今年政府工作报告提到开展“人工智能+”行动。他认为，这正是强调不能抽象、虚拟地发展人工智能，应把人工智能和大模型同中国的各个产业，特别是与制造业、工业等传统产业结合。“国家正在推动产业数字化，拥有众多产业场景，未来在发展人工智能大模型上或可弯道超车。”

他表示，不盲目追求“大而全”，用一个大模型围绕一个应用场景，解决一个问题，模型的训练难度、所需参数就会降低，成本也将随之降低。

周鸿祎进一步举例，如果在一万家传统企业中，找到一万个场景，训练一万个垂直和专业大模型，并和企业场景密切结合，无论是企业的对外服务，还是对内的生产管理，整个运营流程都能真正提质增效。哪怕效率只是提高10%、20%，都是工业革命的良好开端，能够在生产力提升上发挥重要作用。

蜜桃成熟1997第六届全国青年企业家大会15日至17日在武汉举行，周鸿祎受邀作主旨演讲，并在会议间隙接受中新社等媒体采访，谈及人工智能大模型、新质生产力等话题。

“大模型并不是只有越做越大这一条路。”周鸿祎指出，从国际上来看，当前大模型有三个趋势，包括做多个专家小模型混合的MoE架构(混合专家模型)、把大模型做小以实现终端化，以及开源大模型。梦想着做一个超级大模型试图解决所有问题，对于多数企业来说是不切实际的。

在他看来，“模型即产品”是伪命题，大模型只是代表了一种能力，并非面向用户的最终产品，需跟企业、用户的场景进行结合才能发挥作用。作为创业者和企业家，不妨“think different”，意即新思维、逆向思维，找到应用的“明星场景”，根据场景设计功能，根据功能训练模型。