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大模型市场的红海和蓝海
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如今的大模型工作主要分为两类,一类是基础大模型开发,GPT,通义千问,llama;另一类则是基于这些基础大模型开发的应用,像 豆包,以及各类智能体。 有些厂商既做基础大模型开发,又做大模型应用开发,但我们应将两者区分看待。基础大模型应提供通用性服务,而应用则因不同场景有不同要求。 基础大模型其实是存在泡沫的, 基础大模型就像一个神奇黑盒,内部运作机制复杂,使用者无需关心内部细节,重要的是高效利用。这与计算机中的中央处理器(CPU)极为相似。 大模型和 CPU 都让使用者无需关心细节,抽象了实现逻辑,使用者不用自己做模型推理。 大模型和 CPU 都是支持通用性、抽象性的指令处理器。 围绕 CPU 诞生了庞大的硬件和软件生态系统,生产适配 CPU 的主板硬件养活了很多人,更带来了几十年计算机时代的繁荣。可以预期,具备通用性和抽象性的大模型,将来也会形成庞大生态体系,匹敌当今计算机产业。 然而,现在看看还有几家设计生产 CPU 的厂商呢?寥寥无几。正是因为 CPU 有通用性特点,少数几家做得强就能满足大部分市场需求,通用性商品竞争就是赢家通吃。基础大模型作为满足通用性需求的存在,肯定也会和 CPU 产业发展一样,最后收敛为几家大模型厂商。 但现在国内市场却是 “千模大战”,不管大厂小厂,只要是做 AI 的厂商几乎都要搞个自己的大模型出来。这种百模大战 的景象肯定不能长久。当少数几家真正具备竞争力的大模型取得市场主导力量时,其他大模型开发者只能改赛道,也就是这个泡沫崩溃之时。 但是反观大模型应用开发,确是充满无限潜力的蓝海市场 与基础大模型的少数玩家通吃不同,大模型应用开发是一个充满无限潜力的蓝海市场。虽然设计生产 CPU 的厂商没几家,但做硬件和软件的厂商却成千上万。因为应用场景太多太多,只要满足一个场景需求,都够养活一个公司。 正如 CPU 创造了信息时代的繁荣一样,围绕大模型的应用开发也肯定会催生海量机会。大模型带来的革新就是人工智能化,能够覆盖几乎所有产业。每一个产业都有各自特点,不是一个通用的大模型拿来就能解决所有问题的,就像不是一个 CPU 就能完成数字化一样。所以大模型应用开发必然创造超多机会。 对于计算机行业里的大部分人来说,不是去造 CPU,而是造使用 CPU 的硬件和软件。同样,对于人工智能领域的人,不是去造基础大模型,而是利用基础大模型来制造人工智能应用。
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