【西街观察】大模型进深水区，风大浪大机会更大
好饭不怕晚，但竞争者总想再快一点，或者还可以有更多的维度。在ChatGPT发布一周年之际的12月初，谷歌带着Gemini复仇而来，在老牌AI霸主的语境里，这是谷歌人工智能新时代的开始，试图为最初的翻车事故找回颜面。
一年不长，于大模型的好戏连台也不算短。谷歌是微软OpenAI的GPT联盟最有力冲击者，亚马逊、脸书、苹果等其他科技巨头就黯淡了不少。相比硅谷，大洋这一侧的中国显得更为热闹非凡，以百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元等为代表，大厂、创业团队、科研院所尽皆入场。
有权威统计数据显示，至今年10月，国产10亿参数规模以上的大模型厂商及高校院所共计254家。
往后看，10亿只是初始门槛，大模型拼参数，攀升到了百亿、千亿的层级，太卷了！这时候需要有人站出来示范更为理性的姿势。
“卷大模型没意义，卷应用机会更大”，百度CEO李彦宏9月就这么说了。谷歌似乎也认同这一点，它一口气发布了Gemini三个版本，尤其把最强大能力赋予了为数据中心和企业应用程序设计的Ultra版本。
简单解释，面向普通用户的通用大模型，例如聊天版本，大厂不错过，却已经不是重点；面向海量开发者的行业应用，是决战的关键。
赶路的人如过江之鲫，但确实不需要面目相似的众多聊天机器人，因为只有一种模式无法深层次构筑大模型生产力。
从无人区，到热闹异常的浅滩，再到罕有人至的深水区，最后这个领域才是大模型真考验。给参赛选手定评价标准，通用大模型的名额不会很多，往往被超级大厂把控，多数选手要寻找纵深市场的细分冠军，做产业模型。
结论就是，给大模型加定语：金融大模型、医疗大模型、教育大模型、工业大模型……然后就能继续细分：是做平台底座的，是做系统运维的，还是做原生应用的或者硬件配套的？
我们需要的是百万量级的AI原生应用，而不是100个所谓的大模型；有没有可能，创业不都奔着成为另一个GPT，也可以把竞争目标定在英伟达？
蛙泳、蝶泳、自由泳，哪怕是仰泳，在深水区的姿势可以不同，都不精通，一定难以浮在水面之上。
看清现实，找准定位。谁的参数更大，谁的API（应用程序编程接口）调用更多，这是百度、GPT、谷歌、腾讯之间的争夺，大厂有大厂甜蜜的负担，它们被要求各种泳姿均要精通。而大模型产业链腰部和长尾的参与者，瞄准一种泳姿练到极致也就够了。
于自身竞争成本的良性掌控，也避免了社会和产业的整体资源浪费。你看，GPT的野心也不只是聊天程序ChatGPT，它以GPT为底座，大模型能力嵌入微软全家桶，也在今年11月召开了首届开发者大会，希望绑定更多的应用生态。
毕竟，深水区风大浪大机会大。
北京商报评论员 张绪旺
