“大模型的产业模式，可类比芯片行业的代工厂模式。”
“纵观历史，人类已经经历了三次工业革命，其核心驱动力量分别是机械技术、电气技术和信息技术。当前我们正在经历第四次工业革命，其核心科技就是人工智能。”
如何加速AI大模型的产业落地？
百度首席技术官王海峰。 中新社记者 韩海丹 摄
“大模型的产业模式，可类比芯片行业的代工厂模式。”9月1日下午，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰在AI开源开放与产业智能化高峰论坛上说道，“台积电、三星等企业，在芯片制造工艺上有很高的技术壁垒，有价格高昂的产线，能够根据客户需求，标准化、自动化地大批量生产芯片，形成规模经济。同理，大模型生产企业在大模型能力、海量数据、大规模算力等方面具有优势，能够根据AI应用方的需求，自动化、标准化地进行多场景多领域的模型生产，当达到一定规模时，即可形成健康、可持续发展的大模型产业模式。”
什么是大模型的产业模式？
在王海峰看来，大模型的研发具有数据规模大、质量参差不齐、模型体积大、训练难度高、算力规模大、性能要求高等挑战。这样的高研发门槛，不利于人工智能技术在千行百业的推广。因此他认为，那些具有数据、算力、算法综合优势的企业可以将模型的复杂生产过程封装起来，通过低门槛、高效率的生产平台，向千行百业提供大模型服务。
也就是说，在各个行业的企业只需要通过生产平台提出在实际AI应用中的具体需求，生产大模型的少数企业就能够根据应用场景进一步对大模型开发训练，帮助应用方实现大模型的精调，以达到各行业对于AI模型的直接应用。
而对于大模型生产企业而言，从硬件适配到模型训练，从推理部署到场景应用，这一AI产业链的贯通离不开大模型与深度学习平台的结合。
“深度学习平台下接芯片，上承应用，相当于智能时代的操作系统。”王海峰介绍，文心系列大模型的成功研制和应用就和飞桨的支撑密不可分（飞桨即为百度研发的产业级深度学习平台）。
“纵观历史，人类已经经历了三次工业革命，其核心驱动力量分别是机械技术、电气技术和信息技术。”王海峰认为，当前我们正在经历第四次工业革命，其核心科技就是人工智能。
对于现阶段人工智能发展的主要特点，王海峰提出，一方面是AI技术越来越复杂，融合创新越来越丰富，比如知识与深度学习融合、跨模态多技术融合、软硬一体融合、技术与场景融合等。另一方面，大模型、开源开放平台持续降低门槛，让AI的开发与应用越来越容易。
