發(fā)展大模型，要立足實際走差異化路線，關鍵在應用。以應用為導向，立足已有優(yōu)勢，與垂直行業(yè)深度結合，不僅能激發(fā)產業(yè)新動能，也能鍛造技術新優(yōu)勢。企業(yè)要立足實際，結合自身業(yè)務場景，綜合考慮行業(yè)專業(yè)性、數據安全、持續(xù)迭代和綜合成本等因素，構建適合自己的專屬大模型。

工業(yè)和信息化部日前召開人工智能賦能新型工業(yè)化企業(yè)座談會，提出加快培育面向工業(yè)領域的大模型，積極探索人工智能和工業(yè)融合發(fā)展新路徑。當前，人工智能大模型發(fā)展一日千里，是作為跟隨者“滿場亂跑”，還是走差異化之路尋求換道超車，是值得厘清的問題。

我國在人工智能大模型不少關鍵領域與美國確實存在差距。近一兩年，ChatGPT、Sora等大模型都來自美國人工智能公司OpenAI。2023年底《財富》雜志發(fā)布的“人工智能創(chuàng)新者50強”榜單中，絕大多數都是美國企業(yè)，中國僅有1家企業(yè)入選。總體看，與美國相比，我國人工智能的產業(yè)基礎薄弱，頂尖人才缺乏，高質量數據積累不足，在底層技術、核心算法、高端芯片、關鍵基礎軟件等方面受制于人。尤其是隨著近年來被技術封鎖，有些差距不斷拉大。

面對他國的主導優(yōu)勢，盲目跟隨既不利于真正的創(chuàng)新，還容易“爛尾”。中美兩國已被視為人工智能發(fā)展的第一梯隊。近年來，美國不斷升級人工智能的國家戰(zhàn)略，持續(xù)加大對人工智能的關注與支持，研究制定針對、遏制中國發(fā)展人工智能的措施，以保持其在人工智能領域的全球領導力。自ChatGPT發(fā)布以來，中國企業(yè)紛紛推出大模型，形成了“百模大戰(zhàn)”的局面。但大模型并不是多多益善，“一哄而上”的結果往往是“一哄而散”，許多同質化、重復性的大模型不僅造成投資浪費，也不能形成核心競爭力。

中國發(fā)展大模型，要立足實際走差異化路線。業(yè)界有一個形象的比喻：發(fā)展大模型，我們不能跟美國打籃球賽，因為美國在這方面占據主導地位，跟隨容易“滿場亂跑”。我們應該用下圍棋的辦法，在技術相對落后的情況下，通過大模型賦能制造業(yè)等各個領域，以實現(xiàn)人工智能在應用上的突破和提升。人工智能的發(fā)展史也證明，只著眼于虛擬世界卻不能解決產業(yè)實際問題的技術，往往只是曇花一現(xiàn)。只有融入并賦能千行百業(yè)，才能成為引領未來的突破性技術。

差異化的關鍵就在應用。目前，中國10億參數規(guī)模以上的大模型數量已超100個，行業(yè)大模型深度賦能電子信息、醫(yī)療、交通等領域，形成上百種應用模式，推動傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級。以應用為導向，立足已有優(yōu)勢，與垂直行業(yè)深度結合，不僅能激發(fā)產業(yè)新動能，也能鍛造技術新優(yōu)勢。比如，在工業(yè)領域，充分發(fā)揮我國完備產業(yè)體系和新型信息基礎設施優(yōu)勢，加快培育面向工業(yè)領域的大模型，凝練、開放工業(yè)應用場景，深化工業(yè)數據開發(fā)利用，提升算力供給能力，將形成人工智能和工業(yè)領域雙向賦能的發(fā)展格局。

企業(yè)上馬大模型也要注重差異化。大模型不能包治百病，盲目上馬不僅解決不了問題，還可能拖垮企業(yè)。應立足企業(yè)實際，結合自身業(yè)務場景，綜合考慮行業(yè)專業(yè)性、數據安全、持續(xù)迭代和綜合成本等因素，構建適合自己的專屬大模型。用得好還要用得起，目前很多企業(yè)尤其是中小企業(yè)，受技術、資金、人才等限制，很難用上個性化定制的大模型。只有推出更多普惠易用的大模型產品，才能讓大模型更廣、更快落地，扎根企業(yè)、行業(yè)，實現(xiàn)迅速迭代和性能優(yōu)化。

人工智能大模型的“車輪”仍將滾滾向前。著眼未來，我們既要在前沿技術上對標領先水平，也要推動大模型應用快速落地，實現(xiàn)產業(yè)生態(tài)的競爭優(yōu)勢，才能有望縮小差距甚至實現(xiàn)換道超車。