一些在人工智能、云计算上有积累的玩家则占据的先发优势。尤其是模型的参数量

创业者们也在火速入场。原美团联合创始人王惠文（目前已退出）、创新工场CEO李开复、前京东AI掌门人周伯文、前阿里技术副总裁贾扬清等开始招兵买马。前搜狗CEO王小川的百川智能拿到5000万美元融资后，甚至扬言：“今年年底做到国内最好的”。

“这波创业热潮有点2000年左右的互联网创业潮的意思。”一位业内人士说道：“似乎每个创业者都想在这个时代找到第二春。”

总体来看，今年上半年，大模型几乎成为所有科技企业的必选项。对于普通人而言，大模型或许是件很遥远的事。毕竟不是每次科技浪潮都能成功靠岸，如元宇宙、XR等行业。

但事实上，大模型的应用更多在B端市场。那么，在行业烈火烹油过后，摆在这些玩家眼前的，理应是他们对市场更多的理性思考。比如市场是否真的需要大模型？大模型真正走向成熟，需要越过哪些重要关卡？能否真正意义上实现商业化。

二、正式开打

大模型军备赛的冲锋号吹响后，整个行业开始“卷”起来。更多玩家已经将视线移至应用层面。因为行业“退烧”后，最终考验的还是玩家们的“硬实力”。

此时，一些在人工智能、云计算上有积累的玩家则占据的先发优势。尤其是模型的参数量。

就目前市场上发布的AI模型来看，虽然大家都自称为“大模型“，但参数量实质是大模型和小模型的界定因素之一。

此前，百度集团副总裁侯震宇在接受媒体采访时曾表示，2022年，10亿参数的模型就叫大模型。但到了眼下，千亿参数以上才会出现“智能涌现”，才会形成泛化能力，才能在各个场景下具备通用能力。

何为“智能涌现”？简单地讲，当模型规模、算力水平超过某个参数阈值后，AI效果将不再是随机概率事件。比如初期语言大模型出现“图不对文”“答非所问”等现象。

并且在通用领域，参数量越大，智能通常涌现的可能性就越大，AI准确率就越高。在垂直领域则更容易获得精确的效果。

今年5月，科技部下属的中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》统计，截至5月28日，国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已发布79个。