导语：当我们在谈论大模型时在谈什么？当大模型竞争日渐白热化，一批羽翼未丰的创业公司们却已经站在了生死线上，随机并带有突发性的风险难以预估，稍有不慎就可能前功尽弃，从而项目烂尾。由此见得，国内大模型之争，生或死、弱或强的边界已越来越清晰，以文心大模型为代表，大厂一出手，便一骑绝尘，横扫了大模型半壁江山，跟国内其他模型拉开了较大差距。
1.大厂之“大”
据不完全统计，国内已发布的大模型产品超过80个，但真正的“百模大战”却有点未战先衰，技术迭代上出现了急刹车。用户仍然会选择大厂的大模型，表面看来，大厂在实力上有明显优势，产品体验更高。但本质上是大厂大型模更稳定、安全靠谱。
大模型的战力取决于算力、算法、框架、工程化、人才等各个层面的综合实力，一些小平台虽也能赶点时髦，踩上大模型的风口，但以上几点的综合制约还是造成了其技术实力的不稳。包括研发上无法有效投入，导致无法真正全面地参与到大模型的阵地战里。
以百度为代表的大厂强势崛起，不是空中楼阁，而是真正意义上做到了对大模型的不断迭代和稳定输出。决定胜败的关键点还在于，基于安全性的考量结果。从大模型出品到争先恐后大干快上，百度平衡了技术实用性、有效性和市场接受度，不至于在研发半途受制于安全因素。而更多创业公司的开源模型，虽然也能将就了事，但成也于此败亦于此，创业公司大模型总体而言仍是灵活有余但稳定不足。
同时，开源对于客户技术团队二次开发能力要求很高，从全球来看，制约性因素仍然控制在百度等前列大厂手里。导致小公司虽然在产品创意上能够短暂亮相，尤其是凭借发布会等宣传手段占据风头，但却仍难回避后劲不足的困扰。
国内的“百模大战”也分为有云和无云的区别。没有云的创业型公司，虽然可在短期内寻得与其他云厂商合作，但仍然无法回避中间协调环节上的硬伤，合作的云厂商需要支付费用，这样一来即使参与进去，也要通过购买别人的云来“曲线救国”，支付高昂的费用不说，有的小厂谈好的后期分成，实际上在未投入使用时，便要面对未来可能出现的利益分配纷争，利润被云厂商摘得大部分的比比皆是。如此一来，即使商业化能顺利展开，到最后却往往败于无钱可赚。
2.“长期主义”的能力
大模型的诞生、更新与使用从来不是短期行为，其实力的每一点迭代都要付出长期而坚实的努力。大厂与小厂的较劲其实并不在一个平台，仅仅拿update来说，大厂一个月更新几次，而小厂先是人手不足，只是原先的发布会版，却无法再往前多走一步。被一篇AI小作文搞得焦头烂额的科大讯飞为何会被质疑“没钱持续做大模型”？原因或许因其亏损当前，从而引发相关推论，难堵众人之口。而由明星光环笼罩的光年之外在主导人王慧文病后，基本处于“中途离场”状态。
研发受制于对盈利和投入的平衡态，创业公司更看重于ROI的产出，但大厂却早就打起了“长期主义”的念头，不管是否出现ChatGPT现象，AI的本心是不决楼兰终不还。文心一言的优势更明显，文心千帆有更完善的工具链，其商业应用和配套更为丰富，是用户最爱的全面、易用、安全的首选。不仅解决了算力，更突出体现了完善的用户服务能力。
所以会出现大模型前后不相继，只因为真正的toB化不足，服务客户不仅看技术实力，更看行业的专业垂直度，以及对Knowhow（专业技术）的领会和成功案例。长期有服务经验的百度之所以能成为首选，最重要的一个核心就是有10+行业大模型和长期的行业服务能力。从搜索到云和AI，20余年的百度已经建起一条完善的客户服务体系，而其经验和技术内核，正在成为大模型的标配。
3.服务及后保障体系
大模型从研发到完成客户服务从来不是“一锤子买卖”，而需要在交付和运维等各个环节都有长期保障。最怕的就是，花了重金买了创业公司的GPT“开源”作品，前面感觉很好，但后续却找不到保障人员，联系关键人也找不到，这不是白花钱了吗？
虽然技术上可以通过“变型”收割到客户，但却没能力做客户后续跟踪和服务的大有人在，这也是选大模型选大厂的主要原因。2B服务是需要长期的服务基因来组织和建设的，但小公司往往只能做到产品匆忙上马，而长期的服务体系并没搭建成功，这几乎等于把客户推向大厂，事实正是如此，大厂也拥有服务更大企业客户的能力。
并非是单纯的马太效应。事实也证明，大厂的服务能力和品质还是客户最看重的条件和因素。翻看百度的用户服务，则可以放大去推演。一是长期的2B服务完善机制，二是成建制的交付团队，三是运维保障团队能力明显属于行业最高标准。
在大模型的选择上需要企业客户更有侧重点和针对性，这显然不似去市场买菜，所见即所得，多快未必好省，物美亦难价廉，毕竟产品及后续的服务体验依然有赖于企业平台的服务水平和综合实力。口碑品质成正比才能真正让用户得益，企业显然要算总账，切忌因一时贪图便宜而栽了跟头，得不偿失。