2023年，人工智能成为备受瞩目的焦点，被形容为辣子鸡，大模型的发展进入了百模大战的阶段，引起了业界、学界和公众的高度关注。

　　7月2日，全球数字经济大会在北京举行，这是由北京市人民政府、工业和信息化部、国家网信办、商务部和中国科协共同主办的会议，其中包括人工智能高峰论坛。

　　在论坛上，360公司的创始人周鸿祎指出，大模型的发展必须与国家的产业数字化战略相结合。他强调，企业级垂直大模型至关重要。公有大模型无法实现成本可控，企业应该使用百亿级基础模型，并根据不同需求训练不同的垂直模型。他提出了将大模型变成每个企业和政府部门都可以直接使用的工具的想法。

　　同时，他也强调了安全问题。他认为，不能够立即向大模型开放API和函数，而应采取监控审计措施，将大模型限制在一定范围内，使其充当副驾驶和助手的角色。

　　大模型必须具备通用性，才能赋能各行各业，引领工业革命。周鸿祎表示，大模型是真正的智能，标志着通用人工智能的到来。大模型可以直接提高个人和组织的生产力，并实现赋能。他将大模型比作电脑，刚开始时电脑并没有带动工业革命，直到它进入家庭和企业，才改变了世界。

　　他认为，只有当大模型走入千家万户，赋能各行各业时，才能真正推动人工智能所带来的革命。

　　有人将大模型比作操作系统，但周鸿祎认为，未来将不只有一两个大模型，而是像数据库一样，成为每个数字化系统的标配。无论是在手机、汽车还是企业和政府内部，大模型都将发挥作用。

　　产业数字化是国家的战略，大模型的发展应该与之相适应，为产业数字化提供赋能。周鸿祎认为，中国是大模型发展的真正机遇所在，政府、城市和企业都拥有广阔的应用市场，中国应该抓住产业互联网发展的机会。

　　周鸿祎强调了企业级场景下大模型面临的问题。首先，公有大模型缺乏行业深度，无法满足企业级应用场景的垂直性和专业性要求。其次，公有大模型存在数据安全隐患，组织内部知识库不适合训练到公有大模型中，而且公有大模型容易导致企业内部数据泄露。第三，公有大模型无法保障内容的可信性，无法保证内容真实可信、有据可查，同时企业内部数据更新迭代速度快，公有大模型无法实现知识的实时更新。最后，公有大模型无法实现成本可控，直接训练和部署千亿级参数的大模型成本过高，而企业级应用应该使用百亿级基础模型，根据不同需求训练不同的垂直模型，企业只需要负担垂直训练的成本。

　　他表示：“对于很多企业来说，训练企业级大模型的成本已经急剧降低，我们的目的是将大模型变成每个企业和政府部门都可以直接使用的工具。”他提出了大模型的几个要点：行业化、企业化、垂直化、小型化和专有化。

　　同时，他强调产业化方案需要遵循安全、可信和可控的原则。在安全方面，需要注意网络安全、数据安全、算法安全和生成内容的安全。在可信方面，需要进行搜索矫正、知识矫正和对齐训练，解决知识模糊、知识不能及时更新的问题。在可控方面，不能立即向大模型开放API和函数，而应采取监控审计措施，将大模型限制在一定范围内。大模型的定位应该是副驾驶和助手的角色，最终决策还是需要人来做出。

　　在企业级大模型的落地过程中，需要找准刚需和痛点，采取小切口、大纵深的策略。周鸿祎认为，企业应该从大模型目前擅长的能力入手，例如问答对话和内容创作。他建议，企业应先从成熟的角度切入，不要将大模型过早地与企业业务系统紧密耦合在一起，以免造成复杂的应用。另外，企业应找准刚需和痛点，例如员工知识搜索、知识管理和培训，以及领导信息决策和舆情分析等方面。周鸿祎还强调，目前应先将大模型开启副驾驶模式，与现有业务系统相对独立和隔离，确保安全可控、安全落地和快速执行。如果非要与现有系统结合，存在安全风险。

　　此外，周鸿祎提出了普惠AI的理念，使每个人都能使用企业大模型。他强调，大模型的发展必须以人为本，好用、易用是第一原则。