作者：江瀚

首先，李彦宏明确指出大模型市场存在显著的认知误区，尤其是关于模型之间能力差距的误解。他强调，尽管新模型发布时常常声称自己与顶尖模型（如GPT-4）在测试集上的表现相近甚至超越，但这并不能真实反映实际应用中的差距。模型之间的能力差距是多维度的，包括理解能力、生成能力、逻辑推理能力、记忆能力等基本能力，以及成本效率和实际应用体验等方面的差异。因此，大模型市场远未达到能力无壁垒的状态，相反，随着技术的不断进步，模型之间的差距可能会越来越大。

其次，李彦宏谈到了大模型市场的未来发展趋势。他认为，大模型的天花板很高，目前的技术水平距离理想状态还相差甚远。因此，模型需要不断快速迭代、更新和升级，以满足日益增长的用户需求和场景应用。在这个过程中，谁能持续不断地投入研发，提升模型能力，降低成本，提高效率，谁就能在未来的市场竞争中占据优势。他特别指出，领先12个月或18个月并不是关键，关键在于能否保持持续的竞争优势。

再次，李彦宏对于开源模型与闭源模型（商业模型）的对比提出了独到见解。他认为，开源模型在效率上无法与闭源模型相比。闭源模型通过共享资源和分摊成本，能够实现更高的GPU使用率和更低的推理成本。而开源模型则需要用户自行部署和维护，其成本和使用效率都难以与闭源模型相媲美。因此，在商业领域追求效率和效果时，开源模型并不具备优势。