大模型技术正在推动产业智能化升级，但超大规模模型在实际应用中面临部署成本高、资源消耗大的问题，特别是在移动设备、物联网等资源受限的场景中难以落地；如何在保证性能的同时降低资源占用，成为制约AI技术广泛应用的关键瓶颈。
模型规模并非衡量产业价值的唯一标尺，能否以更低成本、更低门槛把能力真正送达千行百业与日常生活，才是技术迭代的重要方向。面向端侧、边缘与云端的分层供给与开源协作，在推动创新的同时，也对安全治理、标准建设与工程化能力提出了更高要求。如何在开放与规范之间取得平衡，决定着新一轮智能化应用的发展速度与稳定性。