大部分科技巨头，它们依靠堆积算力芯片去推动大模型的进化，它的核心是算力，而不是算法和数据。短期来看，依靠大量的算力驱动可能效果会提升很快，但是中期来看，将会很快会遇到瓶颈，而且投入成本巨大，难以可持续的进化…一个大模型，耗资几百亿上千亿美元去投入，还不一定能够胜出，即使胜出了何时才能收回成本？投入过大就意味着成本过高，怎么进行大规模的应用？OpenAI的付费订阅估计很快就难以持续下去了，因为别人免费…
有的公司，它们依靠自身的算法能力以及雄厚的AI实力去推动大模型的进化，它的核心是算法与AI源头技术的积累，而不是依靠算力，它们用远比别人更少的算力更少的投入甚至是更差的算力，就能做出来别人话费巨大投入巨大算力所做出来的成功，事实已经证明了堆积算力芯片是错误的方向。大模型发展至今，看的是它的实用性、有效性、通用性以及大规模应用的能力，唯有大规模的落地应用才能体现出来它的价值。然而大模型的价值远不止于在个人端，它更大的价值在于进行所有产业的升级与赋能，很多人只看C端与个人端，严重的低估了忽略了大模型面向产业端应用的潜力与价值。AI作为新一轮科技革命，如果不能推动产业的升级与变革，何谈科技革命？🍎🌹
