能不能做这个大模型取决于两个因素：女劳一是场景下有没有数据知识，因为没有知识、光有场景，训不出大模型。

我们有这么多的工业门类，工揽国家这么重视制造业的数字化转型，工揽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。据我了解，大奖现在的大模型厂商纷纷转型，往产业方向走、往垂直方向走。

我现在说话比较谨慎，辞工你说大了，别人说你自卑。如何做出这个判断？周鸿祎：回国首先，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，女劳大模型比光刻机、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。

其次，工揽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。比如，大奖要给医疗机构做一个医药医疗大模型，大奖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。

但如果把大模型越做越小，辞工走垂直化、辞工产业化、企业化、场景化的道路，可能不需要万亿、千亿的参数，只需要百亿的参数，再加上一些私有的核心数据加持，在一个垂直单元上是可以超过GPT-4的。

但真正用一用，回国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。另外一则小故事发生在1990年5月，女劳时任宁德地委书记的习近平即将赴任福州，专门到福安市社口乡坦洋村与乡亲们告别。

工揽在场的人都很动容。大奖坦洋村是他的农村党建联繫点。

当地人喜欢泡茶，辞工茶杯因常年使用，积着厚厚的褐色茶碱。习近平曾说：回国茶字拆开，就是人在草木间。