AI大模型没有壁垒吗？差距可能会越来越大。

大厂大咖有一说一。

AI大模型没有壁垒吗？李彦宏预测未来中国和美国OpenAIGPT的AI大模型之间的差距可能会越来越大。他首先驳斥了某些人宣称的大模型能力已经没有壁垒的说法，认为这是严重误解。他还从算力训练等几个方面分析了差距，认为算力是决定大模型成败的一个关键因素，但开源模型效率太差，无法适合未来发展。

李彦宏的这番话是在员工内部谈到的，有人认为这是务实，我们不妨对李彦宏所讲的中国和美国OpenAIGPT的AI大模型之间的差距可能会越来越大的观点再做一些解读，这大概需要从以下几个方面理解。

·第一是技术发展速度的差异性。ChatGPT展示了自然语言处理方面的领先地位，这种技术上的差异可能会随着时间推移而扩大。

·第二是数据访问和质量问题的差异。高质量数据对于训练高效准确的AI模型至关重要，OpenAI能够访问到更广泛、更高质量的数据资源，如果其他公司不能获得同等质量的数据，则可能导致模型性能落后。

·第三是计算资源和硬件限制问题。AI模型训练需要大量的计算资源，如果在硬件或计算能力方面被限制，那么差距会加大。

·第四是政策和监管环境不同的制约性问题。政策环境可能会影响AI技术的发展，譬如有些地区的政策会促进数据共享和技术合作，而有的会因为隐私保护或其他原因导致数据受到更多限制。

·第五是开源与闭源的技术性能差异。李彦宏说开源模型效率太差，可能认为闭源模型表现更好，认为使用开源模型的企业与使用闭源模型的企业之间将来会出现技术性能差异。

通过对李彦宏的观点解读，或许能让我们更深刻的理解关于AI的差距问题。不过AI技术差距到底是在缩小还是会继续加大，从专业性来说或许更应该相信这种差距的现实压迫感，但心里会不服。很希望我们能在大力促进技术进步的同时加强国际合作，这样差距才有可能逐步缩小。

对此你又如何看？