大模型落地挑战 - 大模型需要完整的软件栈和工具链支持才能转化为生产力，仅引入模型如同"买图纸"，还需专业"施工队"完成开发、调优、部署等全流程工作 [1] - 开源大模型降低中小企业部署成本，但技术到场景的转化仍需解决工程性任务，要求"施工队"兼具行业理解与技术经济性 [1] 行业应用案例 - 宠物经济中，大模型可分析宠物行为数据创造新消费场景，但企业需配套能力跑通应用全流程而非仅采购模型 [1] 实施瓶颈 - 企业预算流程滞后导致"施工队"动力不足，数据治理能力弱制约人工智能落地，数据问题被比喻为"下水道工程" [2] 发展建议 - 企业需增加预训练投入、提升算力效率，通过消费场景实践形成数据闭环优化模型 [2] - 培养跨界复合型人才是推动大模型落地的关键要素 [2]