他以欧洲和北美市场举例称，碧桂每个国家的政策和法规都不一样，碧桂比如滑板车在德国、法国、意大利等国面临的相关规章制度和对应的法规要求，全部都不一样，绝对不是一个海外总监、一个海外销售就能够涵盖所有国家。

所以我主张要在企业用大模型不要一下子宏大叙事，园被而是在内部业务链条，或在外部产品功能中，选取两到三个场景，用大模型赋能。中国正发出拥抱新一轮科技和产业浪潮的新信号，呈请发力以人工智能为引擎的新质生产力。

张鹏：清盘通用大模型的能力提升所衍生的能力，能让我们去寻找到大模型原生的应用或者大模型原生场景。按照刷榜的成绩，公司国内的模型早就超过了GPT-4了。如果GPT-4是100分的话，极力GPT-3.5差不多应该有75分到80分，我认为这个速度就很快了。

2023年，反对中国有上百家公司在做大模型，鱼龙混杂，泥沙俱下。能不能做这个大模型取决于两个因素：碧桂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。

既然内燃机可以造出汽车，园被那就先把汽车造出来，我觉得这是不矛盾的一件事情。

而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，呈请现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机，但是B端企业要的不是发动机，而是一辆车。如果GPT-4是100分的话，清盘GPT-3.5差不多应该有75分到80分，我认为这个速度就很快了。

但如果把大模型越做越小，公司走垂直化、公司产业化、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。自2017年以来，极力人工智能多次被写入《政府工作报告》。

这就对算力的要求就降到很低，反对可能有十张消费级显卡在一个场景就能用起来，非常适合我们国家，这也是我们弯道超车的一个场景。如果能取得成绩，碧桂我认为就已经是很大的进步了。