随着大模型热潮的延续，市场对大模型产业的关注点逐渐分化。一部分玩家聚焦于提升性能，如Meta推出的Llama 3.1，参数量高达405B；另一部分则转向应用落地，例如OpenAI新推出的AI搜索引擎SearchGPT。国内企业如京东也加快了模型应用的步伐，已有超35万小哥在实际工作中使用大模型。

模型性能与应用效果之间是否存在必然联系？超强大模型能否解决所有难题？市场给出的答案并不绝对，每家企业需根据自身情况做出选择。基础大模型依赖大量计算资源堆砌而成，而企业级模型则需要通过实际应用来优化和调整。

Llama 3.1的参数规模虽大，但在本地部署和运行时极为消耗算力，普通设备难以承载。此外，通用大模型在特定领域的知识不足，导致企业应用仍需进行微调，这增加了财务和时间成本。

京东云发布的言犀大模型，展示了如何解决这些挑战。基于京东供应链的长链路和复杂协同数据，言犀大模型能够有效融入业务流程，解决成本和效率问题。京东通过模型压缩及拉升技术，降低能耗并提升模型的实用性。同时，京东强调将决策权下放给一线员工，寻找真正体现大模型价值的应用场景。

京东云的实践证明，大模型并非只是理论上的存在，而是可以通过实际应用在各个领域开花结果。从零售、物流到健康行业，京东的案例展示了大模型如何为企业创造价值。通过构建简单、开放的全栈产品体系，京东云不仅提供了面向全场景的大模型服务能力，还通过言犀智能体平台、企业大模型服务、AI开发计算平台2.0以及高性能计算基础设施等，降低了企业应用大模型的门槛和成本。

综上所述，大模型产业的发展正逐步从理论走向实践，通过技术创新和实际应用，大模型正在助力企业实现数字化转型，成为推动产业进步的重要力量。