短期AI产业链的现状也更利好应用端的繁荣,走向“百花齐放”
开源模型、AI Infra发展进一步助力大模型技术平权,国内应用侧底层选择更加多元。一方面,国内外底层大模型的供应商不断增多,其中不乏Meta旗下的LLaMA、Stability AI旗下StableLM、Databricks旗下Dolly 2等可用度较高的类GPT开源模型,且其中部分允许商用;另一方面,以MLOps为代表的AI Infra工具逐步成熟,应用厂商结合开源模型、在开源或第三方模型基础上训练微调自有行业垂类模型的可行性提升,对于应用层而言大模型技术或将逐步走向平权。
优秀的AI应用目前还较为稀缺,未来仍有充分想象空间。虽然大模型技术正在逐步走向平权,但现阶段国内外真正意义上能够成为优质生产力的AI应用仍是较为稀缺的,前段时间市场讨论热度较高的AutoGPT本质上只是对GPT进行了一定程度的封装以优化用户在复杂任务上交互的体验,便得到了行业内大量用户的热捧。大模型提供了通用的基础能力后,未来帮助用户如何更好地调用大模型能力是应用层能够发挥的重要价值,用户的需求会推动应用端的创新持续向前。