今天，可能是成为创业者的绝佳时机。但再强大的大模型 api，距离产品落地，仍有不少距离。如何寻找最佳落地场景，根据场景找到最合适的大模型，解决模型的工程化部署以及数据的实时交互，以及如何在和用户进行互动时，保证模型本身的的安全性以及用户数据的安全性……技术的落地，面临着各种苦难和挑战。所幸，我们不是在 PC 互联网早期
狂奔两百多天后，大模型战役进入了第二幕。作为新一代基础设施，大模型本身并不直接产生价值，智能时代的未来不会仅仅是大模型本身，而将是大模型生态体系。业内共识是，在大模型之上开发出来的 AI 原生应用，才是下半场突围的关键。目前，国内头部厂商的普遍做法，是以通用大模型为底座，在此基础上对原有产品进行重构，并通过服务平台连接
AI 大模型热潮来袭，当下，越来越多的大模型在千行百业中落地应用。作为 AI 大模型的“底座”，AI 基础设施承载着顶层大模型的建设，也是大模型应用落地的关键。在算力、数据和基础软件三大 AI 基础设施中，算力是驱动大模型发展的底层动力，数据是训练大模型的信息基础，基础软件则是大模型应用落地的主要效率支撑。6 月 30
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