我觉得，纽约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。

张志伟：广告周鸿祎先生在今年两会期间接受《华夏时报》记者采访时曾表示，中国大模型的水平相当于美国GPT-3.5的水平。这就对算力的要求就降到很低，牌现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。

如果能取得成绩，中文我认为就已经是很大的进步了。能不能做这个大模型取决于两个因素：拉赔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。但是在这个过程当中，不赔技术需要发展，产业也需要落地。

所以，纽约我谈的小切口，就是刚开始宁可保守一点，积小胜于大胜。据我了解，广告现在的大模型厂商纷纷转型，往产业方向走、往垂直方向走。

今年就消停很多了，牌现因为很多企业知道，有些特别难的事自己也做不了。

但如果把大模型越做越小，中文走垂直化、中文产业化、企业化、场景化的道路，可能不需要万亿、千亿的参数，只需要百亿的参数，再加上一些私有的核心数据加持，在一个垂直单元上是可以超过GPT-4的。我认为，拉赔大模型比光刻机、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。

不赔能不能展开聊聊？周鸿祎：我们去年从toB模式中找到一些方法论。你说小了，纽约别人说你自大。

能不能做这个大模型取决于两个因素：广告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，牌现你说大了，别人说你自卑。