为什么现在的ai大模型好像只有中美在做，世界上其他国家都好像完全消失了？

很多人提到了法国的Mistral AI，它前两天发了一条twitter介绍自己的两个新产品，迄今而为才有466K的浏览量。

如果你知道立）党这个人的话，他随便一条黄推都能到1M，马斯克的一条更别说了。

连OpenAI非CEO的推特关注量也可能比这个大。

说白了现在只有中美两个大国能搞这样的重投资，未来我觉得印度也有这个能力，他们本身人口就多，人均的收入少，但是架不住高种姓的钱多，并且印度的精英们还挺喜欢回印度投资的，不过时间可能还早。

其他的国家就不用看，注定是发展不起来AI的。

现在的两个AI巨头，中国和美国，如果你仔细看的话，这俩国家能发展的起来AI是有共性的。

第一，国内的市场足够大。

人口基本是在亿级别，GDP总量也要够高，这一点儿中美很正常，欧洲有几个AI公司，英国也有deepmind这样的研究型机构，沙特那些土豪也有。

但是印度来说就差很多，因为他们自己的公司很难在美国公司提供的AI服务下生存，只能沦为给美国公司打工的境地。

亚洲除了中国，几乎没有别的国家有AI得可能性。

第二，足够的基础设施建设。

这个基础设施不是指的修路什么的，而是网络、数据、算力等。

全世界排名前10的云计算公司，7个美国的，2个中国的，一个法国的。

想要发展AI，算力不够那基本百搭，这方面是重型投入，小国家既没有必要去投入，也没有那个体量以及经济实力去硬上。

第三，人才储备。

中国的程序员以及AI人才可以算是向全世界输出的，别的不说，那些AI大公司里面毕竟有占比很大的中国人，你可以去看大模型领域的技术报告，几乎每一个大模型里面都能看到中国人的身影，甚至有一些大模型团队里面一半多都是中国人。

其实这就是国内大模型的机会，趁着最开始的头部用户的技术停滞期，正是发力的时候，其实你如果你关注国内进展的话，你会发现已经有很多的AI大模型、产品已经出现并占据了很多领域的榜单前列。

这更是国内程序员的机会，我认识的很多人都开始往大模型应用方向转了，这个方向其实要比单纯的写代码有潜力的多，因为毕竟还在行业的早期，主要有两个方向，一个是大模型本身的训练以及智能提升，这个方向需要的人不多；另一个就是针对已有大模型的应用，特别是对于开源大模型的微调再应用，是一个非常火的方向。

因为大模型最终能否活下来要看应用是否能落地，而这方面要求程序员掌握大模型的基础技术知识，以及针对特定问题的解决办法，可以是RAG，也可以是Fine-tune，比较简单的场景也可以用特征工程，这方面的知识在知学堂的AI大模型课程中有详细的解释以及实战演示，现在可以免费从下面的入口了解⬇️

公开课是孙志岗老师研发的，他之前独立开发的AI大模型评测软件ChatALL.ai，几次登上Github的全球热榜第一，实力不用多说。对了，课上还有RAG、LangChain、Fine-tune的相关内容，也非常值得听听。

对于大模型的选择，其实国内的很多模型已经挺强了，比如在OpenCompass这个大模型榜单上面，前10个里面有6个是国产的大模型，甚至跟霸榜了很久的GPT4系列都相差不太大了。

再比如说AI视频生成领域，国外的贴吧redditj今天有一票人在问怎么访问快手可灵，这跟ChatGPT不让中国用户访问的时刻太像了，满世界找可以用可灵AI的方法。

大模型智能的发展：头部玩家如OpenAI、Microsoft这种外国玩家等在大模型研发方面的进展确实很可观，但也面临着成本高、复杂度大、应用场景落地难等问题。这为国内的大模型提供了一个契机，可以从大模型智能的研究中汲取经验，找到细分市场或专注领域，开发具有差异化竞争力的产品。

特别是在大模型的光环下，应用层面的创新常被忽视。实际上，很多工作流程和业务环节都可以通过AI实现效率提升。例如，智能客服系统、自动化数据分析、精准营销推荐、以及智能内容生成等，都是企业可以深耕的方向。