当然，这些进展其实都是加速讯飞超脑2030计划一部分——懂知识、善学习、能进化、让机器人走进每个家庭。

AIBOT去年发布以来，已为工业、教育、服务等领域372家企业提供服务。

不可否认的是，以星火大模型等为代表的国产大模型，在确定性方向上发展优势明显。

并且同样保持着同样明显且持续的加速度。

已经形成全球共识的，当前大模型发展已经进入到第二阶段——

大模型AI产品从炒作、演示Demo、到真正的价值导向，用户导向、场景导向。

像微软谷歌亚马逊在内的全球巨头，却面临增长的烦恼：不仅不赚钱，还要倒贴。

以AI编程工具GitHub Copilot为例，微软平均每个月在每个用户身上都要倒贴20美元，最高能达80美元。

个中原因，用户找不到为大模型产品付费的理由。

更本质一点来说，大模型尚未发挥出最大的价值效能。

在这一方面上，中国玩家正在展现出自己的产业发展优势，并且优势明显。

有场景。前一波技术浪潮，AI能落地到千行百业，大模型技术同样也能落地千行百业。一方面，我国有着全球最完整的产业体系，为大模型的落地应用提供了广阔的创新空间；另一方面，在一些场景中，我国还有着不同于其他的独特优势。像教育、医疗，要实现真正的全民普惠，对技术其实提出了更高的要求。

有数据。数据的价值，从未像今天这样受到前所未有的关注。场景数据质量的好坏，直接决定了大模型的性能表现。

此前国内AI应用，已经有深厚的场景积累。如科大讯飞的认知智能技术已经在教育、医疗、金融、汽车、服务等多个领域落地，并构筑起了深厚的行业壁垒。

根据IDC研究显示，中国数据量规模将从2022的23.88ZB增长至2027年的76.6ZB，复合年均增长速度（CAGR）达到26.3%，为全球第一，为大模型的持续优化提供了海量的数据来源。

有市场。ChatGPT作为通用人工智能的代表，本身不是项好生意。OpenAI商业化只是少数，身处于国内市场大环境下的企业，通用路线往往不是一个最佳选择。垂直场景应用路线更受国内市场青睐。

有场景有数据有市场，也再次印证中国玩家率先吃到ChatGPT红利，如今发展加速度明显。

从科大讯飞的迭代应用速度就可见一斑。

今年2月，科大讯飞首次回应：在搞类ChatGPT产品，并给出确定时间点；

5月，讯飞星火V1.0正式发布，在语义理解，长文本生成以及数据能力三方面，据称“已经超过了ChatGPT”，并直接展现五大应用成果。

6月，星火升级至V1.5；8月，讯飞星火V2.0发布，多模态能力实现。

10月，科技文献大模型、医疗大模型等12大行业大模型发布，通用人工智能产业生态初具雏形。

……

当下大模型的发展进入到了冷静期，每个企业都在思考如何能让大模型充分发挥价值效能。即便如OpenAI的奥特曼，也在寻找自身第二增长点。

关于大模型的评测和判断，不再看发布效率、榜单分数，而是看实际应用、看产业应用生态。

这背后既需要国内底层软硬生态更紧密的合作——华为昇腾生态“飞星一号”平台发布。

也需要同行业龙头、万千开发者一起共建起通用大模型产业生态。目前关于星火大模型开发者已经有17.8万，涵盖各个领域。

大模型时代的序幕才刚刚到来。

好了，对于刘庆峰说的「明年上半年对标GPT-4」的Flag，你怎么看？

— 完 —

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