首先，行业大模型可理解为大模型在特定垂直应用场景下的分支。随着技术的发展，一种趋势是利用更大的模型来处理更复杂的问题。大模型虽然具有强大的处理和学习能力，但在某些具体的、垂直的行业应用场景中，通用大模型可能并不是最优选择。在这种情况下，行业大模型应运而生。它们专门针对特定的业务场景和应用进行优化和调整，以提高在特定情境下的性能。

其次，大模型的能力不足往往并不是根本问题。大模型在广泛通用的数据和任务上表现出色，但在特定的、高度个性化的场景下，可能效果并不理想。我们常说“大模型能力不足”其实更多的是指在特定领域或任务中的性能表现。在实际中，经过海量数据预训练的大模型，其理论上的潜力或能力其实是巨大的，而这种潜力的释放或应用往往需要更多的技术手段来实现。现阶段，常用的主流策略有两种：

1) 设计好的上下文和提示，可以帮助引导模型生成更符合预期、反映领域知识和特色的响应。在特定的任务或场景中，有效的上下文和提示可以显著提升模型的性能。这种方法也被称为"提示工程"，即通过精心设计的提示来激发模型潜力、引导模型生成我们希望的输出。

2) 进行模型微调(精调)。通过在特定领域的数据上进行进一步的训练，模型可以在这个领域中学习到更多的细节和特性。这样的模型，即使在简单的上下文和提示下，也能生成出合理且符合领域特色的响应。这就是所谓的行业大模型，它是基于通用大模型，并在特定行业的数据上进行了微调和优化。某种意义上的，是用模型的调整减轻了提示工程的压力。

两种方法都有其优点和适用场景，而且可以结合使用，以更好地解决实际问题。通过这两种方式，可以发掘和挖掘大模型的潜能，使其在特定的领域或任务中展现出更好的性能。

从另外一个角度，我们可以看到一个趋势，那就是大模型的多粒度专家能力分化和优化路由调度，也就是“优化分工，竞争上岗”，不仅仅依赖于一个庞大的模型来完成所有任务，可以将任务划分并路由到更擅长处理这些任务的中小规模模型上。这种做法可以使模型在处理任务时更具针对性，从而提高效果。同时，由于这些中小规模模型通常比大模型更高效，因此在实际应用中，这种方式也有可能带来效能上的提升。

总的来说，行业大模型和通用大模型在解决问题时各有优点，行业大模型是整个大模型应用“分久必合，合久必分”发展之路上的必经节点，而不是大模型能力不足的权宜之计。将两者相结合，针对特定的任务或场景使用专门优化过的行业大模型，同时将任务路由到更适合处理这些任务的中小规模模型上，可能是未来AI发展的一个重要方向。