要点
大模型的局限与突破
GPT-5 在企业真实场景的失败率超过 50%。
Salesforce 推出的 MCP-Universe 测试，真实还原企业任务。
OpenCUA 让开源智能体首次有了挑战大厂的实力。
MIT 的 MEM1 框架，大幅提升长程推理效率，省显存还更快。
落地应用的机会
AWS 文档处理 AI：准确率 85%，一年省掉上千小时人工。
Oway 货运平台：AI 匹配货车与货物，运费砍半。
ESPN：用 AI 个性化解说，顺便涨订阅费。
风险与挑战
MIT 报告：95% 的 AI 项目无法盈利，死在“最后一公里”。
Meta × Midjourney 合作引发版权担忧。
医疗 AI 被过度信任，潜藏安全隐患。
开发者用AI做自动步枪，被 OpenAI 封号。
产业趋势与资本风向
万国数据 REITs 首日上涨 30%，AI数据中心需求爆发。
胜宏科技 PCB 业务爆红，市值近 1900 亿。
微软 × 华硕 推出AI掌机，谷歌 AI 搜索拓展至180国。
创业者的生存法则
找到独特场景，像 Grok-4 在自动售货机场景胜出。
采购模型不能只看准确率，还要多维评估（成本、责任、安全）。
战略要点：基础设施 + 用户触达 + 合规能力三位一体。
设计 SLA，把模型不可预测性转化为可量化的业务边界。
