要点

1. 资本巨浪

背景：摩根大通宣布长期巨额投入，金融资本成产业化加速器。

影响：资金会拉动上下游并促成大规模落地项目。

建议：创业者把融资与可交付成果绑紧，展示可量化 ROI。

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2. 性价比模型潮

背景：国际用户开始采用中国 Kimi K2 等高性价比模型。

影响：模型选择趋向“成本+效果”双指标，生态更去中心化。

建议：按任务成本敏感度选模型，别盲追闭源最贵牌子。

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3. 一小时定制模型

背景：Bedrock + Salesforce 工具让企业快速部署定制模型。

影响：企业试错成本下降，行业应用落地更快。

建议：把最小可行场景拆小，快速上链验证付费意愿。

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4. 多模盲点显现

背景：多模态在复杂 OCR、动态记忆场景中仍有短板。

影响：垂直场景存在优化空间，通用模型并非万能钥匙。

建议：用自有标注数据微调模型，专注行业痛点做差异化。

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5. 垂直化机会

背景：OCR 中文版面、行业化解析等表现欠佳。

影响：垂直创业能用小样本实现显著优势。

建议：先做行业 Proof-of-Value，再向规模化扩展。

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6. 算力降本路径

背景：京东云、腾讯等在算力与提示策略上实现成本优化。

影响：训练/推理成本下降，更多中小团队能参与。

建议：优化管线、使用混合云+边缘策略以降低总体 TCO。

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7. AI PC 与终端潮

背景：AI PC 出货增长、CPU 上跑视觉的解决方案出现。

影响：本地化推理、隐私场景与离线能力成为卖点。

建议：设计“本地+云”迁移策略，优先考虑散热与续航体验。

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8. 智能体走向现实

背景：EAGLET 等框架与 CoreWeave 转型推动智能体工程化。

影响：多步骤任务成功率提升，真实世界场景可行度增加。

建议：从封闭/受控场景逐步放大，构建人机回环以保障可靠性。

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9. 无代码与去中心化

背景：Caffeine、Flint 等让非工程师能用自然语部署应用与站点。

影响：产品化门槛降低，更多长尾创新会涌现。

建议：把产品设计成可审计、可回滚的无代码模块以防失控。

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10. 主权 AI 与合规圈层

背景：国家对可控算力与主权 AI 的诉求增强。

影响：市场分裂与本地化部署需求上升，供应链风险显化。

建议：架构中预留本地化与替代组件，合规做为产品卖点。

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11. 未成年保护成常态

背景：年龄分级、内容分层成为平台与监管重点。

影响：产品需在隐私、身份验证与分级策略上投入工程与法律成本。

建议：把年龄校验与分级配置做成平台能力并量化误差率容忍度。

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12. 城市级 AI 应用

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