广东
科技巨头们正在上演一场AI时代的"瘦身革命"——让笨重的全能模型学会做减法，正在成为行业新共识。
当亚马逊AI团队拆解通用大模型的训练日志时，发现了一个令人啼笑皆非的事实：处理退换货请求的客服AI，竟把30%的算力浪费在学习莎士比亚十四行诗上。这种荒诞的资源错配，促使OpenAI和亚马逊在2026年初不约而同转向专用模型开发。最新数据显示，采用任务导向训练后，企业AI部署成本直降40%，GPT-5-Codex编程专用版的推理速度更是通用版本的2.3倍。
这场变革背后，是对AI"知识肥胖症"的精准治疗。MIT实验室曾记录过典型病例：当用户用不同句式询问"23×47等于多少"时，通用模型就像被临时拉来代课的语文老师，可能给出五个不同答案。而专用模型则像训练有素的会计师，在预训练阶段就建立起牢固的数学逻辑。百度吴健民说得更直白："让AI既会修车又能写诗的时代该翻篇了。"
市场反应比预期更剧烈。阿里云用20万份信贷合同喂出来的风控模型，将坏账识别准确率推到92%新高，而坚持通用路线的微软眼睁睁看着市场份额被蚕食。组织架构的震荡同样不可避免，OpenAI研发团队一分为二，就像医院把全科门诊和专科诊室彻底分开。
中国玩家的打法更显智慧。百度把大模型变成"变形金刚"，通用底座像躯干，医疗、教育等插件则是可更换的机械臂；阿里云则玩起"西电东送"，在甘肃数据中心训练专用模型的成本仅是东部一半。这种灵活战术让国产AI在政务、制造等领域筑起护城河，不过医疗AI要拿到三类器械认证，仍是道难跨的门槛。
斯坦福专家曼宁的比喻很精妙："AI世界终将像人类社会，既需要百科全书式的智者，也离不开专注的匠人。"但MIT的最新警告值得警惕：当遇到领域边界问题时，过度专业的AI犯错概率反而比通用模型高17%。这提醒我们，在给AI"瘦身"的同时，还得留点"应变脂肪"。
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