【GPT-4并不是大模型的最终答案】
OpenAI已经在文本模型方面的推进接近到顶，GPT4打开双模态局面，但在多模态也没有好的破局方案，它的研究创新能力也远不如工程创新。另外特斯拉、Google之前在视觉等方面的累积也有弯道超车的可能性。
如果AIGC是将来的主要生产力，那作为消费者一定希望多几个轮子存在，因为ChatGPT目前已经有了自己的倾向性，拥有了自己的价值观。
谷歌在Bard之外的另一个大模型PaLM-E，是谷歌最近发布的史上最大视觉语言模型，其不仅有强大的语言与视觉能力，并能操控机器人识别指令自主操作。
国内之前对终局缺乏本质认识，没有能力预测到“涌现”现象的发生，因此没有投入大量人力物力予以大模型方向的坚持，且其中很多商业化尝试也受制于大厂企业文化不能成行。
创业者思考框架：商业价值存在于两端，一端稀缺，本质通过技术推进带来生产力提高，另一端为distribution（分布），跟客户联系紧密，这能带来更大的创业机会。由iPhone产生的应用层商业化机会，不管是Facebook Instagram，还是美团微信，都不输于发明iPhone的人的。大模型创业的格局很难预测，注定是百花齐放、动态变化的过程。
中美之间在人工智能领域的发展对比是不容忽略的话题。在数据端国内相比美国具备优势，在算法层面，国人在工程化追赶上也具备很强后劲，但在算力层面短期内会显得吃力，而总体来说，美国的大模型发展对中国也是一种促进，中国做出自己的ChatGPT是必然的，只是时间问题。目前国内处于起步阶段，OpenAI那边已进入加速期，中短期内差距会拉大，但随着大厂和初创为代表的AI公司兴起加速，过段时间，又会进入差距缩小的过程。