AI大模型落地的关键挑战 - 打通数据到模型能力提升的闭环是AI大模型落地的关键 [1] - 大数据训练需要达到最低可行智能以满足场景应用需求 [1] - 在非结构化场景中提升大模型应对未见场景的能力和稳定性是行业需要解决的问题 [4] 行业生态合作趋势 - 平台化、生态化成为国产AI企业发展趋势 [3] - 阶跃星辰联合多家芯片及基础设施厂商发起"模芯生态创新联盟"以提升大模型适配性和算力效率 [3] - 产业合作、打造生态成为人工智能企业家们的共识 [3] - 华为昇腾加强与第三方生态伙伴合作并设计更符合中国大模型应用落地的芯片 [3] 企业产品与技术进展 - 阶跃星辰发布新一代基础大模型Step 3 [3] - 无问芯穹发布AI云、智算平台与终端智能三大核心产品组成的方案 [3] - PPIO推出国内首个针对智能体应用落地的Agentic AI基础设施服务平台 [3] - 华为昇腾910B加速卡在模速空间算力生态平台上线 [3] 行业应用场景 - 金融领域是大模型落地的重要行业 [4] - 具身智能是大模型落地的重要载体 [4] - 行业软件开发商转向行业智能体整合语料、数据、模型和算力 [4] 人才培养与产业链合作 - 需要培养懂AI产业链各个环节技术的复合型人才 [4] - 清华大学调整工程硕士和博士培养方案以加强AI学生与行业的实战结合 [4] - 加强联合行业产业链合作方共同研发才能形成端到端产品实现AI普惠性 [5]