龔夢澤

    憑借對算力的優化和模型效率的提升，日前國內優秀大模型性能的突出表現，讓人們看到了國產大模型在商業化道路上的新希望。

    當前，大模型競爭已進入以應用落地、效率優化、生態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、商業模式的加速探索，以及從通用能力向行業專用能力的延伸。

    筆者認為，國產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展的階段性特征，也有助于國產大模型在激烈的市場競爭中打造差異化優勢。

    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，無法對行業應用場景產生深刻理解、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的需求，實現“小而精”的突破。

    以醫療領域為例，通用大模型雖然能夠回答一般的醫學問題，但在診斷、治療方案推薦等專業場景中，其診療建議難以滿足實際需求。而垂直深耕的醫療大模型，通過融合海量的醫學文獻、臨床數據和專家經驗，能夠在輔助診斷、藥物研發等場景中發揮更大價值。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大模型實現“彎道超車”，通過聚焦垂直領域，后入局的國產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、教育等行業對AI的需求較高，但這些領域的數據敏感性高、專業性強，國產大模型可以持續深耕上述行業，打造定制化解決方案，從而在競爭中占據先機。

    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，工業領域對AI的需求主要集中在設備故障預測、生產流程優化等方面。通用大模型雖然能夠提供一定的數據分析能力，但難以滿足工業場景中對實時性、準確性的高要求。

    對此，國產大模型可以和制造業企業深度合作，針對具體場景進行優化，實現從數據采集到決策支持的全鏈條賦能。這種場景驅動的創新模式，不僅能夠提升企業的生產效率，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商業化閉環。

    總之，垂直深耕和場景落地是國產大模型當前發展的關鍵策略。從長遠來看，生態共建、持續創新、數據質量與多樣性、商業化模式、開源治理和倫理合規等層面的問題同樣需要逐一破解。筆者相信，未來國產大模型技術必將催生累累碩果，讓科技創新的成果惠及大眾。