文章核心观点 - 通用大模型发展格局逐渐明晰，中小企业应聚焦场景化创新，企业与资本可抓住场景化应用机会，科技金融投资可采取分层策略，同时需应对AI发展面临的挑战 [1][3][4][5] 中国AI大模型发展现状 - 中国AI大模型呈现爆发式增长，从2023年8月的8个增至2024年12月的302个，26%的模型规模超100亿参数，“小模型”展现新趋势 [3] 中小企业发展建议 - 中小企业开发通用大模型面临制约，应立足现有大模型技术，聚焦特定场景开发“小模型”，如金融客服、医疗诊断等垂直领域 [3] 企业与资本机会 - 企业与资本可抓住“脏活累活”中的场景化应用机会，如数据清洗、流程自动化等，能快速形成规模效应 [3] 朱啸虎观点 - 生成式AI需坚持“应用为王”，初创企业应拥抱开源生态，聚焦垂直场景快速迭代产品，通过“AI + 人工”模式构建壁垒实现效益最大化 [4] 科技金融投资策略 - 科技金融投资采取分层策略，长周期领域如AI芯片、硬件等重资产赛道，要“投早投小投长期”；短周期机会聚焦场景化小模型应用，已成为资本重点关注方向 [4][5] 行业发展警示与建议 - 过度聚焦短期收益可能导致同质化竞争，削弱企业长期竞争力，建议行业通过协作构建生态平衡效率与可持续性 [5] AI发展面临的挑战 - AI发展面临数据瓶颈、模型偏见与算法黑箱及市场操纵风险、人才短缺三大核心挑战 [5]