当前中美AI大模型竞逐多领域任务，但双方技术路径差异显著——通用型大模型虽在部分场景领先，却难掩细分领域的“偏科”短板。更现实的问题是：端侧部署仍是行业痛点。直接移植千亿参数模型到手机、IoT设备？需经历量化（压缩参数精度）、剪枝（删除冗余节点）、知识蒸馏（小模型模仿大模型）等“瘦身手术”，即便成功也常伴随性能折损。 行业开始转向新思路：与其强求“完整大模型上终端”，不如开发垂直领域的轻量级专家模型。例如医疗影像诊断专用模型仅需10亿参数，却能在准确率和响应速度上超越通用模型。这种“小而专”的策略，既能降低硬件门槛，又可规避数据隐私风险。 更深层来看，AI竞争本质是基建对决。算力集群、数据生态、芯片架构的积累，决定了大模型迭代速度和落地成本。若基础层存在代差，应用层创新便如空中楼阁。 观点：未来三年，谁能率先建成“云-端-芯”协同的AI基建网络，谁就能主导智能终端革命。是押注全能巨无霸，还是培育专业轻骑兵？这场博弈远未到终局。 欢迎友友在评论区留言讨论，分享看法，点赞收藏加关注支持一下，你们的支持是我更新的最大动力，谢谢啦！
