第230章 大模型浪潮（1 / 2）
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十月初的一个周五，科技圈被一条新闻炸了锅。
OpenAI发布了新一代大模型。推理能力、代码生成、多模态理解——全部实现了质的飞跃。各大技术社区瞬间沸腾，评测截图、对比表格、体验视频像潮水一样涌出来。有人惊叹模型的逻辑推理已经接近人类专家水平，有人晒出模型自动生成的前后端代码，还有人展示了模型看图写诗的能力。
大模型时代真的来了。
这句话在短短几个小时内刷遍了所有人的朋友圈。
林晨是在午饭时刷到这条新闻的。他放下筷子，花了二十分钟把所有测评文章看了一遍，越看表情越严肃。他不是恐慌——他是兴奋。
他拿起手机想给陈博士发消息，又放下了。不急，先想清楚。
T厂的反应很快。当天下午四点，陈博士就在部门群里发了消息：
下周一下午两点开会，讨论大模型战略调整。所有人准时参加。收到回复。
群里瞬间被刷屏。
林晨回了后，打开了一个空白文档。他在键盘上敲了一个标题：大模型时代的战略窗口期分析，然后开始写。
周五晚上，整个办公区的人都走得差不多了，他还在写。
周末两天，他把能找到的大模型论文、技术报告、商业分析全部翻了出来。从GPT系列的技术演进路线，到各家大厂的算力储备对比，再到金融领域落地大模型的可行性路径。资料越看越多，文档越写越长。
到周日晚上，他已经整理出了一份近五千字的分析报告。
周一，会议室。
陈博士站在白板前，用马克笔写下四个大字：
大模型是未来。
笔锋有力，白板微微晃动。
他转过身，目光扫过会议室里的十几个人：OpenAI的新模型证明了一件事——大模型的能力上限远超我们的想象。这不是改良，是代际更替。如果T厂跟不上这波浪潮，我们之前做的所有事情都会变成沉没成本。
会议室安静了几秒。
公司决定加大在大模型方向的投入，项目的优先级提升到最高级别。陈博士顿了顿，具体的资源分配方案还没定。今天开会，就是让大家提想法。
赵工先开口：我们目前的模型架构主要针对金融领域的垂直任务，如果切换到通用大模型路线，成本会上升一个数量级。我觉得还是要看性价比。
性价比是静态概念，周凯说，现在是窗口期，窗口关上了，性价比再高也没用。我同意陈博的意见，得跟上。
讨论持续了将近一个小时。有人说技术路线要调整，有人说先观望，有人说应该先做小规模验证。
林晨一直没说话，在角落里敲着笔记本键盘。
林晨，陈博士突然点名，你一直没说话，有什么想法？
林晨抬起头：我的想法是——不能观望。
他站起来走到白板前，在陈博士那四个大字
窗口期×算力壁垒=竞争护城河
我是做量化交易出身的，他转过身说，技术浪潮的本质是套利。最早入局的人吃最大的红利，跟随者喝汤，迟到者买单。大模型现在处于什么阶段？早期。谁都不知道上限在哪里，但上限越高，先发优势越大。
他指着公式：这是两条腿。窗口期是时间，算力壁垒是门槛。现在的机会在于——大模型能力已经验证，但金融领域的垂直应用还没人做透。如果我们能在三个月内拿出一个金融场景的专用模型，那就是行业第一。
赵工问：三个月？现在我们的GPU能支撑吗？
不能，林晨直说，所以要申请。
怎么申请？
13B模型的微调，至少需要A100八卡集群跑一个月。如果要上70B，算力需求翻四倍。但我算过了——
他打开投影，切到周末做的那份文档，翻到一页数据分析。
我们现在的方案是基于7B模型微调，效果超过基线12%。但12%的领先优势，在金融场景里不够。客户拿一个通用大模型加上提示词工程，也能达到差不多的水平。但如果我们在13B模型上做微调，金融场景效果预计超越通用模型30%以上。
如果直接上70B呢？陈博士问。
领先优势可能达到50%。这种差距，足以支撑一个完整的商业化产品线。
会议室又安静了。
算力预算会增加，陈博士说，但需要详细的申请报告。谁能写？
我来写。林晨说。
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