在AI领域，人们普遍认为，成就不仅仅体现在打造市值巨大的企业。实际上，有时通过抓住历史机遇，培育人才，优化整体环境，也能实现成功。这就像黑夜中的一盏明灯，为我国AI的发展指明了新的道路。
中国大模型公司现状
中国的大模型企业已有一些成果，但整体情况并不理想。国内此类公司不少，但许多用户对此并不熟悉。大多数人尚未接触，更未养成使用习惯。以北上广深等一线城市为例，大模型并未实现普及。这提示我们，尽管有所进步，但与大众认知和广泛使用仍有较大差距。要扭转这一局面，我们必须制定切实可行的推广计划，让大模型走进普通人的生活。
我们希望大模型能让每个人在各个地方都了解并运用，但现在，各地存在的差异、人们学习新知识的快慢等问题，都在影响着大模型的推广。尽管如此，这也显示出我国大模型企业有着广阔的发展前景。
不适宜中国的道路
某些国家倾向于投入巨资去研究未知领域，然而这种做法并不适用于我国。无论是大型科技企业还是初创公司，都不应盲目跟风。大企业倾向于稳健前行，而初创公司的实力更为薄弱。以GPU投资为例，单纯追求规模在中国未必可行。众多公司在GPU方面前期投入巨大，但效果并不理想。这种做法与中国企业的发展思路不符，在我国难以行得通。
在具体操作中，中国公司需考虑本土实际情况。我国市场环境与美国存在差异，若盲目照搬外国模式，很可能遭遇失败。比如，某些初创企业试图全盘模仿美国大额资本投入的做法，结果却陷入了资金不足的困境。
新的思考模式
如今，我们不能再沿用去年的思维定式。以前我们只追求规模和实力，而现在，我们得思考如何使模型既优质又高效且经济。这涉及到研发成本的管控、使用上的便捷性等多方面的改革。我们不能再一味追求大而全的模型，而应着重于提升现有模型的性能，同时降低其成本。
以我国部分表现优异的企业为例，它们已不再仅仅关注硬件的堆砌，转而致力于软件的优化和算法的提升。若模型成本居高不下，持续保持高价，那么普通民众很难享受到这一技术。这成为了迈向普及人工智能时代必须面对并解决的问题。
成本降低与应用繁荣
若想实现多样化发展，必须削减开支。成本一旦过高，例如用GPT-4进行搜索，每次花费一美元，这样的成本根本不适合商业运营。一旦达到产品与市场的完美契合，便应迅速推进。同时，还需严格把控成本，尤其是在当前融资环境充满挑战的情况下。
从商业角度分析，高昂的成本往往伴随着较高的风险。我们需要综合考虑成本、效益等因素。只有降低成本，各类创新应用才能得以孕育，满足不同人群的需求。只有满足不同需求和购买力的群体，AI生态才能实现真正的繁荣。
中国创业者的选择
我国创业者在韧性、弹性和开放性方面展现出显著优势。部分企业选择放弃预训练，目前发展良好，尤其是那些专注于垂直应用开发的公司。我国企业能够根据自身条件做出明智的选择，并非所有企业都需要投身于最热门的预训练领域。
中国创业者资源整合能力强，他们能根据自己的长处挑选合适的路径。他们倾向于根据地方特色或特定行业需求来开发AI应用，而不是盲目追求大模型的前沿领域。
进军欧美市场的难度
进入欧洲和美洲市场对中国企业来说难度很大，尤其是美国市场。如果开发的是基于自身模型的高质量应用，或许还有一线希望。例如，某些人工智能辅助绘画软件，只要功能出众，在欧美市场或许能分得一杯羹。然而，总体来说，海外市场的众多规定和市场推广任务对中国企业构成了不小的挑战。
国内市场是企业的根基，但若要迈向国际，就必须对海外市场的需求、政策及竞争状况等多重复杂情况进行深入探究。跨国经营中，语言和文化的差异同样构成一大挑战。
我们对中国AI发展的路径和策略进行了深入讨论。各位朋友，关于中国AI创业公司在成本管理及市场扩张上，你们认为还有哪些可行的策略？期待大家踊跃留言、点赞和转发这篇文章。
