claude 2 、Claude 3以及Claude 3.5 Sonnet。最新產品Claude 3.5 Sonne在2024年6月發佈，該產品在基準測試中超越了GPT-4o，同時推出了Artifacts功能，增強了用戶與模型的交互，使用戶能夠實時查看、編輯並基於Claude的創作進行構建。

Meta：美國知名互聯網公司，創建者爲扎克伯格，旗下AI產品爲LLaMA系列，特別適用於學術研究和開發者社區。2024年7月發佈的最新產品LLaMA 3.1是目前最大的開源模型之一，支持128K的上下文長度。LLaMA 3.1 在多模態處理、數學推理等方面表現出色，進一步鞏固了其在開源社區中的領先地位。

Google：作爲頂級科技公司的谷歌，早在2006就提出了構建人工智能專用基礎設施的想法，並組建了Google X實驗室人工智能開發團隊。算是最早入局AI的企業，目前旗下產品爲Gemini 系列。此外，Google還推出了專爲設備端優化的Gemini Nano版本，能夠在Android設備上高效運行，進一步拓展了模型的應用場景。2024年5月，Google在其開發者大會上展示了即將發佈的Gemini 2系列。這一系列模型通過使用更強大的TPU v5p芯片進行訓練，大幅提升了計算速度和能效比。Gemini 2不僅在多模態任務上表現出色，還進一步擴展了支持的語言和應用場景，預示着Google在大模型領域的持續發展。

在技術成熟度方面，美國AI人工智能的發展起步較早，技術積累深厚。以OpenAI的GPT系列模型爲例，其在自然語言處理領域的突破，引領了全球AI技術的發展潮流。相比之下，國內雖然在大模型領域取得了顯著進展，但與國際領先水平仍有一定差距。尤其是在大模型的訓練、優化和應用方面，國內尚需進一步提升。而在應用落地方面，國外AI人工智能的應用範圍廣泛，涉及醫療、金融、教育、辦公等多個領域。比如，美國開發的BloombergGPT大模型在金融領域得到深入應用，微軟的Office 365 Copilot則開啓了辦公生產力革命。而在國內，AI人工智能的應用主要集中在互聯網等少數領域，缺乏具有廣泛影響力的商業化應用。

截至目前爲止，中美都孕育了衆多表現出色的大模型獨角獸。這些企業都在本土市場展現出了強大的創新能力和市場活力，成爲全球AI技術發展的領頭羊。而跳出中美，儘管獨角獸的出現並不頻繁，但它們依然如一顆顆閃耀的珍珠，在各自地區發光發亮。

Mistral AI於2023年4月在發過巴黎成立，由前DeepMind和Meta的科學家共同組建，主要聚焦開源模型及企業級服務。Mistral AI開源的Mistral系列大模型受到了業界的廣泛讚譽。2024年4月，Mistral AI推出了全新專家混合（MoE）大模型Mixtral8x22B磁力鏈接。該模型在文本生成、問答理解等方面表現出色。Mixtral8x22B的具體特點包括對64K超長上下文的支持，多語言能力，尤其在法語、德語、西班牙語等語言上表現流暢，以及採用Apache2.0開源協議等。據悉，Mistral AI與微軟也建立了長期合作伙伴關係，利用Azure AI的超級計算基礎設施進行模型訓練，共同爲客戶提供MIstral AI的模型服務，成爲繼OpenAI後第二家在微軟Azure雲平臺上提供商業語言模型的公司。

歐洲大陸的另一個工業大國德國，同樣也有自己的“Open AI”。成立於2019年的人工智能初創公司Aleph Alpha，將自身定位爲歐洲本地AI技術的領導者。2023年，Aleph Alpha在資本市場上取得了顯著成就，當年6月，Aleph Alpha獲得1億歐元A+輪融資，晉級德國AI獨角獸。2023年底，Aleph Alpha宣佈完成超5億美元規模的B輪融資。該輪融資的投資方主要來自於德國本土，由創新園人工智能（Ipai）、博世風險投資（BoschVentures）和施瓦茨集團（SchwarzGroup）的公司領投。Aleph Alpha主打“數據主權”的概念，即存儲在某個國家的數據受該國法律的約束，以確保數據的安全性。其生成式人工智能解決方案致力於爲企業和政府提供突破性的人工智能技術。技術層面上，Aleph Alpha自研的Luminous系列大語言模型，與ChatGPT的功能類似，提供生成文本/代碼、總結內容、翻譯等服務。

除上述之外，估值50億美元的加拿大多倫多企業Cohere、由印度知名企業家巴維什・阿加瓦爾創建的Krutrim、以色列AI大模型公司AI21 Labs……這些都是知名的AI獨角獸企業。

閉源與開源之爭

在目前千萬計的大模型報道中，閉源與開源一次被廣泛使用。而這二者究竟是什麼？又究竟有何區別呢？

開源大模型和閉源大模型都作爲大模型的兩種主要技術形態，其各自擁有獨特魅力和應用場景。

開源大模型是指由開源社區或組織開發、維護和共享的大型軟件模型。其最大的特點在於開放性和可擴展性，即代碼和模型結構公開可用，任何人都可以訪問、修改和使用。

而閉源大模型與開源大模型相反，其代碼和結構是私有的，僅由特定的組織或個人擁有並維護。這種模型通常用於保護知識產權、商業機密和競爭優勢，因此其定製和修改的程度可能受到一定限制。

乍一看，似乎開源大模型的優勢遠遠強於閉源大模型。但目前市場觀點認爲，在AI最難且最重要的商業化領域上，閉源大模型更有優勢。

市場觀點認爲，閉源模型是商業化模型。開源模型效率不行，無法解決算力問題；開源模型成本反而更高；開源模型對技術要求更高……

開源模型因其並未開放訓練源代碼、預訓練和精調數據等影響模型效果的關鍵信息，所以無法像開源軟件一樣，靠社區開發者一起參與來提升效果和性能，而基座模型的訓練只能掌握在廠商自己手裡。

百度的CEO李彥宏就是閉源大模型的資深支持者。今年七月的2024年人工智能大會期間，李彥宏發表“開源模型是智商稅的言論。”他認爲，在同樣參數規模下，開源模型的能力不如閉源，“如果開源模型想要在能力上追平閉源模型，就需要更大的參數規模，這將導致更高的推理成本和更慢的反應速度。”

而這也並不是這位大佬第一次發出這樣的聲明。在此前，他就提出開源大模型會越來越落後的觀點。而這在不久後就立刻遭到紅衣教主，360CEO周鴻禕的強烈反對。

而事實上，大佬們對於開源還是閉源的爭論還有很多案例，也有像王小川“開源和閉源並非像手機中IOS和安卓必須二選一情況”的中立觀點。這些路線之爭，背後往往是商業路線的分歧。

但就目前來講，似乎閉源模型的產業化和商業化能力似乎更強。大模型與業務結合，需要產品、運營、測試工程師等多種角色共同參與，同時大模型的長期應用所需的算力、存儲、網絡等配套都要跟上，開源社區無法幫助用戶“一站式”解決這些細節問題。

此外，閉源大模型的整體能力似乎強於開源。OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude-3、谷歌的Gemini Ultra都是閉源。

而回到國內百模大戰中去看，大多數都是以開源和閉源雙向發展的路徑。比如百川智能、零一萬物、阿里商湯、智譜……但也有像百度和月之暗面這樣專攻閉源大模型的存在。

百度一直是主攻閉源大模型的選手，目前爲止，雖然百度文心一言仍堅持閉源路線，但百度智能雲部門在其平臺上提供了大量性能很強的第三方開源大模型。百度通過閉源文心一言，也通過開源大模型使用的算力、工具和服務，來實現商業上的收益。

而與百度相反，阿里雲則正在大力推廣開源，一方面是爲了加快市場份額的爭奪；另一方面作爲雲計算企業，它可以在算力、工具和服務上獲得收益。

華爲雲2023年在推出盤古大模型3.0時，就表態採用閉源路線。過去一年，它的重心是在各行業進行聯創，落地大模型，並將技術回饋盤古，不斷迭代，未參與業界開閉源討論。華爲雲在上週也剛剛官宣盤古5.0多模態大模型，發佈期間也未涉及開源問題。

實力新秀智譜，也是國內最早開源大模型的企業。由於旗下研究的GLM開源大模型而獲得大量關注，也讓這家2019年才成立的公司，在融資和商業化上受益頗多。因爲智譜由清華技術成果轉化而來，2022年，它就將開發的雙語千億模型GLM-130B開源，“當時全國懂大模型的研究員加起來也不過百來人”。智譜CEO張鵬稱，開源讓大家知道智譜在做什麼，同時可以讓更多人蔘與推動大模型。此後在2023年3月，智譜將GLM6b開源，該模型在Hugging Face上的下載量超過1600萬。

另一位新秀月之暗面，則是閉源大模型的擁護者。掌門人楊植麟堅定表示將專注 ToC，並會以長文本輸入爲核心構建其底座大模型的差異化競爭力。他認爲這是行業現在最需要解決的問題，也是通往下一步產品化路上的最大卡點。

而對於開源和閉源，楊植麟認爲像 OpenAI 一樣的閉源是通往Super APP（超級應用）的唯一通路，而開源只是 ToB 的獲客手段。“凡要做 C 端超級 APP 的，都是閉源。”

從楊植麟的回答中，或許可以得出閉源與開源的選擇或許是基於大模型企業頂下的商業路線是主To C還是Tp B。

百舸爭流 奮楫者先

在數字化浪潮的推動下，百模大戰堪稱人工智能領域一場前所未有的盛事。這場賽事匯聚了全國頂尖的人工智能研發團隊，他們攜帶着各自精心打造的模型，準備在這場科技盛宴中一展身手。這些模型，如百餘艘船隻，在算法的海洋上展開激烈的角逐，展示它們在圖像識別、自然語言處理、機器學習等衆多領域的卓越能力。

大模型時代並不同於前三個時代，由於大模型通用性的特徵，其發展十分有望實現商業閉環。也因此，在這個大模型時代，吸引了衆多玩家涌入賽道競爭，形成百花齊開，百舸爭流的現象。

另一方面，大模型的市場規模也在持續擴大，資本熱度攀升。在2023年時，國內語言大模型的市場規模就突破了100億元，並還在繼續上升中。市場規模的擴大爲這場激烈的百模大戰再添一把火。

目前整個大模型賽道處於高擁擠的狀態，而對於大模型來說至關重要的算力等其他資源卻是有限的。隨着市場競爭的日益激烈，算力等資源會呈現供需失衡的狀態並出現資源配置傾斜。再加上算力成本的不斷上漲，導致大模型玩家們必須積極競爭來構建優勢，以此來獲得資源的長期發展和支持。

這也是爲什麼業界有了“百模大戰，必有一戰”的說法。

如今，這場百模大戰已持續一年有餘，戰事正逐漸往新的階段升級。

有一個十分明顯的預兆，大模型融資已經在開始慢慢降溫了。

今年伊始，Open AI推出Sora掀起國內外視頻大模型的鏖戰。在那段時間，幾乎沒多久就會有大模型企業融資的消息傳出。而到了6月，似乎一切都改變了。資本的眼球被具身智能等賽道吸引，大模型的融資數量較去年略有下降，開始有降溫跡象的出現。

大模型的發展需要大量資源和算力的消耗，在這種邏輯下，金錢就成了唯一入場券。可是現在大模型技術的進展卻與預期差距很大。投資人投入入鉅額資金後，何時見效尚未可知，這也引起大多數投資人的焦慮心理。種種之下，如今的降溫現象似乎順理成章。

這樣的境地也迫使大模型人士開始繼續思考未來的商業化問題，浪漫的技術研發逐漸向艱苦的落地求生轉化。由此，引發了一系列新的競爭。

首當其衝的，就是大模型之間的價格戰。

據融中財經記者不完全梳理，目前爲止已有超過7家大模型企業參戰。包括字節跳動、阿里雲、百度、騰訊、智譜AI、科大訊飛等。

根據記者梳理，今年5月11日，大模型獨角獸智譜AI宣佈其入門級模型GLM-3 Turbo的API降價爲1元/百萬tokens。5月15日，字節宣佈旗下通用模型豆包pro-128k版模型推理輸入價格降至比行業價格低95.8%，豆包pro-32k模型推理輸入降至比行業價格低99.3%。5月21日，阿里雲宣佈旗下9款大模型全面降價，降幅最高達到97%，兩款開源模型更是開啓七天限免。幾個小時後，百度直接宣佈兩款輕量級模型ERNIE Speed、ERNIE Lite免費開放。隨後，又有兩位玩家入局。先是科大訊飛宣佈輕量級模型API永久免費開放。後又有騰訊雲宣佈混元-lite即日起免費，其他模型降幅最高達到87.5%。

一大基本現實是：當前，國內並沒有出現真正的殺手級大模型應用。國內頭部大模型玩家們在整體能力差異上，可能並不存在絕對領先的情況，大家都是處於趨同的存在，有的只是在能力上的各有特點與側重。

這樣的現實之下，如果其他大模型廠商們不跟進阿里、百度、字節、騰訊的這一波價格戰，最終的結局就可能是被市場淘汰。畢竟在當前現實下，想要維持原本價格本已是一件難事兒，更何況當前這幾大大模型廠商已經開始讓用戶嚐到了更便宜乃至免費的滋味了。當你走進這歡樂場，悲傷所有的夢與想，各色的臉上各色的妝，沒人記得你的摸樣。

另外，在新時代下，大模型正在從拼參數到卷應用上。

百度的“文心一言”專注於內容創作和教育服務，爲媒體和廣告行業提供高效的文案支持，並在教育領域成爲學生的智能學習夥伴。科大訊飛的“星火”大模型在教育和醫療領域展現出其獨特的價值，爲學生提供定製化的學習方案，並輔助醫生進行精確的醫療決策。崑崙萬維的“天工”大模型則專注於遊戲產業，能夠自動生成遊戲內容並進行智能運營。智譜AI在構建與Open AI相匹敵的模型產品的同時，通過提供API和雲服務私有化部署等方案，在科研領域爲研究人員提供文獻檢索和分析服務；並與金融機構合作，進行風險評估和投資決策分析。此外，智譜AI還與國際科研機構和企業共同探索大模型的應用。MiniMax通過面向消費者和企業兩端的策略，推出了多種類型的應用。在消費者端，推出了智能聊天助手；在企業端，與企業合作開發智能客服系統和辦公自動化軟件。

隨着大模型技術的日益成熟，其在實際應用中的落地成爲了衡量技術價值的關鍵，也是技術商業化的重要途徑。目前，大模型行業的關注點已經從模型的開發轉向了應用的實際落地。無論是擁有強大背景的大模型公司，還是新興的初創企業，都在努力推動應用的發展，目標是打造具有廣泛影響力的應用。

不同的廠商採取了不同的策略。一些廠商通過大量的廣告宣傳來吸引用戶，利用流量優勢；一些則不斷進行產品迭代和優化，以提升產品性能和用戶體驗；還有一些採取了面向消費者和企業兩端的策略，以擴大市場份額。

落地，是任何技術商業化的必要途徑，因爲它能夠給企業帶來直接的經濟回報。這也是爲什麼現在的百模大戰從曾經的拼參數逐漸轉向到卷應用上去。

說到底，如今的百模大戰不論是打價格戰還是捲到應用層，這些都是企業們追求盈利的手段。任何浪漫的技術，都需要先活下來，吃飽飯再去追求理想中的烏托邦。

而在這樣的路徑上，大模型企業怎麼才能夠闖出成功之路？唯有努力前進，探索更多大模型落地的可能性。正所謂，百舸爭流，奮楫者先。