昆仑万维 (300418): 回答：答：我们在最初投入 AI 大模型的研发时，就在思考这件事，也积累了一些认知，在此也和各位分享一下：ToB 领域，目前难点在于针对各个细分行业去生成大模型可理解的预训练数据，而这在信息化相对薄弱的中国就变得更为困难。同时，解决这一问题，还须要具备两个条件，首先是对行业有深刻的认知，其次是对预训练数据处理有经验。我们过往在企业服务、医疗、新能源和新材料等多个行业积累了较为深厚的行业认知，以及较为丰富的投资经验。目前，我们也已经开始同投资组合中的一些企业进行沟通，帮助这些企业进行大模型的数据处理与转化，这是我们在 ToB 端的差异所在。ToC 领域，我们认为最重要的是降低用户的使用门槛，所以例如我们业务中 AI 游戏、AI 音乐、AI 漫画等方向，更大的关注点是大幅度降低用户使用 AI 的门槛与成本。只要我们把创作门槛降的足够低，那么创作者与内容都会迎来爆发式增长。就好比 TikTok 对视频内容生态的颠覆，我们也将通过 AIGC形成新的 UGC 社区，打造下一代内容平台。关于竞争力，首先相较于中小企业，我们拥有自己的底座大模型，这代表了我们的技术深度以及 AIGC 定制化能力，我们不必依赖于大公司来提供 AIGC 相关服务。其次，相较于大型企业，我们对海外市场的认知以及对 C 端用户的需求把握有更独到的理解，海外经验相较同类公司也更为丰富，整体的思考路径与竞争方向与其有差异化。最后，我们会不断进行技术创新和研发投入，跟踪最新的研究成果和技术趋势，积极探索新的算法、模型和应用方法，从而确保产品和服务具有创新性和竞争力。

2023-06-25 00:00:00