EBET易博app领航者论坛上表示，硅基智能在2014年至2022年迎来了大爆发，目前，发展的奇点提前抵达，在大算力+大算法+的基础积累下，通用智能发展临界点来临，自主智能、认知增强、效能提升的通用智能发展进入快车道。

　　何宝宏表示，从AI技术路径来看，当前的发展阶段进入了向大规模预训练模型收敛的趋势。“自2018年以来，大模型不断涌现，借助预训练技术对海量无标注数据进行自监督学习，可有效解决模型开发‘作坊式’‘碎片化’问题。”

　　何宝宏认为，大模型虽然刚刚兴起，但发展路径可以参考智能终端操作系统的发展历史，围绕某家企业形成闭源生态和围绕开源社区形成开源生态的现象会重演。需要注意的是，围绕开源大模型的挑战很多，其中重要一条是大模型开始反向影响对开源的经典定义。

　　何宝宏同时提示，也要关注大模型发展过程中的风险事项，比如基于技术上的模型优化、数据管理、算力资源、模型部署等问题；基于心理层面的来自数据和训练的幻觉；基于社会层面的信息泛滥、伦理道德问题等。此外，大模型发展过程中，大量的数据需要做优化，只是当前面临的困难是如何筛选出需要优化的数据。