景BERT更有优势。而在没有明确数据和目标面向开放式的应用场景ChatGPT则更合适。 当然具体到国内企业的商业化来说大模型需要大量的数据高昂的训练成本这些都不是一般企业能够承担的因此它注定了是巨头的游戏。 在腾讯研究院近期发布的《AIGC发展趋势》报告中就梳理了目前AIGC产业生态体系的三层构架包括以预训练模型为主的基础层；以垂直化场景化个性化模型为主的中间层；和以图像语音文字生成等具体AIGC应用为主的应用层。
图：腾讯研究院
《AIGC发展趋势》 其中如百度腾讯OpenAI这样的大公司将波斯尼亚和黑塞哥维那 WhatsApp 号码列表 专注于做预训练模型对这些企业来说他们一方面能够将大模型的能力整合到自己的产品线中直接面向广大的用户；另一方面又能够通过API为中小企业提供能力调用在具体场景中落地。 面对这样的生态架构一位知名机构投资人在考察过硅谷的ChatGPT项目后向光锥智能表示：创业公司的机会在于在开源技术的基础上做具体的应用场景。尤其是可以把几种具体技术结合在一起比如
数字人和ChatGPT结合自动
生成视频用于金融客服 白俄罗斯电话号码列表 景下的应用。” 但这也会面临一些问题即如果大家都调用同一个模型的能力又落地在同一个细分场景那必然会面临同质化的问题。 所以刘升平认为：ChatGPT适合创业公司进入市场初期的冷启动即通过ChatGPT提供服务然后逐步积累数据待有了一定数据积累之后再利用BERT训练专用模型以此来建立自己的技术壁垒和护城河同时也提供差异化的服务和同行拉开差距。
