入场时间分先后
大厂在推出大模型方面率先展现了差异。这些较早推出大模型的大厂，不仅在相关领域早早布局，技术积累也相当丰富，应对变化的能力也较强。比如，有些大厂很早就开始研发，显示了他们对技术走向的敏锐感知。但这也伴随着风险。因为当时技术还不够完善，他们投入的研发和推广成本较高，就像一场充满不确定性的探险。
晚进入市场的企业有机会学习先行者的经验，减少不必要的摸索，将资金投入到模型优化等关键环节，这样可以显著减少研发的开支。然而，晚进入市场也伴随着激烈的市场竞争，市场结构已经初步形成，要想打破现状，并非轻而易举。
模型定位各不同
大型企业的业务规划对大型模型的应用领域和定位产生重要影响。比如，那些专注于搜索业务的企业，它们的大模型会侧重于提升搜索环境的性能，力求让搜索结果更加精确和高效。另一方面，涉足电商领域的企业，其模型更多用于商品推荐和客户服务，旨在为顾客提供更优质的购物体验。
模型定位的不同源自于训练数据的不同。这些数据对模型而言，就好比是“养分”。数据的多少和精确度，直接影响了模型的能力范围。比如，若数据中富含医学知识，那么模型在医学问答领域就能表现出色；而若数据以金融信息为主，那么模型在金融分析和市场预测方面的表现可能会更加显著。
市场策略有区别
在开源和闭源两种策略上，各大企业持有不同看法。阿里在开源领域尝到了甜头，Face榜单上排名前十的开源大模型，多数源自阿里推出的通义千问。与此同时，百度董事长李彦宏曾倾向于闭源，他坚信闭源在技术和商业模式上更胜一筹。
从技术角度分析，早期的大型企业选择封闭源代码主要是为了维护自己的知识产权和构建商业防线，比如早期的GPT-3并未开放源代码。然而，现在许多大企业开始转向开放，比如腾讯开源了混元视频模型，他们通过构建生态系统来吸引开发者使用自己的云服务，以此来获得长期利益，而不再仅仅依靠技术保密。
盈利模式正转变
当前，大型企业盈利主要依靠B端市场，然而近期众多大企业开始关注面向消费者的应用推广，并实行了B端与C端“两条腿走路”的策略。业内人士分析，这或许是因为开源和低价API的模式对大企业的B端业务产生了压力，迫使它们在C端寻求更多的商业机会。
过去，众多大型企业将大模型的定位放在技术驱动上，将其看作是提升生产力的关键。大模型的订阅费用成为它们重要的收入渠道。虽然开源模式能够吸引开发者及合作企业推动技术进步和应用开发，但同时也可能对收益造成影响。因此，在盈利模式的转变过程中，开源既是一把双刃剑，既能吸引资源，也可能带来风险。
成本生态成重点
过去的那场“百模大战”里，国内外AI大模型企业投入了大量资金。但有些企业只用557.6万美元的GPU成本就训练出了能力不错的模型。这让大企业开始思考。自去年起，大模型竞争的焦点已从“技术至上”转变为“成本与生态”。
成本管控有助于大型企业在竞争激烈的市场中占据有利地位，同时，构建完善的生态体系，吸引开发者与用户，有利于大模型的不断更新与进步。这就像一个生机勃勃的生态系统，众多生物相互依赖，大模型生态中的开发者、用户等亦相互激励，共同助力技术的进步。
开源免费引争议
开源与免费，这对大型企业的影响尤为显著。不少企业最初依赖技术优势发展大规模模型，然而开源政策无疑会对它们的收入产生冲击。尽管开源的初衷是为了吸引开发者及合作伙伴共同推进技术更新和应用开发，但也有人觉得现在各家的开源行为更像是一种宣传手段。
若开发者采用阿里通义千问打造AI应用，技术测试成功后，若企业需进行个性化调整和适配，便需与技术人员取得联系。这一现象也表明，开源在具体应用过程中，可能并不像想象中那样毫无成本且方便快捷，其中的利弊得失，大型企业有必要进行深入考量。
你对大厂在大型模型领域的发展方向有何见解？是否更倾向于认为它们将偏向开源还是闭源？不妨在评论区留下你的观点。同时，别忘了点赞并转发这篇文章！
