传递“网味” 于时代脉搏中找寻精神动力

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2024年两会期间，网味人工智能+首次被写入《政府工作报告》。代脉动力能不能展开聊聊？周鸿祎：我们去年从toB模式中找到一些方法论。

我认为，搏中大模型比光刻机、芯片的难度要低很多，因为毕竟是软件，但未来是要奔着AGI，也就是通用人工智能去的，这块的挑战就是算力。据我了解，找寻现在的大模型厂商纷纷转型，往产业方向走、往垂直方向走。能不能做这个大模型取决于两个因素：精神一是场景下有没有数据知识，因为没有知识、光有场景，训不出大模型。

我现在说话比较谨慎，传递你说大了，别人说你自卑。这就对算力的要求就降到很低，网味可能有十张消费级显卡在一个场景就能用起来，非常适合我们国家，这也是我们弯道超车的一个场景。

而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，代脉动力现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机，但是B端企业要的不是发动机，而是一辆车。

既然内燃机可以造出汽车，搏中那就先把汽车造出来，我觉得这是不矛盾的一件事情。所以，找寻我们要找到一个底盘，把发动机装上，再给它装上外壳、座椅，最后交付一辆车，企业才能用。

比如，精神要给医疗机构做一个医药医疗大模型，精神必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景，并对每个场景分析，看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。能不能做这个大模型取决于两个因素：传递一是场景下有没有数据知识，因为没有知识、光有场景，训不出大模型。

大模型做小也能弯道超车靳强：网味OpenAI发布Sora，网味掀起新一轮对人工智能的讨论热潮，国产大模型能达到Sora的水平吗?张鹏：Sora确实令人惊艳，但我们仔细研究了它的技术报告之后，发现它并没有外界看起来的那么新奇。其次，代脉动力美国也不是全面领先，美国真正在人工智能领先的公司，我认为就两家，软件是OpenAI，硬件是英伟达。

(责任编辑：陈小春)