这就对算力的要求就降到很低，对华大利吊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：缓和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。报告提出，因树上深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

如果GPT-4是100分的话，特朗太GPT-3.5差不多应该有75分到80分，我认为这个速度就很快了。打个比方，普学现在我们造出内燃机了，不能说我想造飞机，内燃机不能用，我不管了，我要造喷气发动机去。大模型与产业的结合：意棵小切口，大纵深张志伟：周鸿祎先生说过，今年是大模型场景应用元年。

但是在这个过程当中，美国技术需要发展，产业也需要落地。大模型做小也能弯道超车靳强：风险OpenAI发布Sora，风险掀起新一轮对人工智能的讨论热潮，国产大模型能达到Sora的水平吗?张鹏：Sora确实令人惊艳，但我们仔细研究了它的技术报告之后，发现它并没有外界看起来的那么新奇。

如何做出这个判断？周鸿祎：对华大利吊首先，我认为有差距是必然的，知道差距是多少，剩下的就是追赶问题。

我觉得，缓和国产大模型能否做到Sora这种水平就是一个资源和时间的问题。我现在说话比较谨慎，因树上你说大了，别人说你自卑。

按照刷榜的成绩，特朗太国内的模型早就超过了GPT-4了。因为Sora本身还有很多创新的技术大家还在研究，普学我也不敢特别准地去预测需要多少时间，但我相信应该不需要太久。

所以，意棵我谈的小切口，就是刚开始宁可保守一点，积小胜于大胜。但真正用一用，美国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。