基于目标人群、用途和适用场景的不同，大模型市场可分为通用大模型和垂直大模型两大类。
通用大模型，聚焦基础层，以技术攻关为目的。他们对标ChatGPT做通用大模型，百度的文心一言，阿里的通义千问、科大讯飞的星火大模型等都归属这一类。
垂直大模型，聚焦解决垂直领域问题，以产品开发为目的。他们在通用大模型基础上训练行业专用模型，应用到金融、医疗、教育、养老、交通等垂直行业。
通用大模型的长处聚焦于一个“广”字，面向人群以及场景适用范围十分广泛。
但对于特定场景而言，企业并不需要通用大模型的“全能”能力，更多需要的是模型的精度和质量。
垂直大模型以此为切入点，选择了另一条路径。他们以具备的行业知识为基础，通过与通用大模型企业合作的方式，训练行业专用模型。
“站在客户角度，行业客户最为看重的是定制化的需求，以及AI企业的工程化落地能力。”众数信科CEO吴炳坤对雷峰网说。
作为垂直大模型的一员，众数信科成立于2021年初，由云从科技、厦门火炬创投、民生电商发起成立。
众数信科定位AIGC领域的“知识智能化”，即将数字城市领域沉淀的行业数据、专家经验，通过AI 技术进行工程化。
简单理解，众数信科只做一件事，即将AI 大模型微调为行业专用模型，帮助行业提升效率。
在吴炳坤看来，做行业的垂直大模型，同样存在巨大的商业价值。
通用大模型门槛高企，初创公司在垂直大模型寻找机会
过去几年，商业化一直是困扰整个人工智能行业的难题，大模型的出现让AI商业化看到了新机会。
吴炳坤将AI比作工业时代的石油钻机：“没有钻井机，石油就无法成为工业时代的黑色血液；数据要素时代，没有AI，数据的价值也就得不到充分挖掘。现在大模型带来了无限的想象和发展机会。”
两年前，在数字城市领域，AI更多基于小模型，比如算法只做人脸识别，或只做车牌识别，产品受限很大，研发成本很高，可以扩展的空间不多。
现在，随着 AI 大模型这一关键技术的突破，数据和AI的结合度更加紧密，上述问题都得以突破。
大模型将对全行业都产生颠覆性地重构，已经是业界共识。百度李彦宏、阿里张勇等不少业界大佬都在不同场合，不断重复同样一句话：AI 大模型时代，每个行业的应用都值得重新做一遍。
从目前国内扎堆发布的大模型来看，基础大模型的技术创新，更多是大公司的角斗场。
阿里巴巴张勇曾指出，超万亿参数的大模型研发是一场“AI+云计算”的全方位竞争，囊括了算法、底层庞大算力、网络、大数据、机器学习等诸多领域，是一项复杂的系统性工程。
