隨著更多產(chǎn)業(yè)玩家的推進(jìn)，我們已經(jīng)明顯感知到大模型投入大成本高。如果沒(méi)有足夠的資金和計(jì)算資源，就連開(kāi)發(fā)訓(xùn)練這一階段都難以進(jìn)行。

以百度為代表的大模型玩家，正在形成“架構(gòu)-大模型-應(yīng)用-數(shù)據(jù)”飛輪加速閉環(huán)。一方面，推理成本降低，加速大模型產(chǎn)業(yè)落地，甚至可能比上一波浪潮更快；另一方面，大模型迭代速度越來(lái)越快，產(chǎn)品應(yīng)用具有長(zhǎng)期持續(xù)性，商業(yè)壁壘更容易建立，對(duì)下游生態(tài)玩家而言，這自然是剛需和利好。

但與之相關(guān)，大模型創(chuàng)業(yè)甚至產(chǎn)品發(fā)布的窗口期也正在被壓縮，留給大模型創(chuàng)業(yè)玩家的涌現(xiàn)的時(shí)間也不多了——

他們不光要準(zhǔn)備金錢(qián)、時(shí)間等這些外在資源儲(chǔ)備，還需要考慮自身產(chǎn)品能否還具有競(jìng)爭(zhēng)力。另外創(chuàng)業(yè)的必要性也正在減弱：就動(dòng)輒大幾千萬(wàn)甚至上億的入場(chǎng)券來(lái)說(shuō)，既沒(méi)有必要重復(fù)造輪子，也沒(méi)有端到端核心積累優(yōu)勢(shì)。

大模型創(chuàng)業(yè)的機(jī)遇，會(huì)開(kāi)始朝著生態(tài)和應(yīng)用創(chuàng)新傾斜。

但也正因如此，反而更加彰顯了大模型自主的重要性，因?yàn)樘A(chǔ)、太底層、太需要把生態(tài)放在放心安心的國(guó)產(chǎn)層面了。大模型趨勢(shì)再明晰不過(guò)，千行百業(yè)的落地價(jià)值也已經(jīng)預(yù)見(jiàn)，入局是必然，但之前是否需要按照地緣區(qū)域或國(guó)界劃分“造輪子”卻沒(méi)有共識(shí)——有些論點(diǎn)里，依然相信科學(xué)技術(shù)的進(jìn)展會(huì)普惠到全世界。

然而隨著地球另一邊，OpenAI越來(lái)越Close，API輸出的區(qū)別對(duì)待，中國(guó)需要自己的大模型底座，正在成為共識(shí)。

有意思的是，這在芯片、深度學(xué)習(xí)框架、底層架構(gòu)平臺(tái)的打造過(guò)程中，已經(jīng)有過(guò)一輪討論，有過(guò)一輪經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并且還被類(lèi)比為了汽車(chē)產(chǎn)業(yè)中的“發(fā)動(dòng)機(jī)”，最后明確“發(fā)動(dòng)機(jī)”必須要自主，這樣產(chǎn)業(yè)才真正安全。

然而到了大模型競(jìng)速中，對(duì)于“變速箱”的認(rèn)知，之前因?yàn)閷?duì)大模型認(rèn)知不完備，存在不同聲音，但此役過(guò)后，應(yīng)該無(wú)人再有異議了。畢竟百度已經(jīng)在打造、迭代的過(guò)程中，展現(xiàn)出了這種四層自研技術(shù)棧的端到端協(xié)同的必要性和重要性。

不過(guò)也正是這種必要性和重要性，進(jìn)一步明示了大模型打造的殘酷的游戲規(guī)則：

凡有的，還要加倍給他，叫他多余；沒(méi)有的，連他所有的也要奪過(guò)來(lái)。

這背后既是端到端全棧帶動(dòng)的壁壘，更是數(shù)據(jù)、應(yīng)用驅(qū)動(dòng)飛輪之下越滾越大的雪球。隨著雪球向前，大模型產(chǎn)業(yè)落地的速度自然會(huì)加快，同時(shí)留給其他大模型玩家涌現(xiàn)的時(shí)間也越來(lái)越緊缺。

這種趨勢(shì)已經(jīng)開(kāi)始，這種趨勢(shì)還會(huì)持續(xù)。