这场AI浪潮，真正的挑战，已经无关实验室里造不造得出好模型，而在于大厂有没有能力让模型跑起来、接得上、让用户用得顺。
从这一代AI大模型公司的商业化来看，大家都在避免传统To B赛道重复造轮子的私有化定制，希望借助技术的红利，把产品尽量做得标准化，以此来实现更高的毛利率。
Epoch AI 分析指出，以推理为核心的 AI 模型（如 OpenAI 的 o3）近年来虽取得显著进步，但因强化学习阶段所需的庞大运算和高昂研究成本，未来性能提升可能放缓，预计到2026年将趋向封顶。
做独立Agent应用，不得不面临成本和被头部公司覆盖的危险，被集成到大厂Agent应用生态或许成为选择之一。由此，大厂掌握了从定义到筛选的权力。在此情况下，生态越完备，数据壁垒越高，在行业中的话语权就越大。
在 RSAC 2025 上，Cisco、Meta 与 ProjectDiscovery 推出专为网络安全设计的开源大模型及工具套件，携手提升 SOC 防护效率与精准度，应对机器级网络攻击。
自诞生以来，人工智能大模型始终被“幻觉”问题困扰。这里的“幻觉”，指的是大语言模型会将虚构信息当作真实事实输出。实际上，“幻觉”这一表述相当委婉，它实则暴露出AI的核心缺陷——当前的大语言模型尚未达到真正意义上的智能水平。
