北京
不知大家发现没？随着大模型从爆发期走向常态化迭代，现在旗舰模型的发布就像 iPhone 发布一样“无聊”。
不是不好，而是很难再让人兴奋——指标还在涨，但像挤牙膏。甚至一些模型新版本的发布，被部分业内人士质疑“不升反降”。这种感觉，像极了近几年大家看 iPhone 发布会时的状态——有用，但缺乏惊喜。
与此同时，另一种矛盾正在变得更尖锐：
用 AI 越来越便宜，用好 AI 却越来越贵；
API 单价在跌，调用次数在涨；
模型更强了，但为了让它稳定落在一个业务流程里，你不得不付出更多 token、更长链路、更复杂的工程与评测——企业账单爆炸的故事，已经不新鲜。
那么问题来了：当顶级模型开始进入“平台期”，我们还该继续押注“更强模型” ，还是该把筹码挪到 Agent、系统工程、数据闭环与应用落地上？
6 月 4 日即今天晚 上 7:30，CSDN《AI 进化论》栏目邀请了两位身处大模型研发与企业应用一线的重磅嘉宾，和大家一起拨开迷雾，聊聊 AI 下一轮演进的真实走向。
这场直播，我们聊聊这些“不迎合狂热”的真问题。
“挤牙膏式迭代”，是不是意味着旧方法见顶？
当互联网上的公开文本、图像数据几乎被大模型“吃干榨净”，下一步的增量数据从哪里来？
像 Opus 4.8 这样的小步快跑，是工程理性，还是预训练红利变薄的信号？
当“堆算力、堆数据”的旧路越来越贵，真正的突破口会发生在算法模型内部，还是会出现在模型之外的系统工程里？
谁能先把 AI 做成“用得起、用得稳的服务”？
现在的 API 价格已经低至“地板价”，甚至不少厂商推出了免费额度。但为什么企业在实际落地时，依然觉得“贵且不划算”？
Token 的无形消耗： 复杂的 Agent 任务需要反复 Prompt、多次调用、上下文不断拉长，导致实际账单高企。
商业闭环的缺失：模型大厂、系统集成商、应用团队，大家似乎都在各算各的账，难以在真实的工作流中实现合力。
AI 的普及，到底该指望大厂继续把模型成本打折，还是需要整个产业在数据、系统集成和应用设计上重新“算账”？
如果用不起最强模型，机会还在哪里？
对于绝大多数中小团队和传统企业来说，去追逐几百亿、上千亿参数的通用顶模，既不现实也无必要。
开源生态的结构性机会：当闭源模型面临真实的商业化付费压力时，开源生态加行业深耕的组合，能否帮助中小团队建立起独特的“护城河”？
如何克服“幻觉”： 在政企、医疗、金融等严肃场景中，大模型的幻觉几乎是致命的。为了让 AI 变得精准、可靠，最有效的工程化路径是什么？
私有化与本地化： 越来越多企业倾向于本地化部署，这究竟是出于对数据安全的真实刚需，还是在技术转型期的一种妥协？
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嘉宾介绍
王沛雨 昆仑万维多模态大模型技术负责人
王沛雨主要研究方向包括多模态理解和生成、视频生成和世界模型。先后参与发布 skywork‑r1v（多模态推理）、unipic（理解生成一体化）、matrix game（世界模型）和 skyreels（视频生成）等系列开源模型，上述模型在发布时均为该领域的 SOTA 的开源模型，在 HuggingFace上累计超过百万次下载量，收获开源社区广泛好评。他对多模态理解与生成、视频生成及世界模型领域具备深厚的理论认知与丰富的实践经验。
程勇 广州品高软件股份有限公司副总裁
程勇，CCF 开源发展技术委员会执行委员及芬兰赫尔辛基大区及奥卢市中国商务高级顾问，资深连续创业者与全球开源社区的重要贡献者。师从 MySQL 天使投资人 Mikko Puhakka 先生，并曾于北京大学国家发展研究院深造。在开源生态建设方面贡献卓著：2001 年共同发起大型开源中间件社区 huihoo.org，主导开发的 JFox 应用服务器荣获首届中国开源软件大赛金奖，持续组织 Open Source Camp 和 University 等系列社区活动，推动开源文化传播。
在国际合作中，成功将 Apache AsiaRoadShow、法国 OW2 及 Facebook 开发者车库等国际开源活动引入中国，并推动芬兰 BootCamp与欧洲科创盛会 SLUSH 落地，搭建起中欧开源创新与创业合作的关键桥梁。
如果你也面临模型选型困难、应用落地成本高昂、或者对 AI 的技术拐点感到困惑，欢迎预约本期直播。
我们不画大饼，只聊一线的工程实践与商业大账。
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