北京
不知大家發現沒？隨著大模型從爆發期走向常態化迭代，現在旗艦模型的發布就像 iPhone 發布一樣“無聊”。
不是不好，而是很難再讓人興奮——指標還在漲，但像擠牙膏。甚至一些模型新版本的發布，被部分業內人士質疑“不升反降”。這種感覺，像極了近幾年大家看 iPhone 發布會時的狀態——有用，但缺乏驚喜。
與此同時，另一種矛盾正在變得更尖銳：
用 AI 越來越便宜，用好 AI 卻越來越貴；
API 單價在跌，調用次數在漲；
模型更強了，但為了讓它穩定落在一個業務流程里，你不得不付出更多 token、更長鏈路、更復雜的工程與評測——企業賬單爆炸的故事，已經不新鮮。
那么問題來了：當頂級模型開始進入“平臺期”，我們還該繼續押注“更強模型” ，還是該把籌碼挪到 Agent、系統工程、數據閉環與應用落地上？
6 月 4 日即今天晚 上 7:30，CSDN《AI 進化論》欄目邀請了兩位身處大模型研發與企業應用一線的重磅嘉賓，和大家一起撥開迷霧，聊聊 AI 下一輪演進的真實走向。
這場直播，我們聊聊這些“不迎合狂熱”的真問題。
“擠牙膏式迭代”，是不是意味著舊方法見頂？
當互聯網上的公開文本、圖像數據幾乎被大模型“吃干榨凈”，下一步的增量數據從哪里來？
像 Opus 4.8 這樣的小步快跑，是工程理性，還是預訓練紅利變薄的信號？
當“堆算力、堆數據”的舊路越來越貴，真正的突破口會發生在算法模型內部，還是會出現在模型之外的系統工程里？
誰能先把 AI 做成“用得起、用得穩的服務”？
現在的 API 價格已經低至“地板價”，甚至不少廠商推出了免費額度。但為什么企業在實際落地時，依然覺得“貴且不劃算”？
Token 的無形消耗： 復雜的 Agent 任務需要反復 Prompt、多次調用、上下文不斷拉長，導致實際賬單高企。
商業閉環的缺失：模型大廠、系統集成商、應用團隊，大家似乎都在各算各的賬，難以在真實的工作流中實現合力。
AI 的普及，到底該指望大廠繼續把模型成本打折，還是需要整個產業在數據、系統集成和應用設計上重新“算賬”？
如果用不起最強模型，機會還在哪里？
對于絕大多數中小團隊和傳統企業來說，去追逐幾百億、上千億參數的通用頂模，既不現實也無必要。
開源生態的結構性機會：當閉源模型面臨真實的商業化付費壓力時，開源生態加行業深耕的組合，能否幫助中小團隊建立起獨特的“護城河”？
如何克服“幻覺”： 在政企、醫療、金融等嚴肅場景中，大模型的幻覺幾乎是致命的。為了讓 AI 變得精準、可靠，最有效的工程化路徑是什么？
私有化與本地化： 越來越多企業傾向于本地化部署，這究竟是出于對數據安全的真實剛需，還是在技術轉型期的一種妥協？
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嘉賓介紹
王沛雨 昆侖萬維多模態大模型技術負責人
王沛雨主要研究方向包括多模態理解和生成、視頻生成和世界模型。先后參與發布 skywork?r1v（多模態推理）、unipic（理解生成一體化）、matrix game（世界模型）和 skyreels（視頻生成）等系列開源模型，上述模型在發布時均為該領域的 SOTA 的開源模型，在 HuggingFace上累計超過百萬次下載量，收獲開源社區廣泛好評。他對多模態理解與生成、視頻生成及世界模型領域具備深厚的理論認知與豐富的實踐經驗。
程勇 廣州品高軟件股份有限公司副總裁
程勇，CCF 開源發展技術委員會執行委員及芬蘭赫爾辛基大區及奧盧市中國商務高級顧問，資深連續創業者與全球開源社區的重要貢獻者。師從 MySQL 天使投資人 Mikko Puhakka 先生，并曾于北京大學國家發展研究院深造。在開源生態建設方面貢獻卓著：2001 年共同發起大型開源中間件社區 huihoo.org，主導開發的 JFox 應用服務器榮獲首屆中國開源軟件大賽金獎，持續組織 Open Source Camp 和 University 等系列社區活動，推動開源文化傳播。
在國際合作中，成功將 Apache AsiaRoadShow、法國 OW2 及 Facebook 開發者車庫等國際開源活動引入中國，并推動芬蘭 BootCamp與歐洲科創盛會 SLUSH 落地，搭建起中歐開源創新與創業合作的關鍵橋梁。
如果你也面臨模型選型困難、應用落地成本高昂、或者對 AI 的技術拐點感到困惑，歡迎預約本期直播。
我們不畫大餅，只聊一線的工程實踐與商業大賬。
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