但也有一些问题应该是管理和沟通导致的，美国比如上下船的效率比较低等问题。

打个比方，公布现在我们造出内燃机了，不能说我想造飞机，内燃机不能用，我不管了，我要造喷气发动机去。中国正发出拥抱新一轮科技和产业浪潮的新信号，多项发力以人工智能为引擎的新质生产力。

经济责任编辑：孟俊莲主编：张志伟。其次，数据美国也不是全面领先，美国真正在人工智能领先的公司，我认为就两家，软件是OpenAI，硬件是英伟达。所以，显通我们要找到一个底盘，把发动机装上，再给它装上外壳、座椅，最后交付一辆车，企业才能用。

这就对算力的要求就降到很低，胀压可能有十张消费级显卡在一个场景就能用起来，非常适合我们国家，这也是我们弯道超车的一个场景。我们有这么多的工业门类，力依国家这么重视制造业的数字化转型，力依如果中国企业都用上了这种小规模的大模型，在自己的场景上让大模型跟业务相结合，其意义不亚于我们在超级AGI上追赶国外。

据我了解，然存现在的大模型厂商纷纷转型，往产业方向走、往垂直方向走。

美国能不能展开聊聊？周鸿祎：我们去年从toB模式中找到一些方法论。2023年，公布中国有上百家公司在做大模型，鱼龙混杂，泥沙俱下。

我们有这么多的工业门类，多项国家这么重视制造业的数字化转型，多项如果中国企业都用上了这种小规模的大模型，在自己的场景上让大模型跟业务相结合，其意义不亚于我们在超级AGI上追赶国外。比如，经济要给医疗机构做一个医药医疗大模型，经济必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景，并对每个场景分析，看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。

我认为，数据大模型比光刻机、芯片的难度要低很多，因为毕竟是软件，但未来是要奔着AGI，也就是通用人工智能去的，这块的挑战就是算力。按照刷榜的成绩，显通国内的模型早就超过了GPT-4了。