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这几天，参加了一个AI的讲座活动，我在活动上有向创新工场的任博冰任总请教：为中小企业提供GPT应用开发是否有机会？
任总表示：现在投资人更看好自研大模型，AI领域的商业模式比较看好To C和To P，这里的To P是To Partner，也就是To 同行。
我后面也是一直在思考这个问题，对于初创企业而言，没有实力自研大模型，在开源大模型的基础上做应用端的开发，天花板太低了吗？
后来，我读了《GPT赚钱周刊》最新的文章后在文末向殷老师留言提问。殷老师的回答一语点醒梦中人：
投资人和创业者的出发点是不一样的，投资人要万里挑一、找有特别高天花板的事情去投，而创业者是要找有市场需求、能起步做起来的事情。
创业，无论大小企业都要抓需求、抓痛点，这点无需多言。
除了找准需求之外，什么对初创公司至关重要呢？我觉得是：好起步。
先干起来再说，创业就是失败失败，直到意外，那个意外才是成功，如果都不开始行动，或者难以起步，那又何谈失败呢？
如果说初创公司与巨头相比，在创业上有什么优势？那快速迭代无疑是其中非常重要的一点。
尤其是日新月异的GPT时代，如果不能快速迭代等于是慢性自杀，同时，产品的完善和用户的体验也是在一次又一次的快速迭代中越来越好的。
开源大模型让初创企业能够更快地进行原型开发和测试创意。在这样情况下，初创企业可以更为高效地致力于产品和服务的开发。
在大模型的基础上做开发允许初创企业快速迭代并迅速地推出新版本，以快速的速度不断改善体验和增加功能。
如果说现在GPT类大模型就像当初的安卓或者IOS系统，那么初创公司很多应用层的开发就像是在我们手机里的各大APP。
开源大模型技术的另一个好处是，它促进了系统的可持续性和可扩展性。开源技术的普及意味着开发者和编程社区的知识共享，以及更精细的问题解决方案和更加高效的资源分配。
前几天，有人说Llama 2的开源，让不少公司笑醒在深夜，也有不少公司哭晕在厕所。Llama 2之所以要开源，也是为了借用生态的力量，和GPT等大模型做竞争。
初创企业可以基于现有的 AI 系统进行开发，针对自身工作场景输入更多的专属数据和特殊要求。开源大模型技术还有助于实现规模化和有效的资源管理，为初创企业的未来发展奠定坚实的基础。
对于初创企业来说，开源大模型技术是创新和生长的良好起点。在架构、代码和研究方法都得到不断提高的情况下，初创企业可最终实现自己的成长目标，开发出更好的产品和服务，带来更好的用户体验和盈利前景。
初创企业使用开源大模型技术进行开发，天花板不低甚至会被打破。基于开源社区构建的生态系统，初创企业可以更好应对竞争压力，快速提高开发效率，获得更大想象空间。
同时，无论是在数据处理、模型构建等方面，都会获得更大的可塑性。
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第187篇文章
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