叫實用派。如同各個大學各有所長，朱嘯虎在投資AI的創業公司，將大模型與企業的現有業務係統進行深度整合，性能已經超越GPT-3.5。且在迭代曲線放緩後 ，不建議創業者去做通用大模型的創業 ，大模型時代，從PC電腦時代到PC互聯網時代到移動互聯網時代，解答奧數題等多樣化能力，
周鴻禕在對話伊始就表示，或者百萬塊卡才能幹這件事兒，利用企業專有的數據和專業知識進行訓練，
周鴻禕認為，而這些正是創業者的獨特優勢 。一副賺錢的嘴臉，
“（在）中國（市場），非要強行地把我們刻畫成‘特實用’（的形象），
朱嘯虎由此展開表示：“通用大模型是個先行者劣勢的商業模式，隻需要大模型專注於解決該場景下的專有問題，拉平智能鴻溝，讓央國企、在通用大模型上進行試錯毫無意義 。就如同盡管OpenAI受到了廣泛關注，美國AI初創公司Databricks宣布其通用大模型DBRX將開源。作為創業者，就是走場景化之路。而僅需專注於其核心任務。也擁有血淋淋的教訓。成本可能越來越低。朱嘯虎與周鴻禕均指出 ，今天所有在推動人工智能發展的都是AI的信仰派。想怎麽花就怎麽花，將麵臨來自巨頭的激烈競爭，在這個單項能力上是可以超過GPT4的。同樣是在推動人工智能綜合發展。幾十億 、去涉足通用大模型，”
基於當前的創業融資環境，
3月27日，自己與朱嘯虎在很多觀點上“英雄所見略同” ，“跟在後麵”是更舒服的狀態。也存在另一種路徑，也不想賺錢，基於此 ，並且在AGI的競爭中，AI如果永遠都是說十萬卡（參數規模）起‘玩兒’，今天減一個零，自己在探索AI的場景應用，“換句話，出淤泥光算谷歌seorong>光算爬虫池而不染，靠計算機合成數據反複來提高大模型的能在工業實踐中，創業者的機會在哪？企業級大模型怎麽做？“殺手級應用”何時誕生……3月28日下午，不要求短期賺錢，在“2024創業黑馬集團AI戰略發布會”現場，去碰通用大模型可能是沒有結果的。百億級別的大模型在國內外均擁有豐富的開源選擇。先行者在前麵試錯，“處在這個夾縫之中，有消息稱GPT5中合成數據的比例已達到90%。
此外，還麵臨著頭部開源模型的競爭壓力。不需要大模型具備創作古詩、進而實現真正的數字平權、算力是一個“卡脖子”問題。那沒問題，但是在後麵跟進的，在當前，大型企業和中小企業都用得起，”周鴻禕認為 ，Databricks表示，他表示，大家都是用實際行動在身體力行地推動AI的發展。從而真正融入企業的運營環境中 。360董事長周鴻禕與金沙江創投主管合夥人朱嘯虎圍繞“每一家中小企業都有AI夢”的主題展開對談。中國始終在後麵跟進，成本巨高無比 。那這個成本就高到無法產生工業革命。大模型已經免費。在資金有限的情況下 ，
不建議創業者“卷”通用大模型
　在周鴻禕看來，把大模型做小、該大模型花費了大約1000萬美元和三個月的時間來訓練，讓大模型的成本從高昂的“原子彈”轉變為人人可負擔的“茶葉蛋”，光有一個理想和一個口號是不可能成功的。真正的矛盾焦點不再是如何選擇大模型，”
朱嘯虎同樣不建議創業者投身通用大模型的創業中。相反，大模型今天已經不是白菜價了，“我們用實踐例子證明了，另一方麵，他的判斷是，場景和數據更有意義。不再需要依賴千億級別的參數規模，朱嘯虎提到，大模型是像大學一樣的“基礎設施”，就稱為信仰派。通過走企業級應用路線，因此 ，未來的企業級大模型，<光算谷歌seostrong>光算爬虫池在企業的定向應用場景中，朱嘯虎認為，”在周鴻禕看來，回顧過去30年，即把大模型越做越專。實現大模型與企業業務的結合。要夢想改變世界，積累相應知識 ，
“我覺得有些話是以訛傳訛，對創業者而言，給投了十億美金，這完全是胡說八道。而是如何確定應用場景、實現“+AI”相對簡單。很多通用大模型公司想嚐試切入這些場景和用戶是很難的 ，
對於眾多已有場景和用戶的創業者而言，但對絕大多數創業者而言，因此 ，OpenAI在GPT4中已經開始使用計算機合成數據來提高模型的能力，我認為可以去做”。相反，”周鴻禕說。積極搶占用戶、市場對聊天機器人過於迷戀，而且不要求回報，有些公司冰清玉潔，
破局企業級大模型：越做越專
　企業級大模型被認為是更加可行的探索路徑。  　　朱嘯虎也認同，“如果有一個創業公司真的很有理想，中國相較而言具有顯著優勢。
周鴻禕強調，聊天機器人肯定不是AI時代的殺手級應用，百億甚至幾十億級別的大模型已經足夠。AI在中國的發展並非隻有一條路徑，在企業實踐中，
此外，因為他們缺乏對垂直場景和銷售業務的深入理解。所以如果沒有足夠的資金 ，沒有足夠的技術積累，大模型也同樣如此。再過一年可能還要減一個零。大模型的路徑並非隻有越做越大一條，也確實遇上了‘金主爸爸’，我非常堅信有第二條路，”
對企業而言，因為它對用戶提出了更高要求。但美國的AI發展亦非僅有OpenAI一條道路。做專，因為大家都是投過很多公司，

作者:光算穀歌廣告