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全国服务区域：
金昌市(永昌县、金川区)
哈尔滨市(松北区、宾县、延寿县、通河县、双城区、依兰县、方正县、平房区、道里区、巴彦县、道外区、香坊区、南岗区、阿城区、五常市、木兰县、呼兰区、尚志市)
固原市(泾源县、西吉县、彭阳县、原州区、隆德县)
南充市(营山县、仪陇县、阆中市、南部县、蓬安县、高坪区、顺庆区、嘉陵区、西充县)
甘南藏族自治州(迭部县、夏河县、合作市、舟曲县、卓尼县、临潭县、玛曲县、碌曲县)
德阳市(绵竹市、什邡市、中江县、罗江区、广汉市、旌阳区)
邢台市(新河县、任泽区、信都区、南宫市、广宗县、临西县、柏乡县、隆尧县、平乡县、襄都区、威县、巨鹿县、宁晋县、沙河市、临城县、清河县、南和区、内丘县)
西安市(未央区、碑林区、长安区、雁塔区、临潼区、蓝田县、莲湖区、灞桥区、周至县、高陵区、新城区、阎良区、鄠邑区)
凉山彝族自治州(会东县、甘洛县、金阳县、昭觉县、普格县、德昌县、布拖县、盐源县、会理市、越西县、美姑县、木里藏族自治县、冕宁县、喜德县、雷波县、宁南县、西昌市)
随州市(曾都区、广水市、随县)
商洛市(洛南县、商州区、镇安县、柞水县、丹凤县、商南县、山阳县)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
韶关市(仁化县、乳源瑶族自治县、翁源县、新丰县、南雄市、始兴县、武江区、曲江区、乐昌市、浈江区)
新乡市(凤泉区、长垣市、红旗区、获嘉县、原阳县、新乡县、延津县、牧野区、卫辉市、卫滨区、辉县市、封丘县)
青岛市(城阳区、即墨区、莱西市、李沧区、平度市、市北区、黄岛区、胶州市、崂山区、市南区)
沧州市(东光县、任丘市、运河区、黄骅市、孟村回族自治县、献县、肃宁县、吴桥县、河间市、盐山县、泊头市、沧县、新华区、青县、海兴县、南皮县)
清远市(英德市、清城区、清新区、连南瑶族自治县、佛冈县、连山壮族瑶族自治县、阳山县、连州市)
海东市(民和回族土族自治县、乐都区、平安区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、互助土族自治县)
营口市(站前区、老边区、鲅鱼圈区、盖州市、大石桥市、西市区)
成都市(武侯区、新都区、新津区、都江堰市、青羊区、崇州市、龙泉驿区、金堂县、锦江区、双流区、简阳市、金牛区、蒲江县、郫都区、彭州市、邛崃市、大邑县、温江区、成华区、青白江区)
酒泉市(肃北蒙古族自治县、敦煌市、玉门市、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、瓜州县、肃州区)
榆林市(米脂县、吴堡县、榆阳区、佳县、神木市、靖边县、横山区、清涧县、绥德县、府谷县、定边县、子洲县)
赣州市(全南县、崇义县、龙南市、瑞金市、信丰县、会昌县、兴国县、安远县、南康区、定南县、赣县区、寻乌县、石城县、于都县、章贡区、大余县、宁都县、上犹县)
资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)
柳州市(柳江区、柳南区、柳北区、三江侗族自治县、鹿寨县、鱼峰区、城中区、融安县、融水苗族自治县、柳城县)
兰州市(榆中县、西固区、安宁区、红古区、七里河区、皋兰县、永登县、城关区)
襄阳市(老河口市、南漳县、宜城市、襄州区、樊城区、襄城区、枣阳市、保康县、谷城县)
威海市(文登区、乳山市、环翠区、荣成市)
烟台市(福山区、龙口市、蓬莱区、栖霞市、莱阳市、芝罘区、招远市、海阳市、牟平区、莱山区、莱州市)
呼和浩特市(武川县、玉泉区、土默特左旗、托克托县、赛罕区、新城区、清水河县、和林格尔县、回民区)
延边朝鲜族自治州(和龙市、延吉市、汪清县、敦化市、图们市、珲春市、安图县、龙井市)
萍乡市(芦溪县、安源区、湘东区、莲花县、上栗县)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
益阳市(桃江县、沅江市、资阳区、南县、安化县、赫山区)
天水市(武山县、张家川回族自治县、秦州区、清水县、秦安县、麦积区、甘谷县)
日喀则市(定结县、江孜县、仁布县、萨嘎县、昂仁县、拉孜县、谢通门县、康马县、南木林县、吉隆县、桑珠孜区、亚东县、萨迦县、白朗县、仲巴县、定日县、聂拉木县、岗巴县)
上饶市(德兴市、余干县、婺源县、万年县、铅山县、弋阳县、玉山县、横峰县、信州区、广丰区、广信区、鄱阳县)
泉州市(安溪县、丰泽区、南安市、惠安县、洛江区、石狮市、晋江市、德化县、泉港区、永春县、鲤城区、金门县)
贵阳市(白云区、南明区、清镇市、观山湖区、修文县、乌当区、开阳县、息烽县、云岩区、花溪区)
那曲市(巴青县、聂荣县、安多县、索县、尼玛县、双湖县、色尼区、比如县、嘉黎县、班戈县、申扎县)
抚州市(广昌县、南城县、宜黄县、资溪县、崇仁县、东乡区、黎川县、临川区、金溪县、乐安县、南丰县)
通辽市(奈曼旗、库伦旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、开鲁县、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市)
廊坊市(霸州市、大城县、广阳区、固安县、香河县、永清县、三河市、大厂回族自治县、安次区、文安县)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
温州市(泰顺县、瑞安市、文成县、乐清市、永嘉县、鹿城区、龙湾区、瓯海区、平阳县、苍南县、龙港市、洞头区)
宣城市(泾县、郎溪县、绩溪县、广德市、宣州区、旌德县、宁国市)
株洲市(攸县、芦淞区、荷塘区、石峰区、茶陵县、炎陵县、天元区、渌口区、醴陵市)
阜阳市(颍州区、界首市、阜南县、临泉县、太和县、颍东区、颍泉区、颍上县)
三亚市(崖州区、天涯区、海棠区、吉阳区)
四平市(梨树县、铁西区、伊通满族自治县、铁东区、双辽市)
驻马店市(西平县、泌阳县、遂平县、平舆县、汝南县、上蔡县、正阳县、驿城区、新蔡县、确山县)
海南藏族自治州(贵德县、共和县、同德县、贵南县、兴海县)
南通市(启东市、如皋市、崇川区、如东县、海安市、海门区、通州区)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
德州市(陵城区、临邑县、夏津县、德城区、武城县、乐陵市、宁津县、庆云县、平原县、禹城市、齐河县)
贵港市(港北区、平南县、港南区、覃塘区、桂平市)
娄底市(冷水江市、新化县、娄星区、涟源市、双峰县)
马鞍山市(当涂县、和县、雨山区、花山区、含山县、博望区)
保定市(清苑区、涞水县、高阳县、雄县、安新县、竞秀区、涿州市、唐县、莲池区、阜平县、曲阳县、安国市、顺平县、博野县、定州市、徐水区、易县、高碑店市、定兴县、望都县、满城区、容城县、蠡县、涞源县)
松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、扶余市、乾安县)
绵阳市(梓潼县、江油市、游仙区、三台县、北川羌族自治县、平武县、盐亭县、安州区、涪城区)
香港特别行政区
张家界市(永定区、武陵源区、桑植县、慈利县)
定西市(临洮县、漳县、通渭县、陇西县、岷县、渭源县、安定区)
平凉市(泾川县、华亭市、静宁县、庄浪县、崇信县、崆峒区、灵台县)
晋中市(榆社县、寿阳县、左权县、和顺县、灵石县、平遥县、介休市、太谷区、昔阳县、祁县、榆次区)
扬州市(广陵区、邗江区、仪征市、高邮市、宝应县、江都区)
三门峡市(陕州区、湖滨区、渑池县、灵宝市、卢氏县、义马市)
长沙市(雨花区、天心区、岳麓区、宁乡市、芙蓉区、开福区、浏阳市、长沙县、望城区)
六安市(舒城县、裕安区、霍邱县、霍山县、金安区、叶集区、金寨县)
河池市(环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、南丹县、东兰县、宜州区、金城江区、天峨县、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、凤山县、都安瑶族自治县)
揭阳市(普宁市、榕城区、惠来县、揭西县、揭东区)
昌都市(芒康县、八宿县、边坝县、左贡县、察雅县、丁青县、类乌齐县、江达县、贡觉县、卡若区、洛隆县)
白城市(镇赉县、洮南市、大安市、洮北区、通榆县)
银川市(灵武市、永宁县、金凤区、西夏区、贺兰县、兴庆区)
十堰市(茅箭区、郧阳区、竹溪县、张湾区、房县、郧西县、竹山县、丹江口市)
厦门市(集美区、思明区、同安区、翔安区、海沧区、湖里区)
河源市(龙川县、和平县、东源县、紫金县、连平县、源城区)
荆州市(监利市、洪湖市、松滋市、江陵县、公安县、石首市、沙市区、荆州区)
无锡市(滨湖区、新吴区、惠山区、锡山区、宜兴市、梁溪区、江阴市)
呼伦贝尔市(莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、海拉尔区、牙克石市、满洲里市、扎兰屯市、扎赉诺尔区、根河市、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、阿荣旗、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、鄂伦春自治旗)
海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)
上海市(松江区、黄浦区、长宁区、杨浦区、奉贤区、青浦区、宝山区、徐汇区、嘉定区、静安区、虹口区、浦东新区、崇明区、金山区、普陀区、闵行区)
佛山市(南海区、高明区、三水区、禅城区、顺德区)
黔东南苗族侗族自治州(黎平县、雷山县、凯里市、麻江县、台江县、天柱县、从江县、岑巩县、剑河县、黄平县、锦屏县、镇远县、丹寨县、施秉县、三穗县、榕江县)
乌兰察布市(兴和县、商都县、察哈尔右翼后旗、卓资县、丰镇市、凉城县、化德县、察哈尔右翼前旗、集宁区、察哈尔右翼中旗、四子王旗)
大理白族自治州(漾濞彝族自治县、大理市、弥渡县、剑川县、祥云县、巍山彝族回族自治县、永平县、宾川县、洱源县、鹤庆县、南涧彝族自治县、云龙县)
巴中市(通江县、平昌县、恩阳区、南江县、巴州区)
牡丹江市(东宁市、爱民区、穆棱市、阳明区、绥芬河市、西安区、宁安市、东安区、海林市、林口县)
黄山市(黄山区、歙县、休宁县、徽州区、屯溪区、黟县、祁门县)
黄冈市(英山县、蕲春县、红安县、黄梅县、罗田县、浠水县、麻城市、武穴市、黄州区、团风县)
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运城市(万荣县、芮城县、临猗县、闻喜县、河津市、新绛县、平陆县、绛县、垣曲县、夏县、盐湖区、永济市、稷山县)
嘉峪关市
宜春市(丰城市、高安市、樟树市、奉新县、宜丰县、上高县、万载县、靖安县、铜鼓县、袁州区)
玉树藏族自治州(治多县、玉树市、杂多县、称多县、囊谦县、曲麻莱县)
南昌市(安义县、进贤县、青云谱区、西湖区、东湖区、南昌县、新建区、青山湖区、红谷滩区)
钦州市(钦北区、灵山县、钦南区、浦北县)
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日照市(五莲县、岚山区、东港区、莒县)
泰安市(宁阳县、东平县、岱岳区、新泰市、泰山区、肥城市)
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朔州市(山阴县、应县、怀仁市、朔城区、平鲁区、右玉县)
攀枝花市(西区、东区、仁和区、米易县、盐边县)
武威市(天祝藏族自治县、民勤县、凉州区、古浪县)
汕尾市(陆丰市、海丰县、城区、陆河县)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市)
林芝市(墨脱县、巴宜区、工布江达县、朗县、波密县、米林市、察隅县)
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深圳市(龙岗区、光明区、福田区、宝安区、罗湖区、南山区、坪山区、龙华区、盐田区)
衢州市(柯城区、常山县、江山市、龙游县、开化县、衢江区)
阿坝藏族羌族自治州(小金县、阿坝县、红原县、汶川县、黑水县、九寨沟县、松潘县、壤塘县、金川县、若尔盖县、理县、马尔康市、茂县)
广州市(荔湾区、增城区、从化区、白云区、越秀区、天河区、花都区、黄埔区、番禺区、海珠区、南沙区)
儋州市
南阳市(邓州市、新野县、镇平县、社旗县、方城县、淅川县、宛城区、西峡县、内乡县、唐河县、南召县、桐柏县、卧龙区)
内蒙古自治区
此次发布的商业航天卓越供应平台就像一个商业卫星全产业链的大超市，包括商品库、线上商城、线下超市等，相关单位和企业可以通过这个平台采购卫星核心部件、关键设备乃至技术服务。
中国空间技术研究院杨晓宁：我们首批发布了200多种产品，这产品有100多种实物产品，还有八十几种服务等等，主要是把航天人这些年，作为航天“国家队”积累下来的这些技术、方法、产品，整个都开发出来放到这里，供大家选购。
据介绍，该平台建成后，将通过“模块化设计+工业化生产+一体化服务”，推动商业航天技术和产品的标准化、模块化和低成本化，促进供应链发展。
中国空间技术研究院杨晓宁：商业航天不是某个公司的事，它是个国家战略，国家队的加入有利于这个行业的高质量发展，把最好的产品，最好的服务，最好的管理，最好的经验加载到商业航天上，才能助推商业航天高质量发展。
据知情人士透露，美国国防部的三名高级官员因涉嫌未经授权的信息披露被停职，于周五被解雇。
在周六的一份联合声明中，这些官员声称五角大楼“在我们离职之际用毫无根据的攻击诋毁我们的人格”。
美媒此前报道，国防部长皮特・赫格塞斯的高级顾问丹・考德威尔因涉嫌未经授权的信息披露接受调查后，在X平台上发布了该声明。赫格塞斯的副幕僚长达林・塞尔尼克以及国防部副部长史蒂夫・范伯格的幕僚长科林・卡罗尔本周也被解雇，他们在声明上签了名。
这三人写道：“目前，我们仍未被告知究竟为何接受调查，是否仍有正在进行的调查，或者一开始是否真的有对‘泄密’的调查。”他们还补充说：“我们三人都曾身着军装为国家荣誉服务——我们中的两人曾在伊拉克和阿富汗战争中服役。基于我们的共同服役经历，我们明白信息安全的重要性，并每天都在努力保护它。”
赫格塞斯的幕僚长乔・卡斯珀在3月份宣布，在五角大楼为埃隆・马斯克安排的机密简报被泄露给《纽约时报》后，国防部将展开广泛的泄密调查，包括使用测谎仪。
这三名被解雇的官员表示他们将继续支持政府，他们写道：“尽管这段经历令人难以忍受，但我们仍然支持特朗普-万斯政府让五角大楼再次强大并通过实力实现和平的使命。我们希望未来能以不同的身份支持这些努力。”
专题：2025商界木兰年会
文|《中国企业家》记者闫俊文
编辑|张晓迪
图片来源|中企图库
4月18日~19日，由《中国企业家》杂志社主办的2025（第十七届）商界木兰年会在北京举办。在“开幕对话”环节，数坤科技创始人、CEO马春娥作为主理人，与明势创投创始合伙人黄明明、中科闻歌董事长王磊、零一万物联合创始人马杰、腾讯设计杰出专家陈妍，围绕“大模型迭代”进行了访谈对话。
精彩观点如下：
1．如果把整个AGI看作是珠峰，不管是美国的OpenAI、Anthropic，中国的DeepSeek、MiniMax，包括字节跳动，连一半都没有爬到。
2．技术高速迭代，你停下来花钱投流，去做用户量，这是无效的。
3．当新的生产力到来的时候，谁先掌握新的生产力，这个行业内几千亿甚至上万亿的产值可能就会重新分配、重新流动。
4．通用的Agent，在中国只有两家半大厂的机会。
5．创业者经常犯的一个误区叫线性外推。刚开始起步的创业公司做的是简单的+AI的事情，大多数的情况是，轮不到创业公司来做，传统行业已经积累了巨大的数据优势。
6．大模型就像基础设施，但是公路通了，每个地方能不能够发展起来，还是要靠那个地方的人。
7.Agent端记忆推理以及工具的使用，在未来1~2年都有巨大的突破，但远远没有到大家停下来卷成本、卷差异化的地步。
以下为对话实录，有删减：
头部公司共识：将军赶路不追小兔
马春娥：大模型技术正加速向千行百业渗透，企业在推动大模型商业化落地时最需要突破的核心瓶颈是什么？
黄明明：如果把整个AGI看作是珠峰，不管是美国的OpenAI、Anthropic，中国的DeepSeek，我们投的MiniMax，包括字节跳动，连一半都没有爬到。用一句老话来说，“将军赶路不追小兔”，技术正在疾速驶向未来的列车上，现在让大家跳下车抓紧时间去做商业化，至少我们对投资的大模型公司没有这样的压力和期望值。
春节的时候，理想汽车创始人李想给我发了一个图片，人类过去的应用上达到一亿用户的速度，谷歌用了500天，微信用了400天，TikTok用了270天，DeepSeek用了7天。但我觉得DeepSeek这个团队卓越的地方在于没有停下来。那时候，大家都在用，抱怨怎么老是宕机，服务不好。这是泼天的财富，但DeepSeek没有停下来，说我去布服务器，把几个亿的用户服务好，他们继续向AGI的高峰攀登。
明势创投创始合伙人黄明明
技术高速迭代，你停下来花钱投流，去做用户量，这是无效的，今天所有中国最优秀的头部公司，春节后，我们谈过一圈，大家达成了一个共识，将军赶路不追小兔，所有人应该朝着人类文明的更高峰攀登。
王磊：我们做垂直赛道，坚持的一个方法论就是数据、模型和决策，尤其从业务决策的角度去反过来看数据和模型怎么结合，再去发挥出我们过去一些想做但做不到，有了模型之后可能实现的一些场景和工作。
我们讲三个阶段，模型初期是发挥一个升级的作用，中期要发挥一个泛化到行业赋能的作用，长期来讲我们希望它能够起到行业革新的作用。
马杰：第一，我们喜欢跟什么样的人合作？我们不看它有没有数据，这个场景是不是立刻能AI化，甚至不看它有没有预算，我们看的第一件事情是这位创始人、董事长是不是有对AI必须要做出变革的决心。
AI本身是一个非常牛的生产力，但是它只是生产力，所有的价值来自于领域，领域中的价值从哪里来？价值的流动是：当新的生产力到来的时候，谁先掌握新的生产力，这个行业内几千亿甚至上万亿的产值可能就会重新分配、重新流动。
新的生产力解决了过去很多没有解决的问题，还创造出了很大的新增价值，新增价值也是看谁有信心和决心去把它抓住。
陈妍：第一，在腾讯，并不是每一个部门都在做大模型研发，我们也有长期运营的一些业务。我们可能要思考一件事情，自己深耕很久的研发过程以及产品用户体验的全过程里，有哪一部分的工作是可以跟大模型结合，进行提效以及创新，这个思考是要伴随着工作的每一个环节里面。
第二，我觉得大模型的创新一定不是无中生有的，如果我们在这个领域积累得越深，那我们在这个领域里去拥抱大模型所取得的成功的几率越大。
创业者不要做线性外推
马春娥：现在如果去创业，有哪些建议，当前AI发展面临哪些挑战和难题？
黄明明：第一，DeepSeek是中国过去30年在硬件、软件和人工智能技术持续积累的一个必然的结果，你看到的只是冰山上的一角。在未来的5年、10年会有更多的DeepSeek时刻的涌现。
第二点，有种说法，中国的AI创业者缺算力，或者缺全球顶尖AI的人才，缺资金，资金的量级和海外顶尖的大模型公司差了1~2个数量级，但我觉得都不缺，DeepSeek得到了主流美国技术行业的认可。
有一点很核心的叫敢为人先，过去30年，我们积累下的底子，是通过成为别人的供应商帮别人打工。到了今天，当这些底层的硬件、软件和人工智能技术结合在一起的时候，我们会在很多领域产生一些原始性的创新，今天的创业者不要简单复制美国的模式。
创业者经常犯的一个误区叫线性外推。今天刚开始起步的创业公司做的是简单的+AI的事情，就是传统行业+AI，我们看到大多数的情况是轮不到创业公司来做，传统行业已经积累了巨大的数据优势。
创业者应避开主力模型厂商和大厂的主力赛道。我觉得通用型的Agent一定会到来，在1~2年之内，我们今天在座的所有人都会有一个自己通用的AI助理，它帮你处理日常的文件、电话，订机票、订酒店，但是对不起，这样通用的Agent，我认为在中国只有两家半大厂的机会。
王磊：第一，多模态大模型过于注重于机器本身端到端的生成，我们在做图、文、音生成时，需要把用户的创造力和机器的创造力结合在一起。
中科闻歌董事长王磊
第二，在混合模态的语义理解方面，图、文、音、视频或者更泛模态的东西，怎么能够在一个语义框架里面去做理解和认知，这个目前关注还是有点少，ChatGPT-4o也做了一些识别文本、识别照片的动作，但是在更加丰富的语义内容里面的一些因果关系或者是相关关系的识别，甚至是一些推理，不同模态的信号输入以后，怎么样去做统一的理解和决策？
多模态未来肯定是往泛模态方向去发展，除了关注生成之外，还要关注统一语义框架下的理解，这对行业的突破是非常关键和重要的。
马杰：不管企业是大是小，都在AI这个巨大的浪潮中有非常大的机会，比如有的行业偏传统，可能规模很大，但是数据的积累信息化、智能化还没有做好，能不能做这件事情？其实我觉得是可以的，核心是要有决心。
有人说AI可能会剥夺年轻人的工作机会，特别是像年轻一点的入门级的这些设计师、程序员，但我看到了更多的机会。有了AI赋能，入门级的销售人员可以瞬间变成一个行业的资深销售，有些行业的人才是不足的，但在大模型的帮助下，反而用一个聪明的新人就可以解决这个问题。
陈妍：第一，数据，数据是做大模型的人天天都要想的事情，不管是更深度的垂类数据，还是通用的数据，我们希望是合规并且优良的数据。大模型就是这样的，你喂垃圾，它就会吐垃圾。
腾讯设计杰出专家陈妍
另外一个点，在具体的落地应用上面，其实大家现在用到的大模型更多还是裸模，用到实际工作还需要很多应用的转换。
Agent还没到卷成本的地步
马春娥：未来的1至3年，你们看到了哪些行业趋势，对企业家有哪些建议？
黄明明：现在是先训语言模型，再训VLM（视频语言模型），将来一定是语言模型和VLM融合在一起再train（训练）。我再举一个更有意思的例子，模型对物理世界的理解和对我们人类知识的理解，这两点是同等作用，甚至是齐头并进的。
怎么对物理世界的理解、对Agent端的记忆推理以及工具的使用，在未来1~2年都有巨大的突破，远远没有到大家停下来卷成本、卷差异化的地步。
王磊：AI走向行业，首先有一个正确的观念去认知它，AI这个技术现在处于什么地方，它的长处和短处是什么？尤其是DeepSeek出来以后，大家的认知越来越正确和客观，这需要大家用开放的心态去拥抱，这个过程需要由点上的升级到面上的赋能，最后到行业级的革新，应该是一个循序渐进的过程，这是未来3~5年我们一定可以看到的一个场景和局面。
马杰：未来谁都会用到AI，甚至它就在你公司里，你只是决策，要招几个程序员，招几个AI训练工程师，未来AI就是这样，无处不在，而且它很普惠。
零一万物联合创始人马杰
AI的价格从前年的几十美元每百万token，到现在，中国平均价格已经是1元人民币每百万token了，这个价格的飞速下降以及性能的飞速提升，已经接近或者到达这个技术的普惠点了。
陈妍：大模型就像基础设施，但是公路通了，每个地方能不能够发展起来，还是要靠那个地方的人，所以对于普通人，每一个生活在这个年代的人来说，拥抱大模型，多去体验它，继续在自己的行业里深耕，某一天就能够迸发出我们的灵感和创新。
新闻结尾
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