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这让人不禁想起十多年前的音乐手机时代。

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站在老板的视角，每个员工每天用AI做了什么、用了多少token、有没有数据风险，一目了然。

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各家辛苦争来的开发者，随时可能因为别家更好用、更便宜、更稳定而流走。

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按照这个逻辑，市场对巴西偏宽容，对德国偏苛刻。

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不过线下拓展的成本也是高昂的，影石在相关方面的成本增速更快。

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规则的不确定性非常强，今天可能增加一个门槛，明天又会出现新的限制，这对企业的全球布局是持续性的挑战。

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在这里，做出过现象级产品的Leader会知道一个功能从原型到亿级用户要踩多少坑、用户会在哪个环节流失，一个看起来数据不错的产品在哪个关键指标上差了一口气…… 当AI浪潮涌来，这些经验能够让大厂中高层迅速完成关键判断，如果变革已经开始，什么方向可能会是真需求，怎样做才更有可能落地。

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这种“收租”式的经营，一度导致供应商关系紧张，而且物流体系较为薄弱，主要依赖供应商直送门店，也缺乏深度供应链整合能力。

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这套旧模式已经被精准定向爆破。

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3、模型在国产算力上跑通了，然后呢？ 当国产芯片铺开、万亿参数模型跑通，本土AI能否走向“更好用”阶段，面临着数据层面的挑战。

第三类是近两年出手的主力，国资与政府引导基金。

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只要工具能进入研发流程，就有机会变成可预测的现金流。

在实际运作中，这条产业链的角色边界十分模糊：不少文化传播公司、短剧经纪公司同时承担着肖像采集、AI加工与授权销售的职能；部分头部制作方会自建数字人脸库，直接对接平台发行；而大型视频平台更是身兼内容制作方、传播平台与AI艺人库运营方三重身份。

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