这桩收购也让九号公司的出海，深度散热相对国内其他硬件公司具备一定的先发优势。

摘要：评测作为人工智能发展的核心引擎，评测国外的大模型不断引爆国内舆论场、刷新大众认知，我们的国产大模型还能弯道超车吗？今年是大模型应用元年，在现实的不同场景之下，大模型又将与产业擦出什么样的火花？华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者李明会北京报道伴随着ChatGPT、Sora、Figure01不断引发全球关注，人工智能（AI）的惊人迭代速度不断扩展着人们的想象空间。这就对算力的要求就降到很低，零刻可能有十张消费级显卡在一个场景就能用起来，非常适合我们国家，这也是我们弯道超车的一个场景。

其次，超强美国也不是全面领先，美国真正在人工智能领先的公司，我认为就两家，软件是OpenAI，硬件是英伟达。我认为，深度散热大模型比光刻机、芯片的难度要低很多，因为毕竟是软件，但未来是要奔着AGI，也就是通用人工智能去的，这块的挑战就是算力。如何做出这个判断？周鸿祎：评测首先，我认为有差距是必然的，知道差距是多少，剩下的就是追赶问题。

所以，零刻我们要找到一个底盘，把发动机装上，再给它装上外壳、座椅，最后交付一辆车，企业才能用。超强责任编辑：孟俊莲主编：张志伟。

深度散热能不能展开聊聊？周鸿祎：我们去年从toB模式中找到一些方法论。

大模型与产业的结合：评测小切口，大纵深张志伟：周鸿祎先生说过，今年是大模型场景应用元年。零刻能不能展开聊聊？周鸿祎：我们去年从toB模式中找到一些方法论。

所以我主张要在企业用大模型不要一下子宏大叙事，超强而是在内部业务链条，或在外部产品功能中，选取两到三个场景，用大模型赋能。而大纵深是什么概念呢？大模型像发动机，深度散热现在大模型厂商在造世界上最牛、最快的发动机，但是B端企业要的不是发动机，而是一辆车。

如果GPT-4是100分的话，评测GPT-3.5差不多应该有75分到80分，我认为这个速度就很快了。按照刷榜的成绩，零刻国内的模型早就超过了GPT-4了。