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ChatGPT语言模型已经诞生9个多月，大模型在产业界和学界的发展进展备受关注。同济大学计算机系副主任何良华教授指出，学界难以出现像ChatGPT这样的大模型，主要原因在于算力和数据问题。学术研究不需要追求短期变现，但需要长期的经费支持。相比之下，产业界可以投入更多的资金和资源，从而更容易推动大模型的研发。

据复旦大学计算机学院教授邱锡鹏表示，大模型更顶尖的研究机构在业界，这是一个不可回避的事实。学校和研究院的差异在于自由的探索。在如今高算力要求的情况下，在学术界和产业界的研究院之间，还是可以发挥学术界的优势。

华为诺亚方舟实验室AI研究员谢恩泽表示，构建高质量的数据集对于大模型一个很重要的补充。模型本身来说，用多大的模型配多大的数据以及用多长时间是很重要的，这些只有在大厂才有机会接触一些资源。

当前国内10亿参数规模以上的大模型已发布79个。清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松教授认为，我国乃至全球发展大模型最终的突破关键，是基础科学的突破。他认为，如果弄清楚了大模型里的规律、ChatGPT背后的机理，就有可能克服现有人工智能大模型的局限性，建立下一代人工智能的理论和模型。