文章核心观点 - AI产业在迈向“下一个十年”之际，面临模型能力提升与产业落地速度不匹配的问题，高昂成本、高质量行业数据缺乏、工程化能力不足及对大模型能力边界认知偏差构成四大结构性难题，制约其规模化应用[1][3][4][5] - 产业格局正发生微妙变化，包括开源与商业化关系的平衡、AI入口从云端向终端迁移，以及创新生态中高校、企业和新型研发机构角色的重新分工[2][5][6][7] AI规模化应用的结构性难题 - 高昂成本成为主要障碍，大模型训练和使用成本持续攀高，客户预算有限与模型高成本之间存在矛盾，有团队提出大模型能力密度法则，声称可每100天（约3.3至3.5个月）实现模型密度翻倍[3] - 高质量行业数据及语料不足是另一关键短板，数据交易量在两年内从零增长至占交易所交易量的三分之一，但企业数据分散，从AI视角构建数据集的工作刚起步，预计需两年才能找到较好路径[4] - 工程化能力不足构成落地“最后一公里”障碍，产业交付需解决全系统全链路交付、软硬件结合及大规模可定制三大核心问题[4] - 产业对大模型能力边界存在认知偏差，业务领导对模型充满信心而技术人员对落地担忧，凸显期望与现实的差距[5] 产业格局与商业模式演变 - 创新生态角色被重新定义，高校是人才和想法密集地但资源有限，企业可大规模投入资源，新型研发机构则灵活且不追求短期ROI，能承担长期重要任务[5][6] - 开源与闭源商业模式从对立转向共生，开源被视为推动行业发展和生态繁荣的关键，能吸引各行业人才贡献，并最终转化为商业价值，有公司透露其商业收益正快速增长，预见AI作为基础设施蕴含万亿级别商业机会[6] - AI入口正从云端向终端迁移，智能终端定位“人、车、家”场景，成为下一个人机交互接口，智能体是实现变革关键，落地竞争焦点从模型能力转向入口位置[7] AI价值的核心衡量标准 - 人工智能落地成功的关键在于能否改变行业的北极星指标，如决策速度、生产效率、成本结构或质量稳定性等核心业务指标，而非仅提供附加功能[7]