近日，在2023世界人工智能大會產業論壇上，騰訊高級執行副總裁、騰訊雲與智慧產業事業群CEO湯道生指出，通用大模型雖然具備強大的能力，但並不能解決很多企業的具體問題。企業在應用大模型時需要綜合考慮行業專業性、數據安全、持續迭代和綜合成本等因素。因此，基於行業大模型構建自己的專屬模型，也許是企業更優的選項。

通用大模型是指在大規模數據集上進行訓練的模型，具備較強的智能和學習能力。然而，不同行業的企業面臨的問題和需求各異，通用大模型並不能完全滿足其特定的需求。例如，在金融領域，企業需要考慮風險控制、投資決策等問題，而在制造業中，企業可能更關注生產效率和質量控制。因此，企業需要根據自身行業特點和需求構建專屬模型，以更好地解決實際問題。

構建專屬模型的優勢在於能夠更好地適應企業的特定需求。通過深入了解行業的專業性和特點，企業可以根據自身數據和問題構建模型，提高解決問題的准確性和效率。此外，專屬模型還可以更好地保護企業的數據安全。通用大模型可能需要企業將數據上傳到雲端進行訓練，存在一定的數據泄露風險。而構建專屬模型則可以在企業內部進行數據處理和模型訓練，更好地保護企業的核心數據。

然而，構建專屬模型也面臨一些挑战。首先，企業需要具備相關的技術和人才支持，以確保模型的質量和效果。其次，專屬模型需要持續迭代和更新，以適應不斷變化的市場和需求。這需要企業投入一定的時間和資源來進行模型的維護和優化。最後，構建專屬模型可能需要較高的成本投入。相比通用大模型，專屬模型的構建和維護成本可能更高，需要企業在投入和產出之間進行權衡。

據天眼查App顯示，目前已有一些企業开始嘗試構建自己的專屬模型。例如，某金融科技公司通過構建專屬模型，成功解決了風險控制和信用評估等問題，提高了業務效率和准確性。另外，某制造業企業通過構建專屬模型，實現了生產线的智能化管理，提高了生產效率和產品質量。

綜上所述，通用大模型雖然具備強大的能力，但並不能解決所有企業的具體問題。企業在應用大模型時需要綜合考慮行業專業性、數據安全、持續迭代和綜合成本等因素。基於行業大模型構建自己的專屬模型，也許是企業更優的選項。通過構建專屬模型，企業可以更好地滿足自身需求，提高解決問題的准確性和效率。（數據支持：天眼查）

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