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其核心原因在于，互联网时代是产品经历洞察需求之后，由大量工程师堆叠代码实现的工程化的胜利，而AI时代，大模型技术还在发展和探索过程中，技术的突破往往能给企业带来阶段性的竞争优势。而技术的突破，往往依赖于顶尖研究员的技术直觉，是典型的智力密集型产业。
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更深入地研究表明，从Token出海，到全球科技平权运动长期以来，全球科技圈被一种根深蒂固的思维定势所主导：AI竞争等同于芯片竞争，得英伟达者得天下。正因此，海外的高端算力集群和大模型的迭代路线几乎完全绑定在A100/H100/H200等先进制程芯片的生态上。
不可忽视的是，This allows organizations to retain control over how their knowledge is encoded and used by AI systems. In regulated environments, this level of control is critical. Enterprises must ensure that models reflect compliance requirements, operational constraints, and internal governance frameworks.
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