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In my work with organizations moving from AI experimentation to enterprise-scale deployment, one pattern stands out: the biggest points of failure are rarely the AI models themselves. More often, the issue is weak data foundations and incomplete control frameworks.
二是可怕的边际成本： 传统App多一个用户只是多一点带宽；但AI大模型多一个免费的C端用户，就意味着实打实的算力消耗。用户越多，如果不能转化为付费订阅，公司亏得就越惨，属于典型的“流血狂奔”。