Foundation Model(基础模型)指在海量数据上预训练、可迁移到多种下游任务的大规模通用模型,是当前人工智能产业的核心技术形态。早期这一概念主要由语言和视觉大模型代表,如今正快速向金融、医疗、能源、表格数据等垂直领域扩散,成为各行业 AI 落地的基础设施。
Foundation Model 的垂直化进展
当前焦点与观察点
Foundation Model 的讨论正在从“能不能做大”转向“能不能用得深”。一方面,机器人领域被认为尚未迎来自己的 ChatGPT 时刻——TechCrunch 采访一位由英伟达内部人士转型为投资人时指出,机器人缺乏类似语言模型的通用基础模型支撑,数据瓶颈是关键原因。另一方面,评测体系也在跟进:如 CausalArena 因果发现基准开始检验基础模型时代下因果推断的真实能力,提示通用模型在推理类任务上仍存争议。
政策层面同样值得关注。据 pandaily 报道,北京出台了针对 AI Agent 的十项措施,涉及智能体基础设施与 Token 经济框架,表明监管正在为以基础模型为底座的应用生态建立规则。整体来看,基础模型的发展呈现“通用能力趋稳、垂直深耕加速、评测与监管同步补位”的态势,垂直领域模型与开源表格模型的密集发布,是当前最值得持续观察的信号。