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2023年亚布力论坛第九届创新年会于6月17日-18日在山西太原召开。本次大会的主题是：“开放 创新 转型——高质量发展的方向与路径”。北京中科深智科技有限公司成维忠出席并发言。

成维忠表示，目前整个数字化浪潮已经进入新的时代，过去讲大数据，其实是数据的挖掘和数据的使用。但从今年开始，已经进入到一个数据生成的时代。生成的数据是方方面面的，有文字生成文字、文字生成图片，将来也会有视频，甚至将来可以去生成各种各样的业务数据，这是一个特别大的突破。

成维忠指出，ChatGPT火了以后，所有的公司都要去思考，在这一波浪潮当中，到底要采取什么样的策略，到底要不要做这些大模型？在使用的时候到底应该怎么样使用？到底会遇到什么样的问题？现在美国的大模型生态和中国差得比较远，美国基本上大家看到的就是OpenAI、Google、Meta等几家公司做自己的商用大模型，还有几个公司做开元大模型，咱们国家特别多，前段时间有一个组织统计，超过100亿参数的大模型国内有78个。但是我看了一下这个名单，78个是讲少了，估计现在总数应该在100多个大模型。

那么，有没有必要这么多公司来做大模型？大模型接下来发展，从技术的角度、应用的角度来讲到底怎么回事？

成维忠称，首先，对大模型要做一个它目标定位，做大模型的初心和出发点是什么？OpenAI讲要做AGI，做通用的人工智能，现在Google、META也是讲要做自己通用的人工智能。国内的大厂现在明确讲通用人工智能的公司其实在减少，今年ChatGPT刚出来的时候，很多公司讲要去做通用人工智能，最近这个数量其实减少了。

为什么减少呢？就是因为这个目标非常难以完成，当前的这个状态是什么呢？国内生成文字、纯语言的大模型方面追赶还是比较快的，但是在多模态的大模型方面，跟国外的差距还是比较大的。也就是在未来通向通用人工智能的这条路上，跟国外还是比较有差距的。

他表示，最近跟一些保险企业、零售企业、连锁酒店企业去探讨，他们现在很关注的一件事，也试用了很多通用大模型，遇到的问题是这些通用大模型根本解决不了他们的需要。比如他们提出来一些问题，在实际的业务当中并不care这个大模型到底回答问题有多花，在意的是多长时间能把这个问题很准确地回答出来，对它交互的及时性要求非常高，再加上这个问题的回答得百分之百准确，因为有些行业回答错过了以后会产生非常多的责任。这样的一些东西通过调用通用大模型的API是解决不了的。

“在这个过程当中我们其实已经看到了，中国也好，包括美国，这两个生态不一样，但趋势都是一样的，在比较深度的企业服务当中调用通用大模型API是解决不了问题的，需要去做更多的工作。”他说。

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