硬件

短期的卡点是数据，之后是算力，S100如果开始用的话，国内外的差距也就拉开了。服务器：预计推理+服务器的需求会暴涨，但是短期不太会

软件

插件：自己的产品想调用open AI的能力，开放互动接入，会不会接入汤姆猫核心在于中国的公司不太会接入。

交互：未来还是会出现新的交互模式，类似于操作系统人机交互系统——IOS/win，看好方向。

目前的瓶颈：大模型的推理500-1000亿的量级，边缘端目前还用不到。

Open AI：重点关注正在准备自己做生态系统，可能会超过其他生态系统，这一块会有大的变化。

需要联网的时候自己调用插件，就是微软bing的应用。

搜索系统：bing对谷歌有压力，1. 大模型优势 2. 谷歌自身基于广告收入模式，在新技术chat的引入上引入的及时性和内部协调性会相对差一些。

国内使用的不确定性比较大，因为政策监管的关系。

搜索系统的竞争格局，谷歌90%+，微软3%，PC端微软bing美国20%+。New bing把chat并列，之前100w用户限制，目前逐步放开。数据：每天活跃用户超过1个亿，下载成倍增长。

谷歌刚开始测试，但是能力还是有一定的差距，目前bing还是领先谷歌不少。

未来的变数：微软的算力，performance能不能跟上，产品形态能不能优化搜索体验。

模式&收入也会有影响。目前谷歌比较有负担，因为一方面想保住收入，一方面大模型又落后于open AI

【机构】

国内大模型机构的进展和投入：

大厂：百度字节相对好一些，但是差异没有那么大。核心在于资源的调配，国内大厂已经进行调配。算例字节稍稍领先，百度腾讯阿里也有算例的储备。投入上百度先发，字节后发，腾讯阿里也能做出来。百度架构上确实有架构的基础能力，但是不用强求，因为海外有开源的架构。架构：神经网络的框架，基于芯片开发的架构，百度在芯片上面怎么快速方便的部署大模型的能力。

一级标的：看融资能力，最后肯定会收敛到几家。

政府学术背景：之谱华章和直言研究院，清北的背景，做2G的方案，背后有政府的支撑。但是国内和海外差异还是很大。