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全国服务区域：
西藏自治区
甘孜藏族自治州(白玉县、德格县、石渠县、理塘县、乡城县、巴塘县、新龙县、得荣县、九龙县、炉霍县、稻城县、雅江县、丹巴县、色达县、甘孜县、道孚县、康定市、泸定县)
丽水市(景宁畲族自治县、云和县、青田县、遂昌县、庆元县、松阳县、莲都区、缙云县、龙泉市)
鸡西市(麻山区、鸡东县、密山市、虎林市、鸡冠区、城子河区、恒山区、滴道区、梨树区)
咸宁市(崇阳县、赤壁市、通城县、通山县、咸安区、嘉鱼县)
晋城市(高平市、城区、陵川县、阳城县、泽州县、沁水县)
铜仁市(万山区、沿河土家族自治县、思南县、碧江区、石阡县、松桃苗族自治县、江口县、德江县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县)
玉溪市(新平彝族傣族自治县、易门县、通海县、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、江川区、澄江市、红塔区)
保定市(容城县、望都县、定兴县、涞源县、安新县、安国市、清苑区、高碑店市、蠡县、曲阳县、莲池区、徐水区、涿州市、满城区、顺平县、雄县、定州市、竞秀区、高阳县、唐县、阜平县、涞水县、博野县、易县)
漳州市(平和县、诏安县、龙文区、东山县、华安县、云霄县、龙海区、长泰区、南靖县、芗城区、漳浦县)
太原市(杏花岭区、娄烦县、迎泽区、小店区、尖草坪区、晋源区、清徐县、阳曲县、古交市、万柏林区)
呼伦贝尔市(鄂伦春自治旗、根河市、阿荣旗、鄂温克族自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、海拉尔区、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗、额尔古纳市、牙克石市、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、扎兰屯市、满洲里市)
宜春市(丰城市、樟树市、上高县、奉新县、袁州区、宜丰县、万载县、铜鼓县、靖安县、高安市)
临沧市(镇康县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县、沧源佤族自治县、永德县、耿马傣族佤族自治县、云县)
衡阳市(衡山县、耒阳市、南岳区、衡阳县、祁东县、衡东县、雁峰区、石鼓区、蒸湘区、衡南县、珠晖区、常宁市)
怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)
抚顺市(新宾满族自治县、清原满族自治县、东洲区、望花区、新抚区、顺城区、抚顺县)
阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)
舟山市(定海区、岱山县、普陀区、嵊泗县)
岳阳市(君山区、汨罗市、华容县、平江县、云溪区、湘阴县、临湘市、岳阳楼区、岳阳县)
赤峰市(元宝山区、巴林左旗、翁牛特旗、红山区、阿鲁科尔沁旗、林西县、克什克腾旗、松山区、宁城县、巴林右旗、喀喇沁旗、敖汉旗)
忻州市(神池县、岢岚县、偏关县、河曲县、五台县、五寨县、静乐县、保德县、代县、原平市、繁峙县、定襄县、忻府区、宁武县)
乌兰察布市(丰镇市、卓资县、化德县、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、兴和县、察哈尔右翼前旗、凉城县、四子王旗、集宁区、商都县)
三门峡市(义马市、湖滨区、灵宝市、陕州区、渑池县、卢氏县)
芜湖市(镜湖区、无为市、南陵县、弋江区、湾沚区、鸠江区、繁昌区)
常德市(汉寿县、安乡县、鼎城区、临澧县、桃源县、武陵区、澧县、石门县、津市市)
深圳市(罗湖区、龙岗区、龙华区、南山区、盐田区、福田区、宝安区、坪山区、光明区)
湘西土家族苗族自治州(花垣县、凤凰县、保靖县、泸溪县、龙山县、吉首市、永顺县、古丈县)
新余市(分宜县、渝水区)
鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
长沙市(长沙县、雨花区、宁乡市、开福区、岳麓区、浏阳市、天心区、望城区、芙蓉区)
濮阳市(南乐县、清丰县、台前县、华龙区、范县、濮阳县)
鞍山市(千山区、铁西区、岫岩满族自治县、台安县、铁东区、立山区、海城市)
大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、大同区、龙凤区、让胡路区、肇源县、肇州县、红岗区、萨尔图区)
贵阳市(云岩区、修文县、花溪区、开阳县、观山湖区、白云区、清镇市、南明区、乌当区、息烽县)
河源市(龙川县、连平县、紫金县、源城区、和平县、东源县)
七台河市(桃山区、新兴区、勃利县、茄子河区)
梧州市(蒙山县、万秀区、龙圩区、藤县、长洲区、岑溪市、苍梧县)
张家界市(慈利县、武陵源区、永定区、桑植县)
常州市(天宁区、钟楼区、武进区、溧阳市、金坛区、新北区)
黔东南苗族侗族自治州(凯里市、从江县、施秉县、台江县、麻江县、雷山县、黄平县、镇远县、锦屏县、黎平县、天柱县、岑巩县、三穗县、丹寨县、榕江县、剑河县)
楚雄彝族自治州(永仁县、禄丰市、牟定县、南华县、元谋县、大姚县、双柏县、武定县、楚雄市、姚安县)
十堰市(竹山县、房县、茅箭区、郧阳区、丹江口市、张湾区、竹溪县、郧西县)
福州市(仓山区、马尾区、永泰县、鼓楼区、台江区、晋安区、长乐区、罗源县、连江县、福清市、平潭县、闽侯县、闽清县)
银川市(灵武市、西夏区、金凤区、永宁县、贺兰县、兴庆区)
甘南藏族自治州(临潭县、迭部县、夏河县、卓尼县、玛曲县、合作市、舟曲县、碌曲县)
韶关市(新丰县、翁源县、曲江区、浈江区、乳源瑶族自治县、南雄市、乐昌市、仁化县、始兴县、武江区)
海口市(龙华区、秀英区、美兰区、琼山区)
唐山市(迁安市、开平区、路北区、丰南区、丰润区、古冶区、玉田县、迁西县、滦南县、乐亭县、曹妃甸区、遵化市、路南区、滦州市)
澳门特别行政区
阳泉市(盂县、郊区、矿区、平定县、城区)
佳木斯市(富锦市、向阳区、前进区、抚远市、桦南县、同江市、桦川县、东风区、郊区、汤原县)
淮安市(洪泽区、淮阴区、淮安区、盱眙县、涟水县、清江浦区、金湖县)
南阳市(方城县、西峡县、邓州市、宛城区、内乡县、桐柏县、唐河县、新野县、南召县、淅川县、镇平县、社旗县、卧龙区)
哈尔滨市(阿城区、南岗区、依兰县、道里区、通河县、五常市、宾县、方正县、尚志市、香坊区、双城区、木兰县、松北区、呼兰区、延寿县、平房区、道外区、巴彦县)
娄底市(娄星区、涟源市、双峰县、冷水江市、新化县)
沈阳市(辽中区、新民市、苏家屯区、大东区、沈河区、和平区、法库县、铁西区、于洪区、沈北新区、康平县、浑南区、皇姑区)
平顶山市(鲁山县、湛河区、宝丰县、舞钢市、郏县、叶县、石龙区、卫东区、汝州市、新华区)
巴彦淖尔市(五原县、杭锦后旗、磴口县、临河区、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗)
克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区、独山子区)
贺州市(平桂区、富川瑶族自治县、钟山县、八步区、昭平县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
黄山市(歙县、屯溪区、黄山区、祁门县、黟县、休宁县、徽州区)
钦州市(灵山县、浦北县、钦北区、钦南区)
长春市(德惠市、榆树市、朝阳区、宽城区、绿园区、公主岭市、二道区、南关区、农安县、双阳区、九台区)
潍坊市(寿光市、坊子区、临朐县、昌乐县、昌邑市、诸城市、奎文区、青州市、寒亭区、潍城区、高密市、安丘市)
德宏傣族景颇族自治州(盈江县、瑞丽市、陇川县、芒市、梁河县)
辽阳市(弓长岭区、宏伟区、太子河区、白塔区、辽阳县、文圣区、灯塔市)
阿克苏地区(阿瓦提县、阿克苏市、温宿县、拜城县、乌什县、沙雅县、库车市、柯坪县、新和县)
本溪市(桓仁满族自治县、本溪满族自治县、明山区、平山区、南芬区、溪湖区)
自贡市(贡井区、沿滩区、大安区、自流井区、富顺县、荣县)
南通市(海安市、崇川区、通州区、海门区、如皋市、启东市、如东县)
葫芦岛市(龙港区、南票区、建昌县、兴城市、连山区、绥中县)
陇南市(康县、宕昌县、文县、礼县、两当县、成县、武都区、西和县、徽县)
邯郸市(邯山区、魏县、磁县、馆陶县、广平县、鸡泽县、丛台区、涉县、成安县、复兴区、肥乡区、武安市、曲周县、大名县、邱县、峰峰矿区、永年区、临漳县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
南平市(顺昌县、邵武市、浦城县、建阳区、武夷山市、政和县、建瓯市、松溪县、光泽县、延平区)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
漯河市(临颍县、召陵区、源汇区、舞阳县、郾城区)
文山壮族苗族自治州(富宁县、文山市、麻栗坡县、西畴县、马关县、丘北县、砚山县、广南县)
宝鸡市(凤县、麟游县、凤翔区、陈仓区、扶风县、眉县、渭滨区、千阳县、太白县、陇县、金台区、岐山县)
宁夏回族自治区
松原市(扶余市、长岭县、乾安县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
阜新市(海州区、细河区、太平区、彰武县、清河门区、阜新蒙古族自治县、新邱区)
徐州市(丰县、睢宁县、铜山区、贾汪区、邳州市、鼓楼区、沛县、云龙区、泉山区、新沂市)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、精河县、博乐市)
惠州市(博罗县、龙门县、惠城区、惠阳区、惠东县)
杭州市(桐庐县、上城区、临平区、萧山区、余杭区、临安区、淳安县、富阳区、钱塘区、滨江区、建德市、拱墅区、西湖区)
四平市(铁西区、伊通满族自治县、梨树县、铁东区、双辽市)
海东市(平安区、化隆回族自治县、民和回族土族自治县、互助土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区)
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香港特别行政区
清远市(阳山县、清新区、连州市、连南瑶族自治县、清城区、英德市、佛冈县、连山壮族瑶族自治县)
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通辽市(库伦旗、开鲁县、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、奈曼旗、科尔沁区)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
开封市(祥符区、尉氏县、兰考县、鼓楼区、禹王台区、杞县、顺河回族区、龙亭区、通许县)
亳州市(蒙城县、利辛县、涡阳县、谯城区)
海西蒙古族藏族自治州(天峻县、都兰县、德令哈市、格尔木市、茫崖市、乌兰县)
朝阳市(龙城区、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、朝阳县、凌源市、建平县)
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江门市(江海区、蓬江区、鹤山市、新会区、台山市、开平市、恩平市)
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鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
台州市(温岭市、仙居县、黄岩区、临海市、三门县、玉环市、天台县、椒江区、路桥区)
昌都市(丁青县、卡若区、左贡县、边坝县、贡觉县、八宿县、类乌齐县、察雅县、芒康县、洛隆县、江达县)
揭阳市(惠来县、榕城区、普宁市、揭西县、揭东区)
荆州市(洪湖市、公安县、荆州区、监利市、松滋市、江陵县、石首市、沙市区)
泰安市(东平县、宁阳县、肥城市、岱岳区、泰山区、新泰市)
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新疆维吾尔自治区
洛阳市(西工区、孟津区、汝阳县、伊川县、栾川县、宜阳县、老城区、偃师区、洛龙区、涧西区、瀍河回族区、洛宁县、嵩县、新安县)
重庆市(江北区、沙坪坝区、开州区、长寿区、巴南区、彭水苗族土家族自治县、綦江区、奉节县、大渡口区、梁平区、渝北区、涪陵区、秀山土家族苗族自治县、万州区、铜梁区、垫江县、北碚区、忠县、渝中区、潼南区、江津区、九龙坡区、大足区、巫山县、酉阳土家族苗族自治县、璧山区、黔江区、荣昌区、云阳县、南川区、巫溪县、永川区、武隆区、合川区、城口县、丰都县、南岸区、石柱土家族自治县)
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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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