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大模型的竞争已经超越了技术范畴，更多地是一种生态层面的竞争。大模型的toB服务需要一套非常成熟的运作体系，企业服务领域的生意三分拼的是技术，七分拼的是综合实力。如今，大模型产业化的关键在于商业化和规模化，最大的成本来自于推理。长期来看，大模型是基础设施，商业的生态繁荣主要还是要看应用和插件的井喷。只有大家都基于大模型做开发，把大模型的应用都用起来，才是真正的商业化落地。

在大模型领域中，通用大模型注定是少数玩家的游戏，行业大模型或许才是机遇。过去200多天里大模型的密集发布中，“场景”已经取代“参数”成为新的关键词，行业大模型也逐渐成为新的竞争焦点。中国10亿参数规模以上的大模型发布数量已经达到了79个，但是大模型产业化不在于训练，而在于推理。大模型的商业化需要一套非常成熟的运作体系，包括企业服务领域的综合实力和运维保障能力。未来的通用大模型应该还是几家厂商之间的游戏，出现真正意义上的中国版OpenAI的机会已经不复存在了。

大模型产业化需要考虑的因素包括时间、周期和成本。大模型的开发成本太高了，当企业开始谈场景、谈应用的时候，反映出来的其实就是希望尽快将其商业化。大模型的toB服务需要一套非常成熟的运作体系，因为大模型头部效应将会越来越明显。大模型的商业化和规模化需要充分考虑客户的实际付费能力。最后的商业化一定是效果不断提升、成本不断下降的平衡点。