憑借對算力的優(yōu)化和模型效率的提升，日前國內(nèi)優(yōu)秀大模型性能的突出表現(xiàn)，讓人們看到了國產(chǎn)大模型在商業(yè)化道路上的新希望。

當前，大模型競爭已進入以應用落地、效率優(yōu)化、生態(tài)共建為核心的新階段。這一階段的標志性特征包括技術路徑的多元化、應用場景的深度滲透、商業(yè)模式的加速探索，以及從通用能力向行業(yè)專用能力的延伸。

筆者認為，國產(chǎn)大模型下一階段的破局之道在于垂直深耕，場景落地是關鍵。這一策略不僅符合當前技術發(fā)展的階段性特征，也有助于國產(chǎn)大模型在激烈的市場競爭中打造差異化優(yōu)勢。

垂直深耕方面，大模型正從“大而全”走向“小而精”。通用大模型雖然在語言理解、文本生成等方面表現(xiàn)出色，但其訓練成本高、能耗大，且在實際應用中往往面臨“最后一公里”的問題，無法對行業(yè)應用場景產(chǎn)生深刻理解、解決具體問題。相比之下，垂直領域的大模型能夠更精準地滿足特定行業(yè)的需求，實現(xiàn)“小而精”的突破。

以醫(yī)療領域為例，通用大模型雖然能夠回答一般的醫(yī)學問題，但在診斷、治療方案推薦等專業(yè)場景中，其診療建議難以滿足實際需求。而垂直深耕的醫(yī)療大模型，通過融合海量的醫(yī)學文獻、臨床數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗，能夠在輔助診斷、藥物研發(fā)等場景中發(fā)揮更大價值。這種聚焦垂直領域的策略，不僅降低了模型的訓練和本地部署成本，還提高了其在特定場景中的實用性。

此外，垂直深耕還能夠幫助國產(chǎn)大模型實現(xiàn)“彎道超車”，通過聚焦垂直領域，后入局的國產(chǎn)大模型可以在細分市場中建立自己的護城河。例如，金融、法律、教育等行業(yè)對AI的需求較高，但這些領域的數(shù)據(jù)敏感性高、專業(yè)性強，國產(chǎn)大模型可以持續(xù)深耕上述行業(yè)，打造定制化解決方案，從而在競爭中占據(jù)先機。

場景落地是大模型從實驗室走向市場的關鍵一步，也是檢驗其價值的最終標準。以智能制造為例，工業(yè)領域?qū)?/span>AI的需求主要集中在設備故障預測、生產(chǎn)流程優(yōu)化等方面。通用大模型雖然能夠提供一定的數(shù)據(jù)分析能力，但難以滿足工業(yè)場景中對實時性、準確性的高要求。

對此，國產(chǎn)大模型可以和制造業(yè)企業(yè)深度合作，針對具體場景進行優(yōu)化，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q策支持的全鏈條賦能。這種場景驅(qū)動的創(chuàng)新模式，不僅能夠提升企業(yè)的生產(chǎn)效率，還能為大模型的技術迭代提供真實反饋，有助于大模型技術成果快速實現(xiàn)商業(yè)化閉環(huán)。

總之，垂直深耕和場景落地是國產(chǎn)大模型當前發(fā)展的關鍵策略。從長遠來看，生態(tài)共建、持續(xù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)質(zhì)量與多樣性、商業(yè)化模式、開源治理和倫理合規(guī)等層面的問題同樣需要逐一破解。筆者相信，未來國產(chǎn)大模型技術必將催生累累碩果，讓科技創(chuàng)新的成果惠及大眾。