过去一段时间内，国内出现了一批追赶ChatGPT热潮的、由科技巨头打造的通用大模型。然而事实上，有部分行业人士在通用大模型热潮后发出了冷思考：经历元宇宙的泡沫后，大模型泡沫还会远吗？大模型到底有没有落地成效？
有泡沫的风险，关于AI落地战的讨论已经成为焦点。
我们了解到，由ChatGPT掀起的这一波大模型浪潮中，前有百度、阿里等大厂和王慧文、王小川、李开复等大佬相继下场；后有国内AI公司面向更广泛、更多样化的产业落地需求在垂直领域纷纷开始发力。
国内有以下公司及大模型：
不可否认的是，大模型将会改变很多垂直行业的业务和商业模式。例如在办公领域，钉钉宣布接入千问大模型，金山办公上线WPSAI，飞书公布了专属智能助手MyAI，大模型正在成为智能办公产品的标配，似乎无“大模型”不成协同办公。
得益于深耕智能文本领域的天然优势，国内有这么一家通过自研AGl大模型＋超自动化技术，领跑人机协同时代的AI企业，在自研大模型的超级加持下，有了全新提升。他就是实在智能。此前，RPA数字员工产品矩阵持续应用于千行百业，此后，实在TARS大模型（实在智能历经半年研发，在近期正式上线开始内测的自研垂直领域的大语言模型）作为AI产品实在IDP的下一代核心引擎，赋能企业更高效的文档处理能力，使IDP摇身升级为Chat-IDP，实现直接与文档“对话”，继续赋能智能办公。
除了智能办公领域，在其他领域实在TARS大模型也能实现：安全、可信任、可落地。作为自研垂直领域大模型，实在TARS可通过快速学习垂直行业的大量数据，可具备思维链、情景学习等能力，生成具有语法和意义的自然语言，可与人类进行对话并执行指令。
虽然，Chat类的大模型引发了科技热潮，但对话、写诗、作画绝不是大模型的全部。我们需要去深入思考大模型的应用方向，要将大模型切实投入到城市发展、金融科技、生物医药、工业制造、科学研究等领域，也需要专业的企业和组织加速其在实体产业落地，为产业刚需带来实实在在的大价值，去真正意义大规模服务社会。
在当前中国的智能化浪潮下，数字化革新本就有广阔的市场需求。在toB生态下，基于垂直大模型的应用实践也有利于形成数据飞轮与场景飞轮。大模型最大的价值在于建立新的商业模式和新的经营思想，重新改造商业组织的每一个环节。这也是为什么国内AI公司纷纷拥抱大模型的原因。
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