大模型下一步的发展趋势是什么？

已经很明确的趋势是会分成两大类，通用大模型和垂直（行业）大模型。

通用大模型基本上是巨头的游戏，真正能在激烈竞争中胜出的参与者应该只是个位数。 国外的OpenAI+Microsoft，Google，Meta等几个互联网巨头，国内的百度阿里腾讯商汤字节。

垂直大模型就竞争激烈些，百模大战，国内基本都是这个做法：基于已经开源的模型，拿过来按照行业特色重新训练几个月或者仅是微调tuning一两个月，然后私有化部署卖集成方案。这里面行业机会非常多，不仅有初创企业，前面说的国内通用大模型玩家也大半会涉及进来，两头发力。还有就是有实力的甲方，可能自己也会做适配工作，毕竟模型的软件算法已经开源了，有数据集有GPU就能自己动手做。

如果说大模型本身的技术发展，现在有几个趋势是明确的，MoE混合专家架构的采用，多模态，RHLF过程去除人工介入，推理过程的效用增强，时延受控。内存管理和多维并行等。

具体可以看我最近写的文章，生成式AI与存储最新发展