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这种能力很难被量化，也很难被快速复制，但它恰恰也是滴滴最深的壁垒。

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另一方面，大模型需要物理底座，和具体任务、真实世界产生高质量的数据互动。

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瓶颈不再是写代码，而是代码高速生产出来后，怎么验证质量、判断优先级、衡量真实产出。

这样的考察形式正在被越来越多企业采用，AI工具从“不能用”的作弊项，变成了“必须会”的基础能力。

Cursor将使用SpaceX旗下Colossus超级计算机（约20万张英伟达GPU，等效100万张H100算力）训练其Composer编程模型。

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海内外还有新玩家在追。

有手机行业从业者对「定焦One」分析，高端机里，设计和出片能力的权重在持续上升，用户愿意为这些付更多钱。

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一家互联网大厂的AI全栈挑战赛令她印象最为深刻。

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均略微超出市场预期。

如果有一天，AI技术壁垒被推倒，或许就是中转站开始消亡的时候。

综合多位受访者的分析，智谱涨到万亿市值有三部分因素，一是模型能力和商业进展；二是市场愿意为“中国最好的大模型”这个故事支付的溢价；三则是小流通盘带来的放大效应。

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Anthropic在全球AI领域占据的是“企业级AI基础设施”的核心位置。

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*题图来源于pexels。

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有人在浪头上改写了自己的命运，也有更多人在退潮之后才意识到自己从未真正上岸。

押注通用路线的公司认为，只有做成通用，机器人才能适配不同本体和不同场景，护城河才足够宽；走专用路线的公司则认为，通用是愿景，落地才是现实，先把一个场景跑通，比什么都重要。

有限的产能分摊高额的固定成本，自然是亏本的。

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