自2017年以来，月源滚人工智能多次被写入《政府工作报告》。

其次，苦尽美国也不是全面领先，美国真正在人工智能领先的公司，我认为就两家，软件是OpenAI，硬件是英伟达。我现在说话比较谨慎，甘滚你说大了，别人说你自卑。

这就对算力的要求就降到很低，日意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。我们有这么多的工业门类，富贵国家这么重视制造业的数字化转型，富贵如果中国企业都用上了这种小规模的大模型，在自己的场景上让大模型跟业务相结合，其意义不亚于我们在超级AGI上追赶国外。按照刷榜的成绩，大星国内的模型早就超过了GPT-4了。

我觉得，月源滚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。苦尽能不能展开聊聊？周鸿祎：我们去年从toB模式中找到一些方法论。

甘滚责任编辑：孟俊莲主编：张志伟。

Sora运用到的仍是已有的技术，日意只不过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。但真正用一用，富贵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。

如何做出这个判断？周鸿祎：大星首先，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。我认为，月源滚大模型比光刻机、芯片的难度要低很多，因为毕竟是软件，但未来是要奔着AGI，也就是通用人工智能去的，这块的挑战就是算力。

比如，苦尽要给医疗机构做一个医药医疗大模型，苦尽必须把医疗进行场景细分——在里边找出50到100个场景，并对每个场景分析，看看文章生成、情感判断、内容翻译等大模型最常见的功能能不能发挥作用。而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，甘滚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。