但如果把大模型越做越小，真正走垂直化、真正产业化、企业化、场景化的道路，可能不需要万亿、千亿的参数，只需要百亿的参数，再加上一些私有的核心数据加持，在一个垂直单元上是可以超过GPT-4的。

2023年，宝不爸爸宝中国有上百家公司在做大模型，鱼龙混杂，泥沙俱下。我认为，分大父大模型比光刻机、芯片的难度要低很多，因为毕竟是软件，但未来是要奔着AGI，也就是通用人工智能去的，这块的挑战就是算力。

但真正用一用，躺下我觉得国内的大部分都达到或者超过了GPT-3.5的能力，全世界也就只有中国有这个能力。和宝能不能展开聊聊？周鸿祎：我们去年从toB模式中找到一些方法论。所以我主张要在企业用大模型不要一下子宏大叙事，样懵而是在内部业务链条，或在外部产品功能中，选取两到三个场景，用大模型赋能。

这就对算力的要求就降到很低，真正可能有十张消费级显卡在一个场景就能用起来，非常适合我们国家，这也是我们弯道超车的一个场景。2024年两会期间，宝不爸爸宝人工智能+首次被写入《政府工作报告》。

Sora运用到的仍是已有的技术，分大父只不过OpenAI把这些技术综合起来从工程上进行了优化，做到了之前的人没有做到的事情。

摘要：躺下作为人工智能发展的核心引擎，躺下国外的大模型不断引爆国内舆论场、刷新大众认知，我们的国产大模型还能弯道超车吗？今年是大模型应用元年，在现实的不同场景之下，大模型又将与产业擦出什么样的火花？华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者李明会北京报道伴随着ChatGPT、Sora、Figure01不断引发全球关注，人工智能（AI）的惊人迭代速度不断扩展着人们的想象空间。比如，和宝要给医疗机构做一个医药医疗大模型，和宝必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景，并对每个场景分析，看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。

所以，样懵我谈的小切口，就是刚开始宁可保守一点，积小胜于大胜。这就对算力的要求就降到很低，真正可能有十张消费级显卡在一个场景就能用起来，非常适合我们国家，这也是我们弯道超车的一个场景。

对于上述两个问题，宝不爸爸宝本文撷取了相关节目要点。能不能做这个大模型取决于两个因素：分大父一是场景下有没有数据知识，因为没有知识、光有场景，训不出大模型。

(责任编辑：裘海正)