文章核心观点 - 国产大模型下一阶段破局之道在于垂直深耕和场景落地，长远来看还需解决生态共建等层面问题 [1][3][4] 国产大模型发展新阶段 - 大模型竞争进入以应用落地、效率优化、生态共建为核心的新阶段 [1][4] - 新阶段标志性特征包括技术路径多元化、应用场景深度渗透、商业模式加速探索、从通用能力向行业专用能力延伸 [1][4] 垂直深耕策略 - 大模型正从“大而全”走向“小而精”，通用大模型训练成本高、能耗大，难以解决行业具体问题，垂直领域大模型能精准满足特定行业需求 [1][5] - 以医疗领域为例，垂直深耕的医疗大模型可融合医学文献等，在辅助诊断等场景发挥更大价值，降低成本并提高实用性 [2][5] - 垂直深耕可帮助国产大模型“弯道超车”，在金融等数据敏感、专业性强的行业打造定制化解决方案，占据竞争先机 [2][5] 场景落地策略 - 场景落地是大模型从实验室走向市场的关键和检验价值的最终标准 [2][6] - 以智能制造为例，通用大模型难以满足工业场景对实时性、准确性的高要求，国产大模型可与制造业企业合作，实现全链条赋能 [2][6] - 场景驱动的创新模式能提升企业生产效率，为大模型技术迭代提供反馈，助其实现商业化闭环 [3][6] 长远发展问题 - 生态共建、持续创新、数据质量与多样性、商业化模式、开源治理和伦理合规等层面问题需逐一破解 [3][6]