新玩家冲击的，不只是模型性能或训练成本，更是许多建立在历史经验基础上的路径依赖——比如“只有闭环才有护城河”“只有高预算才能出好模型”“只有通用大一统才是正确方向”。越来越多的事实正在指向同一个结论：在 AI 快速演进的浪潮中，任何僵化的范式认知，都可能成为创新的绊脚石。
CPU的优势在于其低成本、易获得性，以及能够满足多数场景下的基本AI推理需求。
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。
