面對大語言模式的浪潮，中國公司應該如何抓住機遇，規(guī)避風險？在中國，有兩類公司布局ChatGPT：第一類是傳統(tǒng)互聯(lián)網巨頭，第二類是一些初創(chuàng)公司。

目前，市場上的創(chuàng)業(yè)公司已經錯過了布局模式的初始創(chuàng)業(yè)階段。陳端分析稱，重建一個生成型人工智能企業(yè)與時機、底層生態(tài)支持以及創(chuàng)始人自身的經驗、經驗、愿景和調動個人IP的自然能力密切相關。此外，大模型早期的投資，無論是計算能力還是其他成本，以及時間窗口，都至關重要。

目前，百度有能力把自己的其他的產品與文心一言協(xié)同，就像微軟把Office與GPT-4協(xié)同推出Copilot，而“創(chuàng)業(yè)者單純去拼大模型卻沒有配套生態(tài)，這是很成問題的”。

對于能夠有資金、實力支撐的企業(yè)來講，單獨構建大模型產品可能會更受資本和創(chuàng)業(yè)者的青睞。但對于中小企業(yè)來講，依托文心一言的開放平臺去嫁接自己在細分領域的應用，也是一個不錯的選擇。

因為要做出大語言模型，需要長時間，以及巨額資金的投入。

OpenAI成功的背后，是微軟多年來的巨額投入。美國時間2023年1月23日，微軟宣布將對OpenAI進行為期數年、價值數以十億計美元的投資。在2019年和2021年，微軟曾向OpenAI兩次投資。2019年的投資為10億美元，而2021年的投資未公開金額。

AI公司“彩云科技”的創(chuàng)始人袁行遠在接受36氪采訪時指出，要想跑通一次100億以上參數量的模型，至少要做到“千卡/月”這個級別，即：用1000張GPU卡，然后訓練一個月。即使不用最先進的英偉達A100，按照一張GPU五萬元的均價計算，1000張GPU意味著單月5000萬的算力成本，這還沒算上算法工程師的工資。

“無論是哪家公司，都不可能靠突擊幾個月就能做出這樣的大語言模型?！崩顝┖暝诎l(fā)布會上表示，深度學習、自然語言處理，需要多年的堅持和積累，沒法速成。大模型訓練堪稱暴力美學，需要有大算力、大數據和大模型，每一次訓練任務都耗資巨大。

百度提供的數據顯示，百度近十年累計研發(fā)投入超過 1000 億元。2022 年百度核心研發(fā)費用 214.16 億元，占百度核心收入比例達到 22.4%。但百度并未透露大模型研發(fā)在核心研發(fā)費用中的占比。

李彥宏在發(fā)布會上表示，百度對文心一言的定位，是一個通用的賦能平臺，金融、能源、媒體、政務等千行百業(yè)，都可以基于這個平臺來實現智能化變革，實現效率提升，創(chuàng)造巨大的商業(yè)價值。李彥宏認為，大模型時代將產生三大產業(yè)機會，分別為新型云計算公司、進行行業(yè)模型精調的公司和基于大模型底座進行應用開發(fā)的公司，即應用服務提供商。

李彥宏斷言，對于大部分創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)來說，真正的機會并不是從頭開始做ChatGPT和文心一言這樣的基礎大模型，這很不現實，也不經濟?；谕ㄓ么笳Z言模型搶先開發(fā)重要的應用服務，這可能才是真正的機會。目前，基于文本生成、圖像生成、音頻生成、視頻生成、數字人、3D等場景，已經涌現出很多創(chuàng)業(yè)明星公司，可能就是未來的新巨頭。

“大模型、生成式AI最終的產品形態(tài)還不得而知，所以這條路注定是長跑，需要整個科技界在資本、研發(fā)、模式創(chuàng)新上密切、持續(xù)地跟跑。”張毅說。

李開復認為，AI2.0會最先應用在能容錯的領域，而毫無疑問最大的應用領域現在是內容創(chuàng)造。每個領域都可以把原有的App重寫一次，創(chuàng)造出更賺錢的商業(yè)模式，最終AI2.0的生成能力會把成本降的幾乎到0。