要点

1. 成本优先潮

背景： 模型竞争从“越大越好”转向“性价比优先”。
影响： 企业更倾向低成本/高效模型选择（国内外皆然）。
建议： 按任务划分成本-效果曲线，优先部署高ROI模型。

忠告：别只看榜单，看账单更重要。

2. 终端原生化

背景： 手机、手表、AI PC 将 AI 能力做原生预装。
影响： 离线场景、隐私与低延迟成为新卖点。
建议： 设计“本地+云”策略，优先解决散热与续航体验。

你的手机要会“思考”，不是只会打字。

3. 企业可控性诉求

背景： 政企客户追求可控、可审计与低内存占用方案。
影响： 一体化交付和内网部署需求增加。
建议： 把可审计、回滚、灰度发布当成产品能力。

合规比炫技更能换来长期合同。

4. 智能体工程化

背景： EAGLET 等框架提升智能体长任务规划能力。
影响： 多步骤任务成功率上升，更多工业场景可落地。
建议： 先在受控场景验证，再扩展联动复杂环境。

智能体能跑流程，但先教它别绕远路。

5. 多模态盲点

背景： OST-Bench 等发现多模态模型在动态记忆/OCR上翻车。
影响： 通用模型对垂直场景并非包打天下。
建议： 用自有标注数据微调并加多轮记忆校验。

演示会闪光，长期记忆才算数。

6. 算力调度与池化

背景： GPU 池化（如 Aegaeon）和更高效的调度策略出现。
影响： 提升资源利用、压低单位成本。
建议： 架构设计考虑多模型共享与冷启动成本。

把 GPU 当公寓出租，得管好入住体验。

7. 密态与合规同步

背景： 隐私计算与密态计算性能进步，合规门槛可下移。
影响： 金融/医疗等敏感领域更易采用云端推理。
建议： 从产品设计起内建审计与隐私保护能力。

数据蒙着眼也能做题，但要留验收单。

8. 科研与工业助手化

Background： FlowSearch、自动化实验工具降低重复劳动。
影响： 研究效率与试验迭代显著提升。
建议： 把自动结论设成人工复核流程，避免盲信。

让 AI 干杂活，人去想创新。

9. 核研加速示例

背景： MIT 等用 ML 压缩核聚变数据需求，提升可控性。
影响： 高成本实验的门槛被拉低，研发周期缩短。
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