未来AI无疑是数字经济最重要的组成部分。而AI的发展，首先要解决的是AI与实体之间的法律关系及边界问题。AI不是为了让人脱离真实世界，而是为了增加人与真实世界、人与人的交流，它应该使人类更懂得多元与互信，而非割裂的二元。

相对而言，大量研究在预训练模型的落地能力上将持续努力，压缩、剪枝、蒸馏的工作仍起到重要作用。不止于算法本身，编译、引擎、硬件等方面的优化也在大步迈进。整体而言，现在大规模预训练模型的研究，包括模型结构的演进和落地仍处在探索阶段，各家的持续探索正在不断扩大对大规模预训练模型的认知边界。

毫不讳言，AI超大模型应该成为普惠性的科技进步力量，让行业用户甚至是中小用户也能使用超大模型寻求深度创新，促进业务可持续健康发展。

这一成果的取得必须依靠更多的产、学、研、用机构和开发者，从技术创新、场景融合、应用开发等不同维度，共同促进AI超大模型的健康发展与产业落地。大模型沉淀的知识与认知推理能力向小模型输出，小模型基于大模型的基础叠加垂直场景的感知、认知、决策、执行能力，再将执行与学习的结果反馈给大模型，让大模型的知识与能力持续进化，形成一套有机循环的智能系统。参与者越多，模型进化的速度也越快。