

> 微软首次向外界亮出自研推理模型的肌肉，这标志着昔日最牢固的AI同盟裂痕加剧，科技巨头的双重押注策略正式走向台前。

微软出人意料地发布了自研推理模型 MAI-Thinking-1，这一举动无异于在硅谷投下一枚深水炸弹。长期以来，外界习惯于将微软视为 OpenAI 的最大金主与坚定盟友，其整个 Copilot 生态几乎完全寄托在 GPT 系列模型的底座之上。然而，随着 MAI-Thinking-1 的问世，这种看似坚不可摧的绑定关系被彻底撕开。微软正在用实际行动证明，在AI时代的绝对话语权面前，没有任何联盟是不可替代的。

## 战略剥离 寻找备用引擎的必然选择

**同盟关系的信任边界**　微软与 OpenAI 的合作蜜月期建立在互取所需之上：前者需要技术杠杆来反击谷歌，后者需要算力续命。但随着 OpenAI 开始自建生态、甚至谋求独立上市，其与微软在 B 端市场的利益冲突日益白热化。微软推出自研推理模型，本质上是在向华尔街传递一个清晰的信号——微软的云服务底座绝不会被一家不受控的第三方企业卡住脖子。

**云端利润的内化诉求**　调用 OpenAI 的 API 意味着微软需要不断向其切分利润蛋糕。对于微软极其看重的 Azure 云业务而言，这是一种难以忍受的长期失血。通过将部分复杂推理任务平滑转移至自研的 MAI-Thinking-1，微软不仅能够大幅压降底层的推理成本，更能在向企业客户提供私有化部署方案时，掌握完全的定价权与数据合规承诺。
![52.jpg](https://static.downly.cn/images/5d29726b2d018bd8e0c571259a62a52d.jpg)
<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 巨头生态解绑的终局推演

**多模型路由架构的爆发**　MAI-Thinking-1 的加入，预示着单一模型霸权的瓦解。未来的企业级应用将全面转向多模型动态路由（LLM Routing）架构。微软可以在 Copilot 中建立一个隐形的“分发器”，将高价值任务交给 GPT，将日常推理与数据分析交给自研模型。这种架构的普及，将极大削弱单个明星模型的溢价能力。

**底层协议洗牌下的算力孤岛**　微软的独立化倾向上演，将引发其他科技巨头的连锁反应。为了摆脱对外部模型的依赖，具备算力优势的云计算巨头必然会加速下场自研。这可能导致 AI 生态走向割裂，各大云厂商通过独占模型构建起新的算力孤岛，曾经由 OpenAI 描绘的统一 API 接口愿景，将在巨头间的互相倾轧中化为泡影。
![53.jpg](https://static.downly.cn/images/51923e76b3ac67741d31475b80fecb83.jpg)
<center>图源备注 图片由AI生成</center>

（商业世界里没有永远的朋友，只有永恒的利益。MAI-Thinking-1 只是微软剥离依赖的第一把手术刀，科技巨头们在经历了初期的抱团取暖后，终于在利益的十字路口露出了獠牙。）

微软推出 MAI-Thinking-1 自研模型 摆脱 OpenAI 依赖的战略底牌



> 微软抛出独立研发的推理大模型，直接切入合作方擅长的纵深腹地。这不仅是底层算法的迭代，更是科技巨头摆脱单一技术依赖、重构云计算议价权的关键转折。

微软近期首发自研推理模型 MAI-Thinking-1，这一动作在表面上看似是丰富云端模型库的常规扩军，但如果将其置于当前的巨头博弈棋局中，便能清晰嗅到防御与制衡的火药味。长期以来，微软在生成式 AI 战场的攻城略地极度依赖外部盟友的火力输出，这种“将半条命交出去”的战略虽然赢得了抢跑的时间窗口，却也埋下了生态被反向挟制的隐患。MAI-Thinking-1 的突围，标志着微软正式开始在核心推理层筑起自有的技术护城河。

## 摆脱路径依赖的商业阳谋

**生态防御**　微软在 B 端市场的核心壁垒在于深度的企业级工作流绑定。过度依赖单一外部模型提供商，意味着在数据合规、API 定价权以及底层更新节奏上受制于人。MAI-Thinking-1 的推出，本质上是微软在云端架构中植入的一枚“安全栓”。当外部模型面临迭代瓶颈或商业分歧时，微软能够通过自研模型实现业务的无缝托底，确保 Azure 云服务的核心大盘不被动摇。

**云端议价**　企业级市场对大模型的需求正在从“泛泛而谈的生成”向“高精度的逻辑推理”快速收敛。微软将 MAI-Thinking-1 深度嵌入其云计算基础设施，旨在向企业客户提供更具成本效益的专属推理算力。这种自上而下的垂直整合，削弱了第三方模型在 Azure 平台上的话语权，使得微软能够通过打包服务和底层算力补贴，进一步压缩竞争对手在企业端市场的溢价空间。
![12.jpg](https://static.downly.cn/images/c11be85eec08bdd519f2095a534c3b8c.jpg)
<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 闭源生态博弈的终局推演

**B端客群争夺**　随着推理能力的补齐，微软在企业级市场的打法将变得更具侵略性。未来，微软极大概率会采用“双轨制”策略，即在 C 端流量入口维持外部合作模型的曝光，而在利润丰厚的 B 端私有化部署和复杂业务流审批中，强制推行自研的 MAI-Thinking-1，从而完成高净值客户群体的物理隔离与彻底洗牌。

**算力资本重估**　推理模型的异军突起正在改变 GPU 算力集群的分配逻辑。传统的庞大训练集群投入将逐渐放缓，取而代之的是针对长链条推理优化的高效端云协同算力网。微软此举将倒逼华尔街重新评估单一模型公司的估值体系——当底层算力巨头亲自下场主导推理逻辑时，缺乏底层云基础设施支撑的纯模型企业，其商业护城河将被极速摊薄。
![13.jpg](https://static.downly.cn/images/9fa3923b4893a8f50692118ffd778a7b.jpg)
<center>图源备注 图片由AI生成</center>

随着 MAI-Thinking-1 的入局，大模型下半场的角逐已经从“参数量竞赛”悄然转向“推理效率与生态主权的捍卫”。科技巨头们的结盟蜜月期正在退潮，取而代之的是在底层代码与算力架构上的刺刀见红。

微软发布自研推理模型 MAI-Thinking-1 算力棋盘的战略防御



> 微软高达七成的AI收入由OpenAI单方面驱动，这种高度寄生的财务结构正将纳德拉的商业帝国置于极其脆弱的战略被动期。

**核心事件还原**　最新财报数据揭示了一个令市场意外的真相，微软财年内AI相关收入达到241亿美元，但这其中高达70%的贡献直接来源于OpenAI的模型能力与相关API调用。这一数据虽然证明了生成式AI巨大的商业化潜力，但也赤裸裸地暴露了微软在核心底层技术上对外部初创企业的重度依赖。

## 寄生式增长的财务幻象

**虚假的护城河**　表面上看，微软凭借Azure云服务在AI浪潮中赚得盆满钵满。然而剖析其营收结构，大量企业客户购买Azure的本质只是为了获取GPT-4的合规调用接口。微软的云服务在这个过程中退化为了一个昂贵的“套壳”分销商，其引以为傲的技术附加值被极度压缩。这种由他人掌握核心生产资料的商业模式，在华尔街看来并不具备长期护城河的属性。

![22.jpg](https://static.downly.cn/images/69bdfa09e3f9bf7f9121d51230ad417f.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

**算力租赁的财务游戏**　微软投资OpenAI的资金，很大一部分以Azure算力代金券的形式回流到了微软的财报中，形成了极其亮眼的营收数据。这种“左手倒右手”的财务循环虽然在短期内推高了微软的股价，但也掩盖了其内部第一方AI研发进展迟缓的事实。一旦OpenAI寻求更多元化的算力供应商或尝试自建算力中心，微软的这座财务沙雕将面临迅速解体的风险。

## 巨头与超级独角兽的同床异梦

**微软的防御性落子**　纳德拉绝非没有察觉这种战略被动。近期微软强行重金挖角Inflection AI核心团队并成立全新的消费者AI部门，甚至开始积极部署各种小参数开源模型，本质上都是在进行“去OpenAI化”的压力测试。微软试图向市场和Sam Altman释放一个明确的信号，微软有能力在失去OpenAI的情况下继续维持其AI业务运转。

![23.jpg](https://static.downly.cn/images/f44fcf708bc5804f959f2ffbf9e6106a.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

**OpenAI的突围欲望**　从OpenAI的角度来看，作为拥有当今最强基础模型的企业，他们越来越不愿意被永远绑定在微软的战车上。随着其自身企业端业务的疯狂扩张，OpenAI与微软在B端市场的直接竞争已经公开化。双方在客户拓展、定价策略上的摩擦日益增加，这种蜜月期后的嫌隙正演变为不可调和的商业矛盾。

## 务实的未来预测

**排他性协议的终结**　预计在接下来的两到三年内，随着OpenAI进一步寻求独立上市或更大规模的外部融资，双方的排他性协议将被重新谈判。OpenAI极有可能引入新的云服务巨头作为战略制衡。

**微软内部业务的阵痛**　微软内部基于GPT架构构建的Copilot产品线将面临巨大的重构压力，微软必须在其自研模型赶上行业第一梯队之前，忍受这种在钢丝上跳舞的战略脆弱期。

微软财报背后的隐忧 241亿美元AI收入与OpenAI的权力博弈



> 微软悄然上线的自研视觉与语音模型，撕开了与OpenAI蜜月期下的防备心。底层算力自主化与模型轻量化，才是大厂在应用层全面铺开的终极解法。

## 去蒸馏化背后的技术野心
在生成式AI的牌桌上，微软一直被外界视作OpenAI最财大气粗的“套壳商”。然而，随着MAI-Image-2.5-Pro与MAI-Voice-2-Flash两款自研双模型的正式发布，微软向技术社区传递了一个极其强硬的信号——他们不仅有能力独立构建顶尖的多模态架构，而且正在加速剥离对第三方底层模型的绝对依赖。

最值得极客群体玩味的细节在于其官方声明　“不蒸馏第三方”。在当前行业普遍采用GPT-4或Midjourney输出数据进行小模型蒸馏训练的捷径下，微软选择了最艰难的从零开始（From Scratch）预训练路线。从算力分配逻辑来看，这意味着微软动用了Azure内部极其庞大的专属GPU集群，重建了包含千亿级高质量图文对与纯净语音指令的训练集。这种架构重构解决了过去调用外部API时无法根除的系统级延迟，让多模态生成彻底融入了微软的第一方基础底层。

![32.jpg](https://static.downly.cn/images/fa8a688f28c40ad1342c4c0e41f8da60.jpg)
<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 降维打击与边缘计算的伏笔
这两款模型没有停留在实验室，而是直接空降到了Bing搜索和PowerPoint等核心生产力工具中。这里隐藏着微软对“算力经济学”的深刻理解。

以MAI-Voice-2-Flash为例，其命名中的“Flash”揭示了它的架构本质：放弃极其臃肿的参数规模，通过极度优化的注意力机制（Attention Mechanism）换取毫秒级的推理速度。在PowerPoint中实时生成配音或在Bing中进行语音交互，用户对延迟的容忍度远低于对逻辑深度的要求。通过将Pro级别的重度计算留在云端处理复杂图像生成，将Flash级别的轻量化模型推向边缘端处理高频交互，微软展示了教科书级别的算力分层调度能力。这大幅削减了向OpenAI缴纳的API过路费，同时让C端体验的丝滑度获得了质的飞跃。

## 开发者生态的涟漪效应
微软底层架构的独立，将对全球开发者生态产生不可逆的涟漪效应。当巨头开始展示其自研模型的工程化落地能力时，下游开发者必须重新评估自己的技术栈绑定策略。

技术演进预判　MAI双模型的问世，标志着“万物皆GPT”时代的终结。未来半年内，微软极大概率会通过Azure将MAI系列模型以极低定价甚至开源形式推向开发者市场，直接阻击OpenAI的API营收池。对于底层架构师而言，掌握多模态模型的混合路由（Routing）技术将成为必修课——根据任务属性动态决定是调用廉价快速的MAI-Flash，还是昂贵深度的GPT-4o，这将是下一代AI应用架构的核心壁垒。

![33.jpg](https://static.downly.cn/images/9e234a09fe7fcda319c6b38dcc6c2fcb.jpg)
<center>图源备注 图片由AI生成</center>

微软MAI双模型落地 摆脱OpenAI依赖的底层架构重构



> 数据蒸馏与模型克隆的灰色地带正被彻底摆上台面，这场指控不仅是对知识产权的捍卫，更暴露了当前大模型行业在算力成本重压下疯狂寻找捷径的伦理困局与合规危机。

## 揭开模型套壳与蒸馏的灰色面纱

当Anthropic公开指控阿里巴巴非法获取Claude AI模型能力时，这起看似普通的商业诉讼，实则无情扯下了整个生成式AI行业一直讳莫如深的遮羞布。在“开源精神”与“技术追赶”的宏大叙事下，隐瞒着一条低成本批量制造智能的灰色产业链　模型蒸馏与数据逆向提取。

行业内一个心照不宣的秘密是　许多号称自主研发、参数量级惊人且在各大榜单上疯狂刷榜的“自研模型”，其聪慧的内核并非来源于海量原始数据的痛苦淬炼。相反，它们往往是通过密集调用如GPT-4或Claude的最顶级API，将这些先进模型生成的优质回答作为自己的训练语料。这好比一个作弊的差生，通过死记硬背顶尖学霸的满分答卷，在短时间内伪装成了天才。

![42.png](https://static.downly.cn/images/dc06f6c763850476f411f94fbaee835f.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

Anthropic的指控直指这种寄生式创新的致命软肋。大模型研发的成本中，极高占比在于清洗出高质量的对齐数据。通过非法提取其他模型的能力，后来者不仅规避了巨额的算力开销，更直接偷窃了原创者在数据配比与伦理对齐上的心血结晶。这种做法不仅公然违反了几乎所有头部AI公司的API使用条款，更是对真正坚持底层技术攻坚的企业的劣币驱逐良币。狂热的繁荣表象下，是底层原创能力的极度匮乏。

## 合规风险下的出海与创新反思

这场指控必须引发我们深刻的冷思考。长期以来，部分企业习惯了在知识产权的灰色地带进行“野蛮生长”，试图利用庞大的应用场景与工程师红利来掩盖底层核心算法的拿来主义。但在大模型出海与全球化竞争的语境下，这种侥幸心理正在面临毁灭性的打击。

核心风险　在日益收紧的全球AI监管框架下，任何基于“非法提取”或受污染数据集训练出的模型，都将是一颗随时引爆的定时炸弹。一旦在海外市场面临审查或侵权诉讼，不仅模型面临下架停服的风险，基于该模型构建的所有上游应用生态、SaaS服务都将被连根拔起。对于严重依赖此类底层技术的应用层创业者而言，这种隐性合规成本是无法估量的致命伤。

![43.png](https://static.downly.cn/images/d2a09c676037fac946083066c8b80643.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

Anthropic的发难，是对整个行业的一次严厉警告。依靠窃取与克隆换来的繁荣不过是沙滩上的城堡。抛开被夸大的参数规模与公关话术，真正能在未来智能时代立足的，唯有那些愿意在基础架构、原生数据采集与底层算法创新上结硬寨、打呆仗的企业。大模型赛道没有捷径可走，是时候戳破虚假的赶超幻象，重新敬畏知识产权与底层原创的价值了。

Anthropic指控阿里非法提取模型能力 戳破大模型时代的合规幻象



> 抛弃两万名承载传统业务的员工，换取昂贵的GPU集群，甲骨文正在进行一场债务驱动的豪赌。在这场云计算的存亡之战中，卖铲子成为唯一能抓住的救命稻草。

在科技行业，裁员往往是掩饰业绩衰退的最后一块遮羞布。但 Oracle（甲骨文）近期裁撤高达 2.1 万名员工的举动，却在华尔街引发了不同寻常的解读。这并非简单的缩减开支，而是一场由庞大债务驱动、充满血腥味的资本大挪移。这家曾经的传统数据库霸主，正在以一种近乎自残的方式，疯狂向 AI 基础设施领域输血。

## 两万人的祭品 昂贵的AI入场券与沉没成本

被裁减的两万名员工，绝大多数集中在甲骨文传统的 SaaS 应用和旧版云维护部门。在过去二十年里，这些人是维持甲骨文庞大帝国运转的螺丝钉。但在通用人工智能的黎明前夜，旧时代的螺丝钉已经无法驱动新时代的飞船。

核心逻辑　非常残酷。建立能够支撑千亿级参数模型训练的 AI 数据中心，需要吞噬极其恐怖的资金。单台英伟达高端服务器动辄数十万美元，加上液冷设备和能源网络，这使得 AI 基础设施成为名副其实的吞金兽。甲骨文别无选择，只能将那些利润增长趋于停滞的传统业务无情剥离。两万人的薪酬支出被迅速套现，化作采购单上成千上万块闪闪发光的硅片。这不仅是业务的转型，更是对古典 IT 时代的一次血腥献祭。

![62.png](https://static.downly.cn/images/00559c91ed5a0471bf0e0c2cd900ab33.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 债务驱动的豪赌 云基础设施的存亡之战

将视角拉高，我们会发现甲骨文目前的处境并不乐观。在公有云市场，亚马逊 AWS、微软 Azure 和谷歌 GCP 已经构筑了难以逾越的三座大山。如果错过了这波大模型引发的算力重构浪潮，甲骨文将被彻底边缘化。

资本盘算　在于利用当前的债务杠杆进行背水一战。华尔街的报告显示，甲骨文正在通过大幅举债来填补 AI 投资的资金缺口。这种策略风险极高，一旦未来大模型的商业化落地不及预期，或者算力租赁价格出现断崖式下跌，高昂的利息与折旧费用将瞬间击穿其财务防线。但对于创始人埃里森而言，在牌桌上梭哈虽然可能破产，但不跟注则意味着注定出局。

![63.png](https://static.downly.cn/images/c2f568c35a52fc3e44f59be5896f9db7.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 避开大模型正面交锋 专注卖铲子能走多远

值得深思的是甲骨文在这场狂欢中的生态定位。与微软死磕基座模型不同，甲骨文极其聪明地避开了算法层面的神仙打架，而是将自己死死绑定在“算力地主”的角色上。

他们通过提供极具性价比的裸金属服务器和高速网络互联，吸引了包括 xAI 在内的一大批需要海量算力但又不想被三大云巨头生态绑架的初创明星。这场裁员风暴，向市场宣告了甲骨文彻底转型的决心。但这种将企业命运完全押注于算力租赁的模式，实质上是将自己的咽喉交给了英伟达的产能和台积电的良率。当底层硬件红利期结束，没有杀手级自研模型作为护城河的甲骨文，该拿什么去应对新一轮的洗牌，依然是一个充满迷雾的未知数。

甲骨文裁员两万人押注AI基础设施 传统软件巨头的断臂求生逻辑



> 微软高管私下抱怨Anthropic模型成本高昂的背后，是科技巨头不再愿意为昂贵的顶配大模型支付溢价，标志着算力主权与议价权争夺战正式进入白热化阶段。

## 算力账本背后的战略裂痕
科技巨头与明星初创企业之间的蜜月期总是短暂的。当微软开始公开或半公开地抱怨Anthropic的模型“太贵”时，这不仅是一次简单的商业采购摩擦，而是整个大模型产业步入深水区后的必然阵痛。过去两年，微软为了构建其Azure云生态的绝对壁垒，不惜重金集邮了OpenAI、Mistral以及Anthropic等一众明星模型。然而，随着企业级API调用的指数级增长，高昂的推理成本正在疯狂吞噬云服务厂商的利润率。

核心痛点　大规模并发下的算力倒挂。Anthropic的Claude系列虽然以超长上下文和严谨的逻辑推理著称，但其庞大的参数量和复杂的注意力机制意味着巨大的显存占用与计算开销。微软在实际推向B端客户时发现，绝大多数企业客户的应用场景根本不需要如此重度的模型。在客户不愿意承担极高API调用费用的前提下，微软只能被迫压缩自身的利润空间，甚至陷入“亏本赚吆喝”的窘境。这显然触碰了纳德拉极其看重的财务底线。

![12.png](https://static.downly.cn/images/e1a3d2507b9f04f74c9d6a35a2f22f43.png)
 <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 巨头的备胎哲学与议价权
在这个节骨眼上放出“自主研发更低成本替代模型”的风声，是微软极具心机的商业博弈手段。微软内部其实早就在小参数模型（如Phi系列）以及中等规模的自研大模型（如MAI-1项目）上投入重金。此次的表态，本质上是微软在向全行业宣告其“备胎策略”的成熟。

一旦微软的低成本自研模型能够在日常任务中达到Anthropic模型百分之八十的性能，同时将推理成本削减一个数量级，那么微软在面对所有外部模型供应商时将拥有绝对的议价权。这也给包括OpenAI在内的所有被投企业敲响了警钟。大厂的算力和渠道从来不是做慈善的，它们随时可以扶持自己的亲骨肉来替代那些要价过高的外来户。这种“胡萝卜加大棒”的策略，正迫使大模型初创公司重新思考自己的商业模式。

![13.png](https://static.downly.cn/images/798c36048644fe04abf3bdec7c94d022.png)
<center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 大模型价格战的下一阶段
这场围绕成本的博弈，预示着行业即将迎来残酷的洗牌。如果Anthropic不能迅速推出在成本和性能上达到完美平衡的轻量化模型，其在微软Azure生态中的权重势必会被边缘化。

未来预判　基础大模型的“自来水化”。接下来的商业竞争将不再是单纯跑分榜上的较量，而是单位美元算力性价比的极限压榨。微软的这一举动将倒逼整个AI行业从“暴力美学”转向“工程极致”。那些死抱着超大参数规模不放、无法实现工程化降本的明星企业，其估值泡沫面临被无情戳破的风险。而对于下游开发者和B端企业而言，巨头间的内卷将带来实打实的降价红利，多模型路由（Model Routing）将成为企业IT架构的标配，以实现成本和效果的动态最优解。

微软嫌弃Anthropic模型过贵 内部正加紧研发低成本替代方案



> 放弃纯软件路线，OpenAI重拾机器人硬件梦，标志着大模型从硅基算力向物理世界进军的关键转折，AGI的最终闭环正在实体化。

## 算力尽头的必然选择与战略纠偏

OpenAI正式进军机器人领域并大举招募顶尖硬件工程师，这一动作绝非心血来潮，而是基于大模型演进逻辑的必然推演。早在数年前，OpenAI曾解散过内部的机器人团队，当时的官方理由是由于缺乏海量的真实世界物理数据，导致强化学习在机器人领域的进展举步维艰。然而，时过境迁，随着多模态大模型的认知能力逼近人类水平，纯文本与图像的虚拟世界已经无法满足通用人工智能（AGI）的最终定义。

商业逻辑　当数字世界的数据即将被消耗殆尽，物理世界的全模态数据成为了下一代大模型的唯一解药。OpenAI管理层敏锐地意识到，如果不尽早将自家的“最强大脑”装入“物理躯壳”，就会在未来的生态竞争中彻底沦为底层API提供商。此次重启机器人业务，本质上是对过去纯软件路线的一次重大战略纠偏。

![12.png](https://static.downly.cn/images/02c051c75b3c220870b61a53530dbbf3.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 动了谁的蛋糕与产业链的新棋局

在当前的行业棋盘上，人形机器人的赛道早已拥挤不堪。波士顿动力积累了数十年的运动控制底盘，特斯拉的Optimus凭借庞大的汽车供应链正在压低硬件制造成本，而Figure AI等初创公司也通过早期的结盟试图突围。OpenAI此时亲自下场，直接打破了此前“只做赋能者”的行业默契。

竞争态势　微软与OpenAI在软件层的蜜月期可能因此在硬件领域产生微妙的裂痕。对于特斯拉而言，OpenAI的入局意味着马斯克在“端到端AI+硬件”的最强叙事上迎来了真正的终极对手。OpenAI最大的底牌在于其不可替代的基础模型控制权。一旦OpenAI将其未来的多模态巨无霸模型与自研机器人深度绑定，形成软硬一体的苹果式闭环，那些缺乏底层自研模型能力的机器人硬件厂商，将瞬间沦为代工厂或被边缘化。

未来预判　短期内，OpenAI可能会采取“自研核心算法大脑+代工物理躯壳”的混合模式。但长远来看，资本市场的热钱将迅速向拥有“原生大脑”的硬件企业集中，一场围绕物理世界数据采集权、算法定义权与实体执行权的超级绞肉机战役，才刚刚打响。

![13.png](https://static.downly.cn/images/b0796891a86732d42e122abe9fef37a2.png) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

搜索结果: 自研模型