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。
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。