Як нинішнього «продукту божественного рівня» у сфері штучного інтелекту, народження ChatGPT стало гучним закликом до революції штучного інтелекту. Згодом іноземні технологічні компанії, зокрема Google, Microsoft і Meta, а також Baidu, Huawei , Alibaba, SenseTime і 360 Основні вітчизняні виробники, включаючи iFlytek, iFlytek тощо, за короткий проміжок часу випустили власні великі моделі продуктів.
Однак питання про те, як довго може тривати це безпрецедентне процвітання, завжди викликало серйозне занепокоєння на інвестиційному ринку, особливо нещодавнє падіння трафіку веб-версії ChatGPT, яке викликало хвилю обговорень. Хоча настав сезон повернення до школи, і популярність ChatGPT знову почала зростати, поточний трафік все ще набагато нижчий, ніж на попередньому піку.
З цієї точки зору продукт номер один все ще перебуває в холодній ситуації. Отже, чи означає це, що виник новий виток бульбашки ШІ, чи ринок поступово повернувся до раціональності? Як у майбутньому розвиватиметься велика модель, яку колись високо підтримували та за яку боролися?
Трафік ChatGPT падає, «Тенденція великих моделей минула?»
Нещодавно дані інструменту аналізу веб-сайтів SimilarWeb показали, що місячні дані про активність веб-версії ChatGPT демонструють тенденцію до зниження третій місяць поспіль. З них він впав на 9,7% у червні та на 9,6% у липні. Хоча дані відновилися в серпні, кількість користувачів все одно впала на 3% у порівнянні з попереднім місяцем. Перегляди також впали з 1,9 мільярда в травні до 1,5 мільярда в липні.
Згідно з даними Choice, індекс концептуального сектору ChatGPT піднявся з приблизно 1220 пунктів на початку лютого цього року до 1818,68 пунктів (20 червня). Однак, починаючи з кінця червня, індекс концептуального сектору ChatGPT стрімко впав і зараз впав приблизно до 1420 пунктів. Крім того, з 1 червня по 13 вересня ціни на акції 56 із 71 концептуальних акцій ChatGPT впали. Станом на 5 вересня загалом 25 акціонерів концептуальних акцій ChatGPT зменшили свої пакети акцій.
Водночас дані CB Insights показують, що у другому кварталі цього року загальні інвестиції в глобальну сферу штучного інтелекту впали на 38% у порівнянні з попереднім місяцем.
У цій ситуації в Інтернеті почастішали дискусії про «затухання ChatGPT», «великі моделі зупиняються» та «новий виток штучного інтелекту, який лопне бульбашкою».
Незаперечним є той факт, що падіння трафіку веб-версії ChatGPT невіддільне від падіння популярності великої індустрії моделей, однак, можливо, ще зарано вважати, що настав «новий виток бульбашки ШІ».
Насправді, зниження трафіку ChatGPT також викликано багатьма факторами.
У своєму аналізі Similarweb зазначив, що однією з причин, чому трафік ChatGPT продемонстрував значне зниження влітку, були шкільні канікули. Дані показують, що на ринку США трафік ChatGPT впав на 10% у травні, на 15% у червні та ще на 4% у липні.У ці місяці частка користувачів у віковій групі 18-24 зросла з квітня по квітень. У липні він знизився з майже 30% до менш ніж 27%. Коли учні повернулися до школи, трафік ChatGPT також відновився.
Крім того, власна операційна модель ChatGPT також може певною мірою впливати на трафік.
Зрозуміло, що OpenAI відкриває модель ChatGPT для інших компаній і нещодавно запустив ChatGPT Enterprise Edition, сподіваючись, що більше компаній зможуть отримати доступ до API ChatGPT. Хоча ці дії OpenAI не є безкоштовними, користувачі, які переходять на інші продукти, які мають доступ до API GPT, неминуче відволікатимуть трафік від веб-версії ChatGPT.
Іншим фактором є поява різних конкуруючих продуктів у країні та за кордоном.
Відтоді, як ChatGPT було запущено наприкінці листопада минулого року, він викликав раунд технологічної конкуренції.Не лише великі компанії, що займаються інтернет-технологіями, запустили великі моделі, але також з’явилися великі модельні стартапи. За кордоном є Claude 2 від Anthropic, Bard від Google, Bing від Microsoft, Llama2 від Meta тощо, а всередині країни навіть більше, «конкурують сто шкіл думки».
У звіті «2023 Comparative Study of AI Large Model Applications in China and the United States» згадується, що станом на кінець травня 2023 року було випущено принаймні 79 вітчизняних базових великомасштабних моделей із масштабом понад 1 мільярд параметрів. Інший набір даних CCID показує, що станом на липень 2023 року в моїй країні було випущено загалом 130 великих моделей.
Щоб захопити більшу частку ринку, ці великі моделі продуктів також «демонструють свої унікальні здібності». Особливо 31 серпня, після того, як 11 великих моделей офіційно пройшли реєстрацію, вони послідовно оголосили про відкриття сервісів для користувачів. За відкриттям користувацьких послуг стоїть прихід «універсалізації» великих моделей і необмеженої «сцени грошей».
Повідомляється, що 1 вересня, після того як Вень Сіньянь відкрив сервіси для користувачів, ціна акцій Baidu зросла на 4% від ціни закриття 140,71 долара США за день до випуску, а одного разу піднялася на 7,3%.
Раніше SenseTime також згадувала у своєму фінансовому звіті, що в першій половині 2023 року генеративний дохід від штучного інтелекту зріс на 670,4% порівняно з аналогічним періодом минулого року, а його внесок у бізнес групи швидко зріс з 10,4% у 2022 році до 20,3%. Піврічний звіт iFlytek також показує, що після випуску моделі iFlytek Spark і завершення трьох оновлень обсяг транзакцій з товарами зріс. Візьмемо, наприклад, навчальну машину, у травні та червні iFlytek Spark оновлено до V1.5. GMV навчальної машини, що підтримується великими моделями, зросла на 136% і 217% у порівнянні з минулим роком.
З цієї точки зору, великомасштабна модельна траса все ще цінується ринком, і її роль у підтримці розвитку споріднених компаній стає все більш важливою. Проте, судячи із законів розвитку інвестиційного ринку, повернення до раціональності також стане фактом. Як сказав Чжан Чжаолун, засновник і головний експерт Guanan Information: «Хоча ринкова популярність генеративного штучного інтелекту значно впала порівняно з певним часом, це не означає, що його цінність і потенціал зменшилися. Навпаки, ми можемо бути Вступаючи в нову еру.Більш зрілий і стабільний етап розвитку, замість попередніх божевільних інвестицій і надмірних очікувань».
Отже, виходячи на новий етап, куди піде майбутнє великих моделей?
**Як розвиватиметься майбутнє великих моделей у поворотний момент? **
Дивлячись на поточний розвиток траси великої моделі, у міру того, як кількість учасників збільшується, поступово з’являються два роздвоєні шляхи, до B і C.
Наприклад, завдяки багатій кількості клієнтів і глибокому аналізу різних галузей, Tencent і Huawei зосереджуються на створенні великих промислових моделей. Корпоративні користувачі можуть персоналізувати та налаштовувати ексклюзивні великі моделі відповідно до потреб сценарію, а також можуть оптимізувати та оновлювати їх. ; у той час як Baidu, Університет науки і технологій, великі моделі продуктів iFlytek більше C-сторони, головним чином допомагаючи користувачам створювати вміст, і мають видатні атрибути інструментів.
Неважко помітити, що до B або C залежить від різних стратегічних тенденцій кожної компанії. Компанії до B розуміють, що кінцеві користувачі B можуть бути необхідним двигуном для цих технологічних змін, тоді як компанії до C приділяють більше уваги призначення технології впровадження. Немає правильного чи неправильного вибору цих двох напрямків, і багато компаній вирішили приділяти однакову увагу обом кінцям BC, що відповідає поточному статусу розвитку великих моделей.
Однак, з точки зору розвитку речей, великі моделі, які зараз вступають у зрілу стадію, безумовно, будуть реалізовані в більшому масштабі в майбутньому.Можна сказати, що призначення великих моделей - це "популяризація". Як сказав інтернет-коментатор Чжан Шуле, «великі моделі мають бути відкритими для всього суспільства, щоб завершити накопичення навчальних матеріалів у сенсі великих даних і досягти глибокого навчання». Звичайно, окрім розгляду цього рівня технічного вдосконалення, повна реалізація великих моделей на стороні C також означає більшу інтерпретацію комерційної цінності.
Тому зрозуміло, чому ринок стурбований падінням трафіку ChatGPT. Однак, незважаючи на те, що C-сторона є благодатним ґрунтом для розробки великих моделей і має величезний потенціал розвитку, вона перевіряє звички користувачів.В даний час відповідні виробники в основному надають послуги великих моделей у безкоштовній моделі, що, очевидно, є проблематичним для компаній, які горять Гроші, як божевільні Ризик труднощів у досягненні ідеальної прибутковості для збалансування тиску витрат.
Голова правління Alphabet Джон Ганніс якось сказав, що вартість спілкування зі штучним інтелектом, таким як великі мовні моделі, у 10 разів вища, ніж традиційний пошук. Знову візьмемо ChatGPT як приклад. Відповідно до звіту Guosheng Securities, вартість одноразового навчання GPT-3 становить приблизно 1,4 млн доларів США.Загальна вартість навчання коливається від 2 до 14 мільйонів доларів США (кількість навчання моделі змінюється).
Крім того, варто зазначити, що поточна розробка великих моделей також гальмується проблемою «застряглої шиї» чіпа.На поточному етапі важко досягти повного самостійного дослідження відповідних технологій.
Як вирішити вищезазначені проблеми та досягти сталого розвитку великих моделей?
Можна помітити, що, незважаючи на те, що на поточній трасі великої моделі є багато гравців, немає жодного супергіганта, який би зрозумів загальну ситуацію. Розглянуті окремо, продукти великої моделі зі сторони C відрізняються різноманітністю, але з точки зору користувача вони все ще легко замінюються; тоді як на стороні B фрагментація очевидна. Генеральний директор Kunlun Wanwei Фан Хан одного разу сказав, що великі моделі мають високий попит на галузеві дані, але дані були розділені на різні фрагменти на стороні B, що ускладнює для однієї компанії отримання даних з усіх галузей.
З іншого боку, це також означає, що кожен має можливість стати «першим». У поєднанні з нинішніми труднощами на трасі, щоб стимулювати масштабну розробку великих моделей, очевидно, що підприємствам необхідно працювати разом, щоб подолати ситуацію та досягти скоординованого розвитку. Через поточний тиск на вартість траси та труднощі з дослідженнями та розробкою основних технологій це також певною мірою спричинено відсутністю загального планування та недостатньою співпрацею у розробці.
Виходячи з цього, провідні компанії постійно сприяють покращенню екології. Наприклад, Baidu запровадив нову екологічну політику для великих моделей, щоб надати партнерам всебічну підтримку з точки зору фінансування, обчислювальної потужності, технологій і маркетингу; Huawei Cloud відкрила галузеві великі моделі, програмні рішення, плагіни інтеграції, консалтингу з цифрової трансформації та екології даних та інших шляхів всебічного екологічного співробітництва, ми сподіваємося, що більше партнерів приєднаються до великої моделі глобальної спільної екологічної системи Pangu.
Варто зазначити, що можливості для розширення продуктів великої моделі на стороні C також є у величезному полі мобільних додатків. Наразі продукти великої моделі все ще в основному впроваджуються у веб-браузерах, а не на мобільних терміналах. Це пояснюється головним чином тому, що розробка додатків вимагає більше енергії та ресурсів, а мобільний термінал має нижчий рівень відмовостійкості порівняно з веб-терміналом. Але не можна ігнорувати, що очікується, що мобільний термінал принесе більший прибуток.
Дані, опубліковані QuestMobile на початку цього року, показали, що після трьох років накопичення кількість користувачів мобільного Інтернету в моїй країні перевищила позначку в 1,2 мільярда. З точки зору структури населення, знакові пороги також продовжують з’являтися: частка користувачів старше 51 року досягла 26,4%, перевищивши позначку 1/4; частка користувачів у містах третього рівня та нижче досягла 60,6%, подолавши позначку в 60%.
Тому такі компанії, як Baidu, також поступово запускають версії мобільних додатків для великих моделей продуктів, які вітаються на ринку. Згідно з даними, оприлюдненими Baidu, у перший день після відкриття Wenxinyiyan APP швидко очолив рейтинг магазинів мобільних додатків. Протягом 19 годин після відкриття для завантаження кількість користувачів перевищила 1 мільйон, а загалом 33,42 мільйона запитань від отримали відповідь користувачі мережі. Оскільки дослідження, розробки та застосування мобільних терміналів поступово стають тенденцією, поле бою великої конкуренції моделей може завершити раунд передачі.
Загалом, хоча розробка великих моделей на даному етапі «загальмувала», дослідження відповідних компаній щодо них не зменшилися.
Оскільки попит на технології штучного інтелекту в різних галузях продовжує зростати, а уряди, підприємства, дослідницькі установи та інші сторони зміцнюють співпрацю, великі моделі, як важливий напрямок розвитку штучного інтелекту, також матимуть ширші перспективи застосування.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
За охолодженням ChatGPT: чи досягла розробка великих моделей справжньої поворотної точки?
Джерело: Pinecone Finance, автор: Bonnie
Як нинішнього «продукту божественного рівня» у сфері штучного інтелекту, народження ChatGPT стало гучним закликом до революції штучного інтелекту. Згодом іноземні технологічні компанії, зокрема Google, Microsoft і Meta, а також Baidu, Huawei , Alibaba, SenseTime і 360 Основні вітчизняні виробники, включаючи iFlytek, iFlytek тощо, за короткий проміжок часу випустили власні великі моделі продуктів.
Однак питання про те, як довго може тривати це безпрецедентне процвітання, завжди викликало серйозне занепокоєння на інвестиційному ринку, особливо нещодавнє падіння трафіку веб-версії ChatGPT, яке викликало хвилю обговорень. Хоча настав сезон повернення до школи, і популярність ChatGPT знову почала зростати, поточний трафік все ще набагато нижчий, ніж на попередньому піку.
Трафік ChatGPT падає, «Тенденція великих моделей минула?»
Нещодавно дані інструменту аналізу веб-сайтів SimilarWeb показали, що місячні дані про активність веб-версії ChatGPT демонструють тенденцію до зниження третій місяць поспіль. З них він впав на 9,7% у червні та на 9,6% у липні. Хоча дані відновилися в серпні, кількість користувачів все одно впала на 3% у порівнянні з попереднім місяцем. Перегляди також впали з 1,9 мільярда в травні до 1,5 мільярда в липні.
Згідно з даними Choice, індекс концептуального сектору ChatGPT піднявся з приблизно 1220 пунктів на початку лютого цього року до 1818,68 пунктів (20 червня). Однак, починаючи з кінця червня, індекс концептуального сектору ChatGPT стрімко впав і зараз впав приблизно до 1420 пунктів. Крім того, з 1 червня по 13 вересня ціни на акції 56 із 71 концептуальних акцій ChatGPT впали. Станом на 5 вересня загалом 25 акціонерів концептуальних акцій ChatGPT зменшили свої пакети акцій.
Водночас дані CB Insights показують, що у другому кварталі цього року загальні інвестиції в глобальну сферу штучного інтелекту впали на 38% у порівнянні з попереднім місяцем.
У цій ситуації в Інтернеті почастішали дискусії про «затухання ChatGPT», «великі моделі зупиняються» та «новий виток штучного інтелекту, який лопне бульбашкою».
Незаперечним є той факт, що падіння трафіку веб-версії ChatGPT невіддільне від падіння популярності великої індустрії моделей, однак, можливо, ще зарано вважати, що настав «новий виток бульбашки ШІ».
Насправді, зниження трафіку ChatGPT також викликано багатьма факторами.
У своєму аналізі Similarweb зазначив, що однією з причин, чому трафік ChatGPT продемонстрував значне зниження влітку, були шкільні канікули. Дані показують, що на ринку США трафік ChatGPT впав на 10% у травні, на 15% у червні та ще на 4% у липні.У ці місяці частка користувачів у віковій групі 18-24 зросла з квітня по квітень. У липні він знизився з майже 30% до менш ніж 27%. Коли учні повернулися до школи, трафік ChatGPT також відновився.
Зрозуміло, що OpenAI відкриває модель ChatGPT для інших компаній і нещодавно запустив ChatGPT Enterprise Edition, сподіваючись, що більше компаній зможуть отримати доступ до API ChatGPT. Хоча ці дії OpenAI не є безкоштовними, користувачі, які переходять на інші продукти, які мають доступ до API GPT, неминуче відволікатимуть трафік від веб-версії ChatGPT.
Іншим фактором є поява різних конкуруючих продуктів у країні та за кордоном.
Відтоді, як ChatGPT було запущено наприкінці листопада минулого року, він викликав раунд технологічної конкуренції.Не лише великі компанії, що займаються інтернет-технологіями, запустили великі моделі, але також з’явилися великі модельні стартапи. За кордоном є Claude 2 від Anthropic, Bard від Google, Bing від Microsoft, Llama2 від Meta тощо, а всередині країни навіть більше, «конкурують сто шкіл думки».
У звіті «2023 Comparative Study of AI Large Model Applications in China and the United States» згадується, що станом на кінець травня 2023 року було випущено принаймні 79 вітчизняних базових великомасштабних моделей із масштабом понад 1 мільярд параметрів. Інший набір даних CCID показує, що станом на липень 2023 року в моїй країні було випущено загалом 130 великих моделей.
Щоб захопити більшу частку ринку, ці великі моделі продуктів також «демонструють свої унікальні здібності». Особливо 31 серпня, після того, як 11 великих моделей офіційно пройшли реєстрацію, вони послідовно оголосили про відкриття сервісів для користувачів. За відкриттям користувацьких послуг стоїть прихід «універсалізації» великих моделей і необмеженої «сцени грошей».
Повідомляється, що 1 вересня, після того як Вень Сіньянь відкрив сервіси для користувачів, ціна акцій Baidu зросла на 4% від ціни закриття 140,71 долара США за день до випуску, а одного разу піднялася на 7,3%.
Раніше SenseTime також згадувала у своєму фінансовому звіті, що в першій половині 2023 року генеративний дохід від штучного інтелекту зріс на 670,4% порівняно з аналогічним періодом минулого року, а його внесок у бізнес групи швидко зріс з 10,4% у 2022 році до 20,3%. Піврічний звіт iFlytek також показує, що після випуску моделі iFlytek Spark і завершення трьох оновлень обсяг транзакцій з товарами зріс. Візьмемо, наприклад, навчальну машину, у травні та червні iFlytek Spark оновлено до V1.5. GMV навчальної машини, що підтримується великими моделями, зросла на 136% і 217% у порівнянні з минулим роком.
З цієї точки зору, великомасштабна модельна траса все ще цінується ринком, і її роль у підтримці розвитку споріднених компаній стає все більш важливою. Проте, судячи із законів розвитку інвестиційного ринку, повернення до раціональності також стане фактом. Як сказав Чжан Чжаолун, засновник і головний експерт Guanan Information: «Хоча ринкова популярність генеративного штучного інтелекту значно впала порівняно з певним часом, це не означає, що його цінність і потенціал зменшилися. Навпаки, ми можемо бути Вступаючи в нову еру.Більш зрілий і стабільний етап розвитку, замість попередніх божевільних інвестицій і надмірних очікувань».
Отже, виходячи на новий етап, куди піде майбутнє великих моделей?
**Як розвиватиметься майбутнє великих моделей у поворотний момент? **
Дивлячись на поточний розвиток траси великої моделі, у міру того, як кількість учасників збільшується, поступово з’являються два роздвоєні шляхи, до B і C.
Наприклад, завдяки багатій кількості клієнтів і глибокому аналізу різних галузей, Tencent і Huawei зосереджуються на створенні великих промислових моделей. Корпоративні користувачі можуть персоналізувати та налаштовувати ексклюзивні великі моделі відповідно до потреб сценарію, а також можуть оптимізувати та оновлювати їх. ; у той час як Baidu, Університет науки і технологій, великі моделі продуктів iFlytek більше C-сторони, головним чином допомагаючи користувачам створювати вміст, і мають видатні атрибути інструментів.
Неважко помітити, що до B або C залежить від різних стратегічних тенденцій кожної компанії. Компанії до B розуміють, що кінцеві користувачі B можуть бути необхідним двигуном для цих технологічних змін, тоді як компанії до C приділяють більше уваги призначення технології впровадження. Немає правильного чи неправильного вибору цих двох напрямків, і багато компаній вирішили приділяти однакову увагу обом кінцям BC, що відповідає поточному статусу розвитку великих моделей.
Однак, з точки зору розвитку речей, великі моделі, які зараз вступають у зрілу стадію, безумовно, будуть реалізовані в більшому масштабі в майбутньому.Можна сказати, що призначення великих моделей - це "популяризація". Як сказав інтернет-коментатор Чжан Шуле, «великі моделі мають бути відкритими для всього суспільства, щоб завершити накопичення навчальних матеріалів у сенсі великих даних і досягти глибокого навчання». Звичайно, окрім розгляду цього рівня технічного вдосконалення, повна реалізація великих моделей на стороні C також означає більшу інтерпретацію комерційної цінності.
Тому зрозуміло, чому ринок стурбований падінням трафіку ChatGPT. Однак, незважаючи на те, що C-сторона є благодатним ґрунтом для розробки великих моделей і має величезний потенціал розвитку, вона перевіряє звички користувачів.В даний час відповідні виробники в основному надають послуги великих моделей у безкоштовній моделі, що, очевидно, є проблематичним для компаній, які горять Гроші, як божевільні Ризик труднощів у досягненні ідеальної прибутковості для збалансування тиску витрат.
Голова правління Alphabet Джон Ганніс якось сказав, що вартість спілкування зі штучним інтелектом, таким як великі мовні моделі, у 10 разів вища, ніж традиційний пошук. Знову візьмемо ChatGPT як приклад. Відповідно до звіту Guosheng Securities, вартість одноразового навчання GPT-3 становить приблизно 1,4 млн доларів США.Загальна вартість навчання коливається від 2 до 14 мільйонів доларів США (кількість навчання моделі змінюється).
Крім того, варто зазначити, що поточна розробка великих моделей також гальмується проблемою «застряглої шиї» чіпа.На поточному етапі важко досягти повного самостійного дослідження відповідних технологій.
Як вирішити вищезазначені проблеми та досягти сталого розвитку великих моделей?
Можна помітити, що, незважаючи на те, що на поточній трасі великої моделі є багато гравців, немає жодного супергіганта, який би зрозумів загальну ситуацію. Розглянуті окремо, продукти великої моделі зі сторони C відрізняються різноманітністю, але з точки зору користувача вони все ще легко замінюються; тоді як на стороні B фрагментація очевидна. Генеральний директор Kunlun Wanwei Фан Хан одного разу сказав, що великі моделі мають високий попит на галузеві дані, але дані були розділені на різні фрагменти на стороні B, що ускладнює для однієї компанії отримання даних з усіх галузей.
З іншого боку, це також означає, що кожен має можливість стати «першим». У поєднанні з нинішніми труднощами на трасі, щоб стимулювати масштабну розробку великих моделей, очевидно, що підприємствам необхідно працювати разом, щоб подолати ситуацію та досягти скоординованого розвитку. Через поточний тиск на вартість траси та труднощі з дослідженнями та розробкою основних технологій це також певною мірою спричинено відсутністю загального планування та недостатньою співпрацею у розробці.
Виходячи з цього, провідні компанії постійно сприяють покращенню екології. Наприклад, Baidu запровадив нову екологічну політику для великих моделей, щоб надати партнерам всебічну підтримку з точки зору фінансування, обчислювальної потужності, технологій і маркетингу; Huawei Cloud відкрила галузеві великі моделі, програмні рішення, плагіни інтеграції, консалтингу з цифрової трансформації та екології даних та інших шляхів всебічного екологічного співробітництва, ми сподіваємося, що більше партнерів приєднаються до великої моделі глобальної спільної екологічної системи Pangu.
Варто зазначити, що можливості для розширення продуктів великої моделі на стороні C також є у величезному полі мобільних додатків. Наразі продукти великої моделі все ще в основному впроваджуються у веб-браузерах, а не на мобільних терміналах. Це пояснюється головним чином тому, що розробка додатків вимагає більше енергії та ресурсів, а мобільний термінал має нижчий рівень відмовостійкості порівняно з веб-терміналом. Але не можна ігнорувати, що очікується, що мобільний термінал принесе більший прибуток.
Дані, опубліковані QuestMobile на початку цього року, показали, що після трьох років накопичення кількість користувачів мобільного Інтернету в моїй країні перевищила позначку в 1,2 мільярда. З точки зору структури населення, знакові пороги також продовжують з’являтися: частка користувачів старше 51 року досягла 26,4%, перевищивши позначку 1/4; частка користувачів у містах третього рівня та нижче досягла 60,6%, подолавши позначку в 60%.
Тому такі компанії, як Baidu, також поступово запускають версії мобільних додатків для великих моделей продуктів, які вітаються на ринку. Згідно з даними, оприлюдненими Baidu, у перший день після відкриття Wenxinyiyan APP швидко очолив рейтинг магазинів мобільних додатків. Протягом 19 годин після відкриття для завантаження кількість користувачів перевищила 1 мільйон, а загалом 33,42 мільйона запитань від отримали відповідь користувачі мережі. Оскільки дослідження, розробки та застосування мобільних терміналів поступово стають тенденцією, поле бою великої конкуренції моделей може завершити раунд передачі.
Загалом, хоча розробка великих моделей на даному етапі «загальмувала», дослідження відповідних компаній щодо них не зменшилися.
Оскільки попит на технології штучного інтелекту в різних галузях продовжує зростати, а уряди, підприємства, дослідницькі установи та інші сторони зміцнюють співпрацю, великі моделі, як важливий напрямок розвитку штучного інтелекту, також матимуть ширші перспективи застосування.