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摘要:报告显示，要实现大模型的落地，需要克服算力、数据、算法和生态等方面的门槛。在算法方面，大模型的研发需要掌握算法框架，并具备预训练、长上下文、多模态生成、强化学习等工程化能力。在生态方面，大模型的应用需求决定了其价值，因此C端用户量和B端开发者数量对大模型的发展至关重要。
报告认为，尽管国产大模型在追赶海外大模型的道路上面临着挑战，但中国市场一定会孵化出自己的“OpenAI”。国产化政策和企业级用户对大模型本地化部署和服务支持的需求，为中国的大模型厂商提供了广阔的市场机会。据调研显示，除了一些企业进行自主研发外，绝大部分国内企业用户和应用厂商都在等待国产大模型的商业化落地，这成为国产大模型发展的核心驱动力。
对于科技厂商而言，大模型将重塑其产品与服务。目前的落地应用主要集中在生成类和问答类方面，例如应用开发、营销内容生成、数据分析、智能客服等。通过大模型的应用，科技厂商能够增强服务能力，放大产品价值，并进一步催生新的产品和商业模式。例如，智能应用开发能力可以提升交付效率和产能，而自然语言交互能力则可以降低产品使用门槛，提升用户体验和终端用户量，从而扩展应用场景。
在企业用户方面，中国企业普遍对大模型的潜在价值充满期待。报告显示，73%的企业已关注大模型，其中64%的企业认为大模型将带来变革性的价值，而不仅仅是简单的效率提升。
目前，大部分企业还处于观望和探索阶段，具体的落地进展受到预算、政策、场景等因素的影响。然而，能源、出海和银行等行业已经走在了前列。
在企业用户落地方面，有两种主要方式。一种是通过中间层的Prompt+思维链工程及指令微调，直接调用通用大模型的能力，并赋能于应用层。另一种方式是利用行业数据集训练通用大模型，从而形成行业大模型，并赋能于垂直场景应用。未来，这两种方式将并存，具体取决于企业的实际应用需求。
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