最近，OpenAI的首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）在谈到人工智能技术的潜力和人们对其担忧时表示：“AI发展速度快得吓人，就像停不下来的龙卷风。”这句话表达了人工智能正在以超前的速度改变世界的观点。在这个信息爆炸的时代，人工智能已经成为科技创新的重要推动力之一。

人工智能大模型的蓬勃发展

在经历了年初人工智能大模型风口的狂热之后，截至2023年10月，我国拥有10亿参数规模以上的大模型的厂商和高校院所已经达到了令人瞩目的254家。这些大模型包括通用大模型（AGI）和垂直大模型，每隔几天就有新的大模型问世。然而，虽然大模型的数量迅速增长，但其智能化和商业化落地并没有那么迅速。

随着大模型技术的演变和业务的推进，一些参与主体将会被淘汰，只有那些拥有硬核技术实力和资源的企业才能在竞争中生存下来。

通用大模型与垂直大模型的差异

据称，国内已经涌现了近80个大模型，包括通用大模型和垂直大模型。通用大模型适用于多个领域或行业，如自然语言处理、图像识别等。这些大模型具有更广泛的应用范围，代表性的有OpenAI的ChatGPT、阿里的通义千问、百度的文心一言等。

相比之下，垂直大模型则专注于特定领域或行业，如医疗、金融、物流等。这些大模型在特定领域内具有更高的专业性和针对性，能够更好地解决该领域内的问题。

强大大模型的共性“超能力”

尽管通用大模型和垂直大模型很难通过一个定律进行比较，但实力强大的大模型通常具有一些共性的“超能力”：

1. 超大算力

大模型的训练和推理需要强大的算力支持。在国内，提供云服务的阿里云和腾讯云拥有超大算力，这是它们研发大模型的最大竞争力之一。

2. 大规模数据

训练大模型需要更大量、更高质量、更多样性的数据。数据量多、数据质量高的优势能够提升大模型的质量，使其在应用中效果更好。

3. 开源模型

开源模型由于源代码公开，可以根据用户需求进行修改和定制开发。免费使用降低了大模型的使用门槛，例如国内的文心一言，这种开源模型能够更广泛地参与开发，提高模型的质量和稳定性。

4. API接口

拥有API接口的大模型能够更好地开放服务能力，提升其对外服务的效能。API接口的开放对科研人员和个人创业者都至关重要，可以帮助他们更好地测试和应用大模型。