另一个方面，字节转疫情后，中国消费者的需求相较疫情前更趋向多样化，这就对我们邮轮企业所提供的产品及服务提出了更高要求

因为Sora本身还有很多创新的技术大家还在研究，系元我也不敢特别准地去预测需要多少时间，但我相信应该不需要太久。但是在这个过程当中，宇宙业务技术需要发展，产业也需要落地。

报告提出，字节转深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。能不能做这个大模型取决于两个因素：系元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，宇宙业务那就先把汽车造出来，我觉得这是不矛盾的一件事情。

中国正发出拥抱新一轮科技和产业浪潮的新信号，字节转发力以人工智能为引擎的新质生产力。打个比方，系元现在我们造出内燃机了，不能说我想造飞机，内燃机不能用，我不管了，我要造喷气发动机去。

2023年，宇宙业务中国有上百家公司在做大模型，鱼龙混杂，泥沙俱下。

但如果把大模型越做越小，字节转走垂直化、字节转产业化、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。报告提出，系元深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，宇宙业务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。我认为，字节转大模型比光刻机、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。

大模型做小也能弯道超车靳强：系元OpenAI发布Sora，系元掀起新一轮对人工智能的讨论热潮，国产大模型能达到Sora的水平吗?张鹏：Sora确实令人惊艳，但我们仔细研究了它的技术报告之后，发现它并没有外界看起来的那么新奇。关于大模型如何与产业相结合，宇宙业务你提出了一个理念，叫小切口，大纵深。