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当前，我国大模型发展存在一定挑战，如算力存在瓶颈、高质量的训练数据集仍需扩展、标志性应用尚未出现等。“比如，在公有云上部署大模型，能够让用户更加及时地获取大模型的最新功能和应用。这时公有云就不仅仅是单纯的计算或存储设施，也是大模型的应用设施。”单志广表示，我国算力基础设施建设要走共享化、高效化的路径，既重视硬件建设，也重视需求和应用发展，高效集约利用算力资源，进一步提高算法、算力和数据资源的服务水平和能力。
一是楼市库存量巨大，严重超出标准范围。来自福州市不动产登记与交易中心数据显示，2022年福州新房销售5.8万套，其中住宅2.76万套，截至2022年底五区可售还有56160套。新房住宅方面，按目前的库存和2022年的去化速度，去库存还需要24个月，严重超过库存的12-18个月的正常标准。福州楼市的库存重灾区——三江口板块，目前备案的商品房库存达2752套，去化周期甚至高达36个月。
小城养老院的资源宽松度，肯定远胜京沪，价格、生态、生活便利性，也是小城养老院吸引一线老人的优势。反过来，一线老人奔向小城如果渐成趋势，也将给后者带来各种盘活资源的机会，不仅仅是推动康养产业的发展，还包括文旅发展的机遇，甚至医疗器械、健康食品、康复器材等上下游产业的可能性。毕竟，在老龄化浪潮中，资源将从聚集“一小”向“一老”转移，以学校、学区房为轴线的资源布局模式，将逐渐转向以医院、养老为轴线的模式。
我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径：一是打造跨行业通用化人工智能能力平台，即通用大模型，其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透；一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。