12 月 6 日，当 ChatGPT 低调地庆祝它的'一周岁'生日之际，谷歌推出 Gemini 大模型，引发科技圈震动。Gemini 将大模型带入原生多模态时代，不仅可以处理文本内容，还可以处理代码、音频、图像和视频等多种模态信息，是谷歌目前规模最大、能力最强的大模型。
一年前，ChatGPT 的问世，掀起人工智能的巨浪。如今，不断'涌现'的 AI 能力，正让未来变得更加未知。谁都不想错过一个时代的来临。
一面是科技巨头纷纷加入，另一面是众多初创公司积极参与，试图以技术创新和市场占领赢得先机。然而随着大模型创业的逐渐升温，竞争的火焰也变得愈发炽热。在这场角逐中，资源投入巨大，无论是研发、硬件基建还是人才争夺，都成为创业公司需要克服的巨大困境。
奔腾的浪潮
一年以来，各行各业的公司都在争先恐后推出自己的'大模型'，大模型创业潮如同一场狂风骤雨，让整个科技产业陷入了一片热潮。百度、阿里、华为、京东等互联网大厂重金押注，无一缺席。他们不仅投入大量的资金和资源，还积极招募人才，加强技术研发，以保持自己在人工智能领域的领先地位。在这之中，也有无数创业者奔涌而至，希望能在这个新兴的市场中抢占先机。
最新发布的《北京市人工智能行业大模型创新应用白皮书（2023 年）》显示，仅国内而言，截至 2023 年 10 月，我国拥有 10 亿参数规模以上大模型的厂商及高校院所共计 254 家，分布于 20 多个省市/地区，国内大模型总数达 238 个，'百模大战'再次升级。
面对持续火爆的'百模大战'，业内也开始出现一些'冷'思考。'中国的大模型很多，但是基于大模型开发出来的 AI 原生应用却非常少。'在相关论坛上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏谈及国内 AI 行业现状时表示。
国内目前大模型创业企业的现状如何？目前的大模型可分为通用大模型和垂类行业大模型。通用大模型具有强大泛化能力，可在不进行微调或少量微调的情况下完成多场景任务，相当于完成了'通识教育'的 AI，ChatGPT、百度的文心一言、阿里的通义千问等都是通用大模型。
行业大模型则是利用行业知识对大模型进行微调，让 AI 完成'专业教育'，以满足在能源、金融、医疗、制造、传媒等不同领域的需求。
基础大模型的技术创新，更多是大公司的角斗场，对于大多数创业公司而言，不管是算力、资金还是数据，有限的创业资源都决定了垂直行业大模型是创业者们的主战场。
旋涡中的竞争与困境
多位接受采访的业内人士认为，'数据'和'人才'是如今大模型创业公司的竞争中最重要的核心资源。
数据是推动大模型能力演进的核心'能源'。浦因科技（上海）有限公司首席科学家秦兴虎表示，不管是模型的训练还是后续对模型的进一步更新以满足其实际应用，都需要大量的数据来支撑，在模型开发的成本中，数据成本也占据了很大的比重。
从事医学垂直 AI 模型研究的英国邓迪大学博士研究员王宸禹也表示，AI 医疗行业的数据获取难度较高，成本也更大。
北京医者信息科技有限公司 CEO 刘呈辉认为，即使早期各大公司之间技术有所差距，但随着竞争到后期，技术的鸿沟被抹平，数据会成为最重要的战略资源。尤其是专业领域里的高质量私域数据，更是稀缺资源，还涉及数据资产的采集、产权、安全隐私等问题。
在秦兴虎看来，从事医疗行业大模型的开发需要既懂人工智能技术，又懂相关生物信息技术，专业性要求极高，人才争夺成了创业公司需要克服的另一个困境。一方面是要求高，另一方面，初创公司对于人工智能人才的吸引力很多时候是不如大厂的。
'现在国内做基座类模型的人才 90% 都出自清华，国内真正会调模型、训练模型的甚至不超过 200 个人。'刘呈辉也表示，由于行业本身的人才储备有限，加上大模型的突然'火爆'，人才短缺问题显得尤为突出。如果不在高校具备一定的人才资源，创业公司连招人都会变得很困难。
脉脉高聘人才智库发布的《2023 泛人工智能人才洞察》显示，今年 1 月到 8 月，新发 AI 岗位平均月薪超 4.6 万元，人才供需比仅为 0.39，相当于 5 个岗位争夺 2 个人才。
vivo 副总裁周围接受媒体采访时曾表示，
