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嘿，朋友们！今天我们来聊聊一个特别火的话题——AI大模型。

还记得一年前，腾讯在全球数字生态大会上发布的混元大模型吗？

那可是掀起了一阵狂潮啊！

但是，时间一晃而过，“百模大战”似乎冷却了下来，大家对大模型的热情也没那么高了。

这到底是怎么回事呢？让我们一探究竟！

▶ 01 ◀热潮初现

最开始，AI大模型真是风头无两！

各种巨头和独角兽公司争相推出自己的大模型，好不热闹。

AI大模型就像是一颗耀眼的新星，吸引了无数的目光和资本。

大家都指望这些“大脑袋”能解决一切问题，从医疗诊断到自动驾驶，再到工业质检，仿佛无所不能。

但你们有没有发现一个规律？

新技术初期，总会经历一段疯狂的热潮期。

大家一窝蜂地投入，投资甚至造成泡沫。

然后，现实的冷水一泼过来，才发现原来新技术变革需要时间沉淀。

AI大模型也不例外。

▶ 02 ◀理性回归

最近，在与媒体的对话中，腾讯集团高级执行副总裁汤道生提到，大模型现在到了一个需要时间打磨的阶段。

大家可能一开始期望太高了，现在钟摆摆到了另一个方向。

这也是一个市场回归理性、务实状态的过程。

从腾讯的财报来看，他们在金融科技与企业服务收入方面同比增长了4%，其中企业服务业务增长十几个百分点。

这说明市场对AI还是有需求的，只不过大家对大模型的期待值开始调整了。

腾讯云的客户包括国内超过80%的头部大模型厂商，但AI带来的变化在财报中提及并不多，这或许是因为商业化进展还没有达到预期。

▶ 03 ◀To B侧的难题

说到商业化，特别是在To B（企业端），大模型面临不少挑战。

腾讯集团副总裁李强指出，过去两年大模型的出现带来了GPU算力的大幅增长，但在实际应用中，容错率相对高的场景效果会更好。

例如，知识管理、营销、客服、代码等领域，大模型有较好的应用空间。

但在一些对容错率要求极高的场景，比如工业生产、大规模质检等，大模型的表现就显得力不从心。

举个例子，iPhone手机质检需要把照片放大一百多倍来检查，这种情况下，通用的大模型可能不如专门训练的小模型效率高。

这就像是你非得让一个名校毕业生去拧螺丝，那真是浪费人才了。

▶ 04 ◀两难选择

另一个棘手的问题是数据安全和私有化部署。

国内很多企业对数据保密性要求非常高，更倾向于私有化部署。

这种趋势可能会影响大模型与行业的结合，形成瓶颈。

企业不愿意把核心数据放到公有云上，这也限制了大模型在某些关键场景中的应用。

▶ 05 ◀历史的教训

还记得互联网泡沫吗？

当时大家对新技术寄予了无限希望，但最后泡沫破裂，让不少公司元气大伤。

AI大模型虽然没有那么夸张，但也在经历类似的过程。

如果云的收入太依赖资本驱动的创业公司，一旦泡沫破裂，业绩会掉下来，而且掉得很痛。

▶ 06 ◀技术落地需要时间

尽管现在市场热度有所下降，但这并不意味着AI大模型没有未来。

相反，真正有价值的技术往往需要时间来打磨。

从腾讯与中山医院合作的大模型在医疗诊断方面取得进展来看，大模型在特定领域还是有很大潜力的。

此外，腾讯云AI代码助手等产品也在提升企业服务效率方面发挥了作用。

这说明，只要找到合适的应用场景，大模型还是可以发挥重要作用的。

▶ 07 ◀从热潮到理性

朋友们，AI大模型的发展就像一场马拉松，不是百米冲刺。

我们需要耐心等待技术逐渐成熟，让它在实际应用中发挥最大的价值。

市场回归理性，对我们每个人都是一种提醒：新技术再好，也需要时间和实践来验证其真正的潜力。

你们怎么看待AI大模型的发展现状？

你觉得未来它会在哪些领域发挥更大的作用呢？

欢迎在评论区分享你的看法，让我们一起讨论吧！

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