大模型發展正步入新階段,從“可用”邁向“好用”,呈現出諸多關鍵趨勢,深刻影響著科技與產業格局。

算力投入上,盡管DeepSeek以低成本訓練引發關注,但大模型依賴大算力的本質未變。國外科技巨頭紛紛加大算力建設投入,如谷歌、Meta、亞馬遜等,甚至有企業聯合開啟大規模算力基礎設施投資計劃。這有望推動大模型預訓練突破,加速能力躍升。然而,高端芯片供給仍是中國大模型發展的瓶頸,國產芯片制造受限。

模型能力方面,慢思考與多模態成為標配。強化學習等后訓練過程提升了推理能力,國內外大模型公司加速推新。多模態是必然趨勢,大模型正從單一模態向多模態擴展,未來更多領域將因大模型能力躍遷迎來“AlphaGo時刻”。

開源與開放協議嶄露頭角,成為新競爭力。DeepSeek的開源成功促使行業傾向開源,OpenAI也考慮開源。眾多企業早已開啟開源戰略,同時大模型開放協議如同互聯網HTTP協議,讓大模型能便捷調用工具,完成各類任務。

在“后真相”時代,打造可信大模型至關重要。大模型雖豐富了信息,卻存在幻覺等噪聲問題。引入優質數據,構建可信知識共識機制,成為提升大模型價值的關鍵,如OpenAI與新聞集團、騰訊混元與出版機構的合作。

個人應用在智能+互聯網邏輯下有望形成馬太效應。基礎大模型的成熟推動個人應用發展,平臺效應顯現,更多用戶使用可優化應用,形成良性循環。中國應用優勢漸顯,但應用創新需思考如何在大模型能力提升的背景下構建護城河。

個人AI應用的終極目標是超級智能助理。隨著大模型能力解鎖,智能體應用加速滲透,將開啟人機協作新時代。這不僅推動Token消耗量和推理算力需求爆發,也對模型基礎能力提出更高挑戰。

行業落地方面,智力即服務是終極方向。以云服務形式,讓智能可按需調用。盡管中國企業應用大模型多處于試驗階段,但高性價比正推動行業應用深入,已有眾多行業落地。行業應用中,優質數據是提效的關鍵,未來大模型將通過跨領域協同等路徑,實現深度應用的立體化演進。

大模型下半場的這些趨勢,為科技發展與行業變革指明方向,企業和開發者需緊跟趨勢,把握機遇,應對挑戰,在大模型驅動的新時代中找準定位,實現創新發展。