随着大模型进入规模化应用阶段，产业面临两大挑战：一是算力资源分散、利用率低，导致训练和推理成本高企；二是数据跨机构流通存在合规障碍，"数据可用不可见"的技术和治理体系仍需完善。，企业正从单一模型开发转向构建基础平台，以提升效率并释放数据价值。
在人工智能进入基础设施竞赛的新阶段，阿里巴巴的战略调整既顺应技术发展趋势，也说明了行业领军企业的责任担当。在数字经济与实体经济深度融合的背景下，实现"算力即服务"的愿景才刚刚起步。
随着大模型进入规模化应用阶段，产业面临两大挑战：一是算力资源分散、利用率低，导致训练和推理成本高企；二是数据跨机构流通存在合规障碍，"数据可用不可见"的技术和治理体系仍需完善。，企业正从单一模型开发转向构建基础平台，以提升效率并释放数据价值。
在人工智能进入基础设施竞赛的新阶段，阿里巴巴的战略调整既顺应技术发展趋势，也说明了行业领军企业的责任担当。在数字经济与实体经济深度融合的背景下，实现"算力即服务"的愿景才刚刚起步。