主要观点总结
文章主要描述了AI大模型领域的竞争态势和主要挑战。文章提到了AI大模型公司的生存状况、融资情况、产品投放、人才流动等方面的问题。同时，也提到了AI大模型领域的一些创新实践，如GPT 3.5的水平的应用等。
关键观点总结
关键观点1: AI大模型领域的竞争态势
AI大模型公司面临生存压力，需要在追赶国外先进技术的同时，探索适合自己的发展路径。他们不仅要面对技术挑战，还要面对融资、产品投放、人才流动等多方面的挑战。
关键观点2: AI大模型的融资和投放情况
AI大模型公司通过融资和投放产品来寻求生存和发展。然而，融资和投放产品并非易事，需要面对诸多挑战，如寻找合适的合作伙伴、降低成本、提高技术成熟度等。
关键观点3: AI大模型领域的人才流动
人才是AI大模型领域的核心资源。一些优秀的人才流向了具有优势的公司，如字节等。然而，更多的人才流向了海外公司或被大公司挖走。这对于初创公司来说是一个挑战。
关键观点4: AI大模型领域的创新实践
尽管面临诸多挑战，但AI大模型公司也在不断探索创新实践。一些公司通过孵化新产品、投资新技术等方式来拓展业务范围和增强竞争力。
文章预览
图片来源：视觉中国 文丨 墨行 编辑丨叶锦言 出品丨深网·腾讯新闻小满工作室 编者按：未来已来，《深网》在岁末年初对于热门赛道做了一些复盘和展望，这是第一篇，主角是AI独角兽们。 AI大模型有先发优势还是后发优势？ 这是一家早期投资机构合伙人一直在思考的问题。 “大家都在追赶国外先进大模型，对于AI六小龙主要是看谁的造血能力强，可以等到技术平权以后再去抄，但是如果这样的话，他们的先发优势也就没有了。” 该合伙人表示。 如果说AI大模型无法持续跟上最新模型进度，或者落后于开源模型，那么这些AI大模型该如何生存下去，转型还是被并购，是不是后发优势的创业公司反而更能够摸着石头过河？ 谷歌研究员就曾在博客中提出，当免费的、不受限制的开源模型与闭源模型质量相当时，人们不会为受限制的模型付费，而
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