在实现通用人工智能这一宏伟目标牵引下，AI产业正迈向其发展的“下一个十年”。不过，在模型能力持续提升的同时，产业落地的速度却并未同步前进。11月16日，在“2025人工智能+”大会上，多位业内人士表示，高昂成本、缺乏高质量行业数据、工程化能力不足以及对大模型能力边界认知的偏差，正成为制约AI规模化应用的四大结构性难题。与此同时，从开源与商业化的平衡，到AI入口从云端向终端迁移，产业格局正在发生微妙...
网页链接在实现通用人工智能这一宏伟目标牵引下，AI产业正迈向其发展的“下一个十年”。不过，在模型能力持续提升的同时，产业落地的速度却并未同步前进。11月16日，在“2025人工智能+”大会上，多位业内人士表示，高昂成本、缺乏高质量行业数据、工程化能力不足以及对大模型能力边界认知的偏差，正成为制约AI规模化应用的四大结构性难题。与此同时，从开源与商业化的平衡，到AI入口从云端向终端迁移，产业格局正在发生微妙...
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