從參數(shù)到長文本,，再到推理成本，國內(nèi)AI大模型“內(nèi)卷”加劇已經(jīng)是不爭的事實(shí),。

根據(jù)近日公布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》,，北京市新增19款已完成備案生成式人工智能服務(wù)名單,。其中,，包括騰訊云行業(yè)大模型、小米大語言模型MiLM,、快手科技可圖模型,、中文在線中文逍遙達(dá)模型、華策影視有風(fēng)模型,、獵戶星空大模型,、高德地圖千尋模型以及海爾智家大腦HomeGPT、中國電信星辰模型等等,。

從中可以發(fā)現(xiàn)，AI大模型的新動(dòng)向,。首先,，從云端轉(zhuǎn)向端側(cè)，典型的例子就是小米大語言模型MiLM,，官方稱,，其將逐步應(yīng)用于小米汽車、手機(jī),、智能家居等產(chǎn)品中,。其次，從通用邁向垂直行業(yè)和場景,，例如高德地圖千尋模型針對在線地圖場景,，海爾智家大腦HomeGPT面向智能家居場景，中文在線聚焦網(wǎng)絡(luò)寫作,，華策影視則是影視方向,，。

正如近期IDC中國副總裁鐘振山所提出的2024年大模型發(fā)展五大趨勢：第一,，中國基礎(chǔ)大模型數(shù)量趨于收斂,，2024年將“卷”向產(chǎn)業(yè),；第二，開源和閉源共存,，共同促進(jìn)大模型應(yīng)用生態(tài)走向繁榮,；第三，大模型正在向端側(cè)轉(zhuǎn)移,，AI推理將在手機(jī),、PC、耳機(jī),、音響,、XR、汽車以及其他可穿戴式新型終端上運(yùn)行,；第四,，多模態(tài)發(fā)展可能會(huì)促使市場出現(xiàn)殺手級(jí)應(yīng)用；第五,，新一代AI基礎(chǔ)設(shè)施可能成為下一個(gè)戰(zhàn)場,。

端側(cè)方面，近期,，AI PC,、AI智能手機(jī)成為消費(fèi)電子行業(yè)宣傳的重點(diǎn)。包括蘋果,、聯(lián)想,、惠普、三星,、戴爾,，以及各大智能手機(jī)廠商等都在加速AI PC的布局,，同時(shí)高通,、聯(lián)發(fā)科等芯片廠商也涉足其中,，強(qiáng)調(diào)生成式AI在端側(cè)的重要作用,。

同時(shí),，面向端側(cè)的AI大模型也隨之呼之欲出,，不只是智能手機(jī),，甚至已經(jīng)“上車”,。小米,、華為,、魅族、百度等廠商的AI大模型早已將智能汽車視作“新戰(zhàn)場”,。

垂直行業(yè)方面,，業(yè)內(nèi)一直有“通用大模型與行業(yè)大模型孰優(yōu)孰劣”的爭論。如今，在通用大模型早已泛濫的當(dāng)下,，行業(yè)大模型更具落地價(jià)值也已成為普遍共識(shí),。尤其是一些垂直行業(yè)的企業(yè)紛紛推出面向自身行業(yè)的AI大模型和相關(guān)應(yīng)用。

自生成式AI概念被提出以來,，AI模型就成為了爭論的焦點(diǎn),。諸如“到底需不需要這么多AI大模型？”“開源還是閉源,？”等等,。國內(nèi)主要分為兩大陣營：騰訊、百度,、華為等大廠均未推出過開源的AI大模型,，而阿里、科大訊飛,、百川智能,、智譜AI、零一萬物等都采用了開源和閉源并行的路線,。所以,，究竟是開源還是閉源，主要與企業(yè)的運(yùn)營和商業(yè)模式有關(guān),，并不存在唯一性,。

在今年4月的Create 2024百度AI開發(fā)者大會(huì)上，百度創(chuàng)始人,、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏著重強(qiáng)調(diào)了“AI原生應(yīng)用比大模型數(shù)量更重要”的觀點(diǎn),。金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎近日也表示過“AI應(yīng)用明年將爆發(fā)，邊緣端開源小模型是未來方向”的看法,。

兩位大佬觀點(diǎn)的背后,，映射出的是目前生成式AI“殺手級(jí)應(yīng)用”的乏善可陳。現(xiàn)在,，市面上面向普通用戶的應(yīng)用其實(shí)都可以看做是AI助手，以其功能可分為對話機(jī)器人,、文生圖,、文生視頻、文生音頻,、文生PPT,，以及融合文字、圖片,、視頻,、語音等多模態(tài)的應(yīng)用。所以，解決的只是人們?nèi)粘Ｉ钪休^簡單的重復(fù)性工作,，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能取代人,，尤其是難以替代人的思維和創(chuàng)意。

顯而易見,，生成式AI和AI模型下一個(gè)“戰(zhàn)場”,，就是應(yīng)用，而且需要聚焦在某一垂直行業(yè)和應(yīng)用場景,，更重要的是,，真正為人們帶來更好地體驗(yàn)，徹底將反鎖的工作簡單化,。而不是一直困在AI大模型的“內(nèi)耗”中,。