据小i集团董事局主席兼CEO袁辉介绍，华藏大模型全面覆盖通用大模型数百项能力，包括可基于组件扩展，联结信息服务；基于语言增强，丰富理解能力；iLifelong Learning（iL³）迅捷迭代；智能增强，快速扩能；Linear framework（LF）个性定制，即小i独创的流式框架，可根据客户需求进行定制。
在产品演示环节，小i机器人高级副总裁杜玉清相继以高考语文题目、奥数题目、旅游规划、股价信息查询等话题向华藏大模型发起对话，华藏大模型也依次完成回答。
ChatGPT引发广泛关注后，预训练大模型引领的人工智能创新浪潮层出不穷。在袁辉看来，既然大模型有能力同时推动每个行业大模型的降本增效，这就代表经过60多年发展的人工智能技术进入了真正爆发的阶段。
他认为，相比过去20年人类科技的发展，人工智能有两个特点：首先它完全媲美操作系统，基于这个操作系统就能构建全新的生态，今天大模型已经具备了整个生态的构建能力；其次，在操作系统之上会出现谷歌、meta此类入口级公司，而大模型则可以将过去的入口全部包含在内。
“当今中国已经到了相当于‘两弹一星’的关键时刻，中国需要有属于自己的ChatGPT。”袁辉认为，大模型真正成功的标志，是重新构建一个全新的商业生态。而大模型商业落地所面临的三个挑战分别是可控、可定制、可交付。
可控即在意识形态、法律法规、算力算法、文化价值观、伦理道德等方面做到可控，包含国家层面的数据安全可控，以及企业层面的内容输出可控等。
可定制则主要体现为根据客户的需求进行定制，包括模型定制，内容定制，组件定制，场景定制。会上袁辉提及，华藏大模型的一大特点在于可基于组件扩展联结信息服务，以此实现一些动态数据的查询、分析、比较、总结等业务场景。
杜玉清以旅游规划场景为例，一家旅游保险公司近期选择与华藏大模型合作，目前相关的旅游产品、信息服务都已实现了私有库对接，华藏可以帮助客户提供个性化的旅行线路规划和旅行保险服务。
可交付表现为大模型具有低算力成本、低部署成本、低训练成本等特点。“华藏另外一个突出特性就是非常低的训练成本，最终可以提升交付落地的能力。”袁辉在会上表示，支撑小i机器人的算力成本为10万元起。
对于未来的发展，他提出，华藏大模型的目标在于成为中国通用大模型基础平台，而非在垂直领域垂直场景发力，将在3个月内实现模态多样化，构建华藏生态体系；6个月实现语种全覆盖，落地国际市场应用；12个月面向全球生态开源。
