数字科技竞争白热化，我们需要更多大企业

在新一轮的科技竞争和技术创新中，大企业起到了很大的作用，他们在推动中小企业和大研究方面起到了带头的作用，掌握了关键核心技术，走向了国际市场，参与了国际竞争，这也离不开大企业的贡献。

 还有不到一个月的时间，就是2024了。在大模式“井喷”的态势下，世界新技术大潮中的数字化技术潮流和趋势，是创新者为备战做好准备的重要指导。

 有一点要说，就是数字科技必须是硬科技，但是硬科技并不等同于硬件科技，包括人工智能、大数据、云计算、区块链、虚拟现实等数字科技。数字化技术是一种极具挑战性的技术，它可以帮助各行各业的各行各业，提高人们的工作效率。要想破解“卡脖子”，就必须走“软硬结合”的路子，硬、数两方面都不能偏废。

 以“大模型”浪潮为例，它既包括了芯片，也包括了服务器，通讯网络，以及云计算，数据库，虚拟化等软件。仅仅一年多的时间，大数据已经从概念转化为商业场景，加快了人工智能的发展。 爆发产生于沉淀。这和大企业多年来的创新积累是分不开的，从而能够以“随时做好准备”的姿态来把握时机。

在促进技术进步的过程中，大企业有着其特有的优势。促进大企业的发展，努力培养更多具有国际竞争力的大科技企业，这是一种国际市场竞争策略。 而企业创新是经济发展中最具活力的创新因素，也是产业创新的源泉。 

一、国产大模型百舸争流，加速拓展应用广度与深度

 展望2024，大模型是绕不过去的。近一年来，国内和国际上的大型模型开发速度都加快了。在国外，在GPT-4之后， OpenAI又发布了一个功能更强、价格更便宜的GPT-4Turbo，为所有人量身定做的 GPT服务和 GPT商店。除了这些，谷歌， Anthropic, Cohere, HuggingFace都在努力发展大型模式。

 国内也是一片欣欣向荣，腾讯，阿里，百度，华为，科大讯飞等等，都根据自己的商业模式和策略，推出了自己的大数据模式技术路线和产品。有资料表明，到目前为止，我国已经公布了238个大模型，国内的大模型已经形成了百花齐放的局面。 但无论国内还是国际赛场，大模型的竞赛终归不是闪电战，而是持久战。

短期模型发布数量暴涨的背后，大模型的应用方向和商业价值更值得深入探索，“下半场比拼的是场景和应用的落地能力”已成业内共识。 当前，大数据行业已形成了“广义大数据”与“域大数据”并行发展的态势。通用大数据集是从普通语料中学习而来，具有较强的自然语言理解、语言生成、语言识别等功能，适合于聊天、诗歌、绘画等泛娱乐场景。

 但在一些比较严肃的工作场合和专业场合，比如法律、医疗、金融等领域，通用的大型模型就不适用了。究其原因，主要是由于广义的大型模型通常是以公共信息为基础，缺乏大量的专家经验和产业数据。

 在一般大模型的基础上，加入了行业知识的精化，可以帮助用户更好的理解行业的语义，更好的完成专业任务。目前，各大厂商都是从基本的大模型入手，通过与领域大数据的结合，来为千行百业提供更好的服务。

 比如，华为推出“盘古大模式”之后，就在医学、气象、金融等多个领域进行了大建模，其中“盘古族大模型”可以将前期研发时间由几年缩减到几个月，研发费用减少70%；“盘古气象大模型”可以实现对世界范围内的天气进行秒量级的预测。 腾讯方面推出了腾讯混元大模型和腾讯云MaaS（模型即服务）。

混元作为腾讯云MaaS的基座，客户可以直接通过API调用混元，也可以将混元作为基底模型，为不同产业场景构建定制化的应用。目前混元已接入腾讯逾300个业务和产品并取得初步效果，包括腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯会议等。

 从商业应用的角度来看，不管是一般的还是领域的，大模型的基本出发点都是为了解决工业应用中的现实问题，而以人工智能为代表的新一代数字技术，则是引导新一代技术发展与产业重构的长期目标。 但是，如果你一直使用一个通用的大模型，那么就算你能在一百个场景里，解决掉七到八成的问题，也不可能做到完美。

如果一直固守着大模型，却没有足够的资金投入到基础模型上，那么在未来，很可能会被甩在前列。 以大模型为代表的人工智能技术应在更加严肃的专业场景和工作场景中真正发挥价值，拓展应用深度；从本文到图像、音视频等更多维度，多模态推动AI应用广度，进而成为新的生产力。 

在当前竞争阶段，“两条腿走路”的平衡战略或许是最佳选择，只有将通用大模型的能力提升至世界前沿水准，有了较强的基本能力和素质后，才能在不同行业与场景的落地中实现务实创新。 放眼全球，技术进步的速度不会放缓，大模型更是展现出了革命性的技术进步，以人工智能为代表的数字科技正在奔涌向前。跟进与超越，是不可逆的技术洪流。

 二、数字科技将成国际竞争重要战场，关键技术应当自主可控 “大模型”是新一代信息技术体系的重要基石，“大模型”之争，也是我国科技战略之争。

如果您需要相关服务，可以找天津天迅达科技有限公司，我们的业务有Web开发、iOS APP、Android APP、微信开发、HTML5开发等，天迅达——您身边的App个性化定制专家！

在大国之间的博弈中，以人工智能，大数据，云计算，区块链为代表的新一代数字技术将成为国家间对抗的关键战场。 但是，新的数字技术给我们带来了巨大的机会，同时也带来了严峻的挑战。数字化技术是一种基础的技术，它将会帮助更多的行业，也会帮助科技的发展。

然而，除芯片等硬件之外，大数据模型、人工智能等数字技术也面临着“卡脖子”的难题。比如，数据、计算能力等，目前都是制约大模型产品开发的重要瓶颈。 数据作为大规模建模的基本燃料，直接影响到模型的训练质量、性能表现以及应用范围的宽度与深度。但事实上，中国缺少的不是大量的中文数据，而是大量的优质语料。

根据网络信息中心的统计，2022年，我国的数据产生总量为8.1 Zb，居世界第二；在世界范围内，数据存储总量占世界总量的14.4%，达到724.5 EB。

但是，目前中文开放源语言语料库中中文的比例还不到0.1%，这也是由于开放源语言语料的数量较少、规模较小的原因。 中文开放源码数据库建设的速度越来越快，这也是一个不容忽视的问题。

《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施(2023-2025年)(征求意见稿)》提出，要组织相关机构对中文预训数据进行整合和净化，生成安全、符合要求的开放式基本训练库。

不断扩大多源数据源，构建面向文本、图像、音频、视频等大数据集的高质量预训练语料。 另外，复旦大学已公开了拥有47万高质量的有监督的精修（sft）语料 discmed-sft，华为诺亚方舟实验室首次公开了一亿中文跨模态语料。 而计算能力则是大型模型进行训练与推理的基础，大规模建模带来了对智能计算能力的巨大需求。

从算力的角度来看，中国的算力总量已经超过了150个 EFLOPS，在全球排名第二。

以上所有设计图和部分文字均来自网络，如有侵权，请call我删除，感谢~

天津天迅达科技有限公司经过多年来对APP、小程序、以及网站建设的探索，已经帮助每一个客户快速开发出属于自己的APP、小程序、网站，是万千企业之选。

标签：天迅达科技 天津APP开发 天津网站建设 网站建设