他认为，要远虽然上述这些不像技术看起来那么复杂，但是需要时间，需要不断去搭资源。

我现在说话比较谨慎，微盘你说大了，别人说你自卑。而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，股票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。

但真正用一用，要远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。但如果把大模型越做越小，微盘走垂直化、微盘产业化、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。这就对算力的要求就降到很低，股票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。

能不能做这个大模型取决于两个因素：要远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。你说小了，微盘别人说你自大。

所以，股票我谈的小切口，就是刚开始宁可保守一点，积小胜于大胜。

Sora运用到的仍是已有的技术，要远只不过OpenAI把这些技术综合起来从工程上进行了优化，做到了之前的人没有做到的事情。如果能取得成绩，微盘我认为就已经是很大的进步了。

这就对算力的要求就降到很低，股票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。对于上述两个问题，要远本文撷取了相关节目要点。

张志伟：微盘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。但如果把大模型越做越小，股票走垂直化、股票产业化、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。

(责任编辑：张觉隆)