当前企业正在部署更多用例，它们也面临着管理这种昂贵技术的成本和回报的压力。营销服务公司集团正在使用谷歌的中型模型，其首席技术官斯蒂芬·普雷托留斯提到，一年前，企业被少数几款大型模型吸引。当公司有限度地、试验性地使用它们的能力时，情况还好，但现在随着它们的规模扩大，大模型的成本可能很快就会失控。企业倾向于构建小模型来完成特定任务。
山海引擎彭璐在接受时报记
者采访时曾表示，国内算力需求正从大规模模 饭团电话号码 型训练转向推理需求，尤其是企业对于私有化部署的推理需求日益增长。随着开源模型能力的提升，企业发现通过微调开源模型即可满足特定任务需求，无须投入巨资训练超大规模模型。在今年年初召开的百度开发者大会上，李彦宏也表示，基于百度文心.，用户可以结合效果、响应速度及推理成本等多维度因素，灵活剪裁出适用于不同场景的小尺寸模型。相较于直接使用开源模型调整得到的模型，这些定制的小模型在同等尺寸下展现出了更为显著的效果优势；而在同等效果下，其成本则更低廉。
在一些特定场景中经过精调后
的小模型，其使用效果甚至可以媲美大模型。李彦宏论断，未来大 城市或地区这些区 型的原生应用将主要采用大小模型混合使用的方式，根据不同场景选择适合的模型。 商业化是指将人工智能技术、产品作为核心能力输出给广大消费者以及企业客户，让客户自主购买使用，并让产生盈利的过程。为什么要商业化？可以从个层面来分析：技术层：已经在多个领域取得成果，例如人脸识别、机器翻译等，将这些技术转化为实际产品或服务，可以为研究提供更多的资金和资源支持，进一步推动技术的创新和发展。用户层：数字化时代，人们希望能拥有更多智能化、自动化解决方案和产品，来提升工作效率，或者提高生活质量。例如：办公助理、智能家居产品等。
企业层投入大量的人力和资金研发
需要能产生交易，获得利润，持续发展，不然一直烧 买房B 钱，无以为继。国家层：推动传统产业升级和转型，通过推动商业化，国家可以培育出具有全球竞争力的企业和产业，从而提升整体经济实力和国际地位。二、商业化的现状商业化企业相对较少尽管技术发展迅速，但真正实现商业化的企业仍然相对较少。这些企业主要集中在互联网、金融、医疗、教育等领域。跳槽做端产品经理准备大干一场，发现把问题想简单了近年来，端业务大力发展，也让很多相关岗位的人（端产品经理、交互、测试、研发、运营、项目经理等）纷纷转型做端产品。…查看详情>商业模式多样：商业化的商业模式多种多样，包括智能硬件、行业解决方案、智慧城市运营商建设等。
