我觉得，视频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。

我们有这么多的工业门类，意甲国家这么重视制造业的数字化转型，意甲如果中国企业都用上了这种小规模的大模型，在自己的场景上让大模型跟业务相结合，其意义不亚于我们在超级AGI上追赶国外。所以我主张要在企业用大模型不要一下子宏大叙事，迪巴都灵而是在内部业务链条，或在外部产品功能中，选取两到三个场景，用大模型赋能。

我认为，拉帽罗马大模型比光刻机、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。而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，戏助攻现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机，但是B端企业要的不是发动机，而是一辆车。我现在说话比较谨慎，法卢你说大了，别人说你自卑。

但真正用一用，卡库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。关于大模型如何与产业相结合，视频你提出了一个理念，叫小切口，大纵深。

因为Sora本身还有很多创新的技术大家还在研究，意甲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。

据我了解，迪巴都灵现在的大模型厂商纷纷转型，往产业方向走、往垂直方向走。如果GPT-4是100分的话，拉帽罗马GPT-3.5差不多应该有75分到80分，我认为这个速度就很快了。

按照刷榜的成绩，戏助攻国内的模型早就超过了GPT-4了。法卢能不能展开聊聊？周鸿祎：我们去年从toB模式中找到一些方法论。

自2017年以来，卡库人工智能多次被写入《政府工作报告》。摘要：视频作为人工智能发展的核心引擎，视频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？华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者李明会北京报道伴随着ChatGPT、Sora、Figure01不断引发全球关注，人工智能（AI）的惊人迭代速度不断扩展着人们的想象空间。

(责任编辑：屯门区)