周鸿祎认为，人工智能大模型不应仅追求"大而全"，而是要在特定领域寻找应用明星场景，通过深度学习技术来解决实际问题。他鼓励创业者和企业家敢于创新，尝试将大模型应用于不同的场景，通过实践优化模型性能，降低成本并提高生产效率。例如，通过收集大量传统企业数据，训练垂直和专业的大模型，并将其融入企业的运营流程中，这有望引发一次产业革命。



在过去的几年里，随着人工智能的发展，各种人工智能大模型的应用场景变得越来越广泛。然而，在众多的使用场景中，一些行业开始关注到了如何将人工智能大模型用于解决具体问题。其中，周鸿祎坚信，人工智能大模型不应仅追求“大而全”，而是要在特定领域寻找应用明星场景。

周鸿祎曾在一次演讲中提到：“我认为，人工智能大模型不应仅追求‘大而全’，而是要在特定领域寻找应用明星场景。”他认为，人工智能大模型应该找到能够解决实际问题的场景，并投入资源去研发和优化这些模型，以实现最佳效果。

周鸿祎举例说明，他曾经在一个会议上分享了他在处理商业数据方面的经验。当时，他们团队遇到了一个棘手的问题：如何将大量的传统企业数据进行有效的整合和分析？在这个过程中，他们发现了一个垂直和专业的大模型，这个模型可以深入挖掘这些数据，并为企业提供有价值的洞察。
于是，周鸿祎鼓励创业者和企业家敢于创新，尝试将大模型应用于不同的场景。他认为，只有通过实践优化模型性能，降低成本并提高生产效率，才能让大模型真正发挥出其价值。
因此，周鸿祎建议，创业者和企业家应该根据自己的业务需求，选择最适合自己的AI模型，并投入必要的资源进行研发和优化。同时，他也强调，不要盲目追求大模型的规模，而应注重模型的实际效果。
总的来说，周鸿祎的观点是，我们应该尊重每一个人工智能大模型，因为它们都是我们探索世界、解决问题的重要工具。而我们也应该努力使这些模型更加成熟和完善，以便更好地服务于我们的工作和生活。
总结，周鸿祎坚信，人工智能大模型不应该仅仅追求“大而全”，而应该在特定领域寻找应用明星场景。同时，他也鼓励创业者和企业家敢于创新，尝试将大模型应用于不同的场景，通过实践优化模型性能，降低成本并提高生产效率。