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你说小了，再有作召治建别人说你自大。但如果把大模型越做越小，新动走垂直化、新动产业化、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。

因为Sora本身还有很多创新的技术大家还在研究，开资我也不敢特别准地去预测需要多少时间，但我相信应该不需要太久。我们有这么多的工业门类，本市国家这么重视制造业的数字化转型，本市如果中国企业都用上了这种小规模的大模型，在自己的场景上让大模型跟业务相结合，其意义不亚于我们在超级AGI上追赶国外。所以，场法我谈的小切口，就是刚开始宁可保守一点，积小胜于大胜。

关于大模型如何与产业相结合，设座你提出了一个理念，叫小切口，大纵深。如果能取得成绩，吴清我认为就已经是很大的进步了。

我认为，再有作召治建大模型比光刻机、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。

报告提出，新动深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。能不能做这个大模型取决于两个因素：开资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。

张志伟：本市周鸿祎先生在今年两会期间接受《华夏时报》记者采访时曾表示，中国大模型的水平相当于美国GPT-3.5的水平。报告提出，场法深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

这就对算力的要求就降到很低，设座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。而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，吴清现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机，但是B端企业要的不是发动机，而是一辆车。