行业核心观点 - 大模型行业竞争逻辑已从互联网时代的“流量为王”转变为“技术制胜”，技术指标和模型性能是衡量竞争力的核心要素[1] - 大模型的价值在于作为底层生态的深远战略价值，通过开放API和训练框架构建庞大生态网络，实现从“流量垄断”到“生态赋能”的思维转变[2] - 大模型发展进入“系统攻坚”阶段，依靠“模型+硬件”的协同优化设计和软硬件并行研发，而非单纯算力堆砌或算法单一创新[2] 技术发展规律 - 大模型的价值评判标准并非简单的使用率和流量，而是依托于技术沉淀的厚度以及生态协作的深度[1] - 大模型竞争是硬科技的角力场，参数精度、响应速度、多模态能力等硬指标才是核心竞争力，即使用户数多，若性能不过硬也会在技术竞争中掉队[1] - 大模型的跨越式发展需要摒弃急功近利的冒进，专注技术深耕与生态共建，以避免系统性风险[3] 生态构建战略 - 公司通过开放API接口与训练框架，不搞流量分成或数据垄断，使开发者能快速构建垂直领域应用，形成包括云服务商、搜索平台、智能终端及行业应用在内的庞大生态网络[2] - 这种生态赋能策略使得众多AI应用大量涌现，走进各行各业，本质上打造了人工智能时代的“高速公路”[2] 下一代技术路径 - 下一代人工智能系统的创新蓝图是“模型+硬件”的协同优化设计，标志着发展模式从“单点突破”转向“系统攻坚”[2] - 华为昇腾384超节点、上海AILab系统平台等相关突破为大模型的新发展筑牢了基础[2] - 团队已在论文中阐述其创新蓝图，下一代系统的推出只是时间问题[2]