AI大佬们都说了，现在的transformer模型有严重缺陷，天花板很低。对于一个天花板很低的玩意，就不要谈什么先发优势了。

没必要后发先至，后发后至就行。只要过几个月有，这几个月没什么关系，没几个用户会跑。

在我看来，软件类的（也包括算法）技术优势不会形成壁垒，它会很快的外溢，哪怕后发，也会在一定时间内追赶得差不多。国内的大模型进展就是个例子。
大模型领域的关键是应用场景，谁搞定了个杀手级应用场景，并形成数据飞轮，就会有很大的优势。
一点看法不一定对。

中文语言有独特性

技术后发先至很难，市场后发先至很容易

时间的本质是算力，算力的核心是芯片，芯片的难点是设计和制造，其中制造的更难突破

模型修改后 很多训练是从头开始
就像当年的搜索 雅虎拥有大量爬虫 有海量资源 但是谷歌提出新模型后 一样可以打败雅虎
我认为先发优势的关键在于 有没有用户粘性 技术领域 显然没有

我挺乐观的。。AI的各个部分都得放在全产业链里讨论，例如你模型做的很牛，我禁止下游用你的模型那也是白搭。。目前看，人工智能的上游算力被英伟达垄断国产化率不足10%，美国禁止出口，这正好给了我们硬件产商机会。中游大模型的进步基于数学突破，这很缓慢。目前奥特曼的公司领先，但其它的也差不了太多。至于未来的算力约束，完全不必担心，只要国产化芯片起来了，需要大力出奇迹的事，是我们的强项。下游应用，目前没看到什么爆款应用，但是结合互联网toc来看，这也是我们的强项。

只要你敢开源，我就敢遥遥领先。

只有GPU才合适大模型计算？搞CPU的公司都已经动员起来了。将来存在新型架构的CPU的AI算力追赶GPU的可能。被英伟达一家独大独占垄断，在西方也是难以接受的事。