未來AI無疑是數字經濟最重要的組成部分。而AI的發(fā)展，首先要解決的是AI與實體之間的法律關系及邊界問題。AI不是為了讓人脫離真實世界，而是為了增加人與真實世界、人與人的交流，它應該使人類更懂得多元與互信，而非割裂的二元。

相對而言，大量研究在預訓練模型的落地能力上將持續(xù)努力，壓縮、剪枝、蒸餾的工作仍起到重要作用。不止于算法本身，編譯、引擎、硬件等方面的優(yōu)化也在大步邁進。整體而言，現在大規(guī)模預訓練模型的研究，包括模型結構的演進和落地仍處在探索階段，各家的持續(xù)探索正在不斷擴大對大規(guī)模預訓練模型的認知邊界。

毫不諱言，AI超大模型應該成為普惠性的科技進步力量，讓行業(yè)用戶甚至是中小用戶也能使用超大模型尋求深度創(chuàng)新，促進業(yè)務可持續(xù)健康發(fā)展。

這一成果的取得必須依靠更多的產、學、研、用機構和開發(fā)者，從技術創(chuàng)新、場景融合、應用開發(fā)等不同維度，共同促進AI超大模型的健康發(fā)展與產業(yè)落地。大模型沉淀的知識與認知推理能力向小模型輸出，小模型基于大模型的基礎疊加垂直場景的感知、認知、決策、執(zhí)行能力，再將執(zhí)行與學習的結果反饋給大模型，讓大模型的知識與能力持續(xù)進化，形成一套有機循環(huán)的智能系統(tǒng)。參與者越多，模型進化的速度也越快。