随着人工智能技术的飞速发展，大模型（如GPT系列、BERT等）正逐渐从实验室走向产业应用。在2023年世界人工智能大会（WAIC）的观察中，一个显著的趋势是大模型应用的门槛正在显著降低，而云计算与相关装备技术服务在其中起到了关键推动作用。

云计算平台的普及使得开发者和企业能够以更低的成本获取强大的计算资源。以往，训练一个大模型需要昂贵的GPU集群和专业的运维团队，但现在，通过云服务提供商（如阿里云、AWS、Azure等）的弹性计算实例，用户可以根据需求灵活租用资源，大幅降低了初始投入和技术壁垒。例如，WAIC上展示的多个案例表明，中小企业已能利用云平台快速部署和微调大模型，实现智能客服、内容生成等应用。

装备技术服务的进步进一步加速了这一过程。硬件方面，GPU和专用AI芯片（如NVIDIA的A100、华为的昇腾）性能不断提升，同时成本逐步下降；软件层面，开源框架（如TensorFlow、PyTorch）和预训练模型的广泛可用性，让开发者无需从零开始。在WAIC的展览中，许多技术服务商提供了端到端的解决方案，包括数据预处理、模型训练和部署优化，帮助用户快速上手。

WAIC还强调了生态合作的重要性。云计算厂商与AI公司携手，推出了一系列低代码或无代码工具，使得非技术背景的用户也能构建AI应用。例如，通过云平台的可视化界面，企业员工可以自定义大模型参数，实现个性化需求，这进一步 democratize（民主化）了AI技术的使用。

门槛降低也带来了新的挑战，如数据安全、模型偏见和算力能耗问题。WAIC的讨论指出，未来需要加强监管和技术创新，确保大模型的健康发展。云计算服务商正在集成更多安全与伦理工具，以帮助用户应对这些风险。

从WAIC的观察来看，大模型门槛的降低已成为不可逆的趋势，云计算和装备技术服务是这一变革的核心驱动力。随着技术不断成熟，我们有望看到更多行业受益于AI大模型，推动数字化经济迈向新高度。企业和个人应积极拥抱这一变化，利用云服务和技术支持，探索创新应用，抢占先机。