前言

通用人工智能是人类历史上第一次关于智能本身的革命，是一种元革命，是历次某个技术革命难以比拟的。大模型的诞生宣告了整个人工智能进入全新的重工业时代。

反观国内大模型产业，从表象上看是热闹非凡、模型林立，但是剥开外壳，从内里看是发展无序与内核空虚，不免让人担忧。大模型产业发展应该极力避免再走大炼钢铁的旧路，需要统一规划、合作协同、立法保障、有序发展、健康发展。

从技术类型看，国内大模型的类型分布与国外基本一致。一方面，语言大模型是最主要、最活跃的领域，文本生成、文本对话、机器翻译等是各语言大模型关注和研发实现的重点功能。另一方面，涉及视觉、听觉及编程、逻辑的大模型技术逐渐受到关注。识文作画、识文作曲、视频生成、读图知意以及代码撰写、数学解题等应用不断涌现，而且形成了一些具有较大传播度的技术产品。这表明，多模态正在成为研发的重要方向。

从技术路线看，目前国内大模型研发主要追随全球先进成果。前期，由于BERT模型的出色表现我国企业探索大模型时更多参考BERT路线。随着GPT系列特别是ChatGPT表现出超预期成果，国内大模型发展的技术路线也开始向GPT方向倾斜。这一转变与全球大模型技术的演进相一致。也正因如此，国内大模型在基础理论和基本技术上基本同源，主要差异表现在模型设计和训练方式上。例如，阿里巴巴强调多模态任务能力及效率，百度聚焦NLP能力的提升，腾讯兼顾模型规模增长与效率提升。

从研发方式看，国内大模型的研发路径可主要归纳为四类。

一是完全自研。即基于Transformer论文原理，完全从零研发，不依赖任何开源代码。二是基于开源的Transformer架构研发。国内主要的大模型多属于此类。三是基于代码开源的大模型研发。即在其他企业、机构研发的大模型的开源代码基础上，调整神经网络架构、代码后，经训练而成。国内部分大型属于此类。四是基于参数开源的大模型研发。即在其他企业、机构研发的经过预训练且具备基础能力、不开源代码仅开源参数的大模型基础上，经精调训练而成。国内也有部分大模型属于此类。尤其是不少行业大模型，多是通过对国外的LLaMA等开源大模型进行微调或修改实现，属于第三、四类。

总体来看，第一、二类有一定的原创性和自主性，第三、四类则较可能存在风险。例如，基于代码开源研发的大模型，如所参考的大模型调整开源策略或转为闭源，就会面临知识产权等风险。例如，基于LLaMA的应用开发条款约定，当月活跃用户达到7亿之后，需要向Meta公司申请额外授权，否则将无权继续使用。

面临的五大问题

1、原创性和技术深度的缺失

尽管中国大模型的数量令人印象深刻，但在原创性和技术深度上的不足却是不争的事实。真正能够与GPT-4等国际先进模型竞争的产品并不多。这种现象的根源在于，短期内过分追求产出和展示忽视了技术积累和深度探索的重要性。原创性不仅是技术创新的基础，更是提升国际竞争力的关键。因此，如何在激烈的国际竞争中坚持自主创新，发展具有国际领先水平的大模型技术，是中国面临的一大挑战。

2、算力资源的制约

在大模型的研发和应用过程中，算力是基础和关键。目前，尽管中国在算力建设上取得了一定进展，但与国际先进水平相比还存在较大差距。特别是在高性能计算领域，如何突破技术和资源的限制，提升算力水平，是一个亟待解决的问题。此外，算力资源的高成本也限制了中小企业的参与

度，加剧了行业内的不平衡发展。

3、数据质量和隐私保护的双重挑战

数据是训练大模型的基石，数据的质量直接影响到模型的性能和应用效果。中国虽然在数据量上拥有优势，但在数据质量控制、高效处理以及隐私保护等方面仍面临挑战。如何在确保数据安全和用户隐私的前提下，有效提升数据的利用效率和质量，是大型发展的另一个关键问题。

4、资本运作的理性与风险

资本的涌入无疑为大模型技术的研发提供了动力，但同时也带来了泡沫风险和市场的非理性预期。在当前的环境下，如何引导资本健康、理性地投入到大模型产业，支持真正有价值的技术和项目发展，避免资源的浪费和市场的混乱，成为了一个需要重视的问题。

5、商业化应用的路径探索

最终，大模型技术的价值体现在其商业化应用上。如何将技术优势转化为实际的商业产品和服务满足市场需求，是检验大模型技术成果的重要标准。目前，虽然大模型在一些领域展现了应用潜力，但如何在更广泛的行业和场景中实现落地，仍然需要更多的创新和实践。

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