AI大模型的战场正在分化：通用大模型在落地场景更广泛毋庸置疑，垂直大模型的落地有更高的可能性和更快的普及速度，谁能先形成绝对优势还没有肯定的答案。对于大模型的第一个赛点，你更青睐哪一方呢？

AI大模型的发展迅速，尤其在通用大模型和垂直大模型这两个领域。两者各有优势和局限，选择哪一方更有前景，需要基于对其应用场景、实际效能和未来趋势的深入理解。
通用大模型，如GPT-3和BERT这类模型，因其强大的学习能力和广泛的应用范围而备受关注。这类模型能够处理多种类型的数据输入，适用于多样化的任务，从而在很多通用领域展示出卓越的性能。然而，这种模型通常需要大量的数据训练，并且训练成本非常高。在特定领域的效率和精确度上，可能还不如专门训练的垂直模型。

另一方面，垂直大模型专注于特定行业或任务，例如医疗影像分析、金融市场预测等。这类模型通过针对特定领域的数据训练，能够达到更高的精确度和更优的性能。垂直模型针对性强，能更快地整合行业内的特定需求，推动技术的实际应用，并可能更快实现商业化。
从目前的趋势来看，虽然通用大模型在多功能性和灵活性上占优势，但在特定场景中，其过于泛化的特性可能导致在实际应用中效率不高。因此，我个人更倾向于垂直大模型，特别是在这个快速发展和高度竞争的AI时代，针对性的解决方案往往更能满足市场的需求，实现快速落地和普及。未来，随着各行各业对AI需求的不断提升，垂直大模型有望在其专业领域内形成绝对的优势，并推动整个行业的创新和进步。