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嘉峪关市
郴州市(苏仙区、临武县、汝城县、嘉禾县、桂东县、宜章县、永兴县、桂阳县、北湖区、资兴市、安仁县)
平凉市(静宁县、崆峒区、灵台县、崇信县、华亭市、庄浪县、泾川县)
嘉兴市(海盐县、海宁市、平湖市、南湖区、嘉善县、桐乡市、秀洲区)
淮南市(八公山区、大通区、田家庵区、谢家集区、潘集区、凤台县、寿县)
玉溪市(华宁县、通海县、易门县、新平彝族傣族自治县、江川区、峨山彝族自治县、红塔区、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县)
新疆维吾尔自治区
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
沈阳市(铁西区、沈北新区、浑南区、大东区、辽中区、沈河区、皇姑区、苏家屯区、法库县、和平区、新民市、于洪区、康平县)
白银市(白银区、会宁县、靖远县、平川区、景泰县)
焦作市(博爱县、武陟县、马村区、温县、孟州市、沁阳市、中站区、修武县、山阳区、解放区)
滁州市(天长市、凤阳县、南谯区、全椒县、琅琊区、明光市、来安县、定远县)
汕头市(潮南区、澄海区、金平区、南澳县、潮阳区、龙湖区、濠江区)
烟台市(莱阳市、栖霞市、海阳市、牟平区、福山区、蓬莱区、招远市、芝罘区、莱州市、莱山区、龙口市)
双鸭山市(饶河县、尖山区、集贤县、宝清县、宝山区、友谊县、岭东区、四方台区)
南阳市(桐柏县、宛城区、社旗县、淅川县、卧龙区、方城县、西峡县、唐河县、内乡县、镇平县、新野县、邓州市、南召县)
玉林市(福绵区、博白县、兴业县、玉州区、北流市、陆川县、容县)
南通市(崇川区、海门区、海安市、如皋市、如东县、启东市、通州区)
泰州市(泰兴市、高港区、海陵区、靖江市、兴化市、姜堰区)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县、临夏市、和政县、临夏县、东乡族自治县、康乐县、永靖县)
唐山市(曹妃甸区、迁安市、路南区、迁西县、丰润区、路北区、遵化市、滦南县、开平区、乐亭县、滦州市、玉田县、古冶区、丰南区)
菏泽市(曹县、牡丹区、鄄城县、东明县、郓城县、单县、巨野县、定陶区、成武县)
白山市(江源区、靖宇县、抚松县、浑江区、长白朝鲜族自治县、临江市)
温州市(乐清市、泰顺县、永嘉县、文成县、瓯海区、瑞安市、龙湾区、苍南县、平阳县、鹿城区、龙港市、洞头区)
宜春市(高安市、丰城市、铜鼓县、奉新县、上高县、靖安县、袁州区、万载县、宜丰县、樟树市)
惠州市(惠东县、博罗县、惠城区、龙门县、惠阳区)
株洲市(攸县、茶陵县、荷塘区、天元区、芦淞区、醴陵市、炎陵县、石峰区、渌口区)
林芝市(工布江达县、察隅县、墨脱县、朗县、巴宜区、米林市、波密县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
阜新市(太平区、彰武县、阜新蒙古族自治县、细河区、海州区、新邱区、清河门区)
固原市(彭阳县、原州区、隆德县、西吉县、泾源县)
凉山彝族自治州(普格县、甘洛县、布拖县、会东县、盐源县、会理市、雷波县、美姑县、越西县、昭觉县、喜德县、木里藏族自治县、冕宁县、金阳县、宁南县、德昌县、西昌市)
朝阳市(北票市、双塔区、朝阳县、龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、建平县)
福州市(闽清县、马尾区、仓山区、鼓楼区、台江区、闽侯县、福清市、永泰县、连江县、晋安区、罗源县、长乐区、平潭县)
天津市(东丽区、南开区、河西区、宁河区、红桥区、河东区、河北区、北辰区、和平区、静海区、津南区、蓟州区、武清区、滨海新区、宝坻区、西青区)
深圳市(龙华区、盐田区、南山区、光明区、福田区、坪山区、宝安区、罗湖区、龙岗区)
普洱市(西盟佤族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、墨江哈尼族自治县)
保山市(龙陵县、腾冲市、施甸县、隆阳区、昌宁县)
张家界市(永定区、桑植县、武陵源区、慈利县)
晋中市(寿阳县、灵石县、榆次区、祁县、和顺县、平遥县、太谷区、昔阳县、左权县、介休市、榆社县)
荆门市(京山市、沙洋县、掇刀区、东宝区、钟祥市)
内蒙古自治区
长沙市(芙蓉区、天心区、浏阳市、开福区、望城区、岳麓区、宁乡市、雨花区、长沙县)
佳木斯市(抚远市、前进区、桦川县、桦南县、东风区、向阳区、郊区、汤原县、同江市、富锦市)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
兰州市(西固区、安宁区、永登县、榆中县、城关区、红古区、皋兰县、七里河区)
鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)
长春市(朝阳区、二道区、南关区、德惠市、农安县、绿园区、宽城区、双阳区、九台区、公主岭市、榆树市)
武威市(古浪县、民勤县、天祝藏族自治县、凉州区)
临沧市(凤庆县、镇康县、临翔区、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、永德县)
连云港市(灌南县、东海县、灌云县、连云区、赣榆区、海州区)
随州市(广水市、曾都区、随县)
锡林郭勒盟(正镶白旗、二连浩特市、镶黄旗、太仆寺旗、锡林浩特市、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、多伦县、苏尼特左旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、东乌珠穆沁旗)
濮阳市(华龙区、清丰县、南乐县、台前县、范县、濮阳县)
南平市(邵武市、武夷山市、延平区、光泽县、建阳区、政和县、松溪县、顺昌县、建瓯市、浦城县)
海南藏族自治州(兴海县、贵德县、贵南县、同德县、共和县)
萍乡市(莲花县、湘东区、芦溪县、安源区、上栗县)
六安市(霍山县、裕安区、金寨县、霍邱县、舒城县、金安区、叶集区)
哈尔滨市(道里区、尚志市、香坊区、方正县、通河县、南岗区、平房区、呼兰区、阿城区、宾县、依兰县、松北区、双城区、道外区、木兰县、巴彦县、五常市、延寿县)
蚌埠市(五河县、怀远县、蚌山区、龙子湖区、禹会区、淮上区、固镇县)
怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)
大连市(长海县、瓦房店市、庄河市、金州区、西岗区、甘井子区、普兰店区、旅顺口区、沙河口区、中山区)
赤峰市(敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、翁牛特旗、宁城县、元宝山区、松山区、巴林左旗、克什克腾旗、红山区、林西县、巴林右旗、喀喇沁旗)
黑河市(孙吴县、逊克县、五大连池市、嫩江市、北安市、爱辉区)
毕节市(大方县、黔西市、金沙县、赫章县、织金县、纳雍县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县)
遵义市(凤冈县、绥阳县、余庆县、务川仡佬族苗族自治县、习水县、汇川区、仁怀市、湄潭县、播州区、道真仡佬族苗族自治县、桐梓县、赤水市、红花岗区、正安县)
阿勒泰地区(吉木乃县、哈巴河县、布尔津县、阿勒泰市、福海县、青河县、富蕴县)
九江市(共青城市、德安县、柴桑区、瑞昌市、庐山市、彭泽县、永修县、都昌县、修水县、濂溪区、浔阳区、湖口县、武宁县)
榆林市(绥德县、清涧县、子洲县、吴堡县、横山区、佳县、神木市、米脂县、府谷县、榆阳区、靖边县、定边县)
香港特别行政区
延边朝鲜族自治州(龙井市、和龙市、珲春市、汪清县、敦化市、安图县、延吉市、图们市)
昌吉回族自治州(奇台县、木垒哈萨克自治县、昌吉市、吉木萨尔县、玛纳斯县、阜康市、呼图壁县)
甘南藏族自治州(卓尼县、合作市、临潭县、迭部县、夏河县、碌曲县、玛曲县、舟曲县)
果洛藏族自治州(玛多县、甘德县、久治县、玛沁县、达日县、班玛县)
厦门市(海沧区、湖里区、翔安区、思明区、集美区、同安区)
西安市(长安区、未央区、高陵区、临潼区、蓝田县、雁塔区、周至县、新城区、阎良区、灞桥区、鄠邑区、莲湖区、碑林区)
安顺市(平坝区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、普定县、紫云苗族布依族自治县、西秀区)
安阳市(北关区、林州市、滑县、汤阴县、安阳县、内黄县、殷都区、文峰区、龙安区)
怀化市(通道侗族自治县、会同县、沅陵县、辰溪县、鹤城区、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、新晃侗族自治县、中方县、麻阳苗族自治县、洪江市、溆浦县)
德阳市(罗江区、绵竹市、什邡市、旌阳区、中江县、广汉市)
曲靖市(罗平县、师宗县、富源县、陆良县、宣威市、马龙区、沾益区、麒麟区、会泽县)
达州市(万源市、大竹县、宣汉县、达川区、通川区、开江县、渠县)
吉林市(蛟河市、昌邑区、永吉县、船营区、磐石市、丰满区、龙潭区、舒兰市、桦甸市)
南宁市(横州市、宾阳县、良庆区、上林县、西乡塘区、马山县、江南区、青秀区、邕宁区、武鸣区、隆安县、兴宁区)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、兴仁市、册亨县、望谟县、贞丰县、晴隆县、普安县、兴义市)
孝感市(孝昌县、云梦县、安陆市、大悟县、应城市、孝南区、汉川市)
抚州市(临川区、乐安县、黎川县、东乡区、南丰县、南城县、广昌县、金溪县、资溪县、崇仁县、宜黄县)
苏州市(相城区、吴江区、昆山市、吴中区、张家港市、姑苏区、虎丘区、太仓市、常熟市)
重庆市(南川区、南岸区、大足区、璧山区、城口县、酉阳土家族苗族自治县、渝北区、万州区、黔江区、江北区、垫江县、巫溪县、大渡口区、永川区、沙坪坝区、荣昌区、彭水苗族土家族自治县、开州区、奉节县、涪陵区、江津区、忠县、綦江区、巴南区、巫山县、九龙坡区、渝中区、石柱土家族自治县、武隆区、北碚区、梁平区、潼南区、长寿区、丰都县、铜梁区、云阳县、合川区、秀山土家族苗族自治县)
合肥市(长丰县、瑶海区、巢湖市、庐阳区、肥西县、包河区、庐江县、蜀山区、肥东县)
湘西土家族苗族自治州(泸溪县、永顺县、龙山县、吉首市、凤凰县、古丈县、花垣县、保靖县)
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
金华市(武义县、东阳市、金东区、义乌市、永康市、兰溪市、磐安县、婺城区、浦江县)
济源市
益阳市(安化县、资阳区、桃江县、沅江市、南县、赫山区)
绥化市(肇东市、北林区、明水县、兰西县、安达市、海伦市、青冈县、望奎县、绥棱县、庆安县)
运城市(平陆县、新绛县、垣曲县、河津市、永济市、临猗县、盐湖区、芮城县、夏县、稷山县、万荣县、闻喜县、绛县)
芜湖市(镜湖区、弋江区、鸠江区、南陵县、无为市、湾沚区、繁昌区)
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昌都市(左贡县、边坝县、江达县、丁青县、贡觉县、芒康县、洛隆县、察雅县、类乌齐县、八宿县、卡若区)
吕梁市(汾阳市、方山县、兴县、柳林县、文水县、交城县、离石区、中阳县、石楼县、孝义市、临县、交口县、岚县)
七台河市(茄子河区、桃山区、勃利县、新兴区)
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丹东市(宽甸满族自治县、振安区、凤城市、元宝区、振兴区、东港市)
呼伦贝尔市(根河市、海拉尔区、额尔古纳市、扎赉诺尔区、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、满洲里市、牙克石市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、鄂伦春自治旗、陈巴尔虎旗、扎兰屯市、阿荣旗)
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克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)
十堰市(竹山县、房县、郧西县、茅箭区、竹溪县、郧阳区、丹江口市、张湾区)
邯郸市(馆陶县、临漳县、武安市、肥乡区、邱县、复兴区、大名县、成安县、磁县、涉县、永年区、鸡泽县、曲周县、丛台区、魏县、峰峰矿区、邯山区、广平县)
铜仁市(思南县、万山区、德江县、江口县、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县、石阡县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、碧江区)
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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