终局为演进为完整的生态。大模型的终局，不可能是一颗孤零零的“超级大脑”回看计算架构的发展历史，从集中式架构到C/S架构、然后开始倡导瘦客户端、上云、然后又开始端侧边侧甚至离线运算，公有云、私有云、混合云、分布式云、边缘计算、云边协同。。。“数字化底座”在演变和创新中一路狂奔， 各种层出不穷的词语看得人脑袋冒烟。就这还漏掉了从单片机开始展开的嵌入式计算脉络。

为啥搞这么复杂？因为用户需求场景不同呗。集中特别好，效率高。但是不安全啊，不放心啊，实时性差啊，不能实现个性化需求啊。。。所以这么来来回回的折腾，无非就是出于这几个方面的考虑：1、个性化定制需求2、数据隐私安全需求3、实时性需求4、资源有限制情况下的需求尤其随着IoT、5G、AI和互联网的发展，业务场景需求出现了井喷级别的增长和细化。比如智能驾驶场景，对实时性的要求是变态级别的。上云计算？玩呢？这延时谁敢开？再比如金融行业，数据必须跟自己这锁着，谁都不能给。还有在战场、灾区等极端恶劣环境下作业的设备，必须离线工作。这些场景的需求各不相同，但是每个需求都是刚性的，实实在在的。这些需求就决定了，在这些业务之下，必须有多样化的、成体系的计算架构进行支撑。之于大模型，是一模一样的道理。通用模型负责“博学”，解决通用问题；而专用模型，必须要有更丰富的专业知识、更贴心的业务知识、更精准的服务、更安全的保障。——还有成本开销问题。例如在车牌号识别、人脸识别等非常窄的场景下，小模型就足够精准、足够经济了。所以，大模型的终局，不可能是一颗孤零零的“超级大脑”，注定是在不断地演进中成长为一个枝繁叶茂的生态。

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