AI研发范式发展的核心目的是通过标准化解决成本困境
　　复盘AI研发范式发展，其主要经历三大阶段：
　　（1）第一阶段范式：从头开始训练模型——AI应用企业做大需要=海量数据（各行各业）+大算力基础+AI人才团队，无法产生规模效应
　　（2）第二阶段范式：预训练+微调训练的迁移学习——从相似性出发，寻找部分领域共性，迁移学习实现基座部分领域重复利用，AI应用企业做大需要=海量数据（部分行业）+一定算力基础+AI人才团队
　　（3）第三阶段范式：基础大模型+提示学习——基座模型能力得到绝对突破，走向AGI，通过应用提示实现差别，AI应用企业做大只需了解产业专属prompt
　　风险提示
　　AI技术发展不及预期。本次大模型创新伴随参数量及模态的增速能力天花板尚未达到，但模型效果本身仍存瓶颈及问题，倘若AI技术发展不及预期，投入厂商仍然存在失败风险。
　　下游应用需求不及预期。人工智能本质是通过供给创新催生需求扩容，目前大模型仍处于商业模式摸索期，倘若本轮技术变革无法真实带动下游需求，投入厂商将受到影响。