整体来看，国内大模型行业的资本竞争正在从单纯的模型规模竞赛，转向技术效率、产业资源及商业化能力的综合竞争。

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以下为智东西整理的关键问答： 一、老系统仍是企业智能体落地的一道门槛 Q1：企业部署智能体时，目前较突出的阻力是什么？ 吴运声认为，组织流程、数据质量和ROI等问题依然存在，今年更突出的难点是智能体如何连接企业已有的信息化系统。

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芯片厂商不仅要实现大模型、算法、硬件架构的深度协同，还需要完成长期跨领域技术积累。

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”Tim说。

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”唐林评价道，“政府把产业串起来，让技术方找到落地场景，需求方觅得技术伙伴，这才是真正的共赢。

一个使用了五年的老旧数据中心，如果有大约1000颗英特尔至强处理器，只需82张“Venice”就能完成替代，替换比例约为12:1，由此可减少77%功耗、92%的服务器数量、40%的5年TCO。

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苏度科技的机器人分布在多个展台，主打一个“什么都能抓”，还跟宁德时代合作复刻了一个四机协作电池模组产线一条龙。

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按落地场景看，各家大致分成了三派。

如今，推理算力需求暴涨势不可挡。

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这相当于给不同厂家、不同系统的智能体之间加了一把“安全锁”，让智能体从“可以连接”走向“可信协作”。

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这也是WPS、微软近来急着把AI功能塞进自家产品的原因。

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无形之中，当AI从数字世界进入物理世界，它的容错悄然降低。

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也就是说，装机扩张速度一旦超过本地电网消纳和外送通道的承载能力，新增装机的边际收益将会递减——这是所有依赖装机驱动增长的新能源企业，都需要正视的长期矛盾。

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人工智能很有可能导致人类灭绝，且很快就会在数学方面超过数学家。

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四、AI没有淘汰文科，而是在重新定义文科价值 1、AI+文科岗位快速增长，打开新职业空间 AI正在改变的不只是技术岗位，也正在重塑文科人才的职业路径。