专访阶跃星辰姜大昕：Scaling Law是通往AGI的必要非充分条件(6)

界面新闻：前段时间行业里关于研发、应用、商业化等争议非常多，你看了这么多观点之后，有觉得和你的想法比较贴切的吗？

姜大昕：其实每个人都没有错，站在他们的角度，只是各自说了一个不同的事情，然后人为捏在一起之后，好像观点是很对立的，其实我觉得并不矛盾。

界面新闻：作为创业者，研发和应用之间你有什么倾向？

姜大昕：我们一直说模型和应用要同一个公司做。 

界面新闻：所以你觉得双轮驱动是成立的？

姜大昕：对。我们公司从第一天开始，就落实模型和应用都要做，因为模型需要应用作为牵引和数据的补充。当你究竟到某个应用的时候一定要通用模型跟它深度绑定，应用才能做到极致。 

反过来也是一样，我不觉得一个光做应用的公司，没有一个模型跟它深度绑定的话，它能做到极致。

界面新闻：但这对创业公司会是一个巨大的消耗，也非常考验后期，比如创业者的融资能力。

姜大昕：同意，因为这一轮大模型创业，大家会跟芯片做类比，上来就是明牌重注这样的格局，没办法。 

界面新闻：对全球大模型行业的第一梯队和第二梯队有什么样的预测？

姜大昕：第一梯队现在就是OpenAI的GPT，Anthropic的Claude，还有Google的Gemini，每一家背后都是一朵云。 

经过一年的角逐以后，除非OpenAI马上放一个GPT-4.5/5把大家再震晕了，否则以他们当家的三款模型来说，水平差不了太多，至少GPT-4和Claude 3是，从Gemini Pro来看是接近了。

第二梯队我觉得就两家，x.AI的Grok和Meta的Llama，这两家确实钱多、卡多、人才多，但它们慢了，只能随时准备开源掀桌子。

我判断开源追不上闭源，除非闭源在走的时候出现了重大挫折，比如GPT-4.5/5发不出来，但我觉得是个小概率事件。闭源还是会一直往前走，而且势头不会太慢，至少走到10万亿甚至到百万亿，都会以这样的速度持续下去。 

界面新闻：对标全球的第一第二梯队，国内大模型的整体水平在哪里？ 

姜大昕：第二梯队。国内进步很快，但是距离GPT-4，Claude 3还是有一定差距。除了模型本身还有认知上的差距。OpenAI是积累了很久。 

界面新闻：明年国内大模型大概会达到一个什么样的水平？

姜大昕：取决于两个因素，一个是它们（第一梯队）有多快，现在最大的变量就是OpenAI新的模型到底是个什么样子，这会影响明年的格局。另一个要看国内有几家能在年底前达到GPT-4。