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全国服务区域：
福州市(罗源县、平潭县、闽清县、晋安区、马尾区、福清市、台江区、鼓楼区、永泰县、闽侯县、仓山区、长乐区、连江县)
太原市(古交市、晋源区、迎泽区、清徐县、尖草坪区、阳曲县、娄烦县、杏花岭区、小店区、万柏林区)
盘锦市(双台子区、大洼区、兴隆台区、盘山县)
长治市(武乡县、沁县、壶关县、潞城区、潞州区、平顺县、上党区、襄垣县、黎城县、屯留区、沁源县、长子县)
宁夏回族自治区
信阳市(息县、光山县、潢川县、淮滨县、平桥区、浉河区、罗山县、商城县、固始县、新县)
雅安市(芦山县、宝兴县、汉源县、雨城区、天全县、石棉县、名山区、荥经县)
塔城地区(沙湾市、托里县、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、塔城市、乌苏市)
漯河市(郾城区、舞阳县、源汇区、临颍县、召陵区)
吉林市(丰满区、桦甸市、永吉县、昌邑区、蛟河市、船营区、舒兰市、磐石市、龙潭区)
阿坝藏族羌族自治州(红原县、黑水县、壤塘县、若尔盖县、松潘县、阿坝县、九寨沟县、理县、马尔康市、小金县、茂县、汶川县、金川县)
百色市(田东县、田阳区、田林县、平果市、西林县、凌云县、右江区、靖西市、德保县、那坡县、乐业县、隆林各族自治县)
日喀则市(定结县、江孜县、定日县、吉隆县、白朗县、拉孜县、南木林县、萨嘎县、岗巴县、仁布县、萨迦县、桑珠孜区、昂仁县、仲巴县、谢通门县、康马县、亚东县、聂拉木县)
常州市(天宁区、新北区、武进区、钟楼区、金坛区、溧阳市)
河源市(紫金县、和平县、连平县、源城区、东源县、龙川县)
三沙市(南沙区、西沙区)
阿里地区(改则县、措勤县、噶尔县、革吉县、札达县、普兰县、日土县)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
徐州市(贾汪区、铜山区、泉山区、新沂市、睢宁县、鼓楼区、沛县、云龙区、邳州市、丰县)
荆门市(京山市、掇刀区、东宝区、沙洋县、钟祥市)
梅州市(五华县、兴宁市、蕉岭县、大埔县、丰顺县、平远县、梅县区、梅江区)
秦皇岛市(海港区、山海关区、青龙满族自治县、抚宁区、卢龙县、昌黎县、北戴河区)
鞍山市(海城市、岫岩满族自治县、铁东区、立山区、铁西区、千山区、台安县)
唐山市(丰润区、玉田县、曹妃甸区、乐亭县、滦州市、滦南县、路南区、迁安市、遵化市、古冶区、丰南区、开平区、迁西县、路北区)
云浮市(罗定市、云城区、新兴县、云安区、郁南县)
甘孜藏族自治州(甘孜县、康定市、白玉县、九龙县、炉霍县、乡城县、色达县、道孚县、石渠县、丹巴县、得荣县、泸定县、新龙县、理塘县、雅江县、稻城县、巴塘县、德格县)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
日照市(岚山区、莒县、东港区、五莲县)
汕尾市(城区、陆河县、陆丰市、海丰县)
昌吉回族自治州(吉木萨尔县、昌吉市、呼图壁县、奇台县、阜康市、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县)
荆州市(荆州区、松滋市、监利市、江陵县、洪湖市、沙市区、石首市、公安县)
南充市(仪陇县、西充县、营山县、南部县、蓬安县、高坪区、顺庆区、阆中市、嘉陵区)
巴中市(巴州区、通江县、平昌县、南江县、恩阳区)
通化市(梅河口市、集安市、二道江区、辉南县、东昌区、通化县、柳河县)
大同市(新荣区、云州区、浑源县、云冈区、平城区、灵丘县、天镇县、阳高县、广灵县、左云县)
鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
大连市(长海县、普兰店区、甘井子区、中山区、庄河市、金州区、西岗区、旅顺口区、瓦房店市、沙河口区)
泰州市(兴化市、姜堰区、海陵区、高港区、靖江市、泰兴市)
淮安市(洪泽区、盱眙县、淮安区、金湖县、淮阴区、清江浦区、涟水县)
巴音郭楞蒙古自治州(且末县、焉耆回族自治县、若羌县、轮台县、库尔勒市、尉犁县、博湖县、和静县、和硕县)
双鸭山市(岭东区、四方台区、饶河县、尖山区、宝清县、宝山区、友谊县、集贤县)
黔南布依族苗族自治州(瓮安县、福泉市、惠水县、荔波县、贵定县、都匀市、长顺县、平塘县、龙里县、独山县、三都水族自治县、罗甸县)
南昌市(南昌县、进贤县、新建区、青云谱区、青山湖区、安义县、东湖区、红谷滩区、西湖区)
宿迁市(沭阳县、宿城区、泗洪县、泗阳县、宿豫区)
怀化市(溆浦县、中方县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、新晃侗族自治县、鹤城区、洪江市、沅陵县、会同县、靖州苗族侗族自治县、麻阳苗族自治县、辰溪县)
南京市(玄武区、鼓楼区、六合区、栖霞区、高淳区、建邺区、江宁区、浦口区、秦淮区、雨花台区、溧水区)
内蒙古自治区
那曲市(班戈县、聂荣县、安多县、双湖县、尼玛县、色尼区、申扎县、巴青县、嘉黎县、比如县、索县)
内江市(资中县、市中区、威远县、隆昌市、东兴区)
苏州市(太仓市、姑苏区、相城区、虎丘区、吴江区、常熟市、吴中区、张家港市、昆山市)
赤峰市(宁城县、红山区、翁牛特旗、林西县、敖汉旗、巴林右旗、克什克腾旗、阿鲁科尔沁旗、松山区、巴林左旗、喀喇沁旗、元宝山区)
凉山彝族自治州(喜德县、德昌县、宁南县、普格县、甘洛县、会理市、昭觉县、雷波县、西昌市、木里藏族自治县、美姑县、冕宁县、越西县、布拖县、会东县、金阳县、盐源县)
临汾市(襄汾县、隰县、吉县、翼城县、永和县、汾西县、尧都区、安泽县、古县、霍州市、大宁县、乡宁县、洪洞县、侯马市、蒲县、浮山县、曲沃县)
新余市(渝水区、分宜县)
辽阳市(灯塔市、弓长岭区、太子河区、文圣区、辽阳县、宏伟区、白塔区)
张家界市(永定区、慈利县、桑植县、武陵源区)
中山市
鹤岗市(向阳区、东山区、兴山区、萝北县、绥滨县、工农区、兴安区、南山区)
深圳市(龙岗区、坪山区、南山区、罗湖区、盐田区、龙华区、宝安区、福田区、光明区)
海北藏族自治州(海晏县、门源回族自治县、祁连县、刚察县)
毕节市(赫章县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县、黔西市、织金县、大方县、金沙县、纳雍县)
柳州市(柳南区、三江侗族自治县、鱼峰区、城中区、柳城县、柳江区、柳北区、鹿寨县、融水苗族自治县、融安县)
四平市(铁东区、双辽市、铁西区、伊通满族自治县、梨树县)
承德市(平泉市、承德县、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县、双滦区、隆化县、兴隆县、宽城满族自治县、双桥区、鹰手营子矿区、滦平县)
辽源市(东辽县、龙山区、西安区、东丰县)
北海市(海城区、银海区、铁山港区、合浦县)
红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、泸西县、红河县、元阳县、弥勒市、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、蒙自市、石屏县、绿春县、建水县、开远市)
朔州市(平鲁区、怀仁市、朔城区、山阴县、应县、右玉县)
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)
宜宾市(屏山县、高县、翠屏区、兴文县、筠连县、南溪区、叙州区、江安县、珙县、长宁县)
鹤壁市(山城区、淇县、淇滨区、鹤山区、浚县)
九江市(庐山市、瑞昌市、德安县、浔阳区、共青城市、湖口县、濂溪区、彭泽县、都昌县、永修县、武宁县、柴桑区、修水县)
香港特别行政区
常德市(汉寿县、武陵区、津市市、临澧县、澧县、桃源县、石门县、鼎城区、安乡县)
铜陵市(郊区、铜官区、枞阳县、义安区)
海口市(龙华区、美兰区、琼山区、秀英区)
黔东南苗族侗族自治州(天柱县、台江县、黄平县、从江县、雷山县、剑河县、镇远县、凯里市、黎平县、锦屏县、施秉县、三穗县、榕江县、麻江县、岑巩县、丹寨县)
枣庄市(市中区、山亭区、滕州市、薛城区、峄城区、台儿庄区)
宁波市(江北区、奉化区、宁海县、北仑区、慈溪市、鄞州区、象山县、镇海区、余姚市、海曙区)
宜春市(袁州区、万载县、宜丰县、高安市、铜鼓县、上高县、樟树市、丰城市、奉新县、靖安县)
聊城市(阳谷县、高唐县、莘县、茌平区、东阿县、冠县、东昌府区、临清市)
吴忠市(青铜峡市、盐池县、利通区、红寺堡区、同心县)
舟山市(定海区、岱山县、普陀区、嵊泗县)
阿克苏地区(拜城县、沙雅县、柯坪县、库车市、阿克苏市、温宿县、乌什县、阿瓦提县、新和县)
玉溪市(通海县、红塔区、华宁县、江川区、新平彝族傣族自治县、澄江市、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、易门县)
丹东市(东港市、元宝区、宽甸满族自治县、凤城市、振安区、振兴区)
海南藏族自治州(共和县、同德县、贵南县、贵德县、兴海县)
永州市(零陵区、冷水滩区、新田县、江永县、蓝山县、双牌县、祁阳市、东安县、宁远县、江华瑶族自治县、道县)
无锡市(新吴区、梁溪区、江阴市、惠山区、滨湖区、锡山区、宜兴市)
铜仁市(石阡县、江口县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区、思南县、印江土家族苗族自治县、碧江区、玉屏侗族自治县、德江县)
商洛市(镇安县、山阳县、丹凤县、柞水县、商州区、洛南县、商南县)
连云港市(灌南县、东海县、赣榆区、连云区、灌云县、海州区)
防城港市(防城区、东兴市、港口区、上思县)
黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市)
海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、德令哈市、天峻县、都兰县、乌兰县、格尔木市)
德阳市(广汉市、中江县、绵竹市、什邡市、旌阳区、罗江区)
菏泽市(郓城县、鄄城县、单县、牡丹区、巨野县、定陶区、东明县、曹县、成武县)
肇庆市(鼎湖区、德庆县、广宁县、封开县、四会市、高要区、端州区、怀集县)
景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)
扬州市(广陵区、仪征市、邗江区、宝应县、江都区、高邮市)
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儋州市
萍乡市(莲花县、安源区、上栗县、芦溪县、湘东区)
益阳市(桃江县、沅江市、资阳区、南县、赫山区、安化县)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、芒市、瑞丽市、盈江县、梁河县)
武汉市(黄陂区、青山区、新洲区、江汉区、武昌区、汉阳区、硚口区、蔡甸区、东西湖区、江岸区、汉南区、江夏区、洪山区)
拉萨市(墨竹工卡县、堆龙德庆区、达孜区、林周县、尼木县、城关区、当雄县、曲水县)
锡林郭勒盟(苏尼特左旗、阿巴嘎旗、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、正镶白旗、锡林浩特市、多伦县、东乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、正蓝旗)
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乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、米东区、水磨沟区、新市区、达坂城区、沙依巴克区、头屯河区、天山区)
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石河子市(阿拉尔市、昆玉市、胡杨河市、可克达拉市、白杨市、新星市、五家渠市、双河市、铁门关市、北屯市、图木舒克市)
天津市(蓟州区、南开区、河东区、和平区、滨海新区、西青区、津南区、静海区、北辰区、东丽区、宝坻区、武清区、宁河区、河西区、河北区、红桥区)
西宁市(城中区、城东区、湟源县、城西区、大通回族土族自治县、城北区、湟中区)
包头市(土默特右旗、固阳县、白云鄂博矿区、昆都仑区、东河区、九原区、达尔罕茂明安联合旗、青山区、石拐区)
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泰安市(肥城市、泰山区、岱岳区、东平县、新泰市、宁阳县)
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来宾市(象州县、金秀瑶族自治县、武宣县、合山市、兴宾区、忻城县)
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曲靖市(马龙区、陆良县、会泽县、宣威市、罗平县、富源县、师宗县、麒麟区、沾益区)
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新疆维吾尔自治区
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此次发布的商业航天卓越供应平台就像一个商业卫星全产业链的大超市，包括商品库、线上商城、线下超市等，相关单位和企业可以通过这个平台采购卫星核心部件、关键设备乃至技术服务。
中国空间技术研究院杨晓宁：我们首批发布了200多种产品，这产品有100多种实物产品，还有八十几种服务等等，主要是把航天人这些年，作为航天“国家队”积累下来的这些技术、方法、产品，整个都开发出来放到这里，供大家选购。
据介绍，该平台建成后，将通过“模块化设计+工业化生产+一体化服务”，推动商业航天技术和产品的标准化、模块化和低成本化，促进供应链发展。
中国空间技术研究院杨晓宁：商业航天不是某个公司的事，它是个国家战略，国家队的加入有利于这个行业的高质量发展，把最好的产品，最好的服务，最好的管理，最好的经验加载到商业航天上，才能助推商业航天高质量发展。
记者4月19日从广州铁路公安局深圳公安处获悉，近日，一名旅客在深圳北站强行阻挡列车车门关闭，已构成“妨碍交通工具正常行驶”违法行为，被深圳铁路警方行政拘留。
4月18日13时许，由东莞南站开往厦门站的D2404次列车停靠在深圳北站3站台准备发出。正当列车车门缓缓关闭时，车内一名女子因同行人还未上车，竟强行用身体阻挡车门，阻止列车关门发车。
现场两名铁路工作人员见状立即上前制止，但女子情绪激动，全然不顾工作人员的劝阻和其他乘客焦急的目光。直到女子的三名同行人赶到，女子这才离开车门，随后列车关门驶离。
经工作，4月19日12时，民警在厦门成功查获该女子，其对自己妨碍交通工具正常行驶的违法行为供认不讳。依据《中华人民共和国治安管理处罚法》第二十三条之规定，铁路警方依法对其处以行政拘留。
来源：广州日报新花城
专题：2025商界木兰年会
文|《中国企业家》记者闫俊文
编辑|张晓迪
图片来源|中企图库
4月18日~19日，由《中国企业家》杂志社主办的2025（第十七届）商界木兰年会在北京举办。在“开幕对话”环节，数坤科技创始人、CEO马春娥作为主理人，与明势创投创始合伙人黄明明、中科闻歌董事长王磊、零一万物联合创始人马杰、腾讯设计杰出专家陈妍，围绕“大模型迭代”进行了访谈对话。
精彩观点如下：
1．如果把整个AGI看作是珠峰，不管是美国的OpenAI、Anthropic，中国的DeepSeek、MiniMax，包括字节跳动，连一半都没有爬到。
2．技术高速迭代，你停下来花钱投流，去做用户量，这是无效的。
3．当新的生产力到来的时候，谁先掌握新的生产力，这个行业内几千亿甚至上万亿的产值可能就会重新分配、重新流动。
4．通用的Agent，在中国只有两家半大厂的机会。
5．创业者经常犯的一个误区叫线性外推。刚开始起步的创业公司做的是简单的+AI的事情，大多数的情况是，轮不到创业公司来做，传统行业已经积累了巨大的数据优势。
6．大模型就像基础设施，但是公路通了，每个地方能不能够发展起来，还是要靠那个地方的人。
7.Agent端记忆推理以及工具的使用，在未来1~2年都有巨大的突破，但远远没有到大家停下来卷成本、卷差异化的地步。
以下为对话实录，有删减：
头部公司共识：将军赶路不追小兔
马春娥：大模型技术正加速向千行百业渗透，企业在推动大模型商业化落地时最需要突破的核心瓶颈是什么？
黄明明：如果把整个AGI看作是珠峰，不管是美国的OpenAI、Anthropic，中国的DeepSeek，我们投的MiniMax，包括字节跳动，连一半都没有爬到。用一句老话来说，“将军赶路不追小兔”，技术正在疾速驶向未来的列车上，现在让大家跳下车抓紧时间去做商业化，至少我们对投资的大模型公司没有这样的压力和期望值。
春节的时候，理想汽车创始人李想给我发了一个图片，人类过去的应用上达到一亿用户的速度，谷歌用了500天，微信用了400天，TikTok用了270天，DeepSeek用了7天。但我觉得DeepSeek这个团队卓越的地方在于没有停下来。那时候，大家都在用，抱怨怎么老是宕机，服务不好。这是泼天的财富，但DeepSeek没有停下来，说我去布服务器，把几个亿的用户服务好，他们继续向AGI的高峰攀登。
明势创投创始合伙人黄明明
技术高速迭代，你停下来花钱投流，去做用户量，这是无效的，今天所有中国最优秀的头部公司，春节后，我们谈过一圈，大家达成了一个共识，将军赶路不追小兔，所有人应该朝着人类文明的更高峰攀登。
王磊：我们做垂直赛道，坚持的一个方法论就是数据、模型和决策，尤其从业务决策的角度去反过来看数据和模型怎么结合，再去发挥出我们过去一些想做但做不到，有了模型之后可能实现的一些场景和工作。
我们讲三个阶段，模型初期是发挥一个升级的作用，中期要发挥一个泛化到行业赋能的作用，长期来讲我们希望它能够起到行业革新的作用。
马杰：第一，我们喜欢跟什么样的人合作？我们不看它有没有数据，这个场景是不是立刻能AI化，甚至不看它有没有预算，我们看的第一件事情是这位创始人、董事长是不是有对AI必须要做出变革的决心。
AI本身是一个非常牛的生产力，但是它只是生产力，所有的价值来自于领域，领域中的价值从哪里来？价值的流动是：当新的生产力到来的时候，谁先掌握新的生产力，这个行业内几千亿甚至上万亿的产值可能就会重新分配、重新流动。
新的生产力解决了过去很多没有解决的问题，还创造出了很大的新增价值，新增价值也是看谁有信心和决心去把它抓住。
陈妍：第一，在腾讯，并不是每一个部门都在做大模型研发，我们也有长期运营的一些业务。我们可能要思考一件事情，自己深耕很久的研发过程以及产品用户体验的全过程里，有哪一部分的工作是可以跟大模型结合，进行提效以及创新，这个思考是要伴随着工作的每一个环节里面。
第二，我觉得大模型的创新一定不是无中生有的，如果我们在这个领域积累得越深，那我们在这个领域里去拥抱大模型所取得的成功的几率越大。
创业者不要做线性外推
马春娥：现在如果去创业，有哪些建议，当前AI发展面临哪些挑战和难题？
黄明明：第一，DeepSeek是中国过去30年在硬件、软件和人工智能技术持续积累的一个必然的结果，你看到的只是冰山上的一角。在未来的5年、10年会有更多的DeepSeek时刻的涌现。
第二点，有种说法，中国的AI创业者缺算力，或者缺全球顶尖AI的人才，缺资金，资金的量级和海外顶尖的大模型公司差了1~2个数量级，但我觉得都不缺，DeepSeek得到了主流美国技术行业的认可。
有一点很核心的叫敢为人先，过去30年，我们积累下的底子，是通过成为别人的供应商帮别人打工。到了今天，当这些底层的硬件、软件和人工智能技术结合在一起的时候，我们会在很多领域产生一些原始性的创新，今天的创业者不要简单复制美国的模式。
创业者经常犯的一个误区叫线性外推。今天刚开始起步的创业公司做的是简单的+AI的事情，就是传统行业+AI，我们看到大多数的情况是轮不到创业公司来做，传统行业已经积累了巨大的数据优势。
创业者应避开主力模型厂商和大厂的主力赛道。我觉得通用型的Agent一定会到来，在1~2年之内，我们今天在座的所有人都会有一个自己通用的AI助理，它帮你处理日常的文件、电话，订机票、订酒店，但是对不起，这样通用的Agent，我认为在中国只有两家半大厂的机会。
王磊：第一，多模态大模型过于注重于机器本身端到端的生成，我们在做图、文、音生成时，需要把用户的创造力和机器的创造力结合在一起。
中科闻歌董事长王磊
第二，在混合模态的语义理解方面，图、文、音、视频或者更泛模态的东西，怎么能够在一个语义框架里面去做理解和认知，这个目前关注还是有点少，ChatGPT-4o也做了一些识别文本、识别照片的动作，但是在更加丰富的语义内容里面的一些因果关系或者是相关关系的识别，甚至是一些推理，不同模态的信号输入以后，怎么样去做统一的理解和决策？
多模态未来肯定是往泛模态方向去发展，除了关注生成之外，还要关注统一语义框架下的理解，这对行业的突破是非常关键和重要的。
马杰：不管企业是大是小，都在AI这个巨大的浪潮中有非常大的机会，比如有的行业偏传统，可能规模很大，但是数据的积累信息化、智能化还没有做好，能不能做这件事情？其实我觉得是可以的，核心是要有决心。
有人说AI可能会剥夺年轻人的工作机会，特别是像年轻一点的入门级的这些设计师、程序员，但我看到了更多的机会。有了AI赋能，入门级的销售人员可以瞬间变成一个行业的资深销售，有些行业的人才是不足的，但在大模型的帮助下，反而用一个聪明的新人就可以解决这个问题。
陈妍：第一，数据，数据是做大模型的人天天都要想的事情，不管是更深度的垂类数据，还是通用的数据，我们希望是合规并且优良的数据。大模型就是这样的，你喂垃圾，它就会吐垃圾。
腾讯设计杰出专家陈妍
另外一个点，在具体的落地应用上面，其实大家现在用到的大模型更多还是裸模，用到实际工作还需要很多应用的转换。
Agent还没到卷成本的地步
马春娥：未来的1至3年，你们看到了哪些行业趋势，对企业家有哪些建议？
黄明明：现在是先训语言模型，再训VLM（视频语言模型），将来一定是语言模型和VLM融合在一起再train（训练）。我再举一个更有意思的例子，模型对物理世界的理解和对我们人类知识的理解，这两点是同等作用，甚至是齐头并进的。
怎么对物理世界的理解、对Agent端的记忆推理以及工具的使用，在未来1~2年都有巨大的突破，远远没有到大家停下来卷成本、卷差异化的地步。
王磊：AI走向行业，首先有一个正确的观念去认知它，AI这个技术现在处于什么地方，它的长处和短处是什么？尤其是DeepSeek出来以后，大家的认知越来越正确和客观，这需要大家用开放的心态去拥抱，这个过程需要由点上的升级到面上的赋能，最后到行业级的革新，应该是一个循序渐进的过程，这是未来3~5年我们一定可以看到的一个场景和局面。
马杰：未来谁都会用到AI，甚至它就在你公司里，你只是决策，要招几个程序员，招几个AI训练工程师，未来AI就是这样，无处不在，而且它很普惠。
零一万物联合创始人马杰
AI的价格从前年的几十美元每百万token，到现在，中国平均价格已经是1元人民币每百万token了，这个价格的飞速下降以及性能的飞速提升，已经接近或者到达这个技术的普惠点了。
陈妍：大模型就像基础设施，但是公路通了，每个地方能不能够发展起来，还是要靠那个地方的人，所以对于普通人，每一个生活在这个年代的人来说，拥抱大模型，多去体验它，继续在自己的行业里深耕，某一天就能够迸发出我们的灵感和创新。
新闻结尾
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