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把研發(fā)、技術(shù)、治理、經(jīng)濟、科學(xué)、醫(yī)學(xué)等放在一起看，2025年的AI產(chǎn)業(yè)已經(jīng)很難用“模型進(jìn)步”四個字概括。

上半場比的是誰能訓(xùn)練出更強模型，下半場比的是誰能把模型變成穩(wěn)定、可靠、可監(jiān)管、可商業(yè)化、可持續(xù)的生產(chǎn)力。

轉(zhuǎn)譯|斗斗

出品|產(chǎn)業(yè)家

過去一年，AI行業(yè)最顯著的變化，是判斷AI進(jìn)展的方式變了。過去一年，AI行業(yè)最顯著的變化，是判斷AI進(jìn)展的方式變了。

在更長一段時間里，外界習(xí)慣用參數(shù)規(guī)模、榜單排名、融資金額和產(chǎn)品發(fā)布節(jié)奏來理解AI。但進(jìn)入2025年后，這套敘事開始顯得不夠用了。模型還在變強，算力還在擴張，資本還在涌入，AI也正在進(jìn)入科學(xué)、醫(yī)療、教育、企業(yè)服務(wù)和自動駕駛等更深的產(chǎn)業(yè)場景�？膳c此同時，頂級模型之間的性能差距正在縮小，前沿系統(tǒng)的透明度正在下降，算力和芯片供應(yīng)鏈越來越集中，治理、能源、就業(yè)和公平問題也開始從幕后走到臺前。

這意味著，AI競爭正在從單點技術(shù)競賽，變成一場更復(fù)雜的系統(tǒng)競爭。真正值得追問的，已經(jīng)不只是“誰的模型更強”，而是“誰能把AI變成穩(wěn)定、可信、可規(guī)�；�的生產(chǎn)力”。

也正是在這個節(jié)點，斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究院旗下AI Index項目發(fā)布了《2026 AI Index Report》。作為一份長期被全球政策界、學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和媒體引用的年度報告，它并不只是一份技術(shù)榜單，而是試圖用跨越研發(fā)、技術(shù)性能、負(fù)責(zé)任AI、經(jīng)濟、科學(xué)、醫(yī)學(xué)和教育等多個維度的數(shù)據(jù)，重新描繪AI產(chǎn)業(yè)的真實坐標(biāo)。

這份報告釋放出的信號很清晰：AI的上半場，比的是模型能力和技術(shù)突破；AI的下半場，比的將是基礎(chǔ)設(shè)施、真實場景、商業(yè)效率和社會信任。換句話說，AI已經(jīng)不再只是技術(shù)公司的故事，而是正在成為一套重新分配產(chǎn)業(yè)資源、人才結(jié)構(gòu)和全球競爭優(yōu)勢的新基礎(chǔ)設(shè)施。

圍繞這份報告，我們試圖從七個維度梳理2025年以來AI產(chǎn)業(yè)正在發(fā)生的關(guān)鍵變化。一個越來越明確的判斷是：當(dāng)模型能力逐漸逼近，真正決定下一輪產(chǎn)業(yè)格局的，將是把技術(shù)落到產(chǎn)業(yè)深處的能力。

以下為報告轉(zhuǎn)譯后歸納總結(jié)：

要點概述：

1、AI 遠(yuǎn)未見頂，反而在加速狂飆，正以史無前例的廣度野蠻滲透大眾

2、中美 AI 模型的性能鴻溝，如今已被生生抹平

3、 既能斬獲奧數(shù)金牌，又會在數(shù)秒報時上淪為白癡， AI 陷入極度失衡的“參差前沿”

4、盡管機器人在受控環(huán)境中表現(xiàn)出色，但在大多數(shù)家務(wù)任務(wù)上仍束手無策

5、負(fù)責(zé)任的人工智能發(fā)展速度跟不上人工智能能力的提升，安全基準(zhǔn)滯后，相關(guān)事件數(shù)量大幅上升

6、人工智能的普及速度正創(chuàng)下歷史紀(jì)錄，消費者正從這些通常免費使用的工具中獲得可觀價值

7、人工智能正在改變臨床醫(yī)療，但相關(guān)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)淖C據(jù)依然有限

一、研發(fā)進(jìn)入巨頭時代：AI越來越強，也越來越不透明

2025年的AI研發(fā)呈現(xiàn)出一種鮮明的矛盾：一方面，支撐AI發(fā)展的資源還在增長，算力、開源項目、論文和專利都在繼續(xù)擴張；另一方面，真正處在前沿位置的模型系統(tǒng)卻越來越集中，透明度也在下降。

最直接的變化是，行業(yè)已經(jīng)成為AI模型開發(fā)的絕對主角。2025年，行業(yè)產(chǎn)出了超過90%的知名AI模型，學(xué)術(shù)機構(gòu)在前沿模型中的角色被進(jìn)一步擠壓。原因并不復(fù)雜，訓(xùn)練一個頂級模型所需要的算力、數(shù)據(jù)、工程團(tuán)隊和資金投入，已經(jīng)不是一般高�；蜓芯繖C構(gòu)能夠獨立承擔(dān)的。AI研發(fā)正在從過去相對開放的科研競爭，變成少數(shù)巨頭之間的基礎(chǔ)設(shè)施競賽。

但問題也隨之出現(xiàn)。越是性能最強的模型，往往越不透明。包括OpenAI、Anthropic、Google在內(nèi)的多個資源消耗極高的系統(tǒng)，已經(jīng)不再完整披露訓(xùn)練代碼、參數(shù)數(shù)量、數(shù)據(jù)集規(guī)模和訓(xùn)練時長。這讓外界很難判斷模型能力到底來自算法突破、數(shù)據(jù)質(zhì)量、后訓(xùn)練優(yōu)化，還是單純的算力堆疊。AI越重要，社會越需要理解它；但AI越前沿，外部越難看清它。

與此同時，全球AI研發(fā)版圖也在發(fā)生變化。中國在論文發(fā)表數(shù)量、引用量和專利授權(quán)方面位居首位，在被引次數(shù)最高的100篇AI論文中所占比例也持續(xù)上升。美國則在知名模型開發(fā)方面保持領(lǐng)先，2025年研發(fā)出59個知名模型，中國為35個。換句話說，中國在研究產(chǎn)出和知識積累上更具規(guī)模優(yōu)勢，美國仍掌握更多前沿模型和高影響力專利。

算力是這場競爭最硬的底座。自2022年以來，全球AI計算能力每年約增長3.3倍，到2025年已達(dá)到1710萬顆H100等效芯片的規(guī)模。英偉達(dá)占據(jù)總計算量的60%以上，谷歌和亞馬遜供應(yīng)了剩余的大部分份額，華為雖然占比仍小，但份額正在增長。算力擴張背后，是超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心建設(shè)和前沿模型訓(xùn)練、推理需求的持續(xù)上升。

但越往底層看，風(fēng)險越集中。美國擁有全球最多的數(shù)據(jù)中心，數(shù)量是其他任何國家的十倍以上；而臺積電幾乎制造了所有主流AI芯片，使全球AI硬件供應(yīng)鏈高度依賴臺灣的一家代工廠。AI看似是云端軟件革命，底層卻是高度集中的半導(dǎo)體制造、能源供應(yīng)和數(shù)據(jù)中心部署能力。

這種擴張還帶來了環(huán)境代價。2025年，Grok 4的訓(xùn)練排放量預(yù)估達(dá)到72816噸二氧化碳當(dāng)量；AI數(shù)據(jù)中心電力容量升至29.6吉瓦，接近紐約州峰值用電量；僅GPT-4o的年度推理用水量，就可能超過120萬人的飲用水需求。

AI越強，越不只是技術(shù)問題，而是能源、供應(yīng)鏈和公共資源問題。

二、模型能力追平之后，競爭從“跑分”轉(zhuǎn)向“有用”

AI技術(shù)性能仍在快速提升，但2025年最重要的信號不是“模型又變強了”，而是“強模型之間越來越難拉開差距”。

在語言、推理、編碼、數(shù)學(xué)等基準(zhǔn)測試上，前沿模型的分?jǐn)?shù)持續(xù)上升，甚至開始超過部分人類水平。前沿模型在“人類終極考試”這一高難度基準(zhǔn)上一年內(nèi)提升了30個百分點，許多原本被認(rèn)為可以持續(xù)多年檢驗?zāi)Ｐ湍芰Φ臏y試，只用了幾個月就被攻克。這說明AI進(jìn)步速度已經(jīng)超過評估體系的更新速度，舊的尺子正在變短。

當(dāng)基準(zhǔn)被快速刷穿，模型排名的意義就開始變化。到2026年3月，Anthropic、xAI、Google、OpenAI、阿里巴巴和深度求索均位于Arena Elo評分第一梯隊，其中多家公司的模型分差控制在很小范圍內(nèi)。中美頂級模型之間的性能差距也基本彌合。2025年初以來，中美模型多次在性能排行榜首位置互換，DeepSeek-R1曾短暫與美國頂級模型持平，截至2026年3月，美國頂級模型僅以2.7%的優(yōu)勢領(lǐng)先。

這背后的產(chǎn)業(yè)含義很清楚：當(dāng)“能力領(lǐng)先”不再足以形成壓倒性差異，競爭壓力就會轉(zhuǎn)向成本、可靠性、領(lǐng)域性能和真實世界可用性。一個模型能不能便宜地調(diào)用，能不能穩(wěn)定地完成任務(wù)，能不能在稅務(wù)、法律、財務(wù)、客服、代碼、醫(yī)療等專業(yè)場景中交付結(jié)果，將比單純跑分更重要。

開源與閉源的格局也出現(xiàn)反復(fù)。2024年，開源模型一度大幅縮小與閉源模型的差距，但到2025年，這一差距又重新擴大。截至2026年3月，頭部閉源模型領(lǐng)先頭部開源模型3.3%，Arena排行榜前十中有六個為閉源模型。這說明開源仍然是生態(tài)擴散和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的重要力量，但在最前沿能力上，閉源巨頭仍借助算力、數(shù)據(jù)和工程優(yōu)勢保持領(lǐng)先。

與此同時，AI能力呈現(xiàn)出一種“鋸齒狀智能”。它可以在國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽中拿到金牌，卻仍無法可靠識別模擬時鐘。Gemini Deep Think在2025年IMO中獲得35分金牌成績，但頂級模型在ClockBench上的模擬時鐘識別正確率只有50.6%，而人類為90.1%。這提醒我們，AI不是線性變聰明，而是在某些任務(wù)上突飛猛進(jìn)，在另一些常識性任務(wù)上仍然脆弱。

更值得關(guān)注的是，AI正在從數(shù)字任務(wù)走向物理世界。視頻生成模型開始捕捉物體運動規(guī)律，不再只是生成逼真畫面。谷歌DeepMind的Veo 3在超過1.8萬個生成視頻測試中，展現(xiàn)出模擬浮力、解決迷宮等能力，且無需專門訓(xùn)練。智能體也從回答問題進(jìn)階到完成任務(wù)，OSWorld測試中的準(zhǔn)確率從約12%提升至66.3%，與人類差距縮小到6個百分點以內(nèi)。

但進(jìn)入物理世界并不容易。機器人在模擬環(huán)境中的操作成功率可達(dá)89.4%，但在現(xiàn)實家庭任務(wù)中的成功率只有12%。

相比之下，自動駕駛成為少數(shù)已經(jīng)實現(xiàn)大規(guī)模部署的例外。Waymo在美國五個城市每周行程約45萬次，百度Apollo Go完成了1100萬次全程無人駕駛行程。

AI正在靠近物理世界，但離真正穩(wěn)定地理解和改造物理世界，還有很長一段路。

三、負(fù)責(zé)任AI開始補課：治理追不上部署，風(fēng)險已經(jīng)進(jìn)入現(xiàn)實

隨著AI能力擴張，治理問題也被推到臺前。2025年的一個核心矛盾是，負(fù)責(zé)任AI的基礎(chǔ)設(shè)施正在建設(shè)，但速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上AI部署。

安全基準(zhǔn)在增加，更多組織開始制定負(fù)責(zé)任AI政策，政府支持的AI安全機構(gòu)也擴展到更多國家。但這些動作更多像是在補課，而不是主動引領(lǐng)。幾乎所有領(lǐng)先模型開發(fā)者都會公布MMLU、SWE-bench等能力基準(zhǔn)結(jié)果，但針對負(fù)責(zé)任AI基準(zhǔn)測試的報告仍然很少。換句話說，企業(yè)很愿意展示模型有多強，卻不太愿意完整披露模型有多安全、多公平、多透明。

風(fēng)險已經(jīng)在現(xiàn)實中累積。人工智能事件數(shù)據(jù)庫顯示，2025年記錄到362起AI事件，高于2024年的233起。模型幻覺仍是突出問題。

在一項準(zhǔn)確率基準(zhǔn)測試中，26款主流模型的幻覺率在22%至94%之間。更微妙的是，模型難以區(qū)分“知識”和“信念”。當(dāng)虛假陳述被表述為他人觀點時，模型還能較好處理；但當(dāng)同一虛假陳述被表述為用戶觀點時，模型表現(xiàn)會大幅下降。這意味著模型不只是會編造信息，還可能受到提問方式和用戶立場的影響。

企業(yè)層面的治理意識確實在提升。2025年，AI專屬治理崗位增長17%，尚未制定負(fù)責(zé)任AI政策的企業(yè)占比從24%降至11%。

但落地仍然受制于現(xiàn)實條件，主要障礙包括知識缺口、預(yù)算限制和監(jiān)管不確定性。很多企業(yè)不是不想治理，而是不知道怎么治理、沒有足夠資源治理，也不確定未來監(jiān)管會如何變化。

監(jiān)管框架也在轉(zhuǎn)向AI專屬體系。GDPR仍是被提及最多的監(jiān)管影響因素，但影響力占比有所下降。與此同時，ISO/IEC 42001人工智能管理體系標(biāo)準(zhǔn)、NIST人工智能風(fēng)險管理框架等更具體的AI治理工具開始進(jìn)入企業(yè)視野。監(jiān)管正在從隱私和數(shù)據(jù)合規(guī)，進(jìn)一步走向模型開發(fā)、部署、監(jiān)控和風(fēng)險管理。

但更深層的挑戰(zhàn)是，AI治理并不是單一指標(biāo)最優(yōu)化。安全、公平、隱私、可解釋性之間可能存在沖突。近期研究發(fā)現(xiàn)，提升某一個負(fù)責(zé)任AI維度的訓(xùn)練技術(shù)，可能持續(xù)損害其他維度。例如，隱私增強可能削弱公平性，安全優(yōu)化可能降低準(zhǔn)確率。今天行業(yè)還缺少成熟框架來處理這些權(quán)衡。

透明度下降則讓治理更難�；�礎(chǔ)模型透明度指數(shù)在2023年至2024年從37分升至58分，但2025年又降至40分。訓(xùn)練數(shù)據(jù)、計算資源和部署后影響的披露仍存在重大空白。

模型越被用于真實產(chǎn)業(yè)，外界越需要知道它的邊界；但前沿企業(yè)越是競爭激烈，越傾向于隱藏關(guān)鍵細(xì)節(jié)。這種張力，將成為AI下一階段最大的制度性難題之一。

四、錢還在涌入AI，但紅利分配并不均勻

技術(shù)競爭之外，AI經(jīng)濟正在以前所未有的速度擴張。2025年，全球企業(yè)AI投資增長了一倍多，私人投資增長最快，增速達(dá)到127.5%，并占總投資的60%。生成式AI是這輪增長的核心，投資增速超過200%，幾乎占據(jù)私人人工智能融資總額的一半。新獲得融資的AI公司數(shù)量增長71%，十億美元級融資交易數(shù)量幾乎翻番。

但資金并沒有均勻流向全球。美國在AI私人投資領(lǐng)域繼續(xù)保持領(lǐng)先，投入資金是中國的23倍。在生成式AI領(lǐng)域，美國投資規(guī)模大幅超過中國和歐洲總和。這種差距顯示，美國仍掌握全球AI資本市場的主導(dǎo)權(quán)。不過，私人投資數(shù)據(jù)可能低估中國AI支出，因為中國政府引導(dǎo)基金在過去二十多年中已向AI企業(yè)投入大量資金。美國更強在市場資本和云基礎(chǔ)設(shè)施，中國則更多體現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)政策、制造能力和應(yīng)用場景的組合投入。

AI公司的收入增長速度也創(chuàng)下歷史紀(jì)錄。頭部企業(yè)在短時間內(nèi)實現(xiàn)了可觀營收，但算力成本和基礎(chǔ)設(shè)施支出同樣飆升。云服務(wù)商加快資本開支，谷歌披露2025年年度資本支出超過1500億美元。這說明AI商業(yè)化并不是輕資產(chǎn)神話，而是一場重資產(chǎn)競賽。模型收入增長越快，背后的芯片、服務(wù)器、能源和數(shù)據(jù)中心投入也越大。

消費端已經(jīng)證明AI具備真實價值。到2026年初，美國消費者從生成式AI中獲得的年度消費者剩余估計達(dá)到1720億美元，較一年前的1120億美元明顯增長，每位用戶的中位數(shù)價值翻了三倍。更關(guān)鍵的是，這些工具大多仍免費或接近免費。AI正在像搜索引擎和社交網(wǎng)絡(luò)一樣，先通過低成本、高頻使用形成普及，再逐步重構(gòu)商業(yè)模式。

企業(yè)采用率也在提升。2025年，受訪企業(yè)中AI采用率達(dá)到88%，70%的企業(yè)至少在一項業(yè)務(wù)職能中應(yīng)用生成式AI。中國和歐洲同比增幅位居前列。但智能體應(yīng)用仍處于早期，在幾乎所有業(yè)務(wù)職能中的部署數(shù)量仍為個位數(shù)。企業(yè)已經(jīng)接受AI工具，但還沒有大規(guī)模把AI交給自動化流程和關(guān)鍵業(yè)務(wù)閉環(huán)。

生產(chǎn)力提升也并非無處不在。AI在結(jié)構(gòu)化、可量化、產(chǎn)出易監(jiān)控的工作中效果最明顯，例如客戶支持效率提升14%至15%，軟件開發(fā)效率提升26%，營銷成果提升50%。但在需要深度推理、復(fù)雜判斷和長期經(jīng)驗積累的任務(wù)中，提升幅度較小。AI正在創(chuàng)造價值，但它首先改變的是流程清晰、數(shù)據(jù)可得、反饋明確的工作，而不是所有工作。

五、醫(yī)療AI走過炫技階段，進(jìn)入臨床證據(jù)之戰(zhàn)

醫(yī)療是AI最受期待、也最需要謹(jǐn)慎的領(lǐng)域。2025年，醫(yī)療AI在分子生物學(xué)、臨床推理、臨床記錄、診斷輔助和健康搜索等方向都有明顯進(jìn)展，但一個核心問題越來越突出：模型的高分表現(xiàn)，并不等于真實臨床效果。

在分子生物學(xué)領(lǐng)域，小模型的表現(xiàn)開始挑戰(zhàn)“大模型崇拜”。MSAPairformer只有1.11億參數(shù)，卻在ProteinGym基準(zhǔn)測試中超過以往領(lǐng)先方法；GPN-Star作為2億參數(shù)的基因組學(xué)模型，性能超過一個400億參數(shù)模型。這說明醫(yī)療和生命科學(xué)領(lǐng)域并不總是需要更大的通用模型，更小、更專業(yè)、更貼近領(lǐng)域數(shù)據(jù)的模型，可能反而更有效。

虛擬細(xì)胞模型成為新的前沿。Arc研究所的Evo 2、STATE以及DeepMind的AlphaGenome都指向同一個目標(biāo)：在不進(jìn)行濕實驗室實驗的情況下，預(yù)測細(xì)胞對藥物和基因擾動的反應(yīng)。如果這一路徑成熟，藥物發(fā)現(xiàn)和生物實驗的成本結(jié)構(gòu)將被重寫。但現(xiàn)階段，這些系統(tǒng)仍然需要實驗驗證，AI還不能替代真實生物學(xué)證據(jù)。

臨床應(yīng)用中，最先跑出來的不是最炫的診斷模型，而是能嵌入醫(yī)生工作流的工具。2025年，能夠根據(jù)患者就診自動生成臨床筆記的AI工具得到廣泛應(yīng)用。在多家醫(yī)療機構(gòu)中，醫(yī)生表示寫病歷時間減少最高達(dá)83%，職業(yè)倦怠感也顯著下降，部分機構(gòu)還實現(xiàn)了112%的投資回報率。

監(jiān)管層面，AI醫(yī)療設(shè)備數(shù)量快速增加。2025年，美國FDA批準(zhǔn)了258款A(yù)I醫(yī)療設(shè)備，但大多數(shù)通過無需開展新臨床試驗的渠道獲批。絕大多數(shù)設(shè)備是通過設(shè)備改造途徑進(jìn)入市場，依賴現(xiàn)有安全性和有效性證據(jù)，而非新的隨機試驗。僅有2.4%的臨床研究設(shè)備得到隨機試驗數(shù)據(jù)支持。這意味著醫(yī)療AI的商業(yè)化速度，已經(jīng)明顯快于臨床證據(jù)積累速度。

診斷能力也在提升。微軟AI診斷協(xié)調(diào)器搭配OpenAI o3模型，在復(fù)雜醫(yī)學(xué)案例研究中獲得85.5%的得分，而未借助輔助工具的醫(yī)生僅為20%。多智能體框架相比單智能體基準(zhǔn)模型，診斷準(zhǔn)確率提升7%至60%以上。但這類結(jié)果仍需要謹(jǐn)慎解讀，因為測試往往基于醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中的疑難病例，并不完全等同于真實醫(yī)院環(huán)境中的診療流程。

與此同時，患者正在更早接觸AI健康信息。如今，84%至92%的健康相關(guān)谷歌搜索結(jié)果頂部都會顯示AI生成摘要。癥狀和常見健康問題最容易觸發(fā)AI概述。這意味著很多患者在見醫(yī)生之前，已經(jīng)通過AI形成對疾病、治療和風(fēng)險的初步理解。問題在于，這些信息往往不經(jīng)過正式醫(yī)療器械監(jiān)管，卻可能影響患者決策。

因此，醫(yī)療AI下一階段的關(guān)鍵詞不是“模型多強”，而是證據(jù)、治理和倫理。它需要隨機試驗、真實世界數(shù)據(jù)、臨床責(zé)任邊界和更充分的倫理討論。AI對醫(yī)療的影響已經(jīng)出現(xiàn)，但要真正規(guī)�；�進(jìn)入臨床，不能只靠演示和榜單，必須經(jīng)得起醫(yī)學(xué)證據(jù)體系的檢驗。

寫在最后：

把研發(fā)、技術(shù)、治理、經(jīng)濟、科學(xué)、醫(yī)學(xué)和教育放在一起看，2025年的AI產(chǎn)業(yè)已經(jīng)很難用“模型進(jìn)步”四個字概括。

它當(dāng)然還在變強。模型能力快速提升，中美差距縮小，視頻模型開始理解物理規(guī)律，智能體開始完成復(fù)雜任務(wù)，AI也正在進(jìn)入科學(xué)、醫(yī)療和教育等高價值場景。但與此同時，AI也變得更昂貴、更集中、更不透明、更依賴基礎(chǔ)設(shè)施，并帶來更多治理、能源、就業(yè)和公平問題。

這正是AI進(jìn)入下半場的標(biāo)志。上半場比的是誰能訓(xùn)練出更強模型，下半場比的是誰能把模型變成穩(wěn)定、可靠、可監(jiān)管、可商業(yè)化、可持續(xù)的生產(chǎn)力。

真正的產(chǎn)業(yè)價值，不會只屬于參數(shù)最多、榜單最高的模型，而會屬于那些能在真實場景中完成閉環(huán)的系統(tǒng)。它要接得住企業(yè)流程，扛得住醫(yī)療證據(jù)，經(jīng)得起安全審查，解釋得清成本收益，也能在教育和勞動力市場中創(chuàng)造新的能力，而不是簡單替代舊崗位。

AI的故事還在加速，但它已經(jīng)不再只是技術(shù)公司的故事。它是算力供應(yīng)鏈的故事，是全球資本流動的故事，是科研范式變化的故事，是醫(yī)生、教師、學(xué)生、工程師和普通用戶共同參與的故事。

下一階段，AI最大的懸念不是它能不能繼續(xù)變強，而是它能不能被社會真正吸收，成為一種可信、可控、可分配的生產(chǎn)力。誰能回答這個問題，誰才真正站在AI產(chǎn)業(yè)的下一輪中心。

       原文標(biāo)題 : AI進(jìn)入下半場：模型不再稀缺，真正稀缺的是算力、場景和信任