世彩堂中新网4月27日电(中新财经记者 吴涛)随着人工智能技术的快速发展，大模型公司纷纷涌现，它们竞相推出自己的模型产品，试图在这个市场中占据一席之地。

周志华认为，要因地制宜、因任务制宜地发展大模型。大模型适用于资源富集、模型离线训练或更新、具有高频任务的场景，未必适用于小资源、模型在线训练或更新、低频长尾任务的场景，而后面这种场景可能更需要垂类模型。

记者也注意到，目前几乎所有的大模型应用都上线了VIP会员模式，每月售价几十元至几百元不等，这些会员价格相比传统互联网应用价格贵了不少。但是否能覆盖大模型高昂的研发和运营成本有待观察。亚马逊AWS首席云计算技术顾问费良宏在现场则表示，现在大模型公司普遍赔钱。

“AI大模型的发展正从‘通用’走向‘垂直’，呈现出百花齐放的态势。”来自中国信通院的专家也表示，以广州市海珠区为例，其打造了国内首个人工智能大模型应用示范区，很好地抓住了AI技术和产业发展的主流趋势，将有助于“琶洲算谷”成为国内AI技术和产业的新高地。

不过现阶段，企业的发展还面临一些问题。在发布会上，百川智能副总裁孙彦新表示，目前一些大模型公司和世界顶级企业相比，在融资上面远远不够，所以不得不优先考虑变现，不得不用需求来牵引发展方向，现在优先级排序就是商业化最需要的技术排在最前，“不排除下半年将出现让用户有获得感的产品。”

然而，随着竞争的加剧和市场的变化，不少观点认为，“百模大战”进入到现阶段，大模型公司必须认真思考自己的发展方向和定位。未来行业将走向何方？在近日举行的2024年第三届琶洲算法大赛启动发布会上，众多专家和企业代表分享了自己的看法。

欧洲科学院外籍院士周志华也表示，计算学习理论告诉我们“没有免费的午餐”，如果一个算法模型在某些问题上比另一个算法模型好，那么一定存在另外一个问题，不可能说一个东西包打天下，这是一个严格的理论结果，所有的人工智能模型算法的产物都符合这个约束。

除了急于商业化外，在中国工程院院士赵春江看来，整个行业还面临着海量数据处理和能耗过高等方面的问题。比如发展大模型，就要应用强大的算法，消耗强大的算力，从海量的数据当中找到这种复杂的关联关系。以海量的数据为例，GPT3就有1750亿的参数，再加上能耗过高等，这会让多个突出的问题叠加在一起。

不过江澜表示，“我们在前面发现了很多阶段性的机会，一下上来几个亿的用户，但是突然一下倒了，因为基础建设起来以后，所有的服务在平台能力上唾手可得，没有用户会单独付费买一个垂直应用，这在移动互联网和以前的互联网时代都发生过。”(完)

不少与会专家和企业代表都认为，未来大模型的应用将两级分化，除了极少数几个通用大模型外，更多的企业要发力垂类应用来获得生存空间。费良宏就认为，未来极少数公司会占有基础模型，而更多的模型会在应用层帮客户解决具体问题。

目前中国的大模型企业仍在快速发展中。工信部信息技术发展司副司长杨亚俊在发布会上表示，截至2023年底，我国人工智能核心产业规模接近5800亿元，核心企业数量超过4400家，居全球第二。

在商业模式和投资方面，金沙江创投管理合伙人江澜认为，投资大模型企业还是要看它到底产生了什么行业价值？这个价值是不是足够大，天花板是不是足够高，有没有足够深的护城河？