多模态AI技术演进与产业应用 - 多模态AI是AI必然演进方向，商业价值远超纯文本模型，实现跨模态理解、推理和生成 [2] - 下一代语义搜索可融合图像、地理位置和文本指令，提供更丰富交互体验 [3] - 沉浸式教育领域AI可整合视频、音频和文本数据，实现实时个性化指导 [3] - 超个性化电商通过多维度用户数据生成符合审美的数字形象和虚拟展厅 [3] 商业化效率与模型压缩技术 - 商业化核心挑战在于推理成本，训练成本仅占小部分，广告系统等场景需高效推理方案 [4] - 量化技术将32位浮点数转为16位或8位整数，大幅减小模型体积和计算量 [5] - 剪枝技术识别并移除神经网络中贡献较小的连接，实现模型瘦身 [5] - 知识蒸馏通过教师模型训练轻量级学生模型，保持性能的同时降低体积 [5] AI投资逻辑的结构性变迁 - AI投资从基础大模型转向基础设施和垂直应用，模型复刻机会窗口关闭 [6] - AI基础设施如芯片、向量数据库和MLOps工具链成为新价值高地 [6] - 垂直行业AI结合通用模型与行业专有数据，创造不可替代价值，如法律和软件开发领域 [6] 中美AI竞争的战略差异 - 美国优势在于从0到1的底层创新，定义下一代模型架构和技术范式 [7][8] - 中国优势在于从1到N的市场应用，快速实现AI与国民级场景结合的商业化 [7][9]