大语言模型产品研发需要同时具备三大要素，分别为数据资源要素、算法和模型要素、资金和资源要素。InfoQ研究中心分析目前市场中的产品特征，数据资源、资金和资源两要素为大模型研发的基础要素，即必要不充分要素。

虽然数据、资金资源为大语言模型研发设置了高门槛，但对于实力雄厚的大型企业仍然是挑战较小的。算法和模型是目前区分大语言模型研发能力的核心要素。算法和模型影响的的模型丰富度、模型准确性、能力涌现等都成为评价大语言模型优劣的核心指标。

人工智能领域中自然语言处理、机器学习等领域目前均为对开发者要求最高的技术领域之一，需要开发者拥有优秀的教育背景和前沿技术背景。另外，对于团队磨合、经验等要求均较为严格。从目前公布的部分大模型研发团队背景可以看出，团队成员均来自国际顶级高校或拥有顶级科研经验。

根据谷歌披露数据，训练参数规模1750亿的大模型，理想训练费用超过900万美元。类似的，计算服务为了实现覆盖的产品和功能范围的广度，要求云服务提供商持续进行产品功能更新和产品矩阵建设来满足用户多元需求，Amazon和Google持续进行大额资本投入以完善产品能力。2022年Amazon和Google的资本性支出分别达583亿美元和315亿美元，并仍然呈现上涨趋势。

来源：InfoQ

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