“三项能力超过ChatGPT”、“10月24日将整体超过GPT水平”，5月6日，科大讯飞星火认知大模型发布会现场，董事长刘庆峰放出豪言，为如火如荼的“大模型之战”又添了一把火。

　　这一大模型也在现场实时展示了多项能力，包括文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、编程能力、多模态输入与表达等。

　　星火认知大模型目前已对外开放测试。刘庆峰透露，6月9日，星火大模型将突破开放式问答，多轮对话能力和数学能力再升级；8月15日，星火认知大模型将突破代码能力，多模态交互再升级；10月24日，星火认知大模型通用模型将直接对标ChatGPT，其中中文能力超越后者，英文能力与后者相当。

　　同时，基于星火认知大模型，科大讯飞也针对教育、办公、汽车和数字员工领域发布相关产品：

　　1）教育：赋能AI学习机产品，支持AI作文批改和口语对话测评；

　　2）办公：赋能智能办公本、录音笔、讯飞听见等产品，支持文本摘要生成、口语转书面语；

　　3）汽车：支持车内跨场景、跨业务人机交互；

　　4）数字员工：虚拟人技术可用于客服场景。

　　而就在5月5日，好未来也宣布，学而思正在研发数学大模型MathGPT，其面向全球数学爱好者和科研机构，以数学领域的解题和讲题算法为核心打造而成。目前，该AI数学大模型已取得阶段性成果，将于年内推出基于该自研大模型的产品级应用。

　　再向前回溯，百度文心大模型、阿里巴巴通义大模型、华为盘古大模型、腾讯混元大模型等也已相继发布。

　　可以看到，相较于之前百度等公司的大模型，科大讯飞的星火大模型与学而思MathGPT都更为聚焦于细分领域应用。

　　海外也已有多项实例。例如医疗领域中，微软子公司Nuance推出基于GPT-4的DAXExpress，可根据对话起草临床笔记，减轻护理人员负担；微软还将探索AI在医学多模态模型、解码免疫系统等领域的应用。工业领域中西门子与微软合作，利用生成式AI辅助工厂自动化软件中代码的创建、优化和调试，提升产品设计和制造过程的效率和创意。

　　大模型的迭代，为AI应用奠定基础，而插件的应用，也进一步拓宽了大模型的能力边界。开源证券总结认为，AI应用包括两大方向，一是通过提供AI功能带来的额外价值量（提升订阅用户数或ARPU值），二是通过AI赋能帮助客户实现降本增效。无论是C端还是B端，生成式AI都有广阔应用前景。

　　百度创始人、董事长兼CEO李彦宏日前更指出，在真正的AI时代，新的应用会基于大模型来开发，就像十几年前各种基于安卓、iOS的应用大量涌现一样。大模型是Game Changer，它会彻底改变云计算的游戏规则。“未来，我们要有意识地培养AI原生应用的思维方式和理念，要用新的理念去重构现在的每一个产品和业务。”

　　那么，大模型又将如何赋能应用？

　　券商认为，大模型“预训练+精调”即可对下游应用赋能。大模型优化人类与机器交互方式，是效率的革命。大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，对比国内外大模型，算力储备上国内并无短板；算法上OpenAI有先发优势；前期数据的丰富度和量对大模型的训练至关重要。

　　国信证券指出，国内成熟大模型落地具备较好的条件，业内已有相对成熟的方法路径（Transformer等）、大模型（GPT2、Meta-LLaMA等）及相关数据基础，而芯片短期看并未成为发展限制。预计国内GPT3级模型或在不久的将来出现，对国内产业链形成巨大影响。

　　进一步地，分析师认为，应用场景环节上，有以下禀赋的企业：①原有产品场景壁垒高，且受益于AIGC出色的信息获取、内容生成能力；②有独特垂直的高质量数据；③有用户粘性与深度；④本身有较强的AI技术研发与落地能力；加持自有大模型或外部模型API有望上台阶，关注腾讯、阿里、百度，以及游戏、金融、教育、办公等垂直领域有高质量数据与场景的优质企业。反之，如无上述禀赋，或面临被大模型降维竞争风险。

（文章来源：财联社）