在實現通用人工智能這一宏偉目標牽引下，AI產業正邁向其發展的「下一個十年」。不過，在模型能力持續提升的同時，產業落地的速度卻並未同步前進。11月16日，在「2025人工智能+」大會上，多位業內人士表示，高昂成本、缺乏高質量行業數據、工程化能力不足以及對大模型能力邊界認知的偏差，正成為制約AI規模化應用的四大結構性難題。與此同時，從開源與商業化的平衡，到AI入口從雲端向終端遷移，產業格局正在發生微妙...
網頁鏈接在實現通用人工智能這一宏偉目標牽引下，AI產業正邁向其發展的「下一個十年」。不過，在模型能力持續提升的同時，產業落地的速度卻並未同步前進。11月16日，在「2025人工智能+」大會上，多位業內人士表示，高昂成本、缺乏高質量行業數據、工程化能力不足以及對大模型能力邊界認知的偏差，正成為制約AI規模化應用的四大結構性難題。與此同時，從開源與商業化的平衡，到AI入口從雲端向終端遷移，產業格局正在發生微妙...
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