首先是垂直化，他认为企业不应该试图使用一个大型模型来解决所有问题，而是将大型模型分解为多个垂直模型的组合。这样做的好处是可以更好地落地实施，并且能够更灵活地应对不同问题。
其次是小型化，他建议在构建大型模型时要考虑成本和灵活性，因此建议采用小规模的大型模型。相比于拥有数十亿参数的大型模型，小型模型更具经济效益，并且在部署和升级方面也更加便捷。
第三是专有化，周鸿祎认为只有在企业内部专有部署模型才能保证安全可控。这意味着企业需要对其模型进行独立部署，以确保数据和算法的安全性。
第四是行业化，他认为企业在进行人工智能应用时需要具备行业数据才能深入理解和解决问题。行业数据的应用能够为模型提供更多的上下文信息，从而使其更加准确和实用。
最后是企业化，周鸿祎认为企业需要利用内部的专业知识进行模型训练，以便更好地理解和满足企业的需求。企业内部的知识和经验能够为模型训练提供更多的上下文和背景信息，从而提高模型的准确性和适用性。
综上所述，周鸿祎提出的“五化”方法论对于企业级市场的人工智能应用具有重要的指导意义，有助于企业更好地利用大型模型解决实际问题，并实现商业价值的最大化。
