新京报贝壳财经讯（记者许诺）7月12日，在2023新京报贝壳财经夏季峰会“人工智能潮涌 生成数智未来”主题论坛上，中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏在主旨演讲中指出，现在出现了做通用大模型还是做垂类大模型这两条路径，但从用户侧尤其是中长期看二者会走向混合模式，因为用户往往同时需要通用和垂类的特点。但短期内在具体做法上，仍然有两个选择，一是基于第三方的通用大模型做场景化微调，基础模型与垂类场景属于弱耦合式。灵活性和通用性更好。二是从下到上做全栈式的，基础模型与垂类场景属于弱耦合式，性价比和专业性更好。


何宝宏认为，“通用大模型是对标ChatGPT，消费级的大模型，是标准化的服务，是公共服务。经过这几个月的讨论和实践，大家发现它需要海量的数据、庞大的算力以及大量的人才，门槛极高，属于少量玩家的。”何宝宏说道，“所以一部分人开始选择做行业大模型，也就是垂类大模型，聚焦特定的领域，面向企业解决特定领域的特定问题，这里面非标准化的东西比较多。”


“下一步，做通用大模型和做垂类大模型，会不会走向融合？”何宝宏表示，“中长期来看，用户需要的是“混合大模型”。”何宝宏指出，可以将以ChatGPT为代表的大模型称之为公有的AI，行业的大模型称之为私有的AI。就像云计算的概念，有公有云必然也会有私有云，然后就出现了混合云和多云。


“关于下一步的AI发展，将来也会讨论公AI有和私有AI，讨论混合模式、多模型管理和云原生的AI等。”何宝宏说道。


编辑 陈莉 校对 刘军