Como actual "producto de nivel divino" en el campo de la IA, el nacimiento de ChatGPT ha hecho sonar el toque de atención para la revolución de la IA. Posteriormente, empresas de tecnología extranjeras como Google, Microsoft y Meta, así como Baidu, Huawei , Alibaba, SenseTime y 360 Los principales fabricantes nacionales, incluidos iFlytek, iFlytek, etc., han lanzado sus propios productos de modelos grandes en un corto período de tiempo.
Sin embargo, cuánto tiempo puede durar esta prosperidad sin precedentes siempre ha sido una gran preocupación en el mercado de inversiones, especialmente la reciente caída en el tráfico de la versión web de ChatGPT, que desató una ola de discusión. Aunque ha llegado la temporada de regreso a clases y la popularidad de ChatGPT ha comenzado a recuperarse, el tráfico actual sigue siendo mucho menor que el pico anterior.
Desde este punto de vista, el producto número uno parece estar todavía en una situación fría. Entonces, ¿significa esto que ha surgido una nueva ronda de burbuja de IA o que el mercado ha vuelto gradualmente a la racionalidad? ¿Cómo se desarrollará en el futuro el gran modelo que alguna vez se mantuvo en alto y se luchó en alto?
El tráfico de ChatGPT cae, "¿Ha pasado la tendencia de los modelos grandes?"
Recientemente, datos de la herramienta de análisis de sitios web SimilarWeb mostraron que los datos de actividad mensual de la versión web de ChatGPT han mostrado una tendencia a la baja por tercer mes consecutivo. Entre ellos, cayó un 9,7% en junio y un 9,6% en julio. Aunque los datos repuntaron en agosto, el número de usuarios aún cayó un 3% intermensual. Las visualizaciones también cayeron de 1.900 millones en mayo a 1.500 millones en julio.
Según datos de Choice, el índice del sector conceptual ChatGPT aumentó de alrededor de 1220 puntos a principios de febrero de este año a 1818,68 puntos (20 de junio). Sin embargo, a partir de finales de junio, el índice del sector conceptual ChatGPT cayó rápidamente y ahora ha caído a alrededor de 1.420 puntos. Además, del 1 de junio al 13 de septiembre, los precios de las acciones de 56 de las 71 acciones del concepto ChatGPT cayeron. Hasta el 5 de septiembre, un total de 25 accionistas de acciones del concepto ChatGPT han reducido sus participaciones.
Al mismo tiempo, los datos de CB Insights muestran que en el segundo trimestre de este año, la inversión total en el campo global de la IA cayó un 38% mes a mes.
En esta situación, han aumentado las discusiones en Internet sobre el "desvanecimiento de ChatGPT", el "estancamiento de los modelos grandes" y la "nueva ronda de estallido de la burbuja de la IA".
Es innegable que la caída del tráfico de la versión web de ChatGPT es inseparable de la caída de la popularidad de la gran industria modelo, pero puede que sea demasiado pronto para creer que ha llegado una "nueva ronda de burbuja de IA".
De hecho, la disminución del tráfico de ChatGPT también se debe a muchos factores.
Similarweb señaló en su análisis que una de las razones por las que el tráfico de ChatGPT mostró una disminución significativa en el verano fueron las vacaciones escolares. Los datos muestran que en el mercado estadounidense, el tráfico de ChatGPT cayó un 10% en mayo, un 15% en junio y otro 4% en julio. En estos meses, la proporción de usuarios en el grupo de edad de 18 a 24 años aumentó de abril a abril. Cayó de casi el 30% a menos del 27% en julio. A medida que los estudiantes regresan a la escuela, el tráfico de ChatGPT también se ha recuperado.
Además, el propio modelo operativo de ChatGPT también puede afectar su tráfico hasta cierto punto.
Se entiende que OpenAI ha estado abriendo el modelo detrás de ChatGPT a otras empresas y recientemente lanzó ChatGPT Enterprise Edition, con la esperanza de que más empresas puedan acceder a la API de ChatGPT. Aunque estas acciones de OpenAI no son gratuitas, los usuarios que cambien a otros productos que accedan a la API de GPT inevitablemente desviarán el tráfico de la versión web de ChatGPT.
Otro factor es la aparición de diferentes productos competidores en el país y en el extranjero.
Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de noviembre del año pasado, se ha desencadenado una ronda de competencia tecnológica: no sólo las principales empresas de tecnología de Internet han lanzado modelos grandes, sino que también han surgido grandes empresas emergentes. En el extranjero, están Claude 2 de Anthropic, Bard de Google, Bing de Microsoft, Llama2 de Meta, etc., y en el país, hay aún más "cientas escuelas de pensamiento que compiten".
El informe "Estudio comparativo de 2023 de aplicaciones de modelos grandes de IA en China y Estados Unidos" menciona que, a finales de mayo de 2023, se han lanzado al menos 79 modelos nacionales básicos a gran escala con una escala de más de mil millones de parámetros. Otro conjunto de datos del CCID muestra que hasta julio de 2023 se han lanzado en mi país un total de 130 modelos grandes.
Para hacerse con una mayor cuota de mercado, estos productos de gran tamaño también están "mostrando sus capacidades únicas". Especialmente el 31 de agosto, después de que 11 modelos grandes pasaran oficialmente el registro, anunciaron sucesivamente la apertura de los servicios al usuario. Detrás de la apertura de los servicios al usuario está la llegada de la "universalización" de los grandes modelos y la ilimitada "escena del dinero".
Se informa que el 1 de septiembre, después de que Wen Xinyiyan abriera los servicios para usuarios, el precio de las acciones de Baidu subió un 4% desde el precio de cierre de 140,71 dólares estadounidenses del día anterior al lanzamiento, y una vez subió hasta un 7,3%.
Anteriormente, SenseTime también mencionó en su informe financiero que en el primer semestre de 2023, los ingresos generativos relacionados con la IA aumentaron un 670,4% interanual y su contribución al negocio del grupo aumentó rápidamente del 10,4% en 2022 al 20,3%. El informe semestral de iFlytek también muestra que desde el lanzamiento del modelo iFlytek Spark y la finalización de tres actualizaciones, el volumen de transacciones de mercancías ha aumentado. Tomando como ejemplo el producto de máquina de aprendizaje, mayo y junio fueron los meses en que iFlytek Spark actualizó a V1.5. El GMV de la máquina de aprendizaje compatible con modelos grandes aumentó un 136% y un 217% interanual.
Desde este punto de vista, el mercado sigue valorando la pista modelo a gran escala y su papel de apoyo al desarrollo de empresas relacionadas es cada vez más importante. Sin embargo, a juzgar por las leyes de desarrollo del mercado de inversiones, el retorno a la racionalidad también será un hecho. Como dijo Zhang Zhaolong, fundador y experto en jefe de Guanan Information: "Aunque la popularidad en el mercado de la IA generativa ha disminuido significativamente en comparación con hace algún tiempo, esto no significa que su valor y potencial hayan disminuido. Al contrario, es posible que estemos "Estamos entrando en una nueva era. Una etapa de desarrollo más madura y estable, en lugar de las inversiones locas y las expectativas excesivas anteriores".
Entonces, entrando en una nueva etapa, ¿hacia dónde irá el futuro de los modelos grandes?
**En un punto de inflexión, ¿cómo se desarrollará el futuro de los modelos grandes? **
Si observamos el desarrollo actual de la pista modelo grande, a medida que aumenta el número de participantes, hay gradualmente dos caminos bifurcados, hacia B y hacia C.
Por ejemplo, con su rica acumulación de clientes y su profundo conocimiento de diversas industrias, Tencent y Huawei se centran en la construcción de grandes modelos industriales. Los usuarios empresariales pueden personalizar y personalizar modelos grandes exclusivos según las necesidades del escenario, y pueden optimizarlos y actualizarlos. ; mientras que Baidu, los productos de modelo grande de iFlytek de la Universidad de Ciencia y Tecnología son más del lado C, principalmente ayudan a los usuarios a generar contenido y tienen atributos de herramienta sobresalientes.
No es difícil ver que To B o To C depende de las diferentes tendencias estratégicas de cada empresa: las empresas To B entienden que los usuarios finales B pueden ser el motor necesario para este cambio tecnológico, mientras que las empresas To C prestan más atención a la Destino de la implementación de la tecnología. No hay nada bueno o malo en elegir estas dos direcciones, y muchas empresas han optado por prestar la misma atención a ambos extremos de BC, lo que está en consonancia con el estado actual de desarrollo de los modelos grandes.
Sin embargo, desde la perspectiva del desarrollo de las cosas, los grandes modelos que ahora están entrando en una etapa de madurez definitivamente se implementarán a mayor escala en el futuro. Se puede decir que el destino de los grandes modelos es la "popularización". Como dijo el comentarista de Internet Zhang Shule: "Los modelos grandes deben estar abiertos a toda la sociedad para completar la acumulación de materiales de aprendizaje en el sentido de big data y lograr un aprendizaje profundo". Por supuesto, además de la consideración de este nivel de mejora técnica, la implementación completa de modelos grandes en el lado C también significa una mayor interpretación del valor comercial.
Por lo tanto, es comprensible por qué el mercado está preocupado por la disminución del tráfico de ChatGPT. Sin embargo, aunque el lado C es un terreno fértil para el desarrollo de modelos grandes y tiene un enorme potencial de desarrollo, pone a prueba los hábitos de los usuarios. Actualmente, los fabricantes relevantes brindan principalmente servicios de modelos grandes en un modelo gratuito, lo que obviamente es problemático para las empresas que están quemando dinero como loco El riesgo de dificultad para lograr rendimientos ideales para equilibrar las presiones de costos.
El presidente de Alphabet, John Hannis, dijo una vez que el costo de hablar con inteligencia artificial, como grandes modelos de lenguaje, es 10 veces mayor que el de la búsqueda tradicional. Tome ChatGPT nuevamente como ejemplo. Según el informe de Guosheng Securities, el costo de entrenar GPT-3 una vez es de aproximadamente 1,4 millones de dólares EE.UU. En general, su costo de formación oscila entre 2 y 14 millones de dólares EE.UU. (la cantidad de entrenamiento del modelo varía).
Además, cabe señalar que el desarrollo actual de modelos grandes también se ve obstaculizado por el problema del "cuello atascado" del chip: en la etapa actual es difícil lograr una autoinvestigación completa de las tecnologías relacionadas.
¿Cómo solucionar los problemas anteriores y lograr el desarrollo sostenible de modelos grandes?
Se puede ver que, aunque hay muchos jugadores en la pista actual de modelos grandes, no hay ningún supergigante que haya comprendido la situación general. Vistos por separado, los productos del modelo grande del lado C son diversos, pero desde la perspectiva del usuario, siguen siendo altamente reemplazables; mientras que en el lado B, la fragmentación es obvia. El director ejecutivo de Kunlun Wanwei, Fang Han, dijo una vez que los modelos grandes tienen una gran demanda de datos industriales, pero los datos se han dividido en diferentes fragmentos en el lado B, lo que dificulta que una empresa obtenga datos de todas las industrias.
Desde otra perspectiva, esto también significa que todos tienen la posibilidad de ser "primeros". Combinado con las dificultades actuales en la pista, para impulsar el desarrollo a gran escala de modelos grandes, es obvio que las empresas deben trabajar juntas para romper la situación y lograr un desarrollo coordinado. Debido a la actual presión de costos en la pista y las dificultades en la investigación y el desarrollo de tecnologías centrales, también se debe, en cierta medida, a la falta de planificación general y a una colaboración insuficiente para el desarrollo.
En base a esto, las empresas líderes promueven constantemente la mejora ecológica. Por ejemplo, Baidu ha lanzado una nueva política ecológica para modelos grandes para brindar a los socios un fuerte apoyo integral en términos de financiación, potencia informática, tecnología y marketing; Huawei Cloud ha abierto modelos grandes de la industria, soluciones de software y complementos. integración, consultoría de transformación digital y ecología de datos y otros caminos de cooperación ecológica integral, esperamos que más socios se unan al gran modelo de sistema ecológico colaborativo global Pangu.
Vale la pena mencionar que las oportunidades para la expansión del lado C de productos de modelos grandes también se encuentran en el enorme campo de las aplicaciones móviles. En la actualidad, los productos de modelos grandes todavía se implementan principalmente en navegadores web en lugar de terminales móviles, principalmente porque el desarrollo de aplicaciones requiere más energía y recursos, y el terminal móvil tiene una tasa de tolerancia a fallas más baja en comparación con el terminal web. Pero no se puede ignorar que se espera que el terminal móvil genere mayores beneficios.
Los datos publicados por QuestMobile a principios de este año mostraron que después de tres años de acumulación, el número de usuarios de Internet móvil en mi país superó la marca de 1.200 millones. Desde la perspectiva de la estructura poblacional, también siguen apareciendo umbrales icónicos: la proporción de usuarios mayores de 51 años ha alcanzado el 26,4%, superando la marca de 1/4; la proporción de usuarios en ciudades de tercer nivel e inferiores ha alcanzado 60,6%, superando la marca del 60%.
Por lo tanto, empresas como Baidu también están lanzando gradualmente versiones de aplicaciones móviles de productos de modelos grandes, que son bien recibidas por el mercado. Según los datos publicados por Baidu, el primer día después de la apertura de Wenxinyiyan, la aplicación rápidamente encabezó la clasificación de las tiendas de aplicaciones móviles. Dentro de las 19 horas posteriores a su apertura para su descarga, el número de usuarios superó el millón y un total de 33,42 millones de preguntas de Los internautas fueron respondidos. A medida que la investigación, el desarrollo y la aplicación de terminales móviles se convierten gradualmente en una tendencia, el campo de batalla de la competencia de modelos grandes puede completar una ronda de transferencia.
En términos generales, aunque el desarrollo de modelos grandes se ha "ralentizado" en esta etapa, la investigación de las empresas relevantes sobre ellos no ha disminuido.
A medida que la demanda de tecnología de IA en diversas industrias continúa aumentando y los gobiernos, empresas, instituciones de investigación y otras partes fortalecen la cooperación, los modelos grandes, como una importante dirección de desarrollo de la inteligencia artificial, también tendrán perspectivas de aplicación más amplias.
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Detrás del enfriamiento de ChatGPT: ¿Ha llegado el desarrollo de modelos grandes a un verdadero punto de inflexión?
Fuente: Pinecone Finance, Autor: Bonnie
Como actual "producto de nivel divino" en el campo de la IA, el nacimiento de ChatGPT ha hecho sonar el toque de atención para la revolución de la IA. Posteriormente, empresas de tecnología extranjeras como Google, Microsoft y Meta, así como Baidu, Huawei , Alibaba, SenseTime y 360 Los principales fabricantes nacionales, incluidos iFlytek, iFlytek, etc., han lanzado sus propios productos de modelos grandes en un corto período de tiempo.
Sin embargo, cuánto tiempo puede durar esta prosperidad sin precedentes siempre ha sido una gran preocupación en el mercado de inversiones, especialmente la reciente caída en el tráfico de la versión web de ChatGPT, que desató una ola de discusión. Aunque ha llegado la temporada de regreso a clases y la popularidad de ChatGPT ha comenzado a recuperarse, el tráfico actual sigue siendo mucho menor que el pico anterior.
El tráfico de ChatGPT cae, "¿Ha pasado la tendencia de los modelos grandes?"
Recientemente, datos de la herramienta de análisis de sitios web SimilarWeb mostraron que los datos de actividad mensual de la versión web de ChatGPT han mostrado una tendencia a la baja por tercer mes consecutivo. Entre ellos, cayó un 9,7% en junio y un 9,6% en julio. Aunque los datos repuntaron en agosto, el número de usuarios aún cayó un 3% intermensual. Las visualizaciones también cayeron de 1.900 millones en mayo a 1.500 millones en julio.
Según datos de Choice, el índice del sector conceptual ChatGPT aumentó de alrededor de 1220 puntos a principios de febrero de este año a 1818,68 puntos (20 de junio). Sin embargo, a partir de finales de junio, el índice del sector conceptual ChatGPT cayó rápidamente y ahora ha caído a alrededor de 1.420 puntos. Además, del 1 de junio al 13 de septiembre, los precios de las acciones de 56 de las 71 acciones del concepto ChatGPT cayeron. Hasta el 5 de septiembre, un total de 25 accionistas de acciones del concepto ChatGPT han reducido sus participaciones.
Al mismo tiempo, los datos de CB Insights muestran que en el segundo trimestre de este año, la inversión total en el campo global de la IA cayó un 38% mes a mes.
En esta situación, han aumentado las discusiones en Internet sobre el "desvanecimiento de ChatGPT", el "estancamiento de los modelos grandes" y la "nueva ronda de estallido de la burbuja de la IA".
Es innegable que la caída del tráfico de la versión web de ChatGPT es inseparable de la caída de la popularidad de la gran industria modelo, pero puede que sea demasiado pronto para creer que ha llegado una "nueva ronda de burbuja de IA".
De hecho, la disminución del tráfico de ChatGPT también se debe a muchos factores.
Similarweb señaló en su análisis que una de las razones por las que el tráfico de ChatGPT mostró una disminución significativa en el verano fueron las vacaciones escolares. Los datos muestran que en el mercado estadounidense, el tráfico de ChatGPT cayó un 10% en mayo, un 15% en junio y otro 4% en julio. En estos meses, la proporción de usuarios en el grupo de edad de 18 a 24 años aumentó de abril a abril. Cayó de casi el 30% a menos del 27% en julio. A medida que los estudiantes regresan a la escuela, el tráfico de ChatGPT también se ha recuperado.
Se entiende que OpenAI ha estado abriendo el modelo detrás de ChatGPT a otras empresas y recientemente lanzó ChatGPT Enterprise Edition, con la esperanza de que más empresas puedan acceder a la API de ChatGPT. Aunque estas acciones de OpenAI no son gratuitas, los usuarios que cambien a otros productos que accedan a la API de GPT inevitablemente desviarán el tráfico de la versión web de ChatGPT.
Otro factor es la aparición de diferentes productos competidores en el país y en el extranjero.
Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de noviembre del año pasado, se ha desencadenado una ronda de competencia tecnológica: no sólo las principales empresas de tecnología de Internet han lanzado modelos grandes, sino que también han surgido grandes empresas emergentes. En el extranjero, están Claude 2 de Anthropic, Bard de Google, Bing de Microsoft, Llama2 de Meta, etc., y en el país, hay aún más "cientas escuelas de pensamiento que compiten".
El informe "Estudio comparativo de 2023 de aplicaciones de modelos grandes de IA en China y Estados Unidos" menciona que, a finales de mayo de 2023, se han lanzado al menos 79 modelos nacionales básicos a gran escala con una escala de más de mil millones de parámetros. Otro conjunto de datos del CCID muestra que hasta julio de 2023 se han lanzado en mi país un total de 130 modelos grandes.
Para hacerse con una mayor cuota de mercado, estos productos de gran tamaño también están "mostrando sus capacidades únicas". Especialmente el 31 de agosto, después de que 11 modelos grandes pasaran oficialmente el registro, anunciaron sucesivamente la apertura de los servicios al usuario. Detrás de la apertura de los servicios al usuario está la llegada de la "universalización" de los grandes modelos y la ilimitada "escena del dinero".
Se informa que el 1 de septiembre, después de que Wen Xinyiyan abriera los servicios para usuarios, el precio de las acciones de Baidu subió un 4% desde el precio de cierre de 140,71 dólares estadounidenses del día anterior al lanzamiento, y una vez subió hasta un 7,3%.
Anteriormente, SenseTime también mencionó en su informe financiero que en el primer semestre de 2023, los ingresos generativos relacionados con la IA aumentaron un 670,4% interanual y su contribución al negocio del grupo aumentó rápidamente del 10,4% en 2022 al 20,3%. El informe semestral de iFlytek también muestra que desde el lanzamiento del modelo iFlytek Spark y la finalización de tres actualizaciones, el volumen de transacciones de mercancías ha aumentado. Tomando como ejemplo el producto de máquina de aprendizaje, mayo y junio fueron los meses en que iFlytek Spark actualizó a V1.5. El GMV de la máquina de aprendizaje compatible con modelos grandes aumentó un 136% y un 217% interanual.
Desde este punto de vista, el mercado sigue valorando la pista modelo a gran escala y su papel de apoyo al desarrollo de empresas relacionadas es cada vez más importante. Sin embargo, a juzgar por las leyes de desarrollo del mercado de inversiones, el retorno a la racionalidad también será un hecho. Como dijo Zhang Zhaolong, fundador y experto en jefe de Guanan Information: "Aunque la popularidad en el mercado de la IA generativa ha disminuido significativamente en comparación con hace algún tiempo, esto no significa que su valor y potencial hayan disminuido. Al contrario, es posible que estemos "Estamos entrando en una nueva era. Una etapa de desarrollo más madura y estable, en lugar de las inversiones locas y las expectativas excesivas anteriores".
Entonces, entrando en una nueva etapa, ¿hacia dónde irá el futuro de los modelos grandes?
**En un punto de inflexión, ¿cómo se desarrollará el futuro de los modelos grandes? **
Si observamos el desarrollo actual de la pista modelo grande, a medida que aumenta el número de participantes, hay gradualmente dos caminos bifurcados, hacia B y hacia C.
Por ejemplo, con su rica acumulación de clientes y su profundo conocimiento de diversas industrias, Tencent y Huawei se centran en la construcción de grandes modelos industriales. Los usuarios empresariales pueden personalizar y personalizar modelos grandes exclusivos según las necesidades del escenario, y pueden optimizarlos y actualizarlos. ; mientras que Baidu, los productos de modelo grande de iFlytek de la Universidad de Ciencia y Tecnología son más del lado C, principalmente ayudan a los usuarios a generar contenido y tienen atributos de herramienta sobresalientes.
No es difícil ver que To B o To C depende de las diferentes tendencias estratégicas de cada empresa: las empresas To B entienden que los usuarios finales B pueden ser el motor necesario para este cambio tecnológico, mientras que las empresas To C prestan más atención a la Destino de la implementación de la tecnología. No hay nada bueno o malo en elegir estas dos direcciones, y muchas empresas han optado por prestar la misma atención a ambos extremos de BC, lo que está en consonancia con el estado actual de desarrollo de los modelos grandes.
Sin embargo, desde la perspectiva del desarrollo de las cosas, los grandes modelos que ahora están entrando en una etapa de madurez definitivamente se implementarán a mayor escala en el futuro. Se puede decir que el destino de los grandes modelos es la "popularización". Como dijo el comentarista de Internet Zhang Shule: "Los modelos grandes deben estar abiertos a toda la sociedad para completar la acumulación de materiales de aprendizaje en el sentido de big data y lograr un aprendizaje profundo". Por supuesto, además de la consideración de este nivel de mejora técnica, la implementación completa de modelos grandes en el lado C también significa una mayor interpretación del valor comercial.
Por lo tanto, es comprensible por qué el mercado está preocupado por la disminución del tráfico de ChatGPT. Sin embargo, aunque el lado C es un terreno fértil para el desarrollo de modelos grandes y tiene un enorme potencial de desarrollo, pone a prueba los hábitos de los usuarios. Actualmente, los fabricantes relevantes brindan principalmente servicios de modelos grandes en un modelo gratuito, lo que obviamente es problemático para las empresas que están quemando dinero como loco El riesgo de dificultad para lograr rendimientos ideales para equilibrar las presiones de costos.
El presidente de Alphabet, John Hannis, dijo una vez que el costo de hablar con inteligencia artificial, como grandes modelos de lenguaje, es 10 veces mayor que el de la búsqueda tradicional. Tome ChatGPT nuevamente como ejemplo. Según el informe de Guosheng Securities, el costo de entrenar GPT-3 una vez es de aproximadamente 1,4 millones de dólares EE.UU. En general, su costo de formación oscila entre 2 y 14 millones de dólares EE.UU. (la cantidad de entrenamiento del modelo varía).
Además, cabe señalar que el desarrollo actual de modelos grandes también se ve obstaculizado por el problema del "cuello atascado" del chip: en la etapa actual es difícil lograr una autoinvestigación completa de las tecnologías relacionadas.
¿Cómo solucionar los problemas anteriores y lograr el desarrollo sostenible de modelos grandes?
Se puede ver que, aunque hay muchos jugadores en la pista actual de modelos grandes, no hay ningún supergigante que haya comprendido la situación general. Vistos por separado, los productos del modelo grande del lado C son diversos, pero desde la perspectiva del usuario, siguen siendo altamente reemplazables; mientras que en el lado B, la fragmentación es obvia. El director ejecutivo de Kunlun Wanwei, Fang Han, dijo una vez que los modelos grandes tienen una gran demanda de datos industriales, pero los datos se han dividido en diferentes fragmentos en el lado B, lo que dificulta que una empresa obtenga datos de todas las industrias.
Desde otra perspectiva, esto también significa que todos tienen la posibilidad de ser "primeros". Combinado con las dificultades actuales en la pista, para impulsar el desarrollo a gran escala de modelos grandes, es obvio que las empresas deben trabajar juntas para romper la situación y lograr un desarrollo coordinado. Debido a la actual presión de costos en la pista y las dificultades en la investigación y el desarrollo de tecnologías centrales, también se debe, en cierta medida, a la falta de planificación general y a una colaboración insuficiente para el desarrollo.
En base a esto, las empresas líderes promueven constantemente la mejora ecológica. Por ejemplo, Baidu ha lanzado una nueva política ecológica para modelos grandes para brindar a los socios un fuerte apoyo integral en términos de financiación, potencia informática, tecnología y marketing; Huawei Cloud ha abierto modelos grandes de la industria, soluciones de software y complementos. integración, consultoría de transformación digital y ecología de datos y otros caminos de cooperación ecológica integral, esperamos que más socios se unan al gran modelo de sistema ecológico colaborativo global Pangu.
Vale la pena mencionar que las oportunidades para la expansión del lado C de productos de modelos grandes también se encuentran en el enorme campo de las aplicaciones móviles. En la actualidad, los productos de modelos grandes todavía se implementan principalmente en navegadores web en lugar de terminales móviles, principalmente porque el desarrollo de aplicaciones requiere más energía y recursos, y el terminal móvil tiene una tasa de tolerancia a fallas más baja en comparación con el terminal web. Pero no se puede ignorar que se espera que el terminal móvil genere mayores beneficios.
Los datos publicados por QuestMobile a principios de este año mostraron que después de tres años de acumulación, el número de usuarios de Internet móvil en mi país superó la marca de 1.200 millones. Desde la perspectiva de la estructura poblacional, también siguen apareciendo umbrales icónicos: la proporción de usuarios mayores de 51 años ha alcanzado el 26,4%, superando la marca de 1/4; la proporción de usuarios en ciudades de tercer nivel e inferiores ha alcanzado 60,6%, superando la marca del 60%.
Por lo tanto, empresas como Baidu también están lanzando gradualmente versiones de aplicaciones móviles de productos de modelos grandes, que son bien recibidas por el mercado. Según los datos publicados por Baidu, el primer día después de la apertura de Wenxinyiyan, la aplicación rápidamente encabezó la clasificación de las tiendas de aplicaciones móviles. Dentro de las 19 horas posteriores a su apertura para su descarga, el número de usuarios superó el millón y un total de 33,42 millones de preguntas de Los internautas fueron respondidos. A medida que la investigación, el desarrollo y la aplicación de terminales móviles se convierten gradualmente en una tendencia, el campo de batalla de la competencia de modelos grandes puede completar una ronda de transferencia.
En términos generales, aunque el desarrollo de modelos grandes se ha "ralentizado" en esta etapa, la investigación de las empresas relevantes sobre ellos no ha disminuido.
A medida que la demanda de tecnología de IA en diversas industrias continúa aumentando y los gobiernos, empresas, instituciones de investigación y otras partes fortalecen la cooperación, los modelos grandes, como una importante dirección de desarrollo de la inteligencia artificial, también tendrán perspectivas de aplicación más amplias.