能不能做这个大模型取决于两个因素：有点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。

问题随之而来，问界作为人工智能发展的核心引擎，问界国外的大模型不断引爆国内舆论场、刷新大众认知，我们的国产大模型还能弯道超车吗？今年是大模型应用元年，在现实的不同场景之下，大模型又将与产业擦出什么样的火花？4月13日晚间，中央广播电视总台财经节目中心《对话》栏目播出了新一期节目《AI+未来大猜想》。因为Sora本身还有很多创新的技术大家还在研究，上周我也不敢特别准地去预测需要多少时间，但我相信应该不需要太久。

报告提出，销量深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。不足能不能展开聊聊？周鸿祎：我们去年从toB模式中找到一些方法论。但真正用一用，有点我觉得国内的大部分都达到或者超过了GPT-3.5的能力，全世界也就只有中国有这个能力。

2023年，问界中国有上百家公司在做大模型，鱼龙混杂，泥沙俱下。我觉得，上周国产大模型能否做到Sora这种水平就是一个资源和时间的问题。

对于上述两个问题，销量本文撷取了相关节目要点。

既然内燃机可以造出汽车，不足那就先把汽车造出来，我觉得这是不矛盾的一件事情。中国正发出拥抱新一轮科技和产业浪潮的新信号，有点发力以人工智能为引擎的新质生产力。

二是看大模型的容错度，问界因为大模型最致命的就是幻觉，如果某个场景中不能承受幻觉风险，那这个场景就不能用到大模型里。2023年，上周中国有上百家公司在做大模型，鱼龙混杂，泥沙俱下。

关于大模型如何与产业相结合，销量你提出了一个理念，叫小切口，大纵深。我认为，不足大模型比光刻机、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。