這個問題問得很好。這一年雖然AIGC行業新聞不斷、熱點頻出，百模大戰，幾乎把中國古代的聰明人和神獸的名字都用光了。
年中資本市場上各種AI股票翻倍地漲（到下半年又都逐步回吐漲幅），年底OpenAI還來了一場震驚全球的「逼宮大戲」，可謂熱鬧是足了，但是也最終呈現出了一些華麗之下的真相，既有技術上的，也有商業上的：
- 國內大部份模型都是拿國外開源模型套殼，還美其名曰開發「垂直模型」。 本質上就是下載好預訓練的開源模型，然後用自己的一些行業數據、私域數據進行微調，甚至直接拿來什麽也不改的，臉不紅心不跳地說自己自主研發、自主可控的大模型。反正，神經網絡是個「黑盒子」，你有沒法拆開看到底是哪裏來的，不像芯片還能打磨一下看到裏面的logo。
- 當然，國內現在也有一些自研的大模型，特別是大廠開發的，而且要看參數，那絕對是「遙遙領先」，你7B，我就20B，你147B，我就來個萬億，總之卷數據，沒有誰可以卷得過國內企業的。至於說效能，考試那更是我們擅長的。結果就是，看著評分，很多國產大模型已經超過了GPT3.5甚至GPT4，但是一用起來，馬上感覺完全不是那麽回事。為啥呢？ 很簡單，因為這是開卷考試，我根據你的考題最佳化就行了。 目前國內的所有模型裏面，我實際使用下來，「智譜清言」（ChatGLM）是開源、閉源中效果最好的，特別是跟工程、技術相關的內容，相當準確。
- 經過前期的喧囂之後，大部份的初創套用都已經難以為繼。 如上所述，真正在模型層面有所研發和突破的，很少。那麽大部份就是一些包殼的工具（面向C端），還有一些針對特定行業的、經過微調的模型，但是隨著大模型本身越來越強大，還有大模型普遍存在的「幻覺」問題（面向B端），使得企業對於對內或者對外使用AIGC，感覺非常慎重。
- 但是，的確也逐漸沈澱出了一些有實際效果，也得到使用者認可的套用：
- 在文書處理領域，WPS、Flowus、飛書，都學習Notion、Office365的模式，開始為收費使用者提供一定的AI輔助寫作功能，也的確很多人感受到了其中的便利。但是實際比較下來，感覺還是有一定的差距，需要慎重使用。
- 在影像處理方面，因為國內直接使用Midjourney不方便（Discord用不了），所以各種用Stable Diffusion模型訓練的工具很多，其中也跑出來了幾個知名的。
- 在輔助辦公方面，一個重要的方式是用大綱、文字描述，直接生成PPT，這裏面叠代比較快的是Mindshow和AIPPT。
